计算模式的出现有力推动了大数据技术和应用的发展，使其成为目前大数据处理最为成功、最广为接受使用的主流大数据计算模式。今天千锋小编分享的就是计算机模式和系统的对应性。
大数据的V特性Volume、Variety、Velocity可以使我们更容易捕捉到用户的离网倾向，从而作出相应的维挽措施挽留用户。上海联通部署大数据驱动的离网预测模型，在预测前5万名高离网倾向预付费用户的准确率达到0.96。 电信运营商提供基础通信管道连接每一位用户。每天数以亿计的用户会在管道中留下通信行为数据，构成运营商大数据。如何挖掘大数据来智能支撑运营商各项业务并进行业务转型是一个需要深入思考的问题。本文主要介绍如何利用大数据与机器学习来支撑用户离网管理。 随着通信行业竞争日益激烈，每月都有大量的用户
摘要：大数据的V特性Volume、Variety、Velocity可以使我们更容易捕捉到用户的离网倾向，从而作出相应的维挽措施挽留用户。上海联通部署大数据驱动的离网预测模型，在预测前5万名高离网倾向预付费用户的准确率达到0.96。 电信运营商提供基础通信管道连接每一位用户。每天数以亿计的用户会在管道中留下通信行为数据，构成运营商大数据。如何挖掘大数据来智能支撑运营商各项业务并进行业务转型是一个需要深入思考的问题。本文主要介绍如何利用大数据与机器学习来支撑用户离网管理。 随着通信行业竞争日益激烈，每
作者|宣晓华 简介|宣晓华是华院数据技术（上海）有限公司创始人和董事长，也曾参与创办易保网络技术有限公司兼技术顾问；曾在美国加州惠普公司从事七年多的建模/仿真的算法研究和大型软件开发；宣晓华是美国加州
问题导读 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得
特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。 1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package 特征选择两种方法用于分析： （1）最少最优特征选择（minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合（理想状况最少）给出尽可能优的分类结果； （2）所有相关特征选择（all-relevant feature selection
什么是文本挖掘 文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具，它从数据挖掘发展而来，但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web)；文档内容是人类所使用的自然语言，缺乏计算机可理解的语义。 传统数据挖掘所处理的数据是结构化的，而文档(web)都是半结构或无结构的。所以，文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本，
本文介绍了反病毒引擎的发展、反病毒引擎面临的挑战、反病毒引擎技术的未来发展方向以及未来可能遇到的机遇。作者认为，随着互联网、大数据和人工智能的发展，反病毒引擎技术需要不断创新和进步，才能跟上网络安全面临的威胁。同时，反病毒引擎技术也需要融合互联网、大数据和人工智能等技术，实现更高效、更精准、更智能的病毒检测和处理。在AVAR 2017会议上，作者还分享了对于反病毒引擎技术的深入思考和总结，并对未来网络安全的发展趋势进行了展望。
大数据概念想必大家都不陌生，毕竟是近年来最热门的话题之一。在计算机以及互联网如此普及的今天，我们所有人每天都会在互联网上产生大量的数据，例如在淘宝浏览商品时会产生数据，使用社交app进行即时通讯时也会产生数据，每天股市的上涨下跌及交易量也是数据......如此可见，每天互联网上产生的数据是有多庞大，数据可谓是无处不在：
大数据概念的的兴起也就是最近不到10年的时间，我们在了解了数据的几个基本概念之后，我们再来看一下大数据出现的背景。数据量大。什么是数据？狭义上讲数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果；从广义上讲，数据的含义更加广阔，也可以是文字、图像、声音等。当前我们所说的数据一般是指广义上的数据。
大数据特征 即通常所讲的大数据4V特征： Variety：数据类型分为结构化数据、半结构化数据（例如电子邮件、办公处理文档）、非结构化数据（文本、音频、视频等等） Velocity：大数据具有时效性，
有奖转发活动 回复“抽奖”参与《2015年数据分析/数据挖掘工具大调查》有奖活动。 【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
如果买卖或者租过房，你一定会对市场上五花八门的房产交易App有了解。市面上还有另一类和房产买卖有关的App，它们本身也许不是交易平台，却可以提供基于大数据的购房辅助指导，房产领域里什么数据最有价值？如何才能科学地预测房价？9月21日，房产服务App“兔博士”首席战略科研项目负责人谢明，在数据侠实验室的线上活动中分享了兔博士的实践干货，本文是其演讲实录。
