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。
引言 虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司，旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等，产品覆盖PC、Web、移动三端。其中，游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿。 如何借助于海量业务数据将全平台的优质内容与终端用户更智能、高效地连接起来，为公司运营和业务发展提供更为有效的数据能力支撑，是虎牙大数据团队（下面简称虎牙）过去和未来一直需要深入思考和探索的重要使命。为了达成以上愿景，虎牙选择与腾讯云EMR团队合作，接入大数据云端解决方案。 本文将通过案例解读，带大家深入了
虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司，旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等，产品覆盖PC、Web、移动三端。其中，游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿。
迎接大数据时代的来临，要如何运用既有优势，同时克服将到来的挑战呢？大学副教授洪士灏指出，硬软件整合是的机会，但业界的思维必须转型，要从纯硬件的代工制造业，转为有能力针对特定应用，产生最佳的硬软件整合方
导读 / Introduction 4月18日，在 “腾讯大数据高峰论坛”上，腾讯正式发布自研第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”，该平台以最新的“数据协同、技术互通、平台大脑”技术理念为基础，在确保数据安全这一重要前提下，真正实现万亿级数据分析无人“自动驾驶”，进而推动大数据和人工智能技术融合为一，引领全球大数据计算进入下一时代。 中国科学院院士梅宏、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯、埃森哲战略与咨询董事总经理袁虹、腾讯数据平台部总经理蒋杰、英特尔大数据首席工程师程从超、腾讯数
站长以前介绍过这个开源项目，最近又有人在问，索性挂在Dotnet9网站上，方便大家在线浏览，先声明，模板来自下面的仓库：
但更让人意想不到的是，它现在打算让如此海量的数据分析、处理工作，进入“无人驾驶”状态。
大数据文摘作品，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。 来源|EY Faculty Connection 翻译|建曙 新一代的审计师不只需要有传统的金融技能，他们也需要IT
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？
2017年只剩下最后几天 经历了皮皮虾，调侃过freestyle 也是互联网行业快速发展的一年 网民数量占据世界第一 这一年有太多值得说的故事 📷 2017互联网行业年度关键词提前出炉，让我们先睹为快！ ▼ 1、人工智能 人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。 在2017年互联网行业举行的各种论坛上，人工智能是出现频率最高的词，人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
翻译 校对｜秦时明月 大数据…大数据…现如今，人们总是在各种地方以各种方式提到这个词。然而，万能的大数据对保险行业究竟有什么用呢？想象一下：你在无边无际的数据中挑拣，搜索并整理你所需要的信息。这些数据可能来自于保险理算员手写的笔记、保险欺诈清单、理赔管理系统以及NICB（National Insurance Crime Bureau，国家保险犯罪局）的庞大的数据库。你真的能够充分利用这些数据吗？ 在堆积成山的保险理赔中，理算员不可能有时间和精力去对每一个理赔查阅上面提到的所有数据。这样，他便很有可能遗漏某些
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生6起投融资事件，涉及领域包括软件、物流、精准营销，融资金额千万到十亿元不等。以下为您奉上本周投融资事件 📷 一、Oracle（甲骨文）公司拟 5.32 亿美元收购数据分析公司 Opower 近日，Oracle（甲骨文）正式宣布将以以每股10.3美元的价格正式收购Opower公司，共计金额5.32亿美元。据悉，Opower是一家节能数据分析公司，成立于2007年。该公司主要通过对电力大数据的整合、分析，为用户提供实时服务，从而实现节能的目的。目前，Opo
本篇内容来源于图书《增长黑客》与文章《用户活跃计划分析》的学习整理。整篇内容在学习前辈的基础上进行改编，对前辈的一些理论选择性地写出来，并根据理论，配了自己平常遇到的一些案例，方便自己记忆也方便你们理
现代商业竞争已经从渠道、资源向系统整体效率倾斜，而效率的竞争很大程度上来自于数据能力的支撑。 当我们从数据平台方的视角出发会发现演进路上存在着诸多挑战，比如： 1. 数据领域的生态非常庞大，针对不同场景在资源、数据规模、时效的权衡下会衍生出不同的架构和组件，以及随之带来的团队碎片化，设备资源的重复投入，数据一致性的焦虑，技术选型的困难和迁移的潜在风险； 2. 在伴随业务扩张的过程中，如何平滑而透明地解决伸缩性，用好自建以及混合多云资源；如何建设一站式多租户的数据工具链，在开发生产以及租户之间做好共享和隔离的
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 素材来自：《大数据供应链》 中国人民大学出版社 【成功的诺基山】 2003年，钢铁制造建筑领军企业诺基山（Rocky Mountain） 钢铁公司迫于价格压力不得不关闭其钢管工厂。2005年，由于石油成本提高，潜在的客户、石油钻井公司纷纷涌现，公司需要重新制定策略。需不需要重开钢管工厂？如果要，什么时候重开？是马上开始生产
<数据猿导读> 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。那么，要想实现大数据变现都
在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。 大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一
