关于大数据你知道多少? ——What is big data?什么是大数据? Many definitions…! 关于大数据有很多定义…!...麦肯锡:“大数据的数据集合超越了传统数据库工具的获取、存储、管理、和分析能力。”!...经济学家:“现代社会产生比以往更多的信息,我们可以做很多只有数据量足够大的时候才能做的一些事情,这些事情当数据量很少时是无法做到的”。...维基百科:“大数据就是数据集合太大而很难用现有的数据库管理工具或传统的数据处理工具来处理”!...亚当·雅各布斯1010数据:“大数据的容量迫使我们在那些被普遍使用且行之有效的方法之外寻找解决方案"!
百科对数据(data)的定义:是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。...数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用: 现状分析(分析当下的数据) 简单来说就是告诉你当前的状况,具体体现在: 第一,告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...数据分析与数据挖掘的本质是一样的,都是从数据里面发现关于业务的知识。 数据展现 一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的,我们常说用图表说话就是这个意思。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间限制的,怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战,如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点(5V特征) Volume:数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大; Variety:种类和来源多样化。
导读:有多少创业公司是依据虚荣数据分析,沾沾自喜而察觉不到真正的危险! 引 言 数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。...那么对于创业公司来说什么是好的数据指标?是用户增长率么?还是用户获取成本?抑或用户终生价值?好的数据指标评判的依据和价值是什么?...什么是好的数据指标 好的数据指标能带来你所期望的变化 好的数据指标能带来你所期望的变化,下面就是衡量其好坏的一些重要准则。 - 好的数据指标是比较性的。...比率是最佳的数据指标 比率之所以是最佳的数据指标,有如下几个原因。 - 比率的可操作性强,是行动的向导。 以开车为例:里程透露的只是距离信息,而速度(距离/ 小时)才真正具有可操作性。...- 比率是天生的比较性指标。 如果将日数据与一个月的数据相比较,你会得知该数据当前所经历的是一个短期的突跃,还是一个长期的渐变。再以开车为例:速度是一个数据指标。
【编者的话】毫无疑问机器学习是大数据分析不可或缺的一部分,在使用机器学习技术的时候工程师除了要选择合适的算法之外还需要选择合适的样本数据。...那么工程师到底应该选择哪些样本数据、选择多少样本数据才最合适呢?来自于Google的软件工程师Malay Haldar最近发表了一篇题为《数据模型需要多少训练数据》的文章对此进行了介绍。...训练数据的质量和数量通常是决定一个模型性能的最关键因素。一旦训练数据准备好,其他的事情就顺理成章了。但是到底应该准备多少训练数据呢?...但是这仅仅适合于已经有一定数量的训练数据的情况,如果是最开始的时候,或者说只有很少一点训练数据的情况,那应该怎么办呢? 与死板地给出所谓精确的“正确”答案相比,更靠谱的方法是通过估算和具体的经验法则。...例如,对于一个给定的大文本语料库,可以在标记数据进行训练之前通过生成单词频率的历史图表来理解特征空间,通过历史图表废弃长尾单词进而估计真正的特征数,然后应用10X规则来估算模型需要的训练数据的数据量。
是将数据存储 “data/data//share_prefs”路径下的到xml文件中。 ? ?...不难看出,SharedPreferences数据文件的根元素是,该元素里每个子元素代表一个key-value对,当value是字符串类型时,使用子元素。...文件存储主要分两种存储,一种是内部存储,一种是外部存储。...SQLite数据库存储数据 SQLite是一款轻量级的关系型数据库,它的运算很快,占用空间小;SQLite不仅有SQL语法支持,独立,还有数据库的ACID事务,SQLite数据库为一种嵌入式数据库。...当然,也可以直接用adb shell查看数据库。 ? ? 4. 使用ContentProvider存储数据 ContentProvider也是Android的四大组件之一。