根据不完全统计，2016年10月大数据行业共计发生42起投融资事件，相比上个月环比增长24%，其中已披露具体金额的有39起，涉及金额33.83亿人民币。 图表 1：2015年7月-2016年10月 大数据领域投融资情况 数据猿制图 从公布融资轮次来看，本月获融资的企业有22家为A轮，6家为B轮，6家为天使轮，4家为新三板，2家为C轮，1家为D轮，1家为定增融资。 图表 2：2016年10月大数据企业募资轮次分布 数据猿制图 从投融资领域的分布看，2016年10月，大数据行业应用方面，发生了32起
近来由于数据记录和属性规模的急剧增长，大数据处理平台和并行数据分析算法也随之出现。于此同时，这也推动了数据降维处理的应用。实际上，数据量有时过犹不及。有时在数据分析应用中大量的数据反而会产生更坏的性能。 最新的一个例子是采用 2009 KDD Challenge 大数据集来预测客户流失量。 该数据集维度达到 15000 维。 大多数数据挖掘算法都直接对数据逐列处理，在数据数目一大时，导致算法越来越慢。该项目的最重要的就是在减少数据列数的同时保证丢失的数据信息尽可能少。 以该项目为例，我们开始来探讨在当前数
最近青润去了一趟阿坝州红原县，是为了我们的牦牛穿戴设备过去进行运动数据采样的，结果遇到了一家深圳做车联网公司的cto，这位年轻的cto宣称自己公司有几十位来自bat的大数据专家程序员，年薪都是百万以上的，轻松搞定模式识别算法，并直言模式识别和大数据没有区别。
数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。
作者：沈艳 介绍：北京大学国家发展研究院教授 来源：北京大学国家发展研究院 本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变
随着大数据产业的迅猛发展，“大数据”三个字对我们来说早已经不再陌生，生活中我们也能经常在身边听到关于“大数据”的讨论，大数据已经代替互联网成为新时代的最热门的话题。虽然大数据已经无处不在，但很多人对于大数据的概念仍然很模糊，没有办法用一个准确的描述来形容大数据，今天，我们就将全网最受关注的大数据概念解读跟大家分享。
美国著名科技历史学家梅尔文?克兰兹伯格（Melvin Kranzberg），曾提出过大名鼎鼎的科技六定律，其中第三条定律是这样的[1]：“技术是总是配“套”而来的，但这个“套”有大有小（Techno
📷 源自|CSDN 作者|张玉宏 美国著名科技历史学家梅尔文•克兰兹伯格（Melvin Kranzberg），曾提出过大名鼎鼎的科技六定律，其中第三条定律是这样的[1]：“技术是总是配“套”而来的，但这个“套”有大有小（Technology comes in packages, big and small）”。 这个定律用在当下，是非常应景的。因为，我们正步入一个“大数据（big data）”时代，但对于以往的“小数据（small data）”，我们能做到“事了拂衣去，深藏身与名”吗？答案显然
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
本文讨论了用户画像的重要性，认为只有依靠大数据，用户画像才更有说服力。同时指出，大数据本身不是为了总结，而是为了指导实践。在具体的应用场景中，通过用户画像对用户进行个性化处理，可以大大提高工作效率。
来源：知乎本文约5400字，建议阅读10分钟本文简要概述在当前大数据和机器学习技术如何在信贷风控场景下的常见应用。 似乎一夜之间，所有的互联网公司在对外的宣传稿中都会提及自己使用机器学习和大数据技术，一时间成为了近几年来最炙手可热的名词，不谈机器学习、大数据似乎都不好意思说自己是做高新技术的了。 百度搜索指数：机器学习 百度搜索指数：大数据 上图来自最近7年来这两个词的百度搜索指数，可以看到从2013年开始一直在稳步攀升，在2017年的时候迎来了爆发式的增长，这些都与我们的感知类同。 机器学习与人
视频分级介绍 视频分析是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。它借助计算机和视频采集设备，在无人监督的情况下，自动完成人类视觉的部分功能。对人类视觉皮层机理的研究无疑对视频分析有着重要的借鉴和指导意义。在这方面，根据人类大脑研究发展出来的深度学习具备了独特的优势。 ---- 视觉处理的层级结构 神经科学领域的研究表明，具有认知能力的大脑皮层不是直接对传感器信号进行处理，而是通过复杂的分布式层级结构对信息进行传播，完成了对信号的表达之后再进行处理。层级模型是视觉研究中最经典的基于神经科学研究建立的视觉计算模型
信息技术、计算机技术和互联网技术的高速发展促进了人类社会各类数据的爆炸性增长如何对这些结构复杂的大数据[注]进行有效管理己经成为当前社会的热点问题之一。自2011年EMC公司首次在年度大会中提出大数据的概念，己有多家公司和机构对大数据问题进行了研究。由于信息技术己经渗透到人类社会的多个领域，大数据问题会给整个社会带来深刻的影响可以预见，大数据问题必然会给信息技术产业带来一场深刻的技术变革。基于大数据的信息系统的技术创新是未来发展信息技术的关键，也是有关国家发展战略的重要课题。面对着大数据问题带来的机遇和挑战
