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大数据运维师都需要掌握哪些技术?

2023-07-19 17:03:30
牛云

随着互联网的不断发展,越来越多的人都希望通过学习大数据技术来实现转型发展,今天我们就一起来了一下,成为大数据运维师都需要掌握哪些技术。

大数据本质是:数据挖掘深度和应用广度的结合。对海量数据进行有效的分析和处理,而不单单是数据量大就叫大数据。

大数据三大学习方向:大数据开发师、大数据架构师、大数据运维师

大数据开发师和大数据架构师必须熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算,并能够使用Hadoop提供的通用算法,熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。

通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术,掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作,如性能改进、功能扩展、故障分析等。

大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架,熟悉Hadoop的核心组件:HDFS、MapReduce、Yarn;具备大数据集群环境的资源配置,如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式,集群搭建,故障诊断、日常维护、性能优化,同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储,数据维护及优化。熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台,通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。回龙观java课程培训发现通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构,从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控,保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力!

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互联网如何海量存储数据?

目前存储海量数据的技术主要包括NoSQL、分布式文件系统、和传统关系型数据库。随着互联网行业不断的发展,产生的数据量越来越多,并且这些数据的特点是半结构化和非结构化,数据很可能是不精确的,易变的。这样传统关系型数据库就无法发挥它的优势。因此,目前互联网行业偏向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。下面介绍下常用的NoSQL和分布式文件系统。NoSQL互联网行业常用的NoSQL有:HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。HBase是ApacheHadoop的子项目,理论依据为Google论文Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData开发的。HBase适合存储半结构化或非结构化的数据。HBase的数据模型是稀疏的、分布式的、持久稳固的多维map。HBase也有行和列的概念,这是与RDBMS相同的地方,但却又不同。HBase底层采用HDFS作为文件系统,具有高可靠性、高性能。MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。支持嵌入式数据模型以减少对数据库系统的I/O、利用索引实现快速查询,并且嵌入式文档和集合也支持索引,它复制能力被称作复制集(replicaset),提供了自动的故障迁移和数据冗余。MongoDB的分片策略将数据分布在服务器集群上。Couchbase这种NoSQL有三个重要的组件:Couchbase服务器、CouchbaseGateway、CouchbaseLite。Couchbase服务器,支持横向扩展,面向文档的数据库,支持键值操作,类似于SQL查询和内置的全文搜索;CouchbaseGateway提供了用于RESTful和流式访问数据的应用层API。CouchbaseLite是一款面向移动设备和“边缘”系统的嵌入式数据库。Couchbase支持千万级海量数据存储分布式文件系统如果针对单个大文件,譬如超过100MB的文件,使用NoSQL存储就不适当了。使用分布式文件系统的优势在于,分布式文件系统隔离底层数据存储和分布的细节,展示给用户的是一个统一的逻辑视图。常用的分布式文件系统有GoogleFileSystem、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。
2023-07-19 15:53:011

什么是“大数据”

大数据又称巨量数据、海量数据,是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。换言之,大数据就是在浩如烟海的信息中,利用数据分析的技术,对冗杂无序的数据进行分析和整理,并迅速筛选出有价值的信息。大数据的基本特征一是数据体量巨大。百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的监控过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
2023-07-19 15:53:091

大数据具体是做什么?有哪些应用?

大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后,以图形图表的方式进行数据展现,实现数据的可视化,在此基础上结合机器学习算法,对数据进行深度挖掘,发掘数据的潜在价值。应用部分,大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合,大数据分析的应用场景具有行业性,不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同,具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域,可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好、购买率等)数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像,根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等,质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查,保证食品物品安全;气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径,精准地预测气象变化,寻找最佳的解决方案,规划应急、救灾工作。3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域,在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析,客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据,结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位,分析其在金融业的需求等。4.传统行业包括:能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况,预测设备故障,提高用户满意度;能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律,提高能源需求准确性;地产行业通过内外部数据的挖掘分析,使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求,掌握商情和动态,针对细分市场实施动态定价和差别定价等;制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。伴随着信息化的快速发展、数据量加大,已经进入数据时代,相信各行业间日后对于大数据的应用会更多、更深入。
2023-07-19 15:53:311

北京海量数据前景怎样

前景很好。海量数据在行业内率先提出了“专注数据,创造价值”的发展战略和业务定位,并快速完成在数据技术产业链的布局,主要针对大中型企事业单位的数据中心,清晰的战略、高效的执行和独特的方法论,已逐步成为海量数据人的核心竞争力,并不断创造了海量数据跨越式的发展奇迹。
2023-07-19 15:53:381

支持海量数据管理的系统应具备的特征主要有哪些?

高性能的数据处理能力。海量数据信息管理系统设计与实现中显示,由于海量数据处理需要耗费更多的计算资源,因此,支持海量数据管理的系统具备高性能的数据处理能力以及高效的数据存储和检索能力,保证数据的高效处理。
2023-07-19 15:53:541

海量数据和江南化工的关系

没有直接的关系。海量数据是指数据量非常大,难以用传统的数据处理方法进行处理和分析的数据集合。而江南化工是一家化工企业,主要从事化学品生产和销售业务。
2023-07-19 15:54:021

大数据究竟是什么?大数据有哪些技术呢?

近几年,大数据的概念逐渐深入人心,大数据的趋势越来越火爆。但是,大数据到底是个啥?怎么样才能玩好大数据呢?大数据的基本含义就是海量数据,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源,现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的大数据的应用开发。如今,大数据技术已应用在各行各业。小麦举个例子,讲述一下最贴近我们生活的民生服务是如何运用大数据。最近电视新闻提及到的“一网统管”精准救助场景,传统的救助方式往往通过困难家庭申请、审核、审批等多项程序,遇到需要跨部门、跨层级、跨街区协调解决的个案,还需要召开各级协调会的形式协商解决。现在通过“精准救助”的方式,民政部门在平时的摸排中了解情况,将相关信息录入到“一网统管”数据中心,再根据数据模型识别出需要协助的家庭,随后形成走访工单派发给社工对其进行帮扶,从而提升救助的效率,做到雪中送炭。在数字化政府改造之前,每个部门只掌握各自分管的数据,形成“信息孤岛”;有了大数据分析平台后,所有的数据信息,便打通了“任督二脉”。政府可以充分利用大数据技术打造“一网统管”精准救助场景,极大提升了社会救助的科学性和精准性,让城市变得更加温暖。
2023-07-19 15:54:111

什么是大数据?它有哪些特点

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通俗来说,大数据就是不同来源、不同类型、不同含义的海量数据,大数据是动态变化的,能够通过研究发现规律产生价值。 大数据的4个特点 1、大量 随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。 2、多样 广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用,目前应用最广泛的就是推荐系统,如淘宝,网易云音乐、今日头条等,这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析,从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如图片、音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。 3、高速 大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。 4、价值 这也是大数据的核心特征。相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,发现新规律和新知识,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。 学大数据有出路吗 大数据是时代进步的产物,它的出现是突然的,也是必然的。现在生活中的方方面面都有大数据的痕迹,它活在我们身边。这个行业是不会被淘汰的,而且发展前景非常好,各行各业都需要一个资深的大数据专业的人才,社会需求量大。所以,进入大数据开发领域,就意味着你将站在时代的最前沿。 现今,企业的营销模式都在从粗犷式营销转型向精准式营销,因此大数据的人才需求量非常庞大,利用大数据找到自己精准用户,而用户利用大数据找到自己真正想要的,这或许是大数据存在的真正含义吧。 对于企业而言,通过微信连接用户和商家已是企业重要的发展方向,大数据将为你的企业带来优势。对于一般的企业而言,大数据的作用主要表现在两个方面,分别是数据的分析使用与进行二次开发项目,大数据的运用,不仅标志着时代的进步,同时还激励着人们进行更深领域的探究。
2023-07-19 15:54:281

大数据时代是什么意思的_什么叫做大数据时代

大数据(bigdata)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。随着云时代的来临,大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。扩展资料:大数据时代的影响:1、不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,人们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前人们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让人们意识到,这其实是一种人为限制)。2、不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱。拥有了大数据,人们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;3、不是因果关系,而是相关关系:人们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,人们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生,但是它会提醒人们这件事情正在发生。
2023-07-19 15:54:431

大数据是什么?

