今年回家有人问了我一个问题，大数据是什么？在这个领域里工作了这么久，竟然一时不知道怎么回答。是的，大数据到底是什么呢？每个人都在谈论，比如大数据分析、大数据XX，政府工作报告上“大数据”这样的关键字眼也经常出现，但是大数据这个名词含义下到底是什么呢？
大数据变现十日谈之一：大数据变现的本质 大数据火热已经有至少两三年的样子了。不管每个人心中对大数据都是什么一个印象，这个词起码到现在我们已经不那么陌生了。 从学习Hadoop到学习各种数据挖掘机器学习算法，再到人工智能，这些无一不是广义大数据所讨论的一个子范畴。 大数据能否成为盈利工具？答案是肯定的。 我们使用Hadoop或者Spark这些框架进行分布式计算，目的是为了缩短计算和统计的时间，为运营与决策提供数据成本更为低廉和具有时效性。我们使用机器学习算法对数据进行深度的挖掘和处理，是为了深埋于其中的数据量
大家好，我是飞总。目前就职与全球领先的大数据可视化公司Tableau。应该有很多人以前就读过我的大数据系列的公众号文章，我今天的这个讲座和以往的嘉宾都有一些不同。讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。主要的原因有两个，一个是我主要做系统的研究和开发，而且讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。做的都不是开源的系统。开发和使用来说差别比较大。所以我并没有使用系统解决实际问题的经验。二是我本身的背景很多出自学术圈，读论文讲八卦为主，所以大家可以听得轻松一点。 今
那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？
数据猿导读 这是一个最坏的时代，也是最好的时代。如果我们处于一个用脚趾头决策就可以盈利的领域，还需要大数据吗?如果随便拍出的烂电影都有票房，还需要大数据吗?影视行业已经进入一个野蛮生长的时代，影视大数
我们先谈谈大数据是什么样的数据。 IBM有一个著名的5V大数据理论：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）、Value(价值)以及Veracity（真实性）。简而言之，达到大规模的数据，极快的流通速度，数据类型和来源的多样性，低值密度以及可以反映事物真实性的数据就是大数据。那么大数据分析和传统数据分析之间有什么区别？亿信华辰小编给大家介绍一下。
首先声明一点，千万不要以为看了这篇文章就能成为大数据高手了，不然就不会用“修炼”这个词了，要修炼成大数据高手决不是件容易的事，可以说是非常难的一件事。要不也不会连大数据发源地——美国也不超出10个人（也许就5、6个）能达到这个层次，在中国……算了，就不说了。 这篇文章实际是给你指一条过程异常艰辛，但前途异常光明的路。没有毅力的人，看看就好了，千万别认真。（说实在的，就算要看明白这篇文章，也都不是件容易的事。） 言归正传。要想成为大数据高手，首先要从理念上彻底转变，彻底理解大数据思维，并渗透到血液和骨髓中
<数据猿导读> 刘德寰教授在接受数据猿采访时说到，公共卫生跟人的生命密切关联，未来，大数据一定会在公共卫生领域有巨大的应用前景跟爆发式发展；但同时也很担忧，现在很多投资人都是一帮年龄不大的孩子在看项目，对大数据的认识也深入不到哪去；从业者也都急功近利只看眼前能赚大钱的项目不利于行业的长远发展。 📷 来源：数据猿 记者：张艳飞 数据猿报道，在友盟+ 2016 UBDC全域大数据峰会上。数据猿作为现场独家图文直播与大数据专访媒体，有幸采访到了莅临会议现场的多位重量级嘉宾。 以下是数据猿记者
如果买卖或者租过房，你一定会对市场上五花八门的房产交易App有了解。市面上还有另一类和房产买卖有关的App，它们本身也许不是交易平台，却可以提供基于大数据的购房辅助指导，房产领域里什么数据最有价值？如何才能科学地预测房价？9月21日，房产服务App“兔博士”首席战略科研项目负责人谢明，在数据侠实验室的线上活动中分享了兔博士的实践干货，本文是其演讲实录。
那就从去年9月说起，花正好, 月正圆的时候，桑尼在西班牙巴塞罗那听过一个大数据的课程（是的，您没看错，我跑去建筑鬼才高迪的城学习大数据。。。） 那个西班牙叫兽长得还蛮帅的，教得实在是不怎么样，比如，
