点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 吴甘沙:英特尔中国研究院院长 围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新,从数据的开放、共享和交易,到价值提取能力的开放,再到基础处理和分析平台的开放,让数据如同血液在数据社会的躯体中长流,滋润数据经济,让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用,才能创造大数据的黄金时代。 我的大数据研究轨迹 我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机,4-5年的众核架构和并行编程系统,最近4-5年也在追时髦,先是投入物联网,最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究
9月25日,iPhone 6s迎来首发,排队、黄牛、晒图再次成为新闻媒体的关键词,但排队的人少了,黄牛也赚的没那么多了,唯有晒图的一如既往的撒欢。中国人买iPhone已经成为一种“现象级”的存在,毫无疑问。 腾讯用一组大数据揭示了国人买iPhone 6s的“真相”(调查样本8182人),结果显示: 1、六成用户不会买老款iPhone,格外喜新厌旧;大约有60%的用户明确表示,不会购买老款iPhone。 2、女人们更加喜新厌旧,明确不买的女性高达60.9%。 3、不出意外,女人更“败家”,超过4成女性明确表示
根据国际数据公司(IDC)的估算,到2015年,全球的数据增长率将会是2012年的两倍,年数据量将达到5.6泽字节(1ZB = 1024的3次方 TB)。那将会有非常庞大的数据需要消化,尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍,这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被察觉,但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此,复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里,看一些非常棒的复杂数据的可视化。 亿万富豪榜:世界富豪今日排名 这个
大数据概念 "大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)大,指代大型数据集,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构
📷 工欲善其事,必先利其器! 数据分析也好,统计分析也好,数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能,特别是要掌握软件分析工具!我曾经说过,我的学习方法,一般是先学软件开始,再去应用,再学会理论和原理,因为是老师,再去教给别人!没有软件的方法就不去学了,因为学了也不能做,除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件,前提是从新闻传播学领域的视角来讲,或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握:小数
本文从大数据应用出发,讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战,并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
近日,“2019年度中国产业互联网优秀创新解决方案”出炉! 共有30个方案从近300个解决方案中脱颖而出,其中,腾讯共五个解决方案入选 2019年9月,中国产业互联网发展联盟发起2019年度中国产业互联网优秀创新解决方案征集活动,共200多家企业、近300个解决方案参与申报,腾讯凭借自身在技术和产品上的多年优势积累,共入选五项解决方案,覆盖安全、政务、教育、文旅等多个领域: 腾讯安全灵鲲监管大脑 灵鲲监管大脑以安全黑产库为驱动,通过AI大数据分析建模能力,助力金融局、市场监管局、政数局、发改委等有关
2014年夏季腾讯思享会“中国说”在北京举办。本次思享会的两个主题演讲“大数据开启时代转型”和“基因技术把人类带向何方”,分别邀请了北大传播学系教授刘德寰、华大基因研究院董事长汪建。历史学者吴思、社会学者于建嵘、郭于华、知名IT评论人谢文、《大数据时代》译者周涛等数十位知名科学家、学者在论坛环节跨界碰撞,共同探讨大数据与社会转型、新技术发展对中国社会产生的深刻影响。 刘德寰教授在“大数据开启时代转型”的主题演讲中,指出大数据开启了一个新的时代,带来了新机会,但更需要冷静面对,“大数据本身很像大忽悠”,数据本
大数据,顾名思义就是大量的数据,专业一点的解释叫做无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 互联网时代每天都有巨量的数据产生,信息技术也随之飞速发展。社会各个阶层都在默默收集这些数据,并通过分析与统计,筛选出对自己有用的数据。大数据已经渗透进我们生活的方方面面,其实我们
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation(英明泰思基金会)由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立,致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家,以及分布在全球的志愿者,我们创造性地践行着我们的使命:为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式
问题:数据可视化的优秀入门书籍有哪些? 问题描述:作为一个深爱着并学习着新媒体设计的学生,我非常感兴趣数据可视化相关知识。我学习绘画设计十几年,对视觉信息敏感,有基本的编程知识。很希望阅读入门级的、适合自己的数据可视化书籍,谢谢。 知乎最多赞同——微澜潮生的回答: 个人感觉国内可能还比较少,可以看下Julie Steele的《数据可视化之美》,里面有一些经典案例的介绍,可作入门;另外向怡宁翻译的《鲜活的数据》也值得一看,关键是介绍了数据可视化处理的具体过程,而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂,他翻译的有关交互设
主讲嘉宾:吴甘沙 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承 办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 吴甘沙:现任英特尔中国研究院院长。在此以前,吴甘沙作为首席工程师主持大数据方面的研究,工作重点为大数据内存分析与数据货币化。 吴甘沙于2000年加入英特尔,先后在编程系统实验室与嵌入式软件实验室承担了技术与管理职位,期间参与或主持的研究项目有受控运行时、XScale微架构、众核架构、数据并行编程及高生产率嵌入设备驱动程序开发工具等。吴甘沙于2011年晋升为首席工程师,同年,他共同领导了公司的大数据中长
上海科睿副总经理魏志丽:数据可视化助力法院信息化建设
如今,各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此,为什么还要使用上一代商业智能(BI)工具来进行大数据分析呢?在为企业选择BI工具时,应该遵守以下“十诫”。
海致BDP进军教育市场,与恒企教育合作打造O2O教育新模式;九次方大数据与韩国The IMC集团达成战略合作,将共建舆情大数据平台;Teradata发布物联网分析加速器,将物联网数据转化为洞察信息……
数据猿导读 从数据交易、数据集成,到文本挖掘、算法模型、人工智能,再到数据可视化,每个细分领域都涌现出了一些专业的公司,大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样,