朋友刚打电话说想吃日料,你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐,刚在某信上说要去日本玩,就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑,为什么我的手机APP如此了解我?难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗?大数据是什么?大数据不仅仅是大量的数据,而且是来自不同来源,存在不同类型,代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化,不断增加,而且能够通过研究分析发现规律产生价值。大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析,发现事物的发展变化规律,可以有助于更好的提高生产效率,预防意外发生,促进营业销售,使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。当然APP不会窃取你的数据,是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求,才有了以下推荐。当你注册一个APP账号的时候,需要输入电话,姓名,性别,所在地等基础数据,更进一步的数据是你的消费记录,发过的红包,日常用语习惯,打车记录,外卖订单记录等等,这些数据会变成你的事实标签,成为你行为数据很重要的一部分。上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据,更是建立模型,分析数据资料,并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好,进而构建全面的用户画像。举个例子来说,当你打开一篇标签为雪地靴的文章时,你的行为可能是专门点开,也可能是无意中点开,这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。这是一个非常初级的内容标签权重算法:兴趣标签(雪地靴)权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子行为权重:什么都不干1分,评论+0.5,点赞+0.5,转发+2,收藏+1时长权重:10S以内权重为0.5,10S-60S为1,60S以上为2衰减因子:0-3天内权重为1,3-7天权重为0.85,7-15天权重为0.7,15-30天权重为0.5,30天以上权重为0.1行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作,不同操作有不同的数值,累加成行为权重。停留时间越长,时间权重也越高。最后,短期行为也无法代表长期兴趣,单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是,你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重,根据函数公式得到一个兴趣标签值,数值越高,你对雪地靴就越感兴趣。当你各个方面的偏好被计算完成之后,这些偏好就会变成特征向量,再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度,最终,你的某信,某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像,上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像,广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。之后,一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间,广告平台会发起竞价请求,最后价高的广告将出现在你的眼前。需要说明的是,某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号,更与你的手机唯一识别码绑定在一起,这意味着,你就算不注册不登录,你的行为数据一样会被采集。同时,广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告,这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。不过大家不要紧张隐私泄露问题,根据国家《个人信息安全规范》,商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人,以保护你的隐私安全 。
2023-07-19 15:54:531

大数据的概念

大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据的分析工具:大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中,大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了“所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作”的绝对记录。大数据分析的产生旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来,帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲,他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势,进而加深大数据对重要用户的洞察力。他们也可以追踪和记录网络行为,大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。大数据分析的想法,尤其在IT操作方面,大数据对于我们发明并没有什么作用,但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了,基本上他们已经强调,如果IT正在引进新鲜灵感,他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。
2023-07-19 15:55:141

针对海量数据,勤 哲Excel服务器的处理速度怎么样?

勤哲Excel服务器可以快速处理海量数据,企业可以在更短的时间内完成数据分析和处理,从而提高生产效率。
2023-07-19 15:55:311

大数据的关键技术有哪些_大数据处理的关键技术有哪些?

大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。二、大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。三、大数据存储及管理技术大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。四、大数据分析及挖掘技术大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。六、大数据展现与应用技术大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国,大数据将重点应用于以下三大领域:商业智能、政府决策、公共服务。例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)本回答根据百度文库资料整理,原文请参见《大数据关键技术》
2023-07-19 15:55:391

什么是大数据技术?大数据的概念

随着大数据时代的到来,科学数据的产生和积累呈指数级增长,专业图书馆作为社会中储存信息知识、提供信息服务的信息中心,必须主动利用这些变化来进行战略性创新,满足需求,创造未来。1.建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆科学向数据密集型科学研究范式转换的成功,标志着一种新的常规科学的形成,必将引发科学研究观念和方法的新突破与新发展,并将对专业图书馆产生新的需求。因此,必须建立融数据和文献于一体的新型数字图书馆,形成数据与信息融合的互操作架构,让科学研究的整个过程在数字图书馆的电子环境中进行,并对所有人开放,使科学研究的素材、思路、过程和结论得到传播和共享。培养数据密集型科研环境下的数据管理人才“数据是信息化时代的石油”,数据管理人才是数据密集型科研环境下的稀缺人才。全世界的各类海量数据正在源源不断地汇集到美国(或美国公司),这个趋势短期内还看不到转变的迹象。未来国家的核心竞争力将很大程度上依赖将数据转化为信息和知识的速度与能力,而这种转化速度和能力,实际上则取决于大数据方面的技术能力。要保持科学研究的领先地位,国家决策者和科学研究者必须高度关注大数据的趋势。美国国家科学理事会N SB在其发表的《长期保存的数字数据集合:支持21世纪的研究与教育》报告中,提出如何培育和支持被称为数据科学家的新兴科学家群体的问题:“数据科学家包括信息学家、计算机科学家、数据库和软件工程师或程序员、学科专家、数据管理者、数据标引专家、图书馆学家、档案学家等对科学数据资源的成功管理起着关键作用的人们,他们希望自己的创造性和智力贡献得到充分认可”。目前美国需要14万到19万以上具备“深度分析”专长的研究人员,而对具备数据知识的经理人员的需求超过150万。大数据的应用是技术难度极高的集成应用,如需要集成人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等跨学科领域的技术成果。数据科学家是未来10年最具吸引力的职位,数据图书馆员、数据服务馆员等数据管理人才将是数据密集型科研环境下的稀缺人才。2.建立数据驱动的E-Science服务模式在E-Science环境下,能否从传统信息服务向知识服务的突破,将是图书馆能否继续生存并保持活力的关键。因此,必须加强对科学数据的重视,认识到开展科学数据服务、提升对科学数据组织和挖掘能力,对科学研究及图书馆竞争力的重要意义。专业图书馆应针对海量数据需要长期存储的需求,为科研人员提供最佳信息和技术服务,融入用户工作流的数据生命周期。数据驱动的E-Science服务模式将是现代科学图书馆发展的新的生长点。
2023-07-19 15:55:491