首先声明一点，千万不要以为看了这篇文章就能成为大数据高手了，不然就不会用“修炼”这个词了，要修炼成大数据高手决不是件容易的事，可以说是非常 难的一件事。要不也不会连大数据发源地——美国也不超出10个人（也许就5、6个）能达到这个层次，在中国……算了，就不说了。 这篇文章实际是给你指一条过程异常艰辛，但前途异常光明的路。没有毅力的人，看看就好了，千万别认真。（说实在的，就算要看明白这篇文章，也都不是件容易的事。） 言归正传。要想成为大数据高手，首先要从理念上彻
互联网移动互联网的高速发展，数据信息的爆炸式增长，将我们带到一个全新的大数据时代，一时间，“大数据”变成一个高大上的词汇，围绕“大数据”衍生出来的东西也越来越多，全民拥抱大数据的时代已经到来。
大数据做了这许多年，有没有问过自己，大数据中，工作量最大和技术难度最高的，分别是什么呢？ 01 大数据时代 我每天都在思考，思考很重要，是一个消化和不断深入的过程。 正如下面的一句话: 我们从出生开始如果没思考过人生本身这件事情，一切按照社会的习惯前行，那人生是没有意义的。因为你连人生都没有想过。 那么延生出来，我们有没有想过大数据本身？ 大数据到底是在做什么，为什么我做了这么多年的大数据，总是做不完呢？ 大数据本质是： 随着科学技术发展，更多的数据能够被存储了，能被分析了。所以有了大数据的概念。 机器学习
从早期的“鼠标加电脑”，再到现在热门的“互联网+”，传统行业领域不断创新，尽管如此，传统行业对于信息浪潮下的数字化改造仍然焦虑不安，对于大数据、O2O、粉丝经济以及云计算等众多新概念仍然不知所措。
数据猿专访网智天元莫倩：人工智能不仅是泡沫，而且会越来越大
最近这段时间有很多人问我，大数据到底是什么。当然实际上问题没有那么直接。更多的问题是，飞总啊你看我亲戚家的那个企业是不是可以上个大数据啊，用起来就能发财了。或者说这个大数据的新开源项目是不是对我提高这个那个有帮助啊。诸如此类的问题问多了，我也就在问我自己，写大数据系列写到现在了，大数据到底是个什么鬼。 这就让我想到了很多年前看到的Dan Ariely关于大数据的名言： Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really k
随着数据变多了，量变导致质变，数据足够大后其内部的隐含的规律会越来越精确和完整。机器学习则是将数据内存存在的这种隐含关联给挖掘出来的一项技术。
大数据已经成为这个时代的标志，如何理解和运用大数据，也是我们这个时代的重中之重。今天，小编从“实战”和“拓展”两个方向，为各位推荐几本书，希望能够有助于你在大数据方面的学习。 实战篇 《集体智慧编程
如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境，可以来这个Q群251956502 这样大家学习的话就比较方便，还能够共同交流和分享资料
•Hive是通过构建元数据，映射HDFS文件构建成表，本质还是HDFS，实现离线大数据仓库 •Hbase是通过构建上层分布式内存，底层HDFS，实现大数据实时存储的NoSQL数据库
浙江省政府冯飞副省长 数据是什么，能干什么？ 保险业：购物信息和保险公司能打通，针对每一个保险提供个性化服务. 网购：冯省长举了自己淘宝购物的经历，在购物过程中收到大量杂乱的推送广告信息，如果能利用好
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？
从2008年1月3日第一版互联网云脑（Internet Cloud Brain）架构图绘制以来，时间已经过去9年，本文发布的版本是互联网云脑架构的第四个版本，如上图所示，（其他三个版本请参考本文附录）。与前个版本相比，这个版本主要重点突出了有以下几点：
数据猿导读 “作为技术人员，千万不能只迷恋新技术。大数据对金融最大的价值之一是降低成本，如果不加区分，一味迷信，很容易造成只要有问题就用所谓的大数据技术，哪怕是传统方法可以解决的问题，进而将造成机会成
你或许听说过大数据这个词。事实上，你可能对这个词已经心生厌恶。确实,大数据受到了空前的宣传炒作，这很不应该。因为大数据是一个非常重要的工具，社会将由此而不断进步。过去我们习惯于处理小数据，并以此来了解世界。现在我们的数据量前所未有的巨大，当我们掌握海量数据时，我们可以做一些在只有较少数据时不可能办到的事。大数据很重要,想象一下，它能够帮助我们应对世界性难题像食物短缺，医疗短缺，能源短缺，电力短缺。还有确保人类家园不会因为全球变暖而生灵涂炭的唯一办法是有效利用大数据。 那么大数据新在何处,重在何处呢？为了
