当前，国际油价低位徘徊导致各国石油化工行业投资大幅缩减，石油化工建设行业竞争环境日趋严峻，施工企业的利润空间也被不断压缩。内外交困的环境下，促使企业采取更有效的管理手段来提高效率和降低成本。石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。
本文主要阐述了图表设计的重要性，介绍了图表设计的基本原则、视觉元素和层次、图表类型和选择方法、图表设计方法、设计误区以及图表的交互方式。作者通过深入分析图表设计中的各种细节，使读者能够更好地理解和应用图表设计，从而提高数据可视化的效果。
ABC 时代（人工智能、大数据和云计算），数据已成为企业最为重要的基础性战略资源之一。
本文介绍了如何通过腾讯云技术社区快速入门云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。通过阅读本文，读者可以了解到如何快速掌握云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。
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导读：在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。
在前面的众多章节中，我们从开源架构ELK讲到腾讯云Elasticsearch Service .最近的六篇中我们讲了腾讯云ES集群的选择、安装、运维监控告警系列。那么围绕这些知识点我们讲了这么多，我们要搞清楚ELK到底能做什么，到底在那些场景下做哪些事？只有搞清楚了它的用途我们才能更有目的的去学习并使用它。<本节提到的Logstash插件后面再详讲>
数据猿导读 对现代企业来说，数据的意义不亚于第一次工业革命后的煤炭、钢铁，或是现代工业的电力、石油甚至自动化技术。事实上，对于数据的深度挖掘和应用正是工业4.0的核心。 记者 | 大文 在以往的文章中
作为开源大数据项目的发端，Hadoop 兴起至今已经超过十五年。在过去这十数年里，开源大数据领域飞速发展，我们见证了多元化技术的兴起和变迁。
导读：用户画像就是给用户打标签，那么有哪些标签类型？用户画像的开发包括哪些阶段？每个阶段有哪些输出？用户画像系统有哪些数据结构？……你将在本文分享的PPT中找到这些问题的答案，这份干货将带你全面了解用户画像。
换热站作为供热系统不可或缺的一部分，其能源消耗对城市环保至关重要。在双碳目标下，供热企业可通过搭建智慧供热系统，实现供热方式的低碳、高效、智能化，从而减少碳排放和能源浪费。通过应用物联网、大数据等高新技术，对热源、管网等供热系统进行智慧化改造，实现从热源、管网到居民户内的数据互联互通与共享，构建数字化、智能化的智慧供热全流程管理体系。
【说明】今天这一篇又是压箱底翻出来的，时间在3年前的关于通用航空气象服务系统设计，现在来看可能有点过时，但基于雷达的设计思想我觉得还是可以借鉴的。通用航空气象服务和民用航空气象服务是有些区别的，更关注短时临近的预报，因此拿出来跟大家分享，请大家共同探讨！
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
大数据是基于集群的分布式系统。所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信，让若干台计算机联合起来工作(服务)，可以是并行的，也可以是做备份。
大家都知道现在的大数据如火如荼，如果你还在由于是否进入大数据的行业，那么你就out了。现在大数据进入到了各行各业，各种大数据创业公司也是层出不穷，对于大数据的技术人才需求很是旺盛。不过学习大数据技术其实还是有一定门槛的，首先必须有良好的计算机和编程基础，然后还有数据库或者数据仓库相关的技术，不一定需要很深入，但是需要理解。既然号称大数据，那么“大”就是最大的特征，随着社会的发展和各行各业都开始注重数据带来的价值，大数据只会越来越大，但是同时又要求我们处理的时间越来越短。所以只有通过技术优
作为2014年国际机器学习大会（ICML2014）的合作伙伴，腾讯有幸邀请到大会主席，卡耐基梅隆大学刑波教授（Eric Xing）访问腾讯。访问期间，Eric做客”腾讯大讲堂“带来了题为“ Petuum: A New Platform for Cloud-based Machine Learning on BigData”的主题分享，并参观了腾讯，与相关研究人员展开了深入的讨论。 “大数据”、“机器学习”、“云计算”这三个词想必大家已经耳熟能详了。 但在业界普遍存在的问题是看似“高大上”的机器学
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
自“智能制造2025”、工业互联网等提出以来，我国制造业数字化水平不断提高，开辟了一条以新一代信息技术与制造业融合发展的路径，推动制造业数字化、网络化、智能化发展。
视频直播市场的火爆也催化了直播系统开发行业的发展，不少人想要搭建自己的直播平台，想要搭建直播平台就要从基础开始了解直播系统的组成。今天，就跟小编一起来学习一下搭建视频直播系统时可能会用到的协议。