译著《大数据时代》( 英国 ViktorMayer-Schǒnberger，Kenneth Cukier 著) 和《驾驭大数据》( 美国 Bill Franks 著) ，以及我国学者涂子沛、郭晓科的《大数据》等几本书引起了广泛的关注，其他各种媒体关于大数据的讨论也层出不穷，大数据已成为流行语。有人认为，大数据是一场新的革命，将横扫一切领域，重构世界。不少国家已将大数据作为国家发展战略，而商业领域更是将其视为下一个投资的宝库。毫无疑问，大数据时代已经来临，它正在悄悄地改变着人们的行为与思维，难以阻挡，无法抗
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我提到了大数据的测试还有一类，即对大数据应用产品的测试。大数据应用产品常见的有BI报表、用户画像系统、数据挖掘平台等，今天就聊聊关于用户画像的那些事，希望对大家有所帮助。
电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台。 大数据逐渐对用户体验和生产效率带来颠覆性影响。电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台，通过对7维用户数据建模，可以实现3个数据业务方向的升级：用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日的推荐系统分论坛，百度基础架构部高级架构师沈国龙、FreeWheel技术副总裁李旸、新浪微博算法技术总监姜贵彬、京东数字营销大数据高级总监万昊和猎
重复、缺少创新的所谓的互联网公司被淘汰，互联网正在逐步回归本质。资本驱动下的互联网热潮褪去的主要表现就是基于互联网的再认识和再发现。 我们会发现在互联网回归本质的过程中总是会有一些好的东西被保留下来，并被新生的或幸存的企业所使用，而这些被保留下来的东西正是那个互联网时代给我们留下的最有用的东西。大数据便是互联网时代保留下来的最重要的“遗产”。 正如互联网时代产生的其他事物一样，大数据在互联网时代便已经开始与我们的相关行业产生联系。而在那个时代大数据承担的角色很大程度上是一种工具性应用，并未独立成为一种“自
2016 年 12 月 25 日，由 CCF 中国计算机学会主办、DataFountain 大数据平台等单位承办的“2016 CCF 大数据与计算智能大赛”（BDCI）正式落幕。 “CCF大数据与计算
本文从谷歌流感趋势2009年前后表现差异谈起，讨论了大数据分析容易面临的大数据自大、算法演化、看不见的动机导致数据生成机制变化等陷阱，以及对我国大数据产业发展的借鉴。本文认为，为健康发展大数据产业，我国需要防范大数据自大风险、推动大数据产业和小数据产业齐头并进，并强化提高大数据透明度、审慎评估大数据质量等方面的努力。
在大数据特别热门的今天，出现了各种培训课程。但我发现这些课程的重点都放在算法的学习上。如何理解logistic回归或深度学习的确很酷，但一旦你开始处理数据，你会发现还有其他的东西更为重要。 我在大学里教了很多年的深度学习，这些课程和讲座总是特别注重特定的算法，你学习支持向量机器、高斯混合模型的聚类、k-均值等等，但是只有在你写硕士论文的时候你需要用到这些方法。 那么什么才是正确的呢？关键就是你要保证你做的模型对于未来的数据也能有好的表现。所以我在这里教你三个书本不能教给你的知识。 一、对模型的有正确的认
近日，在2016百分点数据与价值国际论坛上，EIU（全称The Economist Intelligence Unit，经济学人智库）亚洲咨询总监Alexander van Kemenade对于当前商业环境下大数据如何驱动商业运营和管理决策进行了分享。在当前环境下，是什么让大数据落地踟蹰不前？企业应用大数据亟待解决哪些问题？Alexander van Kemenade都做了怎样的阐述？请阅读如下全文。 大数据驱动商业模式革新 技术与人才储备成为挑战 自从大数据理念诞生以来，其在挖掘消费者需求
美国著名科技历史学家梅尔文•克兰兹伯格（Melvin Kranzberg），曾提出过大名鼎鼎的科技六定律，其中第三条定律是这样的[1]：“技术是总是配“套”而来的，但这个“套”有大有小（Technology comes in packages, big and small）”。 这个定律用在当下，是非常应景的。因为，我们正步入一个“大数据（big data）”时代，但对于以往的“小数据（small data）”，我们能做到“事了拂衣去，深藏身与名”吗？答案显然不是。目前，大数据的前途似乎“星光灿烂”，但小数
大数据是人工智能的基础。从大数据到数据分析再到 AI 应用的转变，这也是一个很自然的发展过程。但是只有在数据、算法、企业的场景应用三者紧密配合的前提下，才可以有效地提升整个 AI 业务的流程。因此，爱奇艺在原来的数据积累基础上，进一步的完善了技术平台，形成了大数据 +AI 的统一架构，同时兼顾了数据、算法训练、人力物力算力等多方面的因素。那么爱奇艺在探索和实践过程中，有哪些沉淀出的经验可以分享给大家？InfoQ 采访了爱奇艺大数据计算团队负责人刘骋昺，得到了一个初步的了解。
本文介绍了大数据在交通旅游领域的应用，包括旅游交通大数据平台建设、交通旅游大数据应用、交通大数据应用平台构建等方面。同时，还分享了同程旅游大数据在旅游交通领域的应用实践以及南京智慧旅游大数据分析应用实践。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 12日上午的推荐系统分论坛，百度基础架构部高级架构师沈国龙、FreeWheel技术副总裁李旸、新浪微博算法技术总监姜贵彬、京东数字营销大数据高级总监万昊
