<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到，传统招聘虽然非常土，但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
1 一觉醒来，发现InfoQ的大数据杂谈公众号改名叫AI前线了。相关的微信群也变成了AI前线群。大数据已死，AI当立，大概是这样一个节奏。 我依稀记得编辑拉我进群时候的盛况。于是我过去问编辑大数据是不是不做了，编辑和我说大数据内容不变，加量不加价。 也许编辑没有说谎，但是顶着AI名声的公众号里，即便有大数据的内容，估计也不再是头条二条了。大数据终究还是被抛弃了。 对于这个2008年开始碰Hadoop，2009年开始在Cosmos上班的人，有种说不出来的悲凉。不到10年，大数据这一茬被收割的差不多了。我们
临近过年，很多小伙伴已经回家和亲戚朋友团聚，长时间不见，自然少不了嘘寒问暖灵魂拷问的环节。
作者简介：诸葛子房，目前就职于一线互联网公司，从事大数据相关工作，了解互联网、大数据相关内容，一直在学习的路上。
从贵阳的大数据交易所开始，各地陆续上线了很多数据交易所，但显然都没有掀起多少浪花。没有具体了解过这些交易所是干嘛的，但是就数据交易而言，谈何容易，至少目前为止很难。
接口测试是测试系统组件间接口的一种测试。接口测试主要用于检测外部系统与系统之间以及内部各个子系统之间的交互点。测试的重点是要检查数据的交换，传递和控制管理过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等（摘自百度百科）
最近在考虑新一年的架构的时候，我就在想一个大数据平台核心竞争力到底是什么？每个平台发展的阶段可能不太一样，所以所需要的核心竞争力不同。但是做架构，做设计的朋友一定要常常思考下你负责的平台到底核心竞争力是什么。 我们现在做的平台不是自用的，是销售给第三方。我觉得排在前三核心竞争力分别是： 1、业务敏捷性 敏捷：汉语中解释反应迅速快捷。核心思路就是快，学习成本，构建成本低。软件开发模式中相对于传统的瀑布模型也有敏捷开发，讲的就是回归开发的本质，抛弃瀑布中低效重型的东西。 大数据产业目前还存在一个快速蜕变和成长阶
大数据文摘底部菜单上线，[推荐]栏目收集了40篇精华文章，欢迎大家点击阅读。 大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者｜Frank Alfieri 翻译｜姚佳灵 校对｜Nana 1、Cookies改变了你的客户？ 如果你正在读这篇博文，就意味着你通过电脑、笔记本、平板电脑或移动设备被数字化地智能连接。更有可能的是，在设备上存储的本地数据知道你曾读过什么，也能预知你读完这篇文章后回去看什么其他的文章。 总有个人能通过电子简历知道你是谁，通过IP地址和地理定
java大行其道的今天我们来谈谈c++，现在学c++的人越来越少了。问题在哪？互联网盛行的年代，能吸引眼球的就是能赚钱的。所以一看招聘，发现做java开发是抢手货，起步价比c++高。 再则学习c++难度都比其它语言较高。而它的学习难度，太复杂性。现在c++的使用范围比以前已经少了很多，java、C#、python等语言在很多方面已经可以代替c++。但是也有很多地方是其他语言完全无法替代的，主要集中在需要运行效率比较高的行业，比如游戏、高效的服务器，网络等。 一、游戏开发 游戏开发都有哪些，引擎开发（
2016年8月，社交软件Facebook成功申请了这样一项专利：当用户申请贷款时，如果该用户的社交网络上好友的平均信用等级达到了最低信用分要求，贷款才能获得通过。 随着互联网技术与金融不断融合，把社交
余额宝一周年大数据报告 余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一年有余。短短一年间，用户数过亿，一年为宝粉赚得118亿，规模达到5742亿，宝粉平均年龄只有29岁！ 余额宝一周年大数据图说之一：余额宝全景图。 余额宝大数据图说之二：宝粉地域分布在哪？ 余额宝一周年，用户遍布哪些省市？哪个省的宝粉最多？哪个城市的宝粉又最多？普天之大，东
