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深层神经网络与大数据分析
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现在，我有两个主要的和最近出现的领域可供选择，即深度神经网络和大数据分析。然而，我必须选择一个作为我未来的工作领域。
深层神经网络与大数据分析相比，未来还有更大的发展空间吗？
浏览 4提问于2017-06-06得票数 0
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R有许多针对数据分析(如JAGS、BUGS、ARULES等)的库，并在流行的教科书中被提到，如: J.Krusche，进行贝叶斯数据分析；B.Lantz，“机器学习与R”。我已经看到了5TB的指南，将数据集视为大数据。
我的问题是:R是否适合在大数据问题中通常看到的数据量？在这样的数据集中使用R时是否使用策略？
浏览 0提问于2014-05-14得票数 55
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我在大数据分析的图形工具方面是新手。尽管以下内容不是来自大数据，但我想知道是使用什么工具来创建这种复杂的图形：
与论文相关
浏览 5提问于2013-01-11得票数 0
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对于像我这样的用户来说，这似乎是一种困惑，因为azure blob存储和蔚蓝数据湖存储有什么主要区别，在哪个用户情况下，azure blob存储比蔚蓝数据湖存储更适合，反之亦然？
谢谢。
浏览 9提问于2020-04-05得票数 4
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即30m- 40m recs/小时我如何才能增加吞吐量，即1小时的数据(3500万个recs)大约需要35
浏览 1提问于2021-03-17得票数 1
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数据分析中的数据量是否重要？
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因此，我想知道数据分析是否可以通过使用少量的数据来完成，比如存储在database.If中的100到1000个记录--我这样做了--那么它是数据分析吗？有人说，如果你分析的是少量的数据，那根本就不是数据分析。我要提前感谢你
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
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2月1 号阿斯利康与腾讯达成战略合作，共同为“健康中国”保驾护航，其中腾讯将以大数据为驱动的互联网技术，精准打击药品网络制假售假，那么这是如何实现的呢？
浏览 546提问于2018-03-30
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# 1.0#=GF AC CD7.8awk '{print $0 > $2 NR}' RS='//' assignment.txt
浏览 0提问于2018-11-20得票数 0
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我读过Apache在内存中存储数据的文章。但是，Apache用于分析大量的数据(即大数据分析)。在这种情况下，内存中的数据存储到底意味着什么？它可以存储的数据是否受RAM的限制？它的数据存储与使用HDFS的Apache相比如何？
浏览 4提问于2014-08-15得票数 14
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执行探索性数据分析是任何机器学习项目的第一步，我主要是用熊猫来使用内存中的数据集进行数据探索。但是我想知道如何进行数据清理，如何处理丢失的数据和数据离群点，单变量图，特征如何影响标签的密度图，相关性等等。我看过一些教程，其中他们使用星星之火过滤出基于规则的数据，并生
浏览 0提问于2018-08-03得票数 0
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我目前正在做(开始)我的大数据和数据可视化项目。所以请让我知道有没有最好的软件来处理大数据和数据可视化，即数据分析。
浏览 3提问于2013-01-17得票数 0
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大数据分析
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我正试图分析大量的GitHub存档数据，并被许多限制所困扰。我想绘制每个存储库自创建以来拥有的星星数。(仅适用于目前超过1000的回购)
我可以非常快地使用Google BigQuery获得这个结果，但它每次“分析”13.6GB的数据。这将我限制在<75请求，而不必支付每增加75美元5美元。我有什么更好
浏览 6提问于2014-08-02得票数 1
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理论上，Parquet文件所占用的空间比CSV要小，并且应该能更快地提供结果。我的实验正好相反。这项活动需要700万英镑。使用“城市”过滤标准查询Parquet需要350 CSV，而CSV需要111 CSV。PDF格式的执行笔记簿在这里
浏览 1提问于2021-07-26得票数 0
我看到AWS弹性MapReduce和AWS都使用集群结构，并且可以用于数据分析。它们的不同用例是什么？
支持与多种应用程序的客户端连接，包括商业智能(BI)、报告、数据和分析工具。(Amazon )是一个托管集群平台，它简化了在AWS上运行大数据框架(如Apache和Apache )来处理和分析大量数据的过程。
浏览 1提问于2016-06-04得票数 15
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我对数据分析和大数据概念很陌生。我坚持要决定实现我的需求的技术是什么。我的客户正在使用多个oracle数据库作为其组织的ERP后端。这两个数据库具有不同的结构和不同的数据类型。我需要用这两个数据库的数据创建一个数据分析应用程序。什么样的技术可以由我来适应这个实现。我可以使用Hadoop和它的相关应用程序吗？如果我使用hadoop，如何将我的oracle数据库同步到hadoop。我正在寻找一个解决方案与</em
浏览 1提问于2017-05-08得票数 0
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我们有一个大约1000 GB (千兆字节)的数据库，我们正在考虑使用Hadoop来执行时间序列分析。问题是Hadoop需要一些时间才能进入，而且对于我们的数据库大小来说，Hadoop实际上是一个超大的解决方案。我的问题是，是否有人知道更小规模的Hadoop类似的解决方案。
浏览 1提问于2013-11-20得票数 2
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在DynamoDB中搜索大量数据
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我有一个用例，在这个用例中，我的数据存储在DynamoDB中，hashkey为UniqueID，range key为Date。亚马逊的简单存储服务(S3)中也存在相同的数据。我想根据时间范围搜索所有数据。我希望这足够快。考虑到数据量很大。
要求:速度快(不到1分钟就能得到结果)，不访问大量数据，不能使用其他DB源
浏览 5提问于2013-10-16得票数 0
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