当数据量一大,就会涉及在集群环境下的分析,分析师通常很熟悉SQL,这也是构建于Hadoop之上的Hive能被大众熟悉的原因。...题外话 太极,其大无外,其小无内。简单说就是:大到没有外部,小到没有内部。 从桌面电脑时代,向大处走,便是向云中走,走出了大数据;向小处走,便是向终端走,走出了移动互联网。...一阴一阳之谓道,阴阳合而万物生,大数据与移动端相联,并是万物互联(Internet of Everything),也即物联网。 大到没有边界,才是大数据。...3七大技能 那么,成为数据极客,建立自己的数据场需要哪些技能呢?且不说那高深复杂的理论,仅从实用的角度来分析一下,建立数据场的七个方面。 关于数据的统计、分析与挖掘,这些概念的侧重点不一样。...七大技能,总结起来,就是熟悉一门Linux系统及其上的常用工具,遇到普通的数据,可以通过SQL来做简单分析或者聚合。如果数据量比较大,可以使用Hadoop等大数据框架处理。
在开发后台管理系统时,经常会遇到这样一种需求,查询前多少天、多少周、多少月的数据,虽然 UI框架有自带的组件可以实现这些功能,但是操作起来却不是很方便,而且这些都是查询最近时间的数据,没有必要用日期组件...以下是这个功能中主要用到的一些方法的代码实现: 1....// 当时间改变时 onTimeChange(){ this.setCurrentDate(); // 根据时间获取数据
作者:微调@zhihu 编辑:统计学家 机器学习中最值得问的一个问题是,到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型?...因此,数据收集的第一个重点是搞清楚,在什么粒度可以解决我们的问题,而不是盲目的收集一大堆数据,或者收集过于抽象的数据。 2....比如下图就代表了一个 4*2(n=4,m=2)的矩阵,即总共有4条数据,每个数据有2个特征。 ? 人们讨论数据量,往往讨论的是n,也就是有多少条数据。...如果用线性函数来拟合,相当于给你100个点来拟合到二次函数上,这个数据量一般来说是比较充裕的。但还是100个数据点,每个数据的特征数是200,那么很明显你的数据是不够的,过拟合的风险极高。...所以谈论数据量,不能光说有多少条数据n,一定也要考虑数据的特征数m。 3. 特征间的相关性与有效性 前文所有的讨论都建立在一个标准上,那就是我们选择的数据是有效的。
例如其中的两页 为此,将自己对索引相关的理解梳理如下: 1.什么是索引? 索引是磁盘上组织数据记录的一种数据结构,它用来优化某类数据查询的操作。...2.主键 与 聚集索引 主键是一种约束,主要用来保证数据的完整性,而聚集索引是一种文件(数据记录)的组织形式,索引的目的是查询优化,两者是不同的概念。...3.聚集索引 与 非聚集索引 聚集索引叶子层:具体的数据,按照聚集键顺序存储 非聚集索引叶子层:指针,指针有2类数据 RID或者是聚集键。...非聚集索引是第二索引, 对提高查询性能至关重要。 4.什么是书签查找 非聚集索引不包含查询需要的列,需要通过书签查找来获取所查询列信息。...5.二叉树 与 B-树 索引的存放为什么不用大家熟悉的二叉树,从数据结构上来讲 二叉树的查找速度最快和比较次数最少。主要考虑的因素是I/O的次数。
从谷歌的机器学习代码中得知,目前需要一万亿个训练样本 训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据,通常针对这些训练数据,模型也会产生相应的结果。...但是,问题是你需要多少训练数据合适呢?这恰恰取决于你正在执行的任务、最终想通过模型实现的性能、现有的输入特征、训练数据中含有的噪声、已经提取的特征中含有的噪声以及模型的复杂性等等诸多因素。...我不能确定我的模型需要多少训练样本,我将建立一个模型来推测出所需训练样本的数量 这里是生成一系列关于逻辑回归问题和研究基于数量渐变的训练样本在模型上训练效果的代码。...在我平常所做的模型训练的实验中,我曾经也经常遇到不知如何选取训练样本数量的问题,根据读过的论文的经验,来设置训练数据的数量,不断进行尝试,之前并不知道有这种方法的存在,看了这篇论文获得了一定的启发,训练数据的多少以及特征的贡献程度对一个模型进行分类或者回归至关重要...一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来来。 正确率、召回率和F值是在众多训练模型中选出目标的重要指标。