数据猿导读 在目前的互联网金融市场上，有60%的损失来自于欺诈，这60%里面又有80%—90%属于集团欺诈。因此，风险控制就成为互联网金融发展的必要基础。而在实施风控过程中，其核心在于如何通过大数据以
“大数据”概念的最早出现，是从2012年2月份纽约时报一篇文章开始的。到目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，该领域企业越来越多。但是，有多少公司到底真正使用的是大数据?我相信几乎没有太多，这
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。 四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000 多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的
文摘摘自：人大经济论坛 微信ID: bbspingguorg-weixin 网站：bbs.pinggu.org 数据来源：itbear 每到冬季，总会引发“南方是否该供暖”的问题。在冰天雪地中，南方
余额宝到底为宝粉赚了多少钱？宝粉到底有多少人？余额宝的规模到底冲到了多少？宝粉是一群什么样的人？客单量是多少？转入转出量能有多少？余额宝全景图，所有答案尽收眼底。 余额宝自去年6月13日上线，已成立一
今天很多是创业公司或者BAT公司，大家把时间花在下面，美国做了一个研究，大部分数据分析师和科学家花很多的时间，只有10%时间创造很多的价值。那么势必我们会产生更少的价值，用更多的资源，我觉得企业急需要解决的问题。不应该把时间浪费在下面，要做大规模自动化。
导读： “随着卫生信息化的发展，我们的数据量会越来越大。目前数据量已经足够，但是关键的问题是数据该怎么用，我们最缺少的是对数据的认知方法。”在12月2日财新峰会健康点医疗专场上，海市决策委员会委员、上海市医改办副主任许速分享了他关于上海新医改的经验，他认为，数据越大，医改问题就越聚焦，从分级诊疗到医院日间手术室，再到药品两票制、带量采购，都表明医改中的措施越来越具体。进入大数据时代，医改必须精准化。 社区与医院建立两个标准 上海新医改的最核心的部分是建立了两个标准：一个是基于社区卫生服务中心的标化工作量
表面看起来，大数据似乎只有大企业能够用得上。当人们首次听说海量的信息被用于反恐、治愈癌症或预测埃博拉疫情时，我们的第一印象是这些大数据很昂贵，且耗时费力。但实际上并非如此。 从人口统计到气象预报再到消费者的购物习惯等大量数据，现在都可以在网上免费找到，前提是你需要知道去哪里寻找。此外，随着利用这些数据的基本工具逐渐实现免费，且变得日益简单，任何人都将可以使用它们。 在最基本情况下，任何人都可以使用谷歌的Adwords追踪他们的用户正在网上搜索什么，这实际上就是一种大数据分析，只是有时候他们甚至连都
2014年读过的一本好书，才发现这本书对自己的影响深远，自己的很多决策和管理都深受此书影响。
数据猿导读 近年来，随着互联网金融行业野蛮生长，各种跑路、欺诈案件层出不穷。因此，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 记者 | 春
移动互联网电商的市场份额不壮大，网上购物热潮不断，网上销售动力成了各商家与企业关注热点，随着市场的不断快速增大，企业或商家发现微商城分销系统可以大大助力销售道路，很多企业或商家朋友们都想要了解这样一个问题，那就是使用微信分销系统或搭建一个自己的微商城分销系统要多少钱，微商城分销系统价格是怎么算的。当前市场上很多系统声称都是免费的，但实现收费和后期的服务费用都是很贵的。
什么叫大数据？什么叫O2O?什么叫蓝海？什么叫红海？什么叫互联网思维？什么叫众筹？接下来一个段子统统告诉你，就是这么简单粗暴！ 什么叫大数据？ 某必胜客店的电话铃响了，客服人员拿起电话。 客服：必胜客
今日初七，武汉肺炎病情还在继续发展，抗击新型冠状病毒，我看到了许多好消息的传来。比如病毒毒株的分离，病毒疫苗也在开始研发。许多科技公司也在捐献技术，让技术在抗疫中发挥更大的作用。比如华为，在武汉版的火神山医院、雷神山医院建设中积极的搭建了5G网络环境。还有百度也提供了大量的技术支持，提供了人工智能技术，时空大数据及分析技术等。并且在GitHub上也有一个wuhan2020的开源项目，收集了许多关于武汉新型冠状病毒防疫的相关信息。如图：
