对于大数据领域的应用，当然是最多用户数的互联网三大巨头掌握数据最多了。那么，现在问题来了:腾讯，阿里，百度，大数据能力哪家强？ 大数据有多可怕？你上网买东西搜索了一款避孕套，这过程中搜索行为就被记录了下来。商家通过分析这些行为数据后，给你推送了一款杜蕾斯超薄避孕套。最后你看着觉得不错买了，用完之后觉得体验还不错。大数据这个慨念是什么，数据搜集+数据分析+精准推送=精准营销？ 真实案例 一个发生在美国的真实的故事：几年前，一个美国家庭收到了一家商场投送的关于孕妇用品的促销劵，由于很明显促销劵是冲着这个家庭中的
2014年注定是全球手机行业的"洗牌大年"，洗牌的原因多种多样，运营商降低补贴、4G时代到来、血腥的硬件大战，日前，苹果突然破天荒地宣布与IBM合作，更是让全球手机企业如履薄冰--未来哪家手机企业不掌
7月22日电 综合美国《世界日报》报道，全球大数据(big data)时代来临，很多民众感受到大数据带来的便利和好处，由于巨量数据需要分析，分析员则成为很多企业和公司必备的职位，连一些看上去和数据毫不相关的企业，也用分析员进行数据分析并提出改善建议。由此而产生的数据分析以及统计等大学相关专业则成了“香饽饽”、“金饭碗”，很多赴美中国留学生争相申请，这类专业收入高，水涨船高，入学竞争越来越激烈。 两年前“海归”中国的王先生说，他回国后一次到商场买了两条烟，当他刷信用卡结账的瞬间，立刻收到银行打来的电话，问
2018年12月23日看到了一片文章，标题是《人工智能一定需要大数据吗？未必！》，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DkMNX6NHsuCeO_i-20lUMA。真的未必么，这中间是不是还有什么没有说清楚的东西呢？文中的观点基本上就是标题的说法。但是，未必与否，这里是需要辨证地看的。
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。 四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000 多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的
本系列搜集了一些大数据在金融领域应用的文章，编辑成册，让大家更有方向的学习。有好的文章欢迎推荐，愿与大家一起成长。 第一文介绍了P quant和Q quant。过去是Q quant的天下（不知道Q quant与P quant的，在微信公众号“数说工作室”中回复“dsj1”查看），而一场金融危机，Q quant搞出来的无人能看懂的定价模型已经把大家的钱一把火烧光了，事实上，次级债危机的源头就是David X. Li搞出来的定价模型（不错，David X. Li是个中国人），这个定价模型曾经像圣经一样被人膜拜，
我们现在正处于一个最美好的时代！互联网技术的发展给我们带来了前所未有的体验，足不出户我们就可以进行购物、聊天和网上转账。于此同时越来越多的智能设备出现在我们的身边，智能汽车、智能路由器、智能摄像头等等联网设备彻底改变了我们的生活方式。在享受互联网给我们带来的方便同时，越来越多的数据泄密和更加高级的黑客攻击所带来的危害也是最为严峻的。 越来越多的设备接入互联网，所产生的数据量是非常庞大的，在全世界每秒钟都会有海量的数据被存储在互联网上，而面对这些海量的数据，传统的安全防护手段几乎无效。近几
2010年，工业和信息化部与国家发改委联合发布《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，云计算元年开启。
也许这真是一个大数据的年代。你看，各大论坛上专家们在演讲大数据时，哪个不是一脸憧憬、慷慨陈词?但是呢?听众却总是一头雾水、不知所云，只道专家牛逼，越是自己听不懂的肯定越牛逼，扭头再把专家言论一通理
人工智能(AI)，大数据(big data)和云计算(cloud computing)三大技术被认为是当今互联网争夺的关键点。而三大技术中中争议最多的在于大数据技术，被夸大的效果和局限性的应用，很可能会让大数据成为ABC三大技术中最先掉队的一个。