如今，只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而，大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然，也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么？它又有着哪些价值呢？
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业
10多年前，我大学毕业的那个年代，大部分同学最想做的是产品——那个时候产品改变世界嘛。
讲思维的革命，我们知道，大数据是一种全新的思维方式，按照大数据的思维方式，我们做事情的方式也有不同。首先，大数据的思维方式是什么样的呢？在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法。数据中包含的信息帮助我们消除不确定性，而数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想知道的答案，这就是大数据思维的核心。
R语言究竟能不能处理大数据，其实这个问题的答案取决于你怎样定义所需处理的大数据。R是一种语言，同时也是一种工具，并且是运行在电脑上的，运行的结果也受到电脑的性能影响。那么既然要处理大数据，关键在于如何提高使用R语言处理分析数据的效率。 简单说，有三点： 1）使用运行速度更快的电脑； 2）学习使用各种高效的package； 3）使用Revolution R代替原生的R程序。 第一点暂不讨论，从第二点说起吧。 1. 适合处理大数据的R package 众所周知，R语言的主要优势在于各种包，有的包可以极大的提高工
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、ICDM、SDM，期刊是ACM TKDD、IEEE TKDE、ACM TODS、ACM TOIS、DMKD、VLDB Journal等。会议及期刊的全称如下： 会议 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discov
大数据和新零售可以说是当下最热的词汇，但他们怎么来的？有什么关系？会怎样发展，我们一起来了解一下。 什么是大数据 大家听到大数据一词似乎觉得是一个新的概念，但其实三十年前，“大数据”的概念就被提了出来
5月26日，腾讯大数据2018年线下沙龙-北京站在798艺术区举行。现场集结了互联网圈数十家知名企业的运营增长官和负责产品推广的小伙伴，通过五小时的思维碰撞，共同打造这场由大数据赋能带来的知识盛宴。
提到智能技术大家首先联想到的就是人工智能、大数据、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间的关系模棱两可。因此有必要首先介绍下其间的联系。 为了便于读者理解，这里不 引用每个名词的通用定义，而采用通俗易懂的方式进行解释。人工智能从狭义角度讲就是以 CNN 卷积神经网络为代表的模型算法， 具体的应用图像识别和语音识别。
数据猿导读 马云曾说，过去的招商是靠税收、土地和三通一平的优惠政策，未来的招商则需要大数据的支撑。那么，如何认识大数据时代下招商引资工作的新变化，以及政府部门如何利用大数据实现招商引资的提质增效？ 作
Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献。在大数据时代，Log更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kreps2013年一篇非著名的文章以外，我几乎不能发现太多讨论Log的。不论这种忽略有意无意，都让我觉得有必要写一篇文章。本文结合了Jay的文章的观点和本人在这个领域的实践经验，旨在对我们司空见惯的Log在大数据系统里面的巨大作用做一个
昨日，极客公园创新大会在北京开幕，百度深度学习研究院（IDL）副院长余凯发表演讲，阐述大数据时代，人工智能与深度学习的发展。 以下是余凯的演讲实录： 各位朋友早上好！在我的演讲之前，先给大家看一段有趣的视频。大家看这辆车开进我们会场，正从我的左侧往右侧开过来，上面没有人，它自平衡行走，看起来有点诡异。为什么我们会做这样有趣的自行车？它是真正的自行车，以前的自行车不是自己行走的。为什么做这个事情，这个就涉及到我今天演讲的话题，就是百度大脑所思考的人机关系。 大家可能会好奇，什么是人工智能？这是一个很严肃的学术