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 前段时间有报道称，有学者质疑“大数据”理论，也有硅谷公司负责人质疑大数据应用的效果。结合2011年Gartner关于BI（Business Intelligence）应用70%-80%都失败的一个调查结论（这里的fail是夸张的说法，更确切地讲应该是没有达到预期效果），本文就来谈谈为什么会出现这样的问题，大数据应用落地的瓶颈是什么？为什么大数据应用容易失败？为什么大数据应用需要敏捷？敏捷
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 随着信息通讯技术的不断发展，各行各业都产生了海量的数据，与此同时，一门新的学科应运而生—— 数据挖掘。数据挖掘是从大量数据（包括文本数据）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的信 息、知识和关联关系，并基于这些信息和相应规则建立可用于决策支持与优化分析的模型，提供可支持预测 性决策的方法和工具。此外，数据挖掘还可帮助企业和科研团体发现业务与学科中的新趋势，揭示已知的 事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为其
随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术日益出现，不断的使传统行业产业链进入到互联网的世界，从而开始这让互联网技术的使用范围辐射得更加的广泛，而正是因为有了这些技术的出现，使大数据成为了它们的基石，万物互联，数据挖掘，机器学习都是大数据的应用场景！
源自|CSDN 作者|张玉宏 美国著名科技历史学家梅尔文•克兰兹伯格（Melvin Kranzberg），曾提出过大名鼎鼎的科技六定律，其中第三条定律是这样的[1]：“技术是总是配“套”而来的，但这个“套”有大有小（Technology comes in packages, big and small）”。 这个定律用在当下，是非常应景的。因为，我们正步入一个“大数据（big data）”时代，但对于以往的“小数据（small data）”，我们能做到“事了拂衣去，深藏身与名”吗？答案显然不是。目前，大数据
电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 电信运营商拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构化数据，也会涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，电信运营商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固
互联网进入下半场的趋势已经不可避免，太多地讨论移动互联网结束抑或是总结互联网上半场的得失并不是进入互联网下半场的“最佳姿势”，无论从哪种意义上来讲，上半场的互联网总是给我们的生活带来了些许改变。基于线下为主的生活方式更多地转移到了线上，基于互联网的商业模式成为标配，基于大数据的运营成为常态……这些都是上半场互联网的典型特征。 影视众筹亦不例外。作为上半场互联网的典型事例，影视众筹改变了传统影视行业的资本运作逻辑，改变了影视行业的参与人群，真正让影视投资下沉至用户端，并创造了人人参与的市场景象。随着互联网进
Informa Telecoms & Media 2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商在开展大数据业务。该调研公司表示，大数据业务的成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来5年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。OVUM报告显示，大数据应用的主要需求包括商机挖掘、竞争情报、客户维系、收入提升、减少开支、改善运营管理等，其中有50%以上和市场前端工作的开展息息相关。笔者从运营商职能划分的角度来分析大数据对运营商市场工作的影响。 第一，影响产品研发的模式。电信产品
随着中国市场经济的发展和对外开放的深化，中国期货市场规模迅速扩大。从本质上看，期货等金融衍生品市场满足了实体经济和金融改革对资本市场日益多样化的需求，集中反映了资本市场由基本的投资和融资功能，向资产定价、资产管理和风险管理功能的方向逐步拓展。然而，由于目前我国行政管制放松、部分企业经营困难以及市场逐步回暖等原因，非法期货交易行为在近几年来也逐渐增多。非法期货活动涉及面广、欺骗性强、危害性大、蔓延速度快，是经济社会生活中的毒瘤。 大数据时代，很多问题都可以通过全面、实时、动态的数据反映出来。对网络数据的监测，
数据量大（Volume）。第一个特征是数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