大数据有哪些重要的作用

我们正处在科技高速发展的时代,如今互联网已经与我们的生活息息相关,我们每天在互联网产生大量的数据,这些数据散落在网络中看似没有怎么作用,但是这些数据经过系统的处理整合起来确实非常有价值的。一、 发展大数据技术可以提高生产力大数据技术在企业已经成为投入使用很成功的案例,很多应用程序开发商和大型公司都运用大数据技术扩展大数据项目。大数据技术在运用时可以通过数据挖掘知道最需要的数据是哪些,通过这些数据获取更多的生产力,提高生产能力,为企业带来更多的商业价值。目前有很多企业通过数据挖掘分析解决问题,相对来说大数据分析比着传统的数据分析速度更快,更能获取可“回收利用”的信息流量,提高行业内的生产力。二、 发展大数据技术可以改善营销决策近几年的数据量暴增,数据盈利也很可能成为未来收入的主要来源,大数据技术在海量数据的分析中,寻求到最合适的企业营销策略,通过数据分析给企业带来更明智的策略。大数据工程师通过对客户的数据精湛分析,分析行业内的流行趋势并且定制出更适合的产品或者服务,通过对定价的检测和分析对客户忠诚度有效评估,一系列的运用大数据及时改善营销决策,给企业带来有价值的数据决策。三、 发展大数据技术的未来优势大数据行业的兴起,许多开发企业都意识到,想要在行业内不断的发展就要运用大数据技术,提升自身企业的品牌价值,在行业比拼中寻求更多的竞争优势,微软亚马逊等大型跨国公司目前都在采用大数据解决问题,为消费者提供更好的服务。目前有很多行业和企业都尝到大数据技术的甜头了,未来会有越来越多运用大数据技术的产业,以现在大数据发展的速度来看,2020年大数据的市场规模将达到2030亿美元,很多企业都在期盼大数据项目可以运用的范围更广阔,然后通过运用产生更大的利益空间。大数据技术能为行业提高生产力、改善营销决策,给企业带来更好的发展前景,目前大数据技术发展虽然在初级阶段,但是发展势头很猛,未来也会有更多的行业领域涉足大数据技术运用,大数据技术未来发展形式一片大好!当下,大数据方面的就业主要有三大方向:一是数据分析类大数据人才,二是系统研发类大数据人才,三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师,如果想系统的学习编程的可以来我这看看。对于求职者来说,大数据只是所从事事业的一个方向,而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征,选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。一、ETL研发企业数据种类与来源的不断增加,对数据进行整合与处理变得越来越困难,企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是:在企业大数据应用的早期阶段,Hadoop只是穷人的ETL。二、Hadoop开发随着数据规模不断增大,传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘,企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。三、可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上,通过操作界面元素,有可视化开发工具自动生成相关应用软件,轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去,数据可视化属于商业智能开发者类别,但是随着Hadoop的崛起,数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。四、信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。五、数据仓库研究为方便企业决策,出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务,指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。六、OLAP开发OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。七、数据科学研究数据科学家是一个全新的工种,能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展,越来越多的实际工作将会直接针对数据进行,这将使人类认识数据,从而认识自然和行为。八、数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。九、企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。十、数据安全研究数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。成都加米谷大数据培训机构,专注于大数据人才培养。希望对您有所帮助!~
2023-07-19 15:55:591

海量数据上市股票代码是多少?

我帮您查了一下,海量数据于2017-03-06在深圳证券交易所上市的,股票代码是300523,希望能帮到您。
2023-07-19 15:56:101

大数据技术有哪些

大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。1、数据采集与预处理在大数据生命周期当中,数据采集处于第一个环节。利用ETL工具将分布的,异构数据源中的数据,抽取到临时的中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,并进行实时处理分析。2、数据存储与管理对于采集到不同的数据集,有可能存在不同的结构和模式,如文件、关系表等,需要利用分布式文件系统、数据仓库、云数据库等,实现对半结构化、结构化和非结构化海量数据进行存储和管理。3、数据处理与分析对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或者整合处理,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析,对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。4、数据结果呈现数据结果的呈现表现为云计算、标签云、关系图等。大数据的概念:大数据是指无法在可承受的时间范围内,用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,大数据需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理大数据技术是以数据为本质的,新一代革命性的信息技术,在数据挖潜的过程中,能够带动理念、技术、模式及应用实践的创新。数据价值的凸显和数据获取手段、数据处理技术的改进是大数据爆发的根源。大数据在数据科学理论的指导下,改变创新模式和理念,如果把大数据比作一种产业,那么产业实现盈利的关键,就在于提高对数据的加工能力。
2023-07-19 15:56:221

张人千是哪里的?海量数据独立董事

张人千:男,1974年12月出生,中国国籍,无境外居留权,北京航空航天大学博士,历任北京航空航天大学讲师、副教授,现任北京航空航天大学教授,中国仿真学会离散系统仿真专业委员会副主任,国家智能制造标准体系建设指南修订专家组成员。
2023-07-19 15:57:081

BQ商业分析软件产品划分为哪些?

用友BQ商业分析软件(以下简称用友BQ)是集企业多系统的数据中心、分析中心、控制中心、体验中心于一体的全方位商业分析软件,用友BQ能够帮助企业将各类数据进行快速整合,并根据不同人员的需要,通过丰富的展示分析手段为正确的人提供正确的信息,灵活快速地响应企业管理变化,为企业搭建一套完善的辅助决策分析体系,同时提供丰富的用户体验形式,包括:手机、iPad、大型触摸屏,为企业决策者提供随时随地,准确有效的数据资讯和决策辅助。用友BQ商业分析软件产品划分为四大类,包括BI、BA、BE、BC:商业智能(BI):开放、统一商业分析工具,是用友BQ商业分析解决方案的基础,为商业分析提供了各种必要的组件和工具,如:任务调度、统一数据源管理、跨数据源的数据整合(ETL)、海量数据存储(DW)、快速数据查询、灵活报表设计、OLAP分析、标准数据统计分析与挖掘模型,同时有开放的SDK和符合VBA的开发规划,任何第三方都可以开发扩展符合用友BQ规划的商业分析组件。业务分析(BA):透视经营、幸福决策。用友BQ提供多种应用主题分析用于辅助决策,如财务分析、供应链管理分析等,全方位透视企业经营状况,多角度支持企业决策。决策体验(BE):触动数据,全景分析:用友BQ利用各种先进技术手段,为您带来轻松丰富的决策体验,既可以通过IE浏览器访问决策门户,也可以通过移动设备(目前可支持iPhone和iPad)随时随地获得用友BQ对您的决策支持,只需轻轻一点一划,海量数据即化为全景分析,体验新颖的决策过程。商业分析云(BC):增值服务,提升价值。用友BQ商业分析云致力为企业提供更快速,更有价值的商业分析,用友BQ商业分析云目标是打造一个全产业链的商业分析联盟,企业不仅可以直接从云上获取和使用已有的分析/决策模型,还可通过其找到,并聘请各个领域的专家为您提供服务,如:业务专家为您梳理业务,数据专家整理数据,管理科学专家优化数据决策模型等。用友华表将长期致力于打造满足本土企业需求、灵活易用的商业智能产品,同时通过技术伙伴、集成伙伴与经营伙伴、独立软件开发商伙伴一起形成商业分析生态系统,为用户提供全方位的商业分析应用服务。
2023-07-19 15:57:161