大数据一词很早就在IT行业中兴起，但是随着产业进程的不断推进，大数据变成了只听雷声未见雨下的浮云，没有成功的案例可参考也让大数据一直饱受诟病，特别是管理软件行业，大数据就是数据大已经成为了行业内的笑柄，无论是数据驱动企业，还是决策驱动数据，都要从用户的角度出发，切实的为企业服务，否则大数据只会变成想象。 国内管理软件市场一直是金蝶和用友的天下，浪潮在特定行业的地位，使得浪潮与金用两家格格不入。但是，最近浪潮管理软件表示相当活跃，除了收购欧洲CRM厂商完善产业布局外，还推出了数据整合平台、数据采集与存储平台为
分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。 国内漫入用户分为返乡用户和省际游用户两大用户群，结合省内景点用户分析，可以对两大用户群加以区分。
海哥，中国科学院遗传与发育生物学研究所，生物信息学博士。在生信宝典出品过多部“傻瓜式”教程。
制造业由于体系庞大、业务链较长等特征，导致数字化转型涉及的方面也较多。诸多企业面对数字化转型无从下手，如何迈好关键的第一步，实现数据资产的快速变现？
导读 大数据无处不在，包括每个人敲击一下键盘，上传到网络的，都是大数据的一部分。可以这样说，我们生活中的任何细微举动，只要被传感设备感知，不论是成为文字描述，还是图片资料，都有可能成为大数据的一份子。 专业人士在讲解大数据时，往往会拿出德国队门将莱曼依靠一张神秘的小纸条屡次扑出阿根廷的点球作为大数据应用的案例，说明大数据的存在与不可思议，以激发人们对大数据的兴趣和关注。 其实，大数据概念早在2008年就被专业人士提出，随着互联网和移动通信技术的快速发展，大数据在更多行业被广泛提起和应用，大数据的价值已经逐
作者：Bernard Marr 翻译：大数据文摘翻译组 瑾儿小浣熊 Facebook, 这个在世界范围内拥有1200亿用户的流行的社交网络，由于其拥有的巨量数据，已经成为一个大数据天堂。 我们这些Facebook的用户们愉快的喂养着这个大数据的野兽，每天发送100亿的Facebook消息、点击45亿次“赞”、上传3.5亿新照片。整体而言，Facebook上有170亿地点标记，以及2500亿的照片，这个数量是惊人的！ 所有这些信息都意味着，Facebook知道我们长什么样子，我们的朋友有哪些，我们关于大
马云说：这是一个变化的时代。还有人没搞清楚PC，移动互联网来了；还没搞清楚移动互联网， 大数据来了。而变化的时代是年轻人的时代。
即将逝去的2013年，被认为是具有跨时代意义的“大数据元年”。在这一年，数据比以往任何时候都要宝贵，甚至成为可以与石油资源相媲美的新能源，大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。然而，大数据不是口号，需要更多的企业付诸实践，从单调的数据中挖掘出潜在价值。 年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专
新零售、精准营销……线下大数据在未来还将开拓出更多的应用方向。 从字面上来看，线上大数据就是线上产生的数据，反之，线下大数据就是线下产生的数据。提及线上大数据，我们最为熟悉的就是在浏览器等线上平台的输入或是浏览记录，可是线下大数据的具体表现又是什么呢？其中最为典型的就是我们的消费行为数据，譬如买了什么东西、进了哪家店等，这些都是在线下产生的数据。 线下大数据正成为一个新的“大蓝海” 从古至今，“数据”都是商家和企业在运营过程中的一个关键，进多少货？记多少帐？这些都是需要考虑的问题。之后，因为互联网和人工智能
允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 汉堡也能用大数据卖？ 没错，而且可以卖得更好。 汉堡王就正在展开这样的实践，在他们的菜单显示屏，可以基于用户的点餐行为、背景信息，给出个性化推荐。 而且还能结合时间、地点、气候等因素……用户下单更省心，卖家业绩还更好。 懂技术的朋友或许早已看穿，背后必然有Transformer模型加持，但可能意料之外的是，实现消费级商用的精准推荐，汉堡王这套系统不光是单纯套用。 Transformer Cross Transformer（TxT），这是汉堡王推荐