数据猿导读 一份来自麦肯锡的调查报告显示，制造企业在利用大数据技术后，其生产成本能够降低10%—15%，大数据对于工业企业的重要性不言而喻。不同层面的制造企业在发展过程中，应该采取相应的大数据策略，才
在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。
企业数字化转型过程中每个阶段都会遇到诸多问题和挑战，在信息系统搭建上，早期烟囱式架构建设导致数据无法互联互通，形成数据孤岛，完成互联互通后又面临无法管理数据资产、发挥数据资产价值等问题。现阶段，随着业务复杂度的增加和信息技术的演进，数据和分析成核心业务功能，又将面临缺少高效、便捷以及多样化的数据获取渠道，导致上层数据分析应用无法顺利和高效的开展。
Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情，因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境，最终却不知道什么原因无法创建成功。但对新手来说，运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。
如今正是大数据流量剧增的网络应用时代，所以人们停留在网络上的时间在逐年增加，其中游戏市场发展势头迅猛，作为游戏衍生业务的游戏陪玩系统开发，被越来越多人重视。在游戏陪玩系统开发时，会牵扯到多种技术手段的选择，其中服务器的选择就是重中之重。
近年来，低代码行业逐渐成为了人们口中的“香馍馍”，尤其是在中、美地区，几乎每周都有一家低代码/无代码平台（No-Code）的公司融资。而根据Gartner的报告显示，低代码/无代码的市场，仅在去年（2021年）就增长了25％，分析软件市场也在一年内成长了20%。放眼国内市场，也是发展得如火如荼。
在大数据、云计算、人工智能等技术的推动下数字化转型正快速改变着金融行业，特别在当下金融与科技深度交互融合的新阶段，“金融+科技”正成为金融市场新的趋势。但是在众多传统的金融业务领域，特别是在“投融贷”相关的业务中，数字化普及程度并没有想象中那么高。很多业务还停留在传统的“表哥表姐”模式，需要投入大量的人力来维护Excel表单，进行业务的管理和核算。这种模式的低效、易错的问题时有发生，严重阻碍了企业运转效率的提升。
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。
*文章原创作者： ArthurKiller，转载请注明来自FreeBuf（FreeBuf.COM） 前言 IT的全称为information technology，即为信息科技。可以说在这个网络世界中，信息即为这个世界中的根本，而掌握了信息也就掌握了IT世界，这个理论同样适用于网络安全行业。 任何网络攻击，前期最重要的部分即是信息收集。个人如果要对一家大企业做全面的信息收集是很痛苦的，只有APT组织或者政府才有那个能力。 虽然我是一个菜鸟，但是我还是想尝试看看搭建一个个人情报收集系统是否可行。小菜一枚，不喜
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
设备操作系统比如Windows、Android或者鸿蒙，涉及的硬件类型有限并且边界清晰，通常非常固定，比如显卡、声卡、硬盘、陀螺仪。某大品牌首次新增特色硬件，往往会带动整个行业同类产品效仿，以及衍生出众多基于新硬件的全新应用。比如小米手机首发UWB一指连，相信随着产品的成功，UWB也可能像GPS一样，逐渐成为智能手机标配的硬件。
随着互联网技术的发展，每一个业务都与数据息息相关，如搜索，推荐。这些业务有一个共同的特点是连接用户和数据。随着数据量的不断增加，对大数据的处理的要求也就会越来越高，在这期间出现了很多大数据的处理平台和工具，如Hadoop，Storm等。在不同的应用场景中也有不一样的数据架构，那么什么是大数据架构，引用如下的定义：
移动互联时代大浪淘沙，「数据」亦主沉浮。各家公司在追逐产品不断完善的同时，也都在累积各自的用户数据反哺产品。而随着数据的不断累积庞大也容易带来一些难以用老旧方法解决的问题，这些问题驱使着企业的大数据体系迭代演进，也再次把「大数据技术」推向高潮。
高速公路是国家的基础设施，也是一个国家现代化水平的重要标志之一。伴随着高速公路的建设和发展，高速公路视频监控系统也随之应运而生。历经数年的监控体系建设，高速公路视频监控系统仍存在部分技术性问题亟待解决：（1）各路段在不同时期选择的监控技术体系和设备厂家不尽相同，导致各路段的监控系统不能完全兼容、互通；（2）高速公路远程视频监控系统全天候7×24小时连续不间断运行，需要确保系统的稳定性、安全性。
通过 Elasticsearch，用户可以将各种不同类型的数据整合到一个分布式的搜索和分析引擎中，使得数据查询更加高效、快速和准确。同时，Elasticsearch 还支持实时数据分析和可视化，让用户可以更方便地探索和分析数据，发现数据中隐藏的信息和趋势。