可视分析技术已经发展了近十年。在这些年间,人们研究了大量的可视分析方法和案例,发表了不少研究论文。然而,对于一些基本问题,人们依然没有明确的答案。例如,一个基本的可视分析流程是怎样的?一个可视分析系统应该包含哪几个组件?如何评价和比较不同的可视分析系统?在VAST’2014的一篇论文中[1],Sacha等人提出了一个可视分析模型,系统性的回答了以上问题。 如图1所示,他们的模型包含左边计算机的部分和右边人的部分。在计算机部分中,数据被绘制为可视化图表,同时也通过模型进行整理和挖掘。可视化图表既可以显示原始数
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次,其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团(AIG)、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
1、 Talend Open Studio 是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次,其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团(AIG)、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统,可以完整地实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专门针对互联网数据抓取、处理、分析和挖掘。可
是第一家针对数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次,其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团(AIG)、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。
“数据可视化,不是单纯的数据呈现,更是对行业的理解,对使用感受的掌控,对专业数据的整理分析,我们精益求精,只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源:数据猿 记者:张艳飞 春夏 “数据
故事背景: 在一家超市中,通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似,于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增
编者注:互联网后时代,我们谈的最多的不是电脑,而是基于互联网产生的伟大的互联网公司,比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等;移动互联网后时代,我们谈的更多的不是手机,而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代,2012年,2013年你谈概念还可以,但从2014年起来,我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代,产品才是王道。我们可以大胆的预计,在2015年,大家在来谈大数据,肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等,更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
按要求转载自CSDN (ID:CSDNnews) 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次,其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团(AIG)、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统,可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能
来源:网络 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下
1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次,其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团(AIG)、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。 2、DYSON 探码科技自主研发的DYSON智能分析系统,可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析,挖
导读:你熟悉多少工具?今天我们将常用的100款工具推荐给您,若您有更多更好的工具欢迎留言! 1、 Talend Open Studio 是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
原文地址:https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
大数据技术应用于大数据系统端到端的各个环节,包括数据接入、数据预处理、数据存储、数据处理、数据可视化、数据治理,以及安全和隐私保护等。
一:在Oracle做了六年数据库销售的我从5月份开始内部转到新成立的大数据部门,虽然还没有转完但是已经到新部门上了一个月的班了,如果我说我是Oracle 数据库部门最懂大数据的销售应该没人会反对吧!本周二上班跟负责电信的各路工程师头脑风暴,最后的结论是很让人气馁的,但是昨天和今天跟负责制造业和金融的同事头脑风暴,我真的看到了希望应该说很大的希望,接下来容我一一道来! 二:现在都说大数据,每个行业都在建,但是应该分分类,一种大数据是需求驱动性的,本来就是数据量大,我就想解决现在的问题,这种大数据建设很务
数据猿导读 在近日举办的第二届大数据产业峰会上,大数据解决方案供应商中堃数据的CEO魏清发表了精彩演讲。在演讲过程中,魏清从认知计算的价值出发,向我们阐述了中堃认知加速器的实践之路。 2016年底,工
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性,分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案,我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
概述 数据不会让过去更好,但是,它确实可以创造一个美妙的未来。 近年来,许多公司已经在数据科学领域投资数百万美元。这显示了对数据科学潜力的巨大信仰,相信它可以创造更好的世界、更好的生活和更好的未来。 数学、计算机科学和领域专业知识这强大的三重奏重新定义了做出决策的过程。直觉或本能不再是复杂决策的关键。 几年前的开创性发明现在已经变得过时。数据科学赋予我们超乎想象的可能性。许多东西随着时间腐朽和进化。然而,最好的技术即将到来。我十分兴奋地看到它就在我的眼前! 这些图片显示了什么? 我们都知道图片易于理解,而且
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir(中文名帕兰提尔,源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业,短短几年内跻身百亿俱乐部,成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现,如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和
大数据技术有5个核心部分,分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术?