北京时间11月17日，猎豹移动公布了截止2015年9月30日的第三季度财报。 财报显示，Q3猎豹移动总收入为10.09亿元，同比增长110.7%；移动收入为7.03亿元，同比增长522.0%，环比增长25.6%，占总收入的比重达69.7%。值得一提的是，本季度猎豹移动海外收入为5.38亿元，同比增长891.6%；移动月活用户数新增7300万至5.67亿，各方面数据都可谓超出预期。 ---- 无需赘言，猎豹财报亮丽的背后，受益于其顺应趋势的战略性转型。梳理这家公司的脉络，从三年前抓住安卓全球爆发的红利，如赌徒
文 | 陈宇新 大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。 大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。 第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪（如对色彩、空间的感知等）都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面； 第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好； 第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。 这就是三个大数据运用递进的层次：首
今天要跟大家分享的文章来自曾小苏 Clara的《硅谷观察之大数据篇》，该作者是36氪驻硅谷首席代表，水瓶座B型血爱吃肉，传说中是个美女。在硅谷的一个月，她在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，她以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到那里更甚。所以，本文发自繁华程度仅次于五道口的宇宙中心硅谷（呵呵呵呵~），与国内小伙伴分享大数据在那片土地上的真实生长状况。在上篇她着重为大家介绍了硅谷“大数据公司”的类型，下篇讲了硅谷四大不同类型的公司如何玩转大数据。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：在中国，众多企业正在思考如何使用大数据分析来提升市场份额。但大数据分析是否有如预期有效？ 全英最大的超市连锁企业乐购(Tesco)市值暴跌，连巴菲特都承认自己“犯了一个大错误”，殊不知这家公司在大数据应用与用户洞察上方面仅仅稍逊于同行亚马逊。是公司的分析失误，还是零售行业本身不受大数据影响，低价才是王道？本文将通过乐购的案例，为盲目追求大数据应用的企业敲响警钟。 作者:Michael Schrage 乐购承认虚估利润数亿美元，公司市值被腰斩至十一年中最低，乐购董事
目前，市场上的企业查询类公司不在少数，但大部分企业都是简单展示所要查询的企业数据，只有少数公司可以查询企业、人物的关联信息，天眼查就是少数公司中的一家 来源：数据猿 记者：春夏 目前，市场上的企业查
源头数据即是直接从终端采集的数据。该数据可以是主观观察记录的数据，也可以是手动测量记录的数据，还可以是使用智能设备自动采集的数据。源头数据强调其质量，质量越高，未来构建的数据大厦越牢固。
进入2014年，大数据正从红遍媒体的概念炒作逐渐落地为生财的产业。如雨后春笋冒出的大数据服务商，在中国市场上展开了激烈角逐。从“中国大数据服务商综合服务水平TOP100排行榜”（以下简称榜单）中，已经可以隐约看出中国“大数据云图”的雏形。 一、中美“大数据云图”结构比较 相比美国同类榜单，高居首位的10Gen仅列第43，而大数据股明星Tableau仅列第45，而Marketo干脆没上榜。这让我们注意到榜单标的服务范围是中国，而非美国。 我去年到美国与《大数据云图》的作者芬雷布交流时，已经注意到
这就是蚂蚁金服近日开源首个将SQL应用于AI引擎项目SQLFlow后，业界给出的反应。
双11期间,各大线上购物商城纷纷亮出优惠绝招。与往年不同的是,竞争一路延伸到了消费金融领域,今年不只比低价,更比“赊账”。 天猫分期购VS京东白条 日前,记者采访了蚂蚁微贷工作人员元秋。据他介绍,针对双11当天,天猫分期购推出了“11期0手续费”的分期服务。也就是说,当天的账单可以用一年时间慢慢还,且没有任何手续费。分期服务支持的商品,将重点覆盖天猫电器城和家装等类目商品,包括海尔、TCL、美的、飞利浦、博朗等国内外几乎所有一线家电品牌,以及众多数码3c品牌。 天猫分期购业务,是今年7月份由蚂蚁
