原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
本基于java爬虫+springboot+hadoop实现地区红色文化资源社交平台大数据分析系统设计与实现，在系统架构层采用java编程语言，mysql数据库，以SSM开发架构搭载nginx实现分布式模式，对本基于java爬虫+springboot+hadoop实现地区红色文化资源社交平台大数据分析系统进行程序开发，部署安装。并且采用最为严格的AB测试，对系统各个业务模块进行全面的测试，根据测试结果完善系统功能模块，让本基于java爬虫+springboot+hadoop实现地区红色文化资源社交平台大数据分析系统功能更加全面，更具有社会实用性。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性，使得其成为大数据分析的实践之车。 对于企业而言，大数据不仅是个热门话题，更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目，但是现在，越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级，起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据，甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的 此外，越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集，其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)
github地址：https://github.com/LittleLawson/ChinaTelecom
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，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。
近年来，数字化转型的重要性已经被越来越多的公司所认识。在十四五规划中数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术所并列的六大要素。如何充分挖掘数据资产价值，运用各类大数据分析工具来驱动业务发展，已成为企业管理者所关注的最重要的问题之一。国际著名咨询公司麦肯锡认为，构建大数据及高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。加大数据分析能力的建设，从企业业务的各环节入手，有助于企业整体运行效率提升。
9月15、16日，清华大学大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础A/B》课程实践项目宣讲会以线下+线上的方式顺利举行。授课教师软件学院院长王建民教授、闻立杰副教授和宋韶旭副教授分别对大数据系统软件的相关知识、课程内容和目标以及考核方式等做了详细的介绍。 王建民老师介绍课程 课程自开设以来就深受学生欢迎，其最大特色是突破了传统的教学方式，学生通过自行组队，以小组的形式在实际的企业项目中运用所学知识动手完成实践任务。今年，经过授课教师的严格把关和层层遴选，课程共引进了近20家来自业界的真实项目，行业数据多
数据猿导读 原航运数据咨询公司德路里中国区总经理刘倩文加盟亿海蓝；壹见传媒获数千万元Pre-A轮融资，将打造KOL网红数据分析系统；青岛市政府与中国联通合作，共建东北亚数据中心……以下为您奉上更多大数
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我已经就大数据及其益处和挑战写过不少东西了。有一件事情我谈得并不多，那就是做大数据有多么容易。的确，在大数据这个领域起步是一件简单直接的事情。 在做比较深入的论述之前，我必须澄清一点，如果你要在很多地方运用大量数据做大规模分析，那么，你很有可能需要在平台、工具和人员上花上一大笔钱。换句话说，如果你在大数据领域还是个新手，只是想初步了解一下怎么做，或者数据分析怎样改善公司业务，那么你并不需要花
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本
出人意料的是，音乐人才、物理学家和工商管理人士能为大数据团队带来全新的视角。 你的企业正在打造数据科学团队吗？首先，你应当从业务部门抽调专家来提出正确的问题。然后考虑招募一些物理学家、音乐人才，当然，还有统计人才和计算机科学家。 这些才是顶级大数据团队的关键“配方”，至少管理咨询与技术顾问公司Booz Allen的战略创新部门副总裁乔什沙利文是这么认为的。沙利文的部门负责帮助客户开展数据分析项目，在这个过程中沙利文看到太多企业犯下相同的错误。 “大多数企业只知道招聘计算机科学家，因为他们认为大数据是一个技术
导读 随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的，及时的，相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比，具有了大数据和全样本的优势，并能够直接指导企业进行生产和经营决策。 正文 首先，我们讲一讲咨询这个行业，国内的咨询公司类别众多，当然主要是以几家外资咨询公司为主要的行业市场占有者，从能源、消费、生产、物流到营销、金融、生活类咨询等，几个主要的咨询公