大数据的七大核心价值

移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。一方面,大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性;此外还能够降低企业的交易摩擦成本;更为关键的是,大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平,降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意,关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息,如何获得趋势,挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式,剖析消费者的生活密码,才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题,如果你了解了消费者的密码,就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下,对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求;从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式,到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求,同时在产品和消费者的买卖关系以外,建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析,能够明显提升企业数据的准确性和及时性;大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平。因此,大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会;有利于企业将各种资源合理利用到目标市场;有利于制定精准的经销策略;有利于调整市场的营销策略,大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”,为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求,甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如:一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣(细分标准是顾客的体验)。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人,对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人(细分标准是态度)。在持肯定态度的人中,又包括高收入有能力乘飞机的人(细分标准是收入能力)。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度,只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前,企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策,而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂,而且没有被数字化的时代,让身居高位的人做决策是情有可原的,但是大数据时代,就必须要让数据说话。大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策,从而实现更大的商业价值,它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同,所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别,但从数据的获取,数据的整合,数据的加工,数据的综合应用,数据的服务和推广,数据处理的生命线流程来分析,所有行业的模式是一致的。这种基于大数据决策的特点是:一是量变到质变,由于数据被广泛挖掘,决策所依据的信息完整性越来越高,有信息的理性决策在迅速扩大,拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现,人类没有被海量数据所淹没,能够高效率驾御海量数据,生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用,无法通过技术和简单样本验证,需要几十年海量病历数据分析得出结果;做宏观经济计量模型,需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据,才能得出减税政策最佳方案;反腐倡廉,人类几千年历史都没解决,最近通过微博和人肉搜索,贪官在大数据的海洋中无处可藏,人们看到根治的希望等等。如果在不同行业的业务和管理层之间,增加数据资源体系,通过数据资源体系的数据加工,把今天的数据和历史数据对接,把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来,把面向业务的数据转换成面向管理的数据,辅助于领导层的决策,真正实现了从数据到知识的转变,这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。在宏观层面,大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向,制定并实施科学的经济政策;而在微观方面,大数据可以提高企业经营决策水平和效率,推动创新,给企业、行业领域带来价值。三、大数据创新企业管理模式,挖掘管理潜力当下,有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示?还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责?还在禁止员工之间谈论薪酬等信息?《华尔街日报》曾有一篇文章就说,NO。这一切已经过时了,严格控制,内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心,如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗,你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢?我们试着想想,当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代,创新已经成为企业的生命之源,我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则,强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗?当个体的人都可以通过佩戴各种传感器,搜集各种来自身体的信号来判断健康状态,那样企业也同样需要配备这样的传感系统,来实时判断其健康状态的变化情况。今天信息时代机器的性能,更多决定于芯片,大脑的存储和处理能力,程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合,到注重人,或者脑力的运用,信息流程和创造性,以及职工个性满足、创造力的激发。在企业管理的核心因素中,大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递,而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘,由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性,甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业,信息即财富,从企业战略着眼,利用大数据,充分发挥其辅助决策的潜力,可以更好地服务企业发展战略。大数据时代,数据在各行各业渗透着,并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本:比如库存或物流,改善产品和决策流程,寻找到并更好的维护客户,还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据,发现流程中的瓶颈因素,找到改善流程效率,降低成本的关键点,从而优化流程,提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享,还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新在大数据时代,以利用数据价值为核心,新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业,将在IT发展史上书写出新的传奇。大数据让企业能够创造新产品和服务,改善现有产品和服务,以及发明全新的业务模式。回顾IT历史,似乎每一轮IT概念和技术的变革,都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富,互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇,移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。纵观国内,以金融业务模式为例,阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据,建立了网络数据模型和一套信用体系,打破了传统的金融模式,使贷款不再需要抵押品和担保,而仅依赖于数据,使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新,变革了传统的商业模式,对传统银行业带来了挑战。还有,大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息,构建系统化的数据体系,从而完善企业自身的结构和管理机制;同时,伴随消费者个性化需求的增长,大数据在各个领域的应用开始逐步显现,已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径,推动制造业企业的升级改造;依托大数据技术可以建立现代物流体系,其效率远超传统物流企业;利用大数据技术可多维度评价企业信用,提高金融业资金使用率,改变传统金融企业的运营模式等。过去,小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场,最终才能到达用户手中,而现在,通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中,交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例,每天有数以万计的交易在淘宝上进行,与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录,更重要的是,这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据,淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐;商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计,经营活动成本和收益实现了可视化,大大降低了风险,赚取更多的钱;而与此同时,更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。维克托曾预言2020年,大数据时代就会真正来临。在那个时候,最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的,尤其是智能手机的应用。五、大数据让每个人更加有个性对个体而言,大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如,我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控,一旦有什么感染,或身体有什么不适,我们都可以通过手机得到警示,接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家,从而获得正确的用药和其他治疗。过去我们去看病,医生只能对我们的当下身体情况做出判断,而在大数据的帮助下,将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析,并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系,实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前,提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担,因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。还有,在传统的教育模式下,分数就是一切,一个班上几十个人,使用同样的教材,同一个老师上课,课后布置同样的作业。然而,学生是千差万别的,在这个模式下,不可能真正做到“因材施教”。如一个学生考了90分,这个分数仅仅是一个数字,它能代表什么呢?90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等,把它们和90分联系在一起,这就成了数据。大数据因其数据来源的广度,有能力去关注每一个个体学生的微观表现:如他在什么时候开始看书,在什么样的讲课方式下效果最好,在什么时候学习什么科目效果最好,在不同类型的题目上停留多久等等。当然,这些数据对其他个体都没有意义,是高度个性化表现特征的体现。同时,这些数据的产生完全是过程性的:课堂的过程,作业的情况,师生或同学的互动情景而最有价值的是,这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的,只需要一定的观测技术与设备的辅助,而不影响学生任何的日常学习与生活,因此它的采集也非常的自然、真实。在大数据的支持下,教育将呈现另外的特征:弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功大数据支撑下的教育,就是要根据每一个人的特点,释放每一个人本来就有的学习能力和天分。此外,维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴,现在可以提供数据库,打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库,如为企业提供机场、高速公路的数据,提供航班可能发生延误的概率,这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程,这种类型的创新,就得益于公共的大数据。六、智慧驱动下的和谐社会美国作为全球大数据领域的先行者,在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。近年来,在国内,“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底,我国的国家智慧城市试点已达193个,而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用,而这些都要依托于大数据,可以说大数据是“智慧”的源泉。在治安领域,大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测,北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析,打击犯罪。在交通领域,大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集,分析预测出行交通规律,指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度,进行车流指挥控制,及时做到梳理拥堵,合理缓解城市交通负担。在医疗领域,部分省市正在实施病历档案的数字化,配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析,可以用于远程诊疗、医疗研发,甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。伴随着智慧城市建设的火热进行,政府大数据应用已进入实质性的建设阶段,有效拉动了大数据的市场需求,带动了当地大数据产业的发展,大数据在各个领域的应用价值已得到初显。七、大数据如何预言未来?著名的玛雅预言,尽管背后有着一定的天文知识基础,但除催生了一部很火的电影《2012》外,其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量,以及大气受污染、冰川融化的程度,我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式,人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释,基于精准预测,发现现有模式是死路一条后,人类就可以进行一些改变,这其实就是一种系统优化。这种结合之前情景研究,不断进行系统优化的过程,将赋予系统生命力,而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘,我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的,同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个操作,甚至长远的维护和优化。从这个角度讲,基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢,因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来,而不像以前那么死板。基于大数据,个体之间相互连接有了基础,相互的交互过程得到了简化,各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务,机构内部的管理也更为细致,有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。结语透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景,不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度,不仅改变了市场营销、生产制造,同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源,这也就意味着新的商业机会,没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力,适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。当下,正处于数据大爆发的时代,如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据,对未来的运行模式进行预测,从而提前进行准备或者加以利用、调整,对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点,目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。可见,大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值,触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢?就是所谓的大数据综合服务提供商,从实践情况看,主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色,分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则,将引发社会发展的深刻变革,同时也是未来最重要的国家战略之一。
2023-07-19 15:57:351

CRM提升销售的工作效率_CRM让销售人员更优秀

确实,CRM系统可以对企业的销售工作效率产生积极的影响,帮助销售人员更加出色地完成工作。以下是CRM系统如何提升销售工作效率的几个方面:提供全面的客户信息:CRM系统能够集中存储和管理客户信息,包括联系方式、购买历史、偏好等。销售人员可以通过CRM系统快速访问这些信息,了解客户背景,并基于此为客户提供更有针对性的服务和建议。自动化任务和工作流程:CRM系统可以自动化一些常规的销售任务和工作流程,如跟踪销售进展、发送提醒、生成报告等。这样销售人员可以节省时间和精力,将更多精力投入到与客户的沟通和关系建设上。提供销售过程的可视化和监控:CRM系统能够呈现销售过程的可视化视图,从潜在客户到成交的全过程可一目了然。销售人员可以及时掌握每个阶段的销售机会和进展情况,及时跟进和调整策略,提高销售效率和转化率。支持团队协作和知识共享:CRM系统可以促进销售团队的协作和知识共享。通过CRM系统,销售人员可以轻松共享客户信息、交流经验和最佳实践,提高整体销售团队的绩效。提供数据分析和预测功能:CRM系统可以对客户数据进行分析,为销售人员提供深入洞察和预测。通过分析客户行为和购买模式,销售人员可以更好地理解客户需求,制定个性化的销售策略,并做出准确的销售预测。也可以试试百度输入法-口袋资料库:核心功能有话术库、SOP话术、资料库、朋友圈模版、企业通知、智能推荐、云端存储、管理后台。总之,CRM系统的使用可以提高销售工作效率,帮助销售人员更好地管理客户关系、自动化任务、加强团队合作,并通过数据分析和预测指导销售决策。然而,成功利用CRM系统仍然需要有合适的培训、良好的数据质量和持续的管理支持,以实现最大的效益。
2023-07-19 15:57:512

每秒千万级实时数据处理系统是如何设计的?