文 | 马海刚 来源：HRTechChina HR管理经过几十年的发展，理论基础仍是工业时代的科学管理经验。近年来面对汹涌而来的移动互联网大潮以及层出不穷各种新的管理挑战，HR管理的理论和方法并没有出现相得益彰的创新内容。唯一引起了广泛关注的HR管理遇上大数据的话题，目前公开的研究也多聚焦在概念阶段，能够真正应用到企业HR管理实践的案例却不多见。本文旨在结合腾讯在HR大数据领域的探索历程，来说说大数据将如何助力HR管理升级，迎接这个崭新的时代浪潮！ I时代，传统的HR将被颠覆，你造吗？ 2012年12月1
本文讲述大数据应用和精准营销，虽然大数据技术看似无所不能，但实际上很多大数据应用都脱离了场景，加上数据本身存在误差，以及认知偏差等问题，使得大数据营销的效果并不理想。作者认为，脱离场景的大数据营销只是皇帝的新衣，没有实质性的效果。
就连“大炮”任志强也加入到这场论战中：“90后不买房是没有买的能力，也没到买的时候，年轻人就该买不起房！”
不少人喜欢谈做设计要让数据说话，但对于什么才是数据驱动的设计，往往莫衷一是。甚至在同一个团队中，由于收集的数据质量不一，理解上有差异或缺乏共同语言，单就是关于如何定义数据这事，都很难达成共识。无论哪家
为了写这篇文章，笔者专门去网上寻找了关于中国大数据市场规模的相关报告，其中找到了2份，先和大家来解读一下这2份报告。 1、联合国2012年5月对外发布了《大数据促发展：挑战与机遇》白皮书 报告显示，2014年，全球大数据市场增长速度达53%，总体规模为285亿美元。到2017年，全球大数据市场收入将达500亿美元，这意味着从2011年起连续6年年复合增长率达38%。中国市场情报中心有关统计显示，2012年中国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%，到2018年，中国大数据市场规模将达到463.4
Spark 是 Apache 的顶级项目，一举一动都在整个社区的瞩目之下。凡是由 Apache 推动的项目，自然大概率是比较成功的。回想 Google 当年没将 Big Table, Map Reduce, GFS 及时的推广到 Apache 落地，反而被后来者 Hadoop 夺得了头魁，甚为惋惜。想知道Google 错过这段好时机，可以看我的这篇文章《继蚂蚁金服OceanBase之后，腾讯也祭出了大杀技》
数据猿导读 金石投资是国内首批券商直投机构之一。金石投资高级副总裁韩平在接受数据猿记者采访时表示，在大数据产业链上的几个环节是他所看好的，他认为这些领域还存在很大的投资机会... 图丨金石投资高级副总
<数据猿导读> HCR大数据产品部总监黄鸣在2016年中国信息通信大数据上发表了以“基于运营商“行业洞察”标签的传统企业掘金之路”为主题的演讲。黄鸣提到，在5年前运营商大数据处于1.0阶段，现在进入运
大约在五年多以前，小灰千方百计想要进入一家IT公司。之所以这么想去，并不是因为这家公司能给多高的薪资、多高的股权，而是因为这家公司引领着全球的IT技术趋势，他们的首席科学家更是IT行业的泰山北斗。
摘自：数据派(微信ID: datapi) 数据派是清华大数据产业联合会官方微信，经常组织线下讲座并发布干货内容 为了传播正确的大数据理念和前沿技术，清华大数据产业联合会开展了一系列线下讲座和论坛，本月“清华大数据产业联合会” 联合“中关村大数据产业联盟”、“清华校友互联网与新媒体协会”及“清华校友投资协会”共同推出“清华大数据月”线上讲坛。 清华大数据产业联合会、中关村大数据产业联盟、清华TMT校友俱乐部和The House四个微信群将同时进行时长90分钟的交流、探讨，惠及更大范围的听众。 所有线上讲座的
最近一段时间，有拿了Databricks或者Snowflake的offer，或者两者皆有的人，加我微信，然后问我问题的人数已经很多很多了。 我被重复的问同样的问题两位数次，也答的不厌其烦。所以我就写篇文章在这里。以后有拿了这两家公司的offer，然后想加我微信问问题的，先看这里。 第一个问题：Databricks/Snowflake的估值是不是偏高/偏低？ 这个问题我没办法回答。估值是一个很个人的问题。有人觉得高，有人觉得低。 客观说几句，Snowflake是上市公司，有好几个季度的财报，所以判断起来，信息
