最近很火的死亡公司公墓 有些公司虽然已经死了，但是依然活在我们心中，比如上香第一的（斜眼笑） 今天带大家用selenium获取死亡公司数据 代码如下 drive = webdriver.Chrome...判断下一页是否可用 links = drive.find_element_by_tag_name("tbody").find_elements_by_tag_name("tr")#获取当前页面公司数量...range(1,num+1): gsjc=drive.find_element_by_xpath('//tbody/tr[%s]/td[3]/div/h5/a'%i).text#获取公司简称...tr[%s]/td[5]'%i).text#获取所属行业 dd=drive.find_element_by_xpath('//tbody/tr[%s]/td[6]'%i).text#获取公司地点...#生成随机数 time.sleep(tm)#随机休眠 count+=1#页数+1 pd_result=pd.DataFrame(result) pd_result.columns=['公司简称
不时有新的金融数据创业公司昙花一现，有的高调，有的低调，都试图挑战彭博终端的某些功能。不过这些公司最终都很快就消失了，有的关门大吉，有的转行，还有的被人收购。 究竟是为什么？...那些做金融数据的创业公司的出路究竟在哪？ 首先，彭博并不是那种人浮于事的守成型公司。我可能是在彭博创投喝Kool-Aid饮料喝得太多了，但是彭博留给我的印象非常深刻。...并不是说完全不可能实现，我只是觉得如果创业公司把自己定位得离彭博远一点，或许有机会摘到一些更容易摘到的果子。 金融数据的商机在哪里？...从数据中提取信号无疑是金融数据界的终极游戏，有一些有意思的创业公司也在这方面投入了大量精力，比如为华尔街提供社交数据分析的Dataminr，和号称要“为金融界带来一场智能助手革命”的Kensho。...但总体上我认为将有越来越多的创业公司进入金融数据领域寻找机会，而且某些公司的确有取胜的可能。我很愿意看到金融数据界的进化会沿着什么路线发展。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 今日3篇文章 1.涂子沛乌镇演讲：新经济新土壤 2.初创公司：如何靠数据挣钱 3....目前已经有很多初创公司认识到了这一点，接下来本文将介绍三家利用大数据挣钱的初创公司： Orbital Insight：分析卫星图像 Orbital Insight是一家通过分析卫星图像来获取和售卖数据的初创公司...比如前面提到的停车场数据分析，Orbital公司需要先从卫星公司购买一百万张卫星图像，然后建设计算机系统来从分析这些数据，从中得到可能的交易指标。...Dataminr：挖掘社交网络数据 Dataminr的三位创始人此前是耶鲁大学的室友，该公司依靠推特上每天的消息来获取数据来源。...该公司的的数据大多是免费的，其用户包括一些金融公司。Premise目前在18个国家的68个城市有人来贡献数据。 摘自：快鲤鱼
XX公司大数据笔试题（A) 大数据基础（HDFS/Hbase/Hive/Spark〉 1.1. 对出Hadoop集群典型的配置文件名称，并说明各配置文件的用途。...1.9 什么是数据倾斜？如何解决？
“我们是一家数据驱动公司，”她说道，“所有工作都需要数据评估。”...“我们的目标是为公司库存创造一个大脑，这不仅要对我们目前的库存状态有所了解，还有能满足我们未来的需求。”她说道。 下面就是Rent The Runway如何使用数据帮助他们做决策的五个方法。...当客户访问Rent the Runway网站的时候，公司的推荐引擎就会开发发挥作用，它可以分析用户的浏览历史，以及过去租衣的历史数据、年龄阶段和其他因素，给用户推荐一些精选服饰。...他们会密切关注各季时装周上的动向，而且，用Fournier的话说，公司这些时尚买手们几乎“整天都在看《时尚》杂志”。但是，这些人也会关注客户数据，决定上架哪些新款服饰供用户预订。...“通过分析用户的浏览数据，我们掌握了很多信息，”她说道，“正是因为可以看到大量信息，才得以让我们在业务中保持优势。” 摘自：快鲤鱼
05 2022-12 初来乍到公司如何快速摸清数据 来到一家新公司，快速熟悉并上手工作是打工人的必备技能。...尤其是数据分析师，哪怕是同行业公司，也会面对 LEARN MORE 图片来自网络，如侵删 了解数据得从业务上手 由于兼职代课的原因，有不少同学问我如何快速熟悉公司的数据，打开数据库一看，密密麻麻那么多数据...首先我得心疼这些同学一秒钟，因为他们没有遇到一个合格的领导，但也只能心疼一秒钟，因为有得是办法快速掌握一家公司的数据情况。...在了解到这样的关键特点之后，就能更加容易的记住数据的位置了。 我掌握了一个技能，那就是“记住”了公司几乎所有的数据的存储位置。...虽然公司有十几个数据库，但是但凡问到我某一个数据在哪里，我九成情况下都能答对。其实这并不是靠死记硬背，也不是靠熟能生巧。
CSDN：怎么就进入了数据分析这个行业？ 崔：因为自己接触分布式系统和数据挖掘比较多，在上一家创业公司里也看清楚了趋势，移动互联网肯定是个方向；大数据肯定是个方向，但单纯做工具的意义不大。...真正做大数据的公司都不谈大数据，比如Google、亚马逊，它们对大数据采集分析处理的能力远远超过同类公司。 第二点，在存储领域，摩尔定律已经失效了，存储成本的上升高于摩尔定律。...因为和很多应用商店合作，所以我们会交换到很多这种数据，这些数据很有价值，很多投行也会来问我们，那些上市公司应用情况到底是什么样的？在Android的排名到底是不是真的？...我那时候天天给研发总监说，不要加班，周六周日千万不要来公司，创业很长，不能把团队拖垮了，悠着点走。几个创始人也是这样的想法，比较强调效率。有的创业公司一开始就把人拖垮了。...创业公司都应按“线”去看而不是按“点”来看 CSDN：成功不可复制，但失败可以避免，你觉得创业公司怎么避免走弯路？ 崔：其实我现阶段算不上成功，也比较讨厌成功学。
Part. 1 介绍 最近疫情参加了线上面试，面试官给了一个csv数据集。...思路：顺延第一题，找出一天内修改多次的数据，因为只有这些数据需要删除。...猜测可能根据店铺下单量在晚上的时候降低的数据，卖家认为在这个时间段去修改宝贝不会造成用户看到的宝贝详细和实际内容不符合导致用户误解。...Part. 3 Python方法 导入数据，日期格式化： ? 第一题： ? 直接用groupby，计算count，在筛选>1即可 第二题： ?...用rank方法可以实现SQL的 窗口函数，对day和itemid分组，在进行insert_time排序，然后row_number<2 也就是等于1的保留，因为这条数据是当天最新数据。 第三题： ?