导读：本文选自近期清华大学计算机系60周年系庆之产业论坛上，日本工程院院士、欧盟科学院院士、中国人工智能学会副理事长任福继教授所做的题为“人工智能的未来”的演讲。
阿里巴巴CEO张勇曾说，大数据如今已经和水电煤等基础能源一样，成为商业领域的“新能源”。在新零售时代，如何收集、分析和应用大数据，用“新能源”驱动商业发展？
你被大数据杀过熟吗？当今企业对数据的重视度越来越高，在大数据系统架构设计层面，大数据架构师需要完成技术决策、技术选型，还需要根据不同时期的业务场景，不断优化和演进软件架构，最终攻克技术难点、化解技术风险，创造符合企业长期发展的大数据架构。
有迹可循的大数据思想萌芽，可追溯至1974年，当时有学者在论文中首次提出了“大数据集”的概念，但一直到1991年，Bill Inmon出版了《建立数据仓库》一书，才真正算是在大数据领域有了被广泛接受的“数据仓库”定义。随后，在20世纪初，数据处理量达到TB级的情况下，数据处理、展现应用于业务带来的提升，学界的广泛认同和商界的快速产品化，证明了数据仓库的历史意义与价值。
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
10月11日晚，北京明略软件系统有限公司董事长吴明辉先生结合自身丰厚的实战经验以及车品觉老师书作《决战大数据》就大数据实战应用为庐客汇“12+50”会员带来了一堂精彩晚课，下面本堂晚课的部分精彩内容！ “坦白讲如果没有拥有数据思维，那即使拥有了很多数据，而且不管这些数据有多大，都不能说你在做大数据，所以大数据的核心其实是要拥有数据思维。”1数据思维利用数据解决问题什么是数据思维？数据思维的最核心是利用数据解决问题，利用数据解决问题的最核心是要深度了解需求，了解真正要解决什么样的问题，解决问题背后的真实目的
10月11日晚，北京明略软件系统有限公司董事长吴明辉先生结合自身丰厚的实战经验以及车品觉老师书作《决战大数据》就大数据实战应用为庐客汇“12+50”会员带来了一堂精彩晚课，下面本堂晚课的部分精彩内容！ “坦白讲如果没有拥有数据思维，那即使拥有了很多数据，而且不管这些数据有多大，都不能说你在做大数据，所以大数据的核心其实是要拥有数据思维。”1数据思维利用数据解决问题什么是数据思维？数据思维的最核心是利用数据解决问题，利用数据解决问题的最核心是要深度了解需求，了解真正要解决什么样的问题，解决问题背后的真实目
2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办的2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014)将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据
计算机运算对于上世纪80年代的我们来说是件非常兴奋的事，还记得我们第一次启动386DX处理器的场景。对，是”DX”，不是”MX”。尽管没人能够正确说出“DX”在数学或其它方面的优势是什么，但我们仍然会付出额外的200美元在Super VGA图形卡上安装16MHz的386DX，然后让那个坏男孩上钩，去CompuServe购买快如闪电的14,400 波特的U.S. Robotics “Sportster”调制解调器。在AI Gore创建因特网之前这很好，在那之后，一切都变了。个人计算机已经不再酷了，所有都是与“
数据动态，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 广东移动大数据：春节出身用户近八成已返程，据广东移动统计分析，工作在广东、老家在外省的人员大多数已回流，来自各劳务输出大省的人
<数据猿导读> HCR大数据产品部总监黄鸣在2016年中国信息通信大数据上发表了以“基于运营商“行业洞察”标签的传统企业掘金之路”为主题的演讲。黄鸣提到，在5年前运营商大数据处于1.0阶段，现在进入运
全书从为什么大数据说起来容易做起来难出发，以大数据构建未来商业利器结束，总共花费了11个章节，中间穿插着其在阿里的数据实践经验，本人结合自己的读书体会，特将其总结归纳为以下50条： 1、大数据从来都不
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