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起，但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则（例如数据提取，数据清洗，处理，存储，以及介绍）。本文应作为一个通用准则，以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同，所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征，通常称为数据的5 Vs。分别是大规模，多样性，高效性、准确性和价值性。
译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
原文：Building High Performance Big Data Analytics Systems 译者：袁璞，圣特尔•E店宝大数据架构师，关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。 审核：朱正贵 责编：仲浩 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时，如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据，那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不
选自ACMCSUR 专知编译 参与：左熠昆、Quan 昨天向大家推荐了最新的相关综述论文最新综述文章推荐：自然语言生成、深度学习算法、多媒体大数据分析，今天为大家详细介绍下多媒体大数据分析综述这篇文章。 Samira Pouyanfar, Yimin Yang, Shu-Ching Chen,Mei-Ling Shyu, and S. S. Iyengar. 2018. Multimedia Big Data Analytics: A Survey. ACM Comput. Surv. 51, 1, Art
目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，
Hi，大家好。随着各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长，相应的，对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。医疗、能源、通信、零售业、金融、体育等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，马爸爸认为，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，即Data Technology数据科技。大数据测试或将成为未来的一个热门的职业方向，以下就给大家揭开大数据测试的神秘面纱。
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生19起投融资事件，涉及领域包括科技金融、跨语言服务、医疗，新媒体等多个领域。其中，银行IT综合解决方案提供商信雅达以9.6亿元收购金网安泰，成本周交易额之“最”。
人类正在进入移动加大数据加大网络加云计算的“移、大、云”时代，数据已成为国家战略。海量数据的挖掘、分析、应用，预示着新一波改革的浪潮即将席卷而来。 为了更好地迎战此次大数据浪潮的冲击，不断提升大数据应
导语 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华的技术人才，他们对管理层犯得错误感到失望和厌烦。 遵循以下六个最佳做法来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华
Gartner一份分析报告指出：使用先进的大数据分析系统的企业将比未使用的企业盈利能力高出20%，更多的企业开始将大数据分析作为公司盈利能力增强的潜在手段而进行摸索。根据赛迪研究院发布的2019年中国大数据产业白皮书及百强榜单，2018中国大数据产业年整体规模达到4384.5亿元，预计到2021年将达到8070.6亿元。
在大数据战略合作协议签约仪式上，国家统计局局长马建堂讲了这样一席话：“一个大规模生产、分享和利用大数据的时代正在来临。谁拥有了大数据，谁就占领了制高点，取得了主动权。” 大数据作为非结构化和电子化的海量数据，数量之大、类型之多、变化之快，前所未有。开发好、利用好这一巨大宝藏，非一家之力可成。 专家指出，企业既是大数据的主要生产者，也是经验丰富的使用者，还是大数据的直接受益者。 一个非常小的公司，并没有大量的数据。但是仍需要思考大数据，因为在未来一段时间，无论是卫生医疗，还是零售制造行业
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
10月12日，由中央网信办网络安全协调局及公安部网络安全保卫局指导，中国计算机学会主办的第32次中国计算机安全学术交流会在苏州隆重举行。本次交流会以“协作·共赢·开创”为主题，中国工程院院士沈昌祥、公
数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。
眼下深度学习是整个 IT 领域中最热门的技术之一。虽然它只是机器学习五大学派数十种算法之一，但从媒体关注度、论文发表数量和创业投资热度来说，在人工智能、数据科技领域大有力压群雄、独领风骚之势，以至于现
本基于大数据存储实现互联网电子商城网站及数据分析系统，系统主要采用java，hbase，springboot，mysql，mybatis，商品推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网商品实现针对用户购买推荐，