5月29日下午，石油科技传播大型直播“探秘石油、天然气之旅”在央视网上线，带领大众云游中国石油6个实验室，探秘科学家们如何通过基础研究找到油气、开发利用油气，让大众切身感受到石油科技的魅力，提高大众对科研工作的兴趣，推动全社会形成讲科学、爱科学、学科学、用科学的良好氛围。5月30日起，中国石油启动“云游实验室”展播活动，聚焦油气勘探开发全流程，通过线上展播视频的形式，邀请广大干部员工“云参观”国家级重点实验室和集团公司级重点实验室，了解高精尖的石油科学实验技术和先进科学仪器设备，共同揭开油气业务高质量发展背后的秘密。
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2022年6月11日，DataFun将举办第二届线上DataFunSummit2022：多维分析架构峰会。本次峰会共设置9大主题论坛，并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享，内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术，也包含金融、互联网、交通、物流、工业、画像、营销等多个应用场景的实践经验。非常期待这次峰会的到来，同时也希望各位能从中收获更多的知识，结识更多的朋友，让大数据的多维分析能力达到新的高度！ ▌
最近一直在参加安徽省大数据与人工智能应用竞赛，因此学习了很长一段时间的大数据，也积攒了一些大数据的开发经验；工欲善其事，必先利其器，所以想要给准备学习大数据的同学总结一下自己在大数据开发中所用到的工具。
Web IDE的开发从来是整个大数据平台开发中非常繁复和笨重的一环，从零搭建一个 Web IDE 通常意味着大量的殚精竭虑和苦思冥想，时间成本更是不可计数。两个UI组件库一起用更是bug的代名词，有没有什么办法能解决这个问题呢？
基于这样的优势，也让“低代码”在国内各个行业刮起了一场低代码风暴。还因此吸引了国内大厂纷纷加入，像腾讯、阿里、华为、网易、百度等科技巨头目前都已研发出了自己的低代码产品。并且还对该领域的其他产品进行了大量投资。就比如阿里，先是在2018年投资了一家低代码平台，而后又自己研发了低代码平台钉钉宜搭。
2014 年，马云在北京参加活动时表示，如今的阿里巴巴从本质上来讲已经成为一家数据公司，淘宝的目的不是为了卖货，而是获得所有零售业和制造业的数据。同样，百度、腾讯等互联网巨头都已将大数据升级为公司战略，大数据正在从理论走向实践，从专业领域走向全民应用的阶段。
十年前，浙江大学提出了一个让人激动的概念——智慧校园，在这幅蓝图中，校务管理透明高效、校园生活方便周到、网络科研创新发展。十年间，各种智慧校园产品如雨后春笋般涌入市场，然而，学校以高价购入的高端智能产品，最终却只沦为了高科技摆设，成为校园中的信息化“花瓶”。在这样的语境下，国家于2018年发布了标准《智慧校园总体框架》（Smart campus overall framework）。两年过去，很多事情都在向好的方面改善，但仍有许多问题没有得到本质上的解决。
在业务增涨过程中，每个企业不知不觉积累积累了一些数据。无论数据是多是少，企业都希望让“数据说话”，通过对数据的采集、存储、分析、计算最终提供对业务有价值信息。
记录一款好用的大屏工具，DataGear，官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等，SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎，可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集，也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析，距离tableau等专业工具还很远，个人感觉仅是数据的展示工具。
今天有幸访问到一名资深大数据工程师，为我们解答许多心中疑问！ TalkingData是中国最大的独立第三方移动数据服务平台 一、TalkingData公司目前所面临的技术挑战及项目实例 1.开发语
近段时间，关于低代码开发与传统开发的争议甚嚣尘上，不少人认为低代码只是资本炒作的一个概念，实质与传统IT开发并无分别；也有人认为低代码开发模式冲击传统开发模式，降低系统搭建门槛，提高程序员门槛，革新开发技术，重新定义开发领域的规则。
十年前，在信息化“十二五”规划中，提出建设一个令人激动的“智慧型校园”概念。这幅蓝图描绘的是无处不在的网络学习，融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发，大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习，让学员有实力入职一线互联网企业。
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。
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