楼主你好,这种大系统对硬件设备,软件技术要求都是非常严格。每年的618,双11,对于京东、阿里的技术大咖来说,很紧张状态。这种活动每秒钟处理的订单量都是千万级的。这种大系统都是由各个子系统之间相互配合完成的。硬件设备就不用多说了,采购最好的。重点说一下软件部分。对于这种大系统。用的技术很多。也是业界都在用的技术,比如大数据实时数据处理、大数据实时计算、几乎准实时查询检索等等。大数据实时数据处理用的技术主要是Flume+Kafka+SparkStreaming、Flume+Kafka+Storm、Flink等。这些技术每个技术细节就不详细讲述了。它们都是处理海量数据使用的开源框架,对于京东或者阿里很有可能优化了源码,开发出适合他们公司需要的场景框架。但是核心技术差异不大。大数据实时计算技术基本上都是用Kafka、SparkStreaming、SparkSQL、SparkGrapnX等中的一个或者多个去完成。大数据准实时查询检索用的技术就很多,这里介绍两种,一种是交互式查询,创建二级索引(Hbase+Solr),另外一种ElasticSearch全文检索框架。大系统用到的技术都差不多,关键看架构师怎么设计架构好业务场景,设计不好就会出现最早的购票系统12306。设计好了就像现在的京东商城、天猫商城处理那么大数据量还能运行正常。技术在快速发展,未来各个行业都会有这种千万级秒处理的大平台。需要大家不断的给自己充电学习。大家一起加油!谢谢大家!如有疑问,可以私信我。
2023-07-19 15:58:421

什么是大数据时代_什么是大数据时代,你身边的大数据应用有哪些?

在大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据,大数据的本质是什么,在大数据时代我们应该如何应对?当我们谈论数据的时候我们在谈什么?在大部分人的日常印象中,数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字,股票k线图上的红绿指数,还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变,从最初的声音,文字,图画,数字,到电子时代的每一张图片,每一段语音,每一个视频,再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击,用手机时每一次的手指滑动,乃至每一下心跳和呼吸,甚至经济生产中的一切人机动作,轨迹,都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录,变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节,就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成,在数字时代,我们生活的一半已然是数据。在日常生活中,数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时,当面对高科技产品中各种关于内存,分辨率等时髦又复杂的数据是,我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据,机器算法和人工智能的理念相继到来,这种陌生感会越发加深。那么数据生活距离我们遥远吗?正相反,数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过,从没有像今天如此活跃,具体的记录着人类与世界。从最初的计算机,摄像头到家用计算机,智能手机,再到大数据和人工智能,我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在,从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测,从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测,我们都可以做到。数据将人与人,人与世界连接起来,构成一张繁密的网络,每个人都在影响世界,又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据,这么办?答案是让机器自己来处理数据,从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同,这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸:聆听我们的声音,拓宽我们的视野,加深我们的记忆,甚至组成一个以数据形式存在的“我”。自工业革命以来,数据经历过一次又一次的爆发,何以近年来才出现大数据的概念?什么是大数据?大数据(bigdata),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看,大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征:一,大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。二,多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述,从而更准确。三,处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别,语音识别,自然语言分析等技术计算,分析大量非结构化数据,大大提升数据维度。四,大数据是生生不息的“流”,具有时间性。一是因为数据量巨大,无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关,瞬息万变。五,最重要的是,大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变,在机器智能领域,数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。希望对您有所帮助!~
2023-07-19 15:58:491

Hadoop环境中管理大数据8大存储技巧?

在现如今,随着IT互联网信息技术的飞速发展和进步。目前大数据行业也越来越火爆,从而导致国内大数据人才也极度缺乏,下面IT培训介绍一下关于Hadoop环境中管理大数据存储技巧。1、分布式存储传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点,同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。虽然,通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在,如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理,与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN,要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。但Hadoop是一个分布式应用,就应该运行在分布式存储上,这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性,不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案,并在商用服务器上运行,这相比瓶颈化的Hadoop自然更为高效。2、超融合VS分布式注意,不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储,但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题,但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层,分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后,利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。3、避免控制器瓶颈(ControllerChokePoint)实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之,要确保存储平台并行化,性能可以得到显着提升。此外,这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。4、删重和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计,能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩,大大降低了存储数据所需能力。5、合并Hadoop发行版很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何最终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时,多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一,可删重和压缩的数据湖获取数据效率6、虚拟化Hadoop虚拟化已经席卷企业级市场。很多地区超过80%的物理服务器现在是虚拟化的。但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。7、创建弹性数据湖创建数据湖并不容易,但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事,但哪一种是正确的?这个正确的架构应该是一个动态,弹性的数据湖,可以以多种格式(架构化,非结构化,半结构化)存储所有资源的数据。更重要的是,它必须支持应用不在远程资源上而是在本地数据资源上执行。
2023-07-19 15:59:011

大数据具有“volume”、“variety”、“value”、“velocity”等特点,其中“volume”是指(  )。

【答案】:A大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术大数据的特点有:(1)容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息(2)种类(Variety):数据类型的多样性(3)速度(Velocity):指获得数据的速度(4)真实性(Veracity):数据的质量
2023-07-19 15:59:091

5118大数据营销技术可以帮助企业进行数据可视化和分析报告生成吗??

在当今的数码化时代,数据已成为企业决策的关键因素之一。准确、可视化的数据可以帮助企业更好地理解市场和客户需求,实现业务增长和竞争优势。5118大数据营销技术通过数据可视化和分析报告生成,可以去了解学习下,为企业提供实用的数据洞察和决策支持。首先,5118大数据营销技术可以帮助企业进行数据可视化,将海量数据转化为可视化的图表和报告。通过直观、易于理解的数据展示形式,企业可以快速了解数据背后所蕴含的内涵与趋势,并针对不同的数据维度进行不同的分析。同时,数据可视化也可以帮助企业快速发现数据中的异常点和瓶颈,及时进行调整和改进。其次,5118大数据营销技术还可以帮助企业进行分析报告的生成,自动化地将数据转化为洞察和决策。通过大数据分析、AI算法、自然语言生成等技术,企业可以实现对数据的快速分析和报告输出。这不仅可以提升分析效率,还可以减少人工分析的误差和主观性。nn此外,5118大数据营销技术还可以帮助企业进行多维度的数据分析,包括客户画像、市场趋势、产品分析、销售业绩、营销效果等。通过深度挖掘数据,企业可以更好地理解自身的业务模式和客户需求,从而制定更加科学、精准的营销策略和业务决策。总之,5118大数据营销技术的数据可视化和分析报告生成功能可以帮助企业全面了解自身的市场和客户,并实现有效的营销和业务决策。作为企业数字化转型的关键工具之一,5118大数据营销技术将会在未来的发展中发挥越来越重要的作用,助力企业走向更加智能、高效的发展之路。珠海市五一一八科技有限公司成立于2014年, 是一家专注于互联网大数据应用的技术导向型公司。公司旗下有5118营销大数据、 磁流体,5ce 内容神器等产品。5118通过提取、分析互联网大数据,为网站运营人、排名从业人员、新媒体从业者提供有价值的专业分析结果及指引,让用户可以迅速提升网络运营能力。磁流体,可以提供热点监控、舆情监控、问答营销、内容采集等服务,及时给你关注的全网内容。通过深入聆听用户声音,关注用户的每个需求,我们持续提升各项功能及服务,精益求精,力求成为领域内专业的数据服务提供平台。5118在广大用户的支持下不断成长,逐渐强大,在互联网大数据中垂直于网络运营领域大展拳脚,并以更好的服务回馈用户。5118关键词挖掘工具:通过采集、分析、提取互联网大数据,为网站运营人、SEO 从业人员提供有价值的专业分析结果及指引,让用户可以迅速提升网络运营能力的平台。
2023-07-19 15:59:241