谈到大数据,更多的人愿意将其与商业价值紧密联系。但近年来技术的不断发展,大数据不仅是企业的“摇钱树”,更成了为公众造福的主力军 ?...从苹果传奇乔布斯利用大数据“延寿”的消息起,大数据抗癌的关注度便持续走高。然而,你真的了解大数据抗癌吗?大数据又是怎样帮助癌症患者治疗的呢? 大数据抗癌是什么?...简单来说,大数据抗癌有两方面: 一是收集病患的医疗数据提供更为个性化的诊治; 二是进行自身DNA和肿瘤DNA的重新排序。通过大数据的帮助,结合医疗技术,达到减轻患癌者的伤痛甚至痊愈的目的。...但专家认为,协同工作是医疗行业面临的挑战。他引用了美国国家卫生信息技术协调办公室的话。一个协同性较强的医疗生态系统能够方便医生为不同的病人提供适合他们的治疗建议,病人也能得到更精准的治疗。...但可以肯定的一点是,“癌症狂魔”是内外力作用的共同结果,保持良好的生活习惯远离疾病,才是确保长寿的最关键步骤。 来源:数据猿(www.datayuan.cn)
Informatica执行副总裁兼首席营销官Margaret Breya女士预计,在新的一年以及更远的将来,将有八大主要趋势主导大数据技术发展领域。...个人与企业都在不断地创造海量数据,想从中有所发现犹如大海捞针或山中探宝。在新的数据掘金大潮中,拥有数据量的多少不再重要,关键是如何利用这些数据。...2、大数据带来大责任:大数据的指数级增长,以及以SMAC、物联网、可穿戴设备为代表的数据源的迅速增加,必定会带来相应的社会冲击。新的一年里,关于数据责任必将展开一场新的战争。...现实生活中,全世界75%的数据是由消费者创造,而企业拥有其中85%的数据。...8、数据质量是BI(商业智能)成功的关键:采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是,很多数据源会带来大量低质量数据。
Common Table Expression Common table expression简称CTE,由SQL:1999标准引入,可以认为是在单个 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE...目前支持CTE的数据库有Teradata, DB2, Firebird, Microsoft SQL Server, Oracle (with recursion since 11g release 2...CTE的使用 CTE使语句更加简洁 例如以下两个语句表达的是同一语义,使用CTE比未使用CTE的嵌套查询更简洁明了。 1) 使用嵌套子查询 ? 2) 使用CTE ? CTE 可以进行树形查询 ?...以下是MySQL8.0 只扫描一次的执行计划 ? 以下是PostgreSQL9.4 只扫描一次的执行计划 ? AliSQL还有待改进。
训练数据的特性和数量是决定一个模型性能好坏的最主要因素。一旦你对一个模型输入比较全面的训练数据,通常针对这些训练数据,模型也会产生相应的结果。但是,问题是你需要多少训练数据合适呢?...我不能确定我的模型需要多少训练样本,我将建立一个模型来推测出所需训练样本的数量 这里是生成一系列关于逻辑回归问题和研究基于数量渐变的训练样本在模型上训练效果的代码。...备注:是在神经网络这样非线性模型中,要想获得一个性能良好的训练模型,所需训练数据最少为模型参数的10倍,实际上所需的训练数据应该比这个还多。...在我平常所做的模型训练的实验中,我曾经也经常遇到不知如何选取训练样本数量的问题,根据读过的论文的经验,来设置训练数据的数量,不断进行尝试,之前并不知道有这种方法的存在,看了这篇论文获得了一定的启发,训练数据的多少以及特征的贡献程度对一个模型进行分类或者回归至关重要...一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来来。 正确率、召回率和F值是在众多训练模型中选出目标的重要指标。
例如其中的两页 为此,将自己对索引相关的理解梳理如下: 1.什么是索引? 索引是磁盘上组织数据记录的一种数据结构,它用来优化某类数据查询的操作。...2.主键 与 聚集索引 主键是一种约束,主要用来保证数据的完整性,而聚集索引是一种文件(数据记录)的组织形式,索引的目的是查询优化,两者是不同的概念。...3.聚集索引 与 非聚集索引 聚集索引叶子层:具体的数据,按照聚集键顺序存储 非聚集索引叶子层:指针,指针有2类数据 RID或者是聚集键。...非聚集索引是第二索引, 对提高查询性能至关重要。 4.什么是书签查找 非聚集索引不包含查询需要的列,需要通过书签查找来获取所查询列信息。...5.二叉树 与 B-树 索引的存放为什么不用大家熟悉的二叉树,从数据结构上来讲 二叉树的查找速度最快和比较次数最少。主要考虑的因此是I/O的次数。