从2013年互联网金融开始兴起以来，除了业务模式开始出现多样化以外，更多的核心发展在于互联网平台上的以大数据为依托的互联网征信技术。本质上而言，现有的互联网金融发展逻辑中，信贷端的驱动产品是革命性意义更大的，因为目前不论是电商小贷公司的牌照，还是网络银行的牌照，根本的立足点在于信贷端功能的完善，也就符合了高层的促进小微企业和个人融资服务更全面的宗旨。 随着信贷端的数据征信和多维度的大数据组合技术的发展，大数据的分析和预测功能开始从单一的信贷端延伸到了更为广泛的金融服务端，包括个人的全面征信，融合了大数据
搜索一下“HR+大数据”，可以轻松得到几百万条记录，可见大数据在HR领域并不是一个陌生的话题，遗憾的是，热度有余而深度不足。北大光华的穆胜博士在其写的《大数据为何走不进人力资源管理?》一文中提出“HR
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。
大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。那么，要想实现大数据变现都有哪些商业模式呢？
软件和服务的大数据分析市场收入预计将从2018年的 42B增长到2027年的 103B，复合年增长率(CAGR)为10.48%。这就是为什么，大数据分析认证是业内最全神贯注的技能之一。 在这个“大数据分析应用领域”文章中，我将带您进入各个行业领域，在这里我将解释大数据分析如何使它们发生革命性变化。
当下，“大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。当然，越来越接地气越来越实为要。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗？答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
其实，我们每次做临床科室大数据解析的时候，都战战兢兢、如履薄冰。因为担心会有漏检，或者出现错误。
大数据文摘作品，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。 编译|丁雪 校对|姚佳灵 席雄芬 尽管本文中提到了在研究中使用的不同方法，许多方法得出了相同的结论。更为深入地洞察顾客及其需求是优先考虑的事，在如何优化销售周期及精简客户服务上获得更精确的信息也是经常要考虑的。最成功的大数据应用案例为我们展示了企业是如何突破限制变得更加关注和响应顾客的需求。 以下给出的是最近的展望与预测综述： wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率，将在2026年达到8
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
在中国，从2013年大数据元年始，上至国家总理，下至普通平民，大数据的词汇已经深入人心，大家都觉得大数据是个好事，但基本上都是叫好不叫坐，尤其是在传统企业中。现今的中国，大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用，而在传统企业举步维艰，究其原因，一般都有如下几点问题： 一是数据量太少的困扰。一般传统的大中型企业都已经进行了信息化的过程，也有了企业的完整的ERP系统，数据都已经采集到结构化数据库中，但这些结构化数据的量级和大数据PB级的量级相比，差之甚远。面对这种小量的数据，企业的DBA的解决方案
数据猿导读 在2017年3月28-29日举办的“2017大数据产业峰会”上，中国信息通信研究院牵头开展了全国范围内的大数据和人工智能企业调查，经过数据采集、加工、整理以及大数据分析，逐步完成跨区域、跨
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
互联网的放大效应使公众的容忍度越来越低，尤其是信息安全事件的影响，让银行面临的声誉风险压力倍增。不容乐观的是，在数据大集中已经成为潮流的今天，信息安全风险也在急剧集中，银行重要客户的数据一旦被不法分子
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被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
大数据文摘作品，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|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
Crowds®系列研究中的一部分。这个系列报告将大数据分析定义为最终用户能够访问、分析和管理Hadoop生态体系
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
程序员作为曾经备受羡慕的高薪群体，如今也面临着“保饭碗”的巨大压力，许多想要入坑的新人也处于观望态势。
又快到了一年的收获的季节，很多IT公司都开始盘点这一年来的收成，最近也总有一些网友让我评价一下IT公司的股市表现，说实话T哥从不炒股，对股票一点研究没有，我觉得中国的股票市场跟国外有一些差异，与其说分析中国的股票，不如说先研究一下政策，这两者之间有着千丝万缕的关联。 十二规划将云计算、大数据列入国家重点扶持的战略性新兴产业，IT产业也造就了一些概念股神话，但是打铁还需自身硬，随着这些概念的落地，未来的还是要靠实力吃遍天下，今天我们分析一下上市公司--用友。 为了顺应当年的趋势发展的需要，用友在2011年
这不，立马安排。特地给大家准备了20张精美、炫酷而且十分实用的可视化大屏模板，涉及机械、加工、零售、银行、交通等行业。
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。
随着信息时代的到来，海量的数据不断涌现，这就引发了一个新的挑战：如何从这些海量数据中提取有用的信息和洞察，以便做出更明智的决策。大数据分析作为应对这一挑战的重要手段，正日益受到关注。而在大数据分析领域，云计算技术发挥着不可替代的作用。本文将探讨云计算在大数据分析中的应用、优势以及对未来发展的影响，同时通过代码示例来帮助读者更好地理解这一重要主题。
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释：
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 一、大数据应用现状 1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。于此同时，大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。 这些由我们创造的信息背后
因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
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