“大数据”、“组学”、“数据挖掘”是近几年来我们经常听到的词汇，科研工作中也经常用到二代测序，不管送哪家测序公司进行测序或数据分析，结题报告中都会看到一个标准的分析套路：功能富集分析。
尽管在Hadoop与NoSQL部署方面做足了准备，同样的问题仍然一次又一次反复出现。现在业界是时候尽快搞定这些麻烦事了。
未来，数据就像电力网络（Power Grid）一样，将构成信息文明时代的运作框架、基础设施，所有的企业都将迁移到另外一片由数据构建的新文明大陆上去，而CDO就是这次拆迁工程的总参谋长。 眼巴巴的看着当下驻扎的工业文明就要沦陷，而老板们还没有找到自己的拆迁办主任，能不着急吗？！所以，CDO是这个时代焦虑下的蛋！ 一、焦虑 今天要讨论的话题是CDO，就是首席数据官（Chief Data Officer）。在这个世界上，总是有些人给我们制造很多新的概念，让我们活的越来越迷茫，越来越不知所措。什么CEO、COO
如今，企业都面临着日益增长的数据量、各种类型数据的实时化和智能化处理的需求。此时，云原生大数据平台的高弹性扩展、多租户资源管理、海量存储、异构数据类型处理及低成本计算分析的能力，受到了大家的欢迎。但企业应该如何做好大数据平台的云原生改造和升级呢？
双十一晚会上，ET在全国观众面前玩了一把魔术，瞬间震惊了众多吃瓜群众，所受到的关注不亚于春晚的刘谦。在晚会结束之后，除了阿里云官方，也有不少大牛对此魔术进行了分析。其中的秘密，既然有这么多人急着届时，镁客君就不在此多加赘述了。 经过众人的分析，我们可以发现，ET表演的魔术其实并不太难，成功的关键在于魔术表演中所show出来的人工智能技术。据阿里云官方解密，在这场震惊全国的魔术中，ET所运用到的人工智能技术主要包括人脸识别、语音识别和智能语音交互。 此前，阿里巴巴也搞过类似于ET变魔术的这种pr手段，而那一次
作者: 曾小苏 Clara 摘自：36氪 【上篇：挖掘机和“改变世界的”大数据公司们】 硅谷的这一个月，我在 startups demo days 和各种大公司一日游中度日，以为会逃脱国内各种会上各种“大数据”和挖掘机的梗，但万万没想到这里更甚。Hi~ 本文发自仅次于五道口的宇宙中心硅谷，与你分享大数据在这片土地上的真实生长状况。 什么是“改变世界”的大数据公司 近两周硅谷两场规模比较大的 demo 大会上，就有十多家自称做大数据的 startups，有做消费者行为的，有做体育分析的，有做 NGO 融资的，
这几年互联网大潮，尤其是移动互联网的崛起和发展给我的冲击非常大，这期间看到了很多公司的起起落落，在周边也接触到了或多或少的创业公司，之前自己也有参与创业，一直对此都有所思考。或者换个说法，我其实一直作为一个旁观者看着这纷繁的世界。
尽管在Hadoop与NoSQL部署方面做足了准备，同样的问题仍然一次又一次反复出现。现在业界是时候尽快搞定这些麻烦事了。 有时候一艘巨轮的侧方出现了破洞，但业界却决定坐等船体下沉、并把希望寄托在销售救生艇身上。 也有些时候，这些问题似乎并没到要闹出人命的地步——类似我家里浴室的状况，只有往一边拧龙头才会出水。过一阵子我可能会找机会修理一下，但事实上这个问题已经存在了12年之久了。 而在面对大数据业务时，我可以列出九个长久以来一直令人头痛的问题，时至今日它们依然存在着并困扰着无数用户。 大数据痛点一号：GPU
在大数据市场，占了不到20%份额的线上数据成了兵家争夺之地，而线下数据这一大块蛋糕还在等待更多玩家的参与。 近几年来，“大数据”的概念被炒的越来越热，据相关数据显示，全球大数据市场规模在2016年达到了1802亿元，预计2017年将增至2211亿元。与此相对的，国内市场还有着极大的增长潜力，根据数据，2016年国内大数据市场的规模仅仅只有23.6亿元。 当前，因为云服务、人工智能以及虚拟现实等应用和技术的发展，“大数据”的重要性愈加凸显。比如人工智能技术和产品应用，在这之中，深度学习算法是AI产品能够实现“
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
云直播
对象存储