页面内一条游戏数据展示如下,显示出来的一条评论是游戏的点赞数最多的评论,我们分析需要的数据包括游戏名称、游戏类型、游戏平台、游戏评分、游戏评价人数及最热评价。 ?...浏览器中按F12打开开发者工具,选择NetWork-XHR,页面拉倒底部点显示更多,可以看到获取到的数据文件。 ? 右键打开后看到是游戏的信息,通过改变网址中more后面的数字,可以获取更多数据。...,q后面的是游戏名称关键字,sort后面是排序方式,默认是按评分排序,more后面是页码。...2.数据总览 最终爬下来数据有31574条,还是没拿到所有5万条,这已经是最大可见数据条数了,数据样式如下: ?...删除无评分数据游戏后,各平台均分基本一致。其中均分最高的GB是任天堂1989年推出的Game Boy 游戏机,GBA是任天堂2001年推出的Game Boy Advanced游戏机。
东莞市东城袁氏网络服务中心(以下简称“袁氏网络”)是一群年轻创业团队,励志专注中小企业网站数据私有化部署,让中小企业不再为企业网站数据而担忧,也不用担心建站服务商会给你隐形收费等等。...软件运行在 SaaS 环境和私有化部署环境是截然不同的,SaaS部署的系统是企业通过购买SaaS服务提供商的服务,从而获得相应的所需功能,但是整个系统的运行都高度依赖中心化的Saas平台运营方,商家和客户的数据是存储在服务提供方中心化存储服务器上...而私有化部署是数据掌握在自己手中,企业私密数据的安全性更有保障。 安全是企业发展的前提,袁氏网络支持通过私有化部署的方式,帮助企业保护数据的绝对安全。...其实自从互联网发展至今,企业数据安全不再是大企业的专属了,例如现如今风头正盛地“开源CMS”就是给中小企业的福利,也不再为企业网站新增某个功能而担心价格会不会超出自己预算。...这一小部分建站服务商开发的网站程序是他们公司专属内部流通,所以企业想要开发新的功能那么也会像SAAS软件即服务一样受到建站服务商的限制。
数据是什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”,我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子: “000000” 这里有6个0,请问它是数据吗? 我们再看这样的例子: “11111aa” 这里有5个1和2个a,那么它是数据吗? 也许你可能会摇摇头,“这到底是啥意思?”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据,换句话说,不管是石头上刻的画,或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹,或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦,只要它表达一些确实的含义...,那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出,一些符号如果想要被认定为数据,那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定,因解读者的认知而定,所以一些符号是不是可以被当做数据,有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77689459 一、什么是数据脱敏?...---- 数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。 百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护。...---- 上面说到,在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造,说明我们要进行改造的数据是涉及到用户或者企业数据的安全,进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密,防止泄露。...我们目前遇到的场景是日志脱敏,即在把日志中的密码,甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前: ? 脱敏后: ?...后面来分享一下具体实现数据脱敏的方法。 ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么是数据脱敏》】
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