63大数据与会计

63大数据与会计 随着数字时代的到来,大数据已成为企业管理的重要组成部分。在会计领域,大数据也催生出了新的发展机遇和挑战。会计与大数据的融合 会计作为一门财务管理的学科,其主要职责是处理和记录企业的财务信息。随着大数据的应用,会计的职责也相应扩展了。传统意义上,会计主要关注企业的财务报表和税务问题。但是,随着大数据技术的发展和普及,会计的职能也逐渐转向了信息收集和处理,以及商业智能和数据分析等方向。在企业管理中,大数据分析效果显著。传统的数据处理方法往往需要几小时甚至几天才能完成一项任务。而大数据技术可以在几分钟内就能处理海量数据。在财务管理中,企业可以通过大数据技术更加高效地处理业务数据,从而有效地提高财务报表的准确性和可靠性。大数据对会计的影响 随着大数据技术的发展和应用,会计的日常工作也将发生变化。大数据技术的应用将会对会计的日常工作产生深远的影响。风险监控 大数据技术可以帮助会计人员更好地监控风险。通过数据分析和算法计算,会计人员可以更好地预测未来的风险,并采取相应措施进行管理。例如,通过大数据分析,会计人员可以更好地发现企业在财务方面的漏洞和问题,从而及时采取措施进行修复。数据分析 数据分析一直是会计工作的核心内容,而且也是会计人员的强项。随着大数据技术的应用,数据分析也将更加深入。不同于传统的数据分析方法,大数据分析技术可以处理更加庞大的数据集,从而得到更加准确和可靠的分析结果。大数据分析技术帮助会计人员更好地了解企业的财务状况,并及时采取措施来加以改进。自动化处理 会计工作需要处理的信息非常繁琐,包括记录、计算、核对等。随着大数据技术的发展,自动化处理可以带来更高的效率和准确性,同时也可以减少会计工作的重复性。大数据技术可以通过算法计算力,处理海量数据,并自动完成一些繁琐的工作。大数据对会计专业人员的影响 大数据对于会计专业人员来说,也将产生重要的影响。随着大数据技术在会计领域的应用,专业人员面临着新的挑战和机遇。专业技能升级 大数据技术的广泛应用,使会计专业人员需要具备一定程度的数据分析和商业智能技能。会计专业人员需要通过不断学习和培训,更新自己的知识和技能,以满足大数据时代的需要。高薪就业机会 随着大数据技术的发展,会计专业人员将成为市场上最受欢迎的人才之一。大数据技术对会计人员的需求量将会越来越大,因此会计人员的薪资水平也将会不断攀升。团队合作 大数据分析通常需要专业团队的合作共同完成。会计人员需要在团队中发挥自己的作用,在数据分析和处理中,起到重要的作用。与其他专业人员合作,会计人员可以学习和掌握更多的技能和知识,并提高团队工作的效率。结语 随着数字时代的到来,大数据已成为企业管理的必备工具。在会计领域,大数据的应用将会带来前所未有的影响和变革。会计人员需要通过不断学习和进步,掌握相关的技能和知识,以适应数据时代的需要。同时,企业也需要重视大数据技术的应用,以提高管理效率和准确性。
2023-07-19 15:59:321

大数据的最显著的特征是

大数据的最显著的特征是如下:1、规模性随着信息化技术的高速发展,数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量,而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位。2、多样性多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。数据来源多,企业所面对的传统数据主要是交易数据,而互联网和物联网的发展,带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备,决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类:一是结构化数据,如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等,其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据,如视频、图片、音频等,其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据,如HTML文档、邮件、网页等,其特点是数据间的因果关系弱。数据类型多,并且以非结构化数据为主。传统的企业中,数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。数据之间关联性强,频繁交互,如游客在旅游途中上传的照片和日志,就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。3、高速性这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面:一方面,大数据的数据规模更大;另一方面,大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析,数据输入、处理与丢弃立刻见效,几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。4、价值性尽管企业拥有大量数据,但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小,而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,以期创造更大的价值。
2023-07-19 16:00:061

大数据发展的三个阶段是

随着科技的不断进步,大数据已成为当下社会发展的重要驱动力之一。大数据的发展可以分为三个阶段:数据采集、数据存储和数据应用。第一个阶段是数据采集阶段。在这个阶段,主要是通过各种手段收集数据。早期,数据的收集主要依靠人工方式,如问卷调查、统计数据等。但是,这种方式收集的数据量较小,且效率低下。随着计算机技术的发展,出现了自动化数据采集技术,这种技术可以通过网络爬虫、传感器、遥感技术等方式获取数据,数据量大大增加,数据采集效率也得到了很大的提升。第二个阶段是数据存储阶段。数据的存储是大数据应用中非常重要的一环,因为它涉及到数据的安全性、可靠性和可扩展性等方面。随着数据量的增加,传统的数据库无法满足大数据的需求。因此,在这个阶段,Hadoop、HBase、Cassandra等分布式数据库应运而生,这些数据库可以存储海量数据,并能够实现数据的高可用性、高扩展性和高并发性。第三个阶段是数据应用阶段。在这个阶段,大数据得到了广泛的应用。大数据应用的领域非常广泛,包括商业、医疗、金融、交通等各个领域。例如,在商业领域,大数据可以帮助企业实现精准营销,提高销售额;在医疗领域,大数据可以帮助医生进行病例分析,提高医疗水平;在金融领域,大数据可以帮助银行进行风险控制,提高贷款审核效率等。随着人工智能技术的发展,大数据应用将会更加广泛和深入。总之,大数据的发展经历了数据采集、数据存储和数据应用三个阶段。未来,大数据将会成为人类社会中不可或缺的一部分,为社会的发展提供强大的支持。
2023-07-19 16:01:001