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
1.Palantir源起:B2B大数据和企业级Google。 Palantir(中文名帕兰提尔,源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业,短短几年内跻身百亿俱乐部,成为全球最高估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现,如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构,当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。 关于Palantir的传奇故事很多,CIA通过他家的大数据
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸,它不仅改变了互联网的数据应用模式,还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中,人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”,改变了人们的思维模式,但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时,也意味着大数据开始向纵深方向发展。 一、数据统计分析的内涵 近年来,包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展,数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇,因此现代信息社会已经进入了大数据时
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
导语:在数字化、智能化的时代,通过机器学习(Machine Learning)能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力,充分挖掘大数据的核心价值,一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍,快速的进行算法实验和生产使用,Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习/深度学习算法交互式开发的开源系统。
随着科技的高速发展,数据在人类生活和决策中所占的比重越来越大,大数据的兴起只是说明了一种现象,面对如此广度和深度的大数据技术栈和工具集,如何学习和掌握好大数据分析这种技能,犹如盲人摸象,冷暖自知。不过技术的学习和应用也是相通的,条条大路通罗马,关键是要找准切入点,理论与实践结合,有全局观,工程化思维,对复杂系统设计开发与关键技术体系的主要矛盾要有所把握。熟悉大数据基础理论与算法、应用切入、以点带面、举一反三、横向扩展,从而构建完整的大数据知识结构和核心技术能力,这样的学习效果就会好很多。
(图为:剑网3 玩家Cosplay) 文|周学春,一个在银行做挖掘的博士,微信公众号:比格堆塔 心态不够平静,晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》,大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发,挺不错。但是,总觉得在电影院里面看剧情片,节奏太慢受不了,个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么?其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
在当前互联网,各种数据可视化图表层出不穷,本文尝试对数据可视化的方法进行归纳,整理成6步法。 一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值,我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中,男性占比30%,女性占比70%,那么指标就是男性、女性,指标值对应为30%、70%。 1. 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据,将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小,这也是最常用的可视化形式。 传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳,可尝试从图
目前,大数据领域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来,为人类社会经济活动提供依据,提高各个领域的运行效率,
大数据时代这个词被提出已有10年了吧,越来越多的企业已经完成了大数据平台的搭建。随着移动互联网和物联网的爆发,大数据价值在越来越多的场景中被挖掘,随着大家都在使用欧冠大数据,大数据平台的搭建门槛也越来越低。借助开源的力量,任何有基础研发能力的组织完全可以搭建自己的大数据平台。但是对于没有了解过大数据平台、数据仓库、数据挖掘概念的同学可能还是无法顺利完成搭建,因为你去百度查的时候会发现太多的东西,和架构,你不知道如何去选择。今天给大家分享下大数据平台是怎么玩的。
敏捷大数据,即在敏捷理念原则指导下,构建出一系列通用平台工具,和一整套大数据应用全生命周期方法学,以支撑更轻量、更灵活、更低门槛的大数据实践。本文从理论层面整体解释我们所理解的“敏捷大数据”。
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