在大数据学习当中，重点之一就是大数据技术框架，针对于大数据处理的不同环节，需要不同的技术框架来解决问题。以Kafka来说，主要就是针对于实时消息处理，在大数据平台当中的应用也很广泛。今天我们就主要来讲讲分布式消息系统Kafka的入门基础。
阿里巴巴是“数据窃取者”吗？腾讯可以“监控”我的聊天记录吗？百度会记录我所有的搜索记录吗？最近，一系列关于数据的事件又重新把媒体和公众引向关于大数据的最初的是非问题：付费通与支付宝中止在水电燃气收费方
Y 总是一个年轻的90后创业者，花两年时间做了一款主打娱乐的App，还有一套 SDK 。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该数据模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
随着时代的发展，软件设计的理念也在不断发展，从单体服务、面向服务、微服务，发展到云原生以及无服务。其演变的过程是一个能力不断增强，领域边界不断微分细化的过程。比如无服务就是将函数作为服务，就类似dns模式的服务设计。
在“资本寒冬论”喧嚣的2016年，我们终于可以在年终回顾这一年，风投的集体动向，和无数创业项目的死亡和崛起
1. Java编程 Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
容器、Kubernetes、DevOps、微服务、云原生，这些技术名词的频繁出现，预兆着新的互联网技术时代的到来，大数据高并发将不再遥远，而是大部分项目都必须具备的能力了，而消息队列是必备的了。成熟的消息队列产品很多，说到海量数据下高吞吐高并发，Kafka不是针对谁，毋庸置疑的首选！
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 作者 | 行者 任杰 吴蕾 论文作者 | 张四海 王芷阳 我们都有过这样的经历:在得知你的目的地后，你的uber／滴滴接单被司机师傅取消了。师傅的理由很可能是“我现在下班了”或“我的车没油了”，但愤怒的同时你一定也会怀疑：我的目的地是不是不对师傅口味？刚拒绝我的司机是在寻找赚取更高车费的机会吗？ 近日关于北京出租车司机的研究结果支持了这一观点：依据乘客的目的地进行拒载，确实能赚到更多钱。由于像Uber和Lyft这样的公司正在各地形成公共交通体系，这种利益驱动的偏见可能
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能！
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
在当今的分布式系统中，消息队列已成为不可或缺的组成部分，它在各个组件间起着关键的桥梁作用，确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中，Kafka和RabbitMQ因其各自独特的优势而备受关注。本文将详细解析Kafka与RabbitMQ之间的差异性，以帮助读者更好地理解和选择适合自身应用场景的消息队列技术。
本文介绍了大数据应用在企业经营分析、运营效率优化、财务数据应用等方面的案例和解决方案，以及数据应用对企业和政府部门的创新价值。
Alpha Go战胜李世石成为一个划时代的事件，许多公司大佬纷纷对此表态。不过，留意观察会发现，针对这个事情，BAT都没有表态，最积极的是搜狗王小川和360周鸿祎。搜狗王小川在多家平台担任点评嘉宾，在Alpha Go3：0胜出之后就宣布全体员工放假一天；周鸿祎则发布内部信，对AlphaGo的胜利发表了自己的看法。 首先总结一下老周内部信的主旨思想： 1、充分肯定了AlphaGo战胜人类的长远意义：这次人机大战将开启人工智能时代，会促进深度学习、增强学习、神经网络等技术的普及，而语音识别、图像识别等通用技术