常用大数据采集工具有哪些

1. 前言随着互联网时代的到来,数据已经成为了企业发展的重要资源。然而,如何高效地采集海量数据并进行分析,成为了诸多企业面临的难题。因此,大数据采集工具在企业数据分析和决策中显得尤为重要。2. 常用大数据采集工具在市面上,有多种常用的大数据采集工具,下面将针对其中的几款做简要介绍。2.1 Apache NutchApache Nutch是一款高度可扩展的开源网络爬虫,它集成了多种流行的机器学习框架,并且在开源社区中得到了广泛的接受和支持。Nutch的主要优势在于对JavaScript、Java、PHP、Ruby等多种语言支持,并且很容易扩展。2.2 ScrapyScrapy是一款基于Python的高性能网络爬虫框架,它具有强大且灵活的数据提取能力,同时也支持多线程和异步操作的特性。Scrapy将爬取、数据提取和数据处理等流程集成在了一个框架中,能极大地提高爬虫的开发效率。2.3 Beautiful SoupBeautiful Soup是一款强大的Python HTML解析库,它能够帮助我们解析HTML和XML文档,并将其转换成Python对象。Beautiful Soup的主要优势在于它对文档的解析能力比较强,同时也能够处理复杂的HTML标签。3. 大数据采集工具的优缺点每一款大数据采集工具都有其独特的优缺点,下面针对常用大数据采集工具进行简要概述。3.1 Apache Nutch优点:具有高度可扩展性,易于扩展,同时集成了多种流行的机器学习框架。缺点:相比于其他采集工具而言,Nutch的入门门槛较高。3.2 Scrapy优点:具有强大且灵活的数据提取能力,能够快速构建爬虫程序。缺点:由于是基于Python开发的,因此对于Python不熟悉的人而言,入门门槛相对较高。3.3 Beautiful Soup优点:能够高效地解析HTML和XML文档,并将其转换成Python对象,对于处理简单的HTML文档比较合适。缺点:对于复杂的HTML文档,解析效果可能不如其他工具。4. 总结在大数据时代,高效地采集和处理数据对于企业的生存和发展越来越重要。当前市场上有多种可选择的大数据采集工具,如Nutch、Scrapy、BeautifulSoup等等,企业可以根据自身的需求选择相应的工具。每种工具都有其优缺点,需要根据需求综合考虑。5. 参考资料1. Scrapy中文文档 http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html2. Beautiful Soup官方文档 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/3. Apache Nutch官方文档 https://nutch.apache.org/
2023-07-19 16:01:241

工业互联网在工业与自动控制中的作用有哪些?

工业互联网在工业与自动控制中的作用主要有以下几个方面:生产监控:工业互联网可以实时采集生产过程中的数据,包括设备状态、生产流程、质量控制等信息,从而实现生产过程的自动化监控和管理。数据汇聚:工业互联网可以将多源、异构、海量的数据汇聚到平台上,为深度分析和应用提供基础。建模分析:工业互联网平台提供了大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具,可以结合数字孪生、工业智能等技术,对海量数据进行挖掘分析,实现数据驱动的科学决策和智能应用。知识复用:工业互联网平台可以将工业经验知识转化为平台上的模型库、知识库,并通过工业微服务组件的方式,方便二次开发和重复调用,加速共性能力沉淀和普及。应用创新:工业互联网平台提供了各类工业APP、云化软件,可以帮助企业提质增效,面向研发设计、设备管理、企业运营、资源调度等场景,提供各类工业APP、云化软件,帮助企业提质增效。除了以上几个方面,工业互联网在工业与自动控制中还有以下作用:智能制造:工业互联网可以通过云计算、大数据、人工智能等技术,实现制造业的智能化升级,包括智能化设计、智能化生产、智能化管理等方面。工业互联网平台:工业互联网平台是工业互联网的核心,可以实现工业设备、工业软件、工业服务的互联互通和集成应用,从而降低生产成本、提高生产效率和质量。制造业转型升级:工业互联网可以推动传统制造业向智能制造、绿色制造、服务型制造等方向转型升级,从而提高制造业的核心竞争力和可持续发展能力。安全生产:工业互联网可以通过物联网、云计算、大数据等技术,实现工业生产过程的监测、预警、预防和应急处置,从而保障工业生产的安全性和稳定性。总之,工业互联网在工业与自动控制中的作用是通过数据汇聚、建模分析、知识复用和应用创新,推动工业生产的自动化、智能化和数字化,提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和竞争力。工业互联网在工业与自动控制中的作用是通过技术创新、数字化转型和智能化升级,推动制造业的转型升级和高质量发展,为经济社会发展做出更大的贡献。
2023-07-19 16:01:312

什么是大数据,大数据时代怎么理解?

大数据的定义大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据的特点数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。大数据时代的影响越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。如2012年3月22日,奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。联合国也在2012年发布了大数据政务白皮书,指出大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇,人们如今可以使用极为丰富的数据资源,来对社会经济进行前所未有的实时分析,帮助政府更好地响应社会和经济运行。大数据的意义和前景大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在大家面前。大数据分析的目的大数据分析的核心目的就是预测,在海量数据的基础上,通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸,就可以通过适当的干预,来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样,都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品,引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告,并称之为精准营销,由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。
2023-07-19 16:01:401

大数据分析平台哪个好

大数据分析平台比较好的有:Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。1、ClouderaCloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台,可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据,从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。2、星环Transwarp基于hadoop生态系统的大数据平台公司,国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司,对hadoop不稳定的部分进行了优化,功能上进行了细化,为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。3、阿里数加阿里云发布的一站式大数据平台,覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域,可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务,将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现,图形展示和客户感知良好,但是需要捆绑阿里云才能使用,部分体验功能一般,需要有一定的知识基础。4、华为FusionInsight基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台,可运行在开放的x86架构服务器上,它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心,针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求,打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。5、SmartbiSmartbi是企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
2023-07-19 16:01:501

大数据是什么?有什么价值作用?

“大数据”是指以多元形式,自许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面:亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下,很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据,同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中,数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落,毕竟普通用户往往更关心结果的展示。伴随去年底百度地图采用LBS定位春运的可视化大数据,就引起了学界对新闻创新和大数据可视化的热议。1、根据销售费习惯以及需求为其推荐更加适合的产品,因此相关服务的企业可以利用大数据进行精准营销,从而实现双赢互利的作用;2、当企业遇到瓶颈或者行业遭遇困境的时候,中小微企业可以利用大数据快速反应做好服务转型;3、企业战略布局以及资源配置的环节,可以通过大数据找到更加贴近事实的一句,同时对于面临互联网压力之下必须转型的传统企业提供与时俱进的契机。企业组织利用相关数据和分析,可以帮助它们实现降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等目标。下面是一些关于大数据应用目前已经可以解决的问题:1、及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元;2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵;3、分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存;4、根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息;5、从大量客户中快速识别出金牌客户;6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。一、技术价值大数据,根本上与数学、统计学、计算机学、数据学等基本理论知识无法分割,技术水平突飞猛进给数字领域带来最直接的跃进。App研发应用、数据库编写应用等促进人类社会技术进步的价值都来源于大数据的发明和运营。大数据不仅创造了新的计算方式、技术处理方式,更加为其他技术的研发、应用和落地提供基础,例如人工智能等。大数据中客户与企业进行交易的数据,是大数据技术价值的核心映射。客户的交易行为通过企业内部系统留存,基本以“事后”数据为主。交易数据是推进企业数据驱动业务,与客户联系沟通、获得有效和分析数据的初级门槛,无论大数据获取能力如何发展,直接的交易信息永远都是第一有效和值得关注的。淘宝的交易分析报告中提到,大额买单后的重购次单和同店重购次单比例分别为25.0%和16.8%,要明显高于普通买单的18.8%和10.7%,则表示在首次买单获取了对卖家服务和商品质量的信任后,次单完全存在放大金额的可能,并且比普通买单的可能要高得多。由此引导卖家增进服务、坚守质量,并适时推出捆绑推荐,以求同类商品同店大额下单的几率。只有有了大数据的处理技术,交易行为才能够得到记录分析,企业的大数据技术研发、应用和落地才能拥有基础,以开发更新更适合时代的企业产业。目前有很多传统企业盲目行走大数据的道路,但其实大数据技术能力并没有建立起来,真正获得了有效数据并得以分析利用的就很少,很多该做的“埋点”没有做,数据的统计也缺乏技术支撑。这时大数据的技术价值就会显得尤为重要,且是所有价值的基础,一梁塌,全屋倒。无法自主革新的企业会求助一些以提供大数据服务为产品的新型公司,也就催生了各种大数据公司雨后春笋般的出现,至于这些公司如何为传统转型服务在后面会提到。二、商业价值在实际的升级运行中,习惯于传统经营的企业也许经常会为这样几个基础的问题感到困惑:如何提升运营现状?目标客群是谁?有哪些特点?与竞品相比竞争优势在哪?现有经营问题又是什么?而这些看似简单的问题背后却隐藏着海量数据的分析挖掘:客流数据、经营数据、以往活动相关数据、场内店铺信息、竞品数据,类此种种的深入透析才能帮助企业画像潜客、分析经营、建立会员体系、策划活动执行。单就运营而论,数据作为一种度量方式,能够真实的反映运营状况,帮助企业进一步了解产品、了解用户、了解渠道进而优化运营策略。
2023-07-19 16:02:331

大数据分析是什么?