本系统以Spark + Hadoop为核心，搭建了基于WIFI探针的大数据分析系统。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 法律大数据专题文章计划： 《大数据解读2014年中国裁判文书公开》为本次系列文章的主题，本文通过业界成熟大数据技术，希望对公开裁判文书分析、统计，从而对裁判文书公开情况量化评估。本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网全网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文为之（一），主要内容是对2014年全国及关注热点地区的裁判文书总体公开效果进行量化分析；专题之（二）通过大数据分析2014年全国民事案
随着如今5G时代来临，大数据技术和人工智能逐渐成为现代社会的主流技术，因此也有越来越多的人想去了解和学习大数据技术，一方面是为了紧跟时代步伐把握未来发展趋势，另一方面是为了自身利益谋求发展。随着近些年互联网科技的快速发展，大家不难发现学习大数据技术的发展前景确实未来可期。那么今天就带大家盘点一下，有哪些国内高校开设了大数据专业。
大数据用于商业决策有盲区，“大数据之父”给出新对策。 只要有了大数据，商业决策就能更加准确和理性吗？ 牛津大学教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）是《大数据时
【大数据国家档案】 姓名：澳大利亚 数据开放计划：开放地理空间数据 大数据国家战略：澳大利亚公共服务大数据战略 发布时间：2013年8月 主导机构：澳大利亚联邦政府 核心内容：通过发布公共服务大数据战略，旨在推动公共行业利用大数据分析进行服务改革，制定更好的公共政策，保护公民隐私，使澳大利亚在该领域跻身全球领先水平 涉及部门：政府ICT监管委员会、澳大利亚信息管理办公室、澳大利亚税务局、澳大利亚财政部、澳大利亚研究理事会、澳大利亚财政与解除管制部门 国家战略 2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室（A
近日，大批依托企业、科研机构、科研院所或高校而设立的国家工程实验室纷纷落地，旨在加快中国产业发展和技术进步。本文深入浅出地分析了大数据类国家工程实验室的特点，及其背后强有力的推手。 背景： 为贯彻落实国家“十一五”中产业基础设施相关纲要和规划，作为国家科技创新体系的重要组成部分，加强和规范国家工程实验室建设与运行管理，国家制定了《国家工程实验室管理办法（试行）》。 该管理办法列出二十六项明确规定，来规范实验室的组织管理、申报与审理、监督管理等工作，为了真正做到“建有所用”国家也是操碎了心。 目前国家工程实验
瞬息万变的市场环境，给企业带来更多挑战，提升敏捷能力，成为迫切需要。 2020年，面对突如其来的疫情，企业协作与数字化转型呈现怎样的趋势？ TAPD发布《2020年企业敏捷协作数据报告》，用敏捷数据，助你把握发展先机！ 无处不在的辛普森悖论 从0到1实现一款轻量级大数据分析系统 腾讯的组织能力是什么
作者：Harry Zhu 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21574497 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 相关内容：
一、清华大学大数据能力提升项目介绍 在全球大数据浪潮中，为培养具有大视野、数据思维和专业技能的“π”型复合人才。2015年12月，在“学校统筹，问题引导，社科突破，商科优势，工科整合，业界联盟”指导原则下，清华大学研究生院宣布推出多学科交叉培养的“大数据能力提升项目”。项目联合信息学院、经管学院、公管学院、社科学院、交叉信息研究院、五道口金融学院、深圳研究生院等7个学院协同共建，通过多学科交叉融合的课程体系，将大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合，培养学生们的数据分析能力、数据管理能力和创新思维能力。
近几年，随着大数据产业的蓬勃发展，数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛，教育、医疗、政务、交通运输、能源等等，到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。
智慧矿山解决方案依托自身的“数字化大脑计划”，从底层硬件基础设施维度开始，逐步向上通过基于云计算化、大数据化、数字化、AI人工智能化等信息化技术手段，将传统分散的不同种类的数据加以梳理和标准统一。新华三智慧矿山解决方案实现底层信息化基础设施、中间数字化平台以及与上层客户业务及合作伙伴的系统形成有机结合。通过这种有机结合本方案可以从下至上为煤炭行业智能化逐步夯实各项业务开展的基础，并通过中间数字化业务平台起到承上启下的中间数字化转换工作，为上层业务的提供多种多样的业务数字化能力的支撑。
<数据猿导读> 京东智能云语音服务开放平台宣布上线；国家部委与高校联合，我国国家新型城镇化大数据库即将落地；AI创业公司码隆科技完成6200万元A轮融资……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop
大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员，他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。 这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
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