本文共10000字，建议阅读时间20分钟 讲座选自清华大学苏州研究院大数据处理中心首席技术官赵勇于2015年4月8日在青岛大数据高峰论坛金融大数据分论坛上所做的题为《大数据驱动的个性化财富管理》的演讲。 我简单介绍一下自己，我是清华硕士，在美国芝加哥大学读博士，后来在美国微软公司工作几年，主要做广告大数据平台。2012年和我们中心的林辉主任一起创立清华大学苏研院大数据处理中心，主要做央企，国家部委大型中央数据统计，后来做用户端行业大数据。 先讲一下大数据爆发原因。实际上数据的问题，包括大数据问题，是
不管是内部人员还是第三方，访问系统没有固定的设施，没有固定的网络隔离，有输入输出信息的交互，放在一个能被访问系统的边缘，必定会产生泄露风险。
SnapLogic公司的CEO高拉夫•迪隆认为，大数据哑铃的两端，一端是零售、金融等服务业和信息密集型产业，一端是工业互联网，这两端都能从大数据获得巨大的好处，但大数据并不适合其它大量处于中间地带的企业。 如果真像知名风投家马克•安德里森所说的那样，软件正在吞噬世界，那么大数据就应该是在拯救世界，对吧？ 近两年来，“大数据”这个词已然滥殇于报端。它一般代指用来分析令常规工具望洋兴叹的海量数据的一系列技术。“大数据”的火爆令许多高管不禁踌躇自己的公司是否也要来上这么一套东西。这种现象从很多方面看很像上个世纪
清华大学经济管理学院30周年院庆活动于3月12日至4月27日举行。两场围绕大数据与金融体制改革的“引领·创新”系列学术论坛于23日展开。本文是IBM大中华区电子商务部战略总监毛春景在《大数据时代的商业模式创新》做主题发言。原文标题：精准营销意味着所有人的行为都会暴露。 今天我想给大家带来一个题目，叫做精准营销与认知计算。我想回顾一下精准营销这件事情，从它产生到今天是什么样一个状况，我个人也参与好多项目，都是实实在在的项目。之后我想分享一下表达我的观点，就精准营销这件事，因为营销本身对企业来说产生效益，产生
本话题是一个发散性的话题，并没有限制太多的内容，主要是想跟大家讨论一下关于“数据资产”这个话题，大家在都是怎么理解的。
在过去10 年中，随着互联网应用的高速发展，企业积累的数据量越来越大，越来越多。随着Google MapReduce、Hadoop 等相关技术的出现，处理大规模数据变得简单起来，但是这些数据处理技术都不是实时的系统，它们的设计目标也不是实时计算。毕竟实时的计算系统和基于批处理模型的系统（如Hadoop）有着本质的区别。
从2012年，全球吹起了大数据风潮，任何行动方案，言必称大数据。三年过去了，似乎仍是外热内冷：言者谆谆，听藐藐。究其原因，实乃企业不知为何着手（不知为何而战），以及不知如何着手。现在将为各位分享如下。 为何实施大数据？ 现在市面上一些讨论大数据的文章，或是书籍，大多从“如何"开始讨论，少有从“价值为何”切入的。 要实施大数据，必须全体企业上下一心，目标一致，套句08年北京奧運的Slogan,One World,One Dream。要做到这个层次，个人建议引用平衡计分卡，Blance Scord Card来理
博主这里的大数据量、高并发业务处理优化基于博主线上项目实践以及全网资料整理而来，在这里分享给大家
丨导语丨 我们都知道，数据可视化，直接对接的是数据，准确来说应该是加工好的指标数据。本文，我将结合之前的工作场景分享有关我是如何理解“指标”这个话题。 指标的定义 用一句话概括就是：用来准确描述某个业务场景的一个值。以下是各大百科的总结，供大家参考👇 指标（统计学） 指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。 指标（汉字） 指标的意思是衡量目标的参数；预期中打算达到的指数、规格、标准，一般用数据表示。出自郭
RabbitMQ是由内在高并发的erlanng语言开发，用在实时的对可靠性要求比较高的消息传递上。
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 联想通过“懂的通信”打造全智能通信服务。‘联想“懂的通信”的e-SIM致力于在设备和网络之间建立可靠的无缝连接，从而确保用
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