朋友刚打电话说想吃日料,你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐,刚在某信上说要去日本玩,就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑,为什么我的手机APP如此了解我?难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗?大数据是什么?大数据不仅仅是大量的数据,而且是来自不同来源,存在不同类型,代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化,不断增加,而且能够通过研究分析发现规律产生价值。大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析,发现事物的发展变化规律,可以有助于更好的提高生产效率,预防意外发生,促进营业销售,使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。当然APP不会窃取你的数据,是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求,才有了以下推荐。当你注册一个APP账号的时候,需要输入电话,姓名,性别,所在地等基础数据,更进一步的数据是你的消费记录,发过的红包,日常用语习惯,打车记录,外卖订单记录等等,这些数据会变成你的事实标签,成为你行为数据很重要的一部分。上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据,更是建立模型,分析数据资料,并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好,进而构建全面的用户画像。举个例子来说,当你打开一篇标签为雪地靴的文章时,你的行为可能是专门点开,也可能是无意中点开,这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。这是一个非常初级的内容标签权重算法:兴趣标签(雪地靴)权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子行为权重:什么都不干1分,评论+0.5,点赞+0.5,转发+2,收藏+1时长权重:10S以内权重为0.5,10S-60S为1,60S以上为2衰减因子:0-3天内权重为1,3-7天权重为0.85,7-15天权重为0.7,15-30天权重为0.5,30天以上权重为0.1行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作,不同操作有不同的数值,累加成行为权重。停留时间越长,时间权重也越高。最后,短期行为也无法代表长期兴趣,单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是,你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重,根据函数公式得到一个兴趣标签值,数值越高,你对雪地靴就越感兴趣。当你各个方面的偏好被计算完成之后,这些偏好就会变成特征向量,再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度,最终,你的某信,某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像,上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像,广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。之后,一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间,广告平台会发起竞价请求,最后价高的广告将出现在你的眼前。需要说明的是,某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号,更与你的手机唯一识别码绑定在一起,这意味着,你就算不注册不登录,你的行为数据一样会被采集。同时,广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告,这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。不过大家不要紧张隐私泄露问题,根据国家《个人信息安全规范》,商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人,以保护你的隐私安全 。
2023-07-19 16:02:581

大数据分析是什么,怎么分析的呢?

朋友刚打电话说想吃日料,你打开手机某团APP就会显示有日料团购推荐,刚在某信上说要去日本玩,就在盆友圈看到了机票广告。你是否有过疑惑,为什么我的手机APP如此了解我?难道是我的日常生活习惯大数据被分析了吗?大数据是什么?大数据不仅仅是大量的数据,而且是来自不同来源,存在不同类型,代表不同含义的海量数据。大数据应该动态变化,不断增加,而且能够通过研究分析发现规律产生价值。大数据可以帮助我们根据对历史情况的分析,发现事物的发展变化规律,可以有助于更好的提高生产效率,预防意外发生,促进营业销售,使我们的工作和生活变得更加高效轻松便利。当然APP不会窃取你的数据,是你的行为数据让某团和某信意识到了你的需求,才有了以下推荐。当你注册一个APP账号的时候,需要输入电话,姓名,性别,所在地等基础数据,更进一步的数据是你的消费记录,发过的红包,日常用语习惯,打车记录,外卖订单记录等等,这些数据会变成你的事实标签,成为你行为数据很重要的一部分。上边提到的大数据分析不仅仅是收集庞大的数据,更是建立模型,分析数据资料,并得出一系列结论的系统过程。从杂乱的数据中分析出你的兴趣爱好,进而构建全面的用户画像。举个例子来说,当你打开一篇标签为雪地靴的文章时,你的行为可能是专门点开,也可能是无意中点开,这个时候就需要更多的行为来判断这篇文章对你的吸引力了。这是一个非常初级的内容标签权重算法:兴趣标签(雪地靴)权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子行为权重:什么都不干1分,评论+0.5,点赞+0.5,转发+2,收藏+1时长权重:10S以内权重为0.5,10S-60S为1,60S以上为2衰减因子:0-3天内权重为1,3-7天权重为0.85,7-15天权重为0.7,15-30天权重为0.5,30天以上权重为0.1行为权重对应你是否有评论、点赞、转发、收藏等操作,不同操作有不同的数值,累加成行为权重。停留时间越长,时间权重也越高。最后,短期行为也无法代表长期兴趣,单次阅读行为的权重会随着时间流逝不断衰减。于是,你每次打开雪地靴类的内容都会生成一个兴趣权重,根据函数公式得到一个兴趣标签值,数值越高,你对雪地靴就越感兴趣。当你各个方面的偏好被计算完成之后,这些偏好就会变成特征向量,再通过计算特征向量找出与你相似的人并分类。再通过训练模型和测试准确度,最终,你的某信,某宝和某团等APP就会得到一个相对于较全面你的用户画像,上边标注了你被分析之后的行为事实标签。根据这个用户画像,广告主就可以根据这个找到他们想要的消费者了。之后,一个住在黑龙江漠河的有过雪地靴消费记录的未婚女青年在即将刷到广告位的那一瞬间,广告平台会发起竞价请求,最后价高的广告将出现在你的眼前。需要说明的是,某宝某信和某团等采集的行为数据不仅只对应你的账号,更与你的手机唯一识别码绑定在一起,这意味着,你就算不注册不登录,你的行为数据一样会被采集。同时,广告平台也可以根据你的手机识别码在其他 App 上为你投放广告,这样你刷某音的时候也能看到某宝的雪地靴广告了。不过大家不要紧张隐私泄露问题,根据国家《个人信息安全规范》,商业广告平台的所有标签都应该避免精确定位到个人,以保护你的隐私安全 。
2023-07-19 16:03:191

大数据的七大核心价值是什么

移动互联时代 大数据的应用价值随着大数据的发展,企业也越来越重视数据相关的开发和应用,从而获取更多的市场机会。一方面,大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性;此外还能够降低企业的交易摩擦成本;更为关键的是,大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平,降低了企业经营的风险。一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意,关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息,如何获得趋势,挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式,剖析消费者的生活密码,才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题,如果你了解了消费者的密码,就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。在数字革命的背景下,对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求;从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式,到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求,同时在产品和消费者的买卖关系以外,建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。大数据进行高密度分析,能够明显提升企业数据的准确性和及时性;大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会,最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力,大幅提升企业的商业决策水平。因此,大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会;有利于企业将各种资源合理利用到目标市场;有利于制定精准的经销策略;有利于调整市场的营销策略,大大降低企业经营的风险。企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”,为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求,甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如:一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣(细分标准是顾客的体验)。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人,对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人(细分标准是态度)。在持肯定态度的人中,又包括高收入有能力乘飞机的人(细分标准是收入能力)。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度,只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。二、大数据提高决策能力当前,企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策,而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂,而且没有被数字化的时代,让身居高位的人做决策是情有可原的,但是大数据时代,就必