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。...于是，我们考虑建设一个适于分析的数据存储系统，该系统的工作应该包含两部分：第一，根据需求抽象出数据模型；第二，按照数据模型的定义，从各个数据源抽取数据，进行清洗、处理后存储下来。...可以看到，数据仓库本身既不生产数据也不消费数据，只是作为一个中间平台集中存储数据，整个系统实现的重点在于数据建模与ETL过程，这也是日常维护中的重点。...数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型，是数据仓库建设的一个重要环节。所谓数据模型，就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系，而数据建模，便是为了表达实际的业务特性与关系所进行的抽象。...Airflow是Airbnb公司开源的一款工作流管理系统，基于Python编写，兼容crontab的schedule设置方法，可以很简单的描述任务之间的逻辑与依赖，并且提供了可视化的WebUI用于任务管理与查看
由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。...2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。...威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
在发生公司重要信息丢失之后，仅6%的公司能够在缺乏灾难恢复计划的情况下幸存。尽管没有人能够预测灾难袭来的时间和类型，我们能够并且应该做好相应的预防措施。...根据资讯安全机构Ponemon Institute对数据丢失造成的业务中断成本调查的结果表明，大型公司因为数据问题引起的业务中断，平均每分钟将造成7900美元的收入损失。...当然，更大规模的公司，或者更依赖于数据活动的公司，损失将会更巨大。因此，如果没有一套成熟的数据恢复方案，很有可能危及到企业的生存。 那么，数据恢复计划需要包括哪些措施呢？...因此，每当数据灾难发生时，请迅速采取行动，并开诚布公地与客户沟通。 ◆ ◆ ◆ 数据爆炸 ?...93%的数据中心瘫痪达10天的公司，在1年内破产； 43%的公司经历一次故障后，再也无法营业； 只有6%的公司没有数据恢复计划，能长期生存。 ◆ ◆ ◆ 实施数据恢复计划 （理解和管控风险） ?
我们在微博中每天播报大数据风控、精准医疗、精准农业、关联营销、推荐系统等等......可以发现，大数据将各行各业的生产和营销能力提高了不止一个倍数。...从今天开始，我们将不定期给大家介绍一些优秀大数据公司。不花大篇幅说理论、算法、模型，重点呈现一些现实性的东西，如涉及的资本、技术，公司的运营，以及如何将资本、技术和产业进行结合，创始人的故事等等。...昨天，我们介绍了美国如何实现农业大数据的建设，点击查看 【大数据×产业】看美国如何实现农业大数据的建设。 我们就以农业大数据为起点，来介绍一些优秀的农业科技公司。...---- 德强农场与农业大数据 【简要介绍】 德强农场是一家利用大数据技术指导农作物生产的农业科技公司，2014年7月，李克强总理亲自到访并深入考察。...2013年5月8日，公司创始人冯树强在山东省德州市陵县注册成立了德强农场，主要从事粮食作物种植。2014年1月，冯树强召开设立大会，联合142户农民发起了德强农场作物种植专业合作社。
数据猿导读 韩国将针对数据交易专门立法，确保所有数据公平交易；大数据营销公司“互动派”拟400万元成立参股数据公司；数据管理专家erwin宣布收购业务流程建模供应商Casewise……以下为您奉上更多本周大数据热点事件...大数据营销公司“互动派”拟400万元成立参股数据公司 近日，大数据营销公司“互动派”宣布，将与任子行网络技术公司以及黄晋共同出资，成立子行互动数据系统有限公司。...百度与宁波市政府合作，共建百度大数据产业基地 近日，宁波市政府与百度公司宣布达成战略合作，根据签订的协议显示，双方将共同打造百度云智·宁波大数据产业基地，该基地将依托于宁波深厚的工业背景以及百度公司在云计算...专注于视频大数据艾策通讯成功登陆新三板 日前，专注于大视频领域的通讯信息企业艾策通讯发布公告称，公司已经成功登陆新三板挂牌上市，据了解，该公司成立于2007年，主要专注于视频技术,致力为客户提供基于视频大数据的端到端质量保障...大数据应用服务商通得科技正式挂牌新三板 日前，大数据应用服务商“通得科技”发布公告称，公司已经成功登陆新三板挂牌上市。
谈到数据分析，有些行业一直遥遥领先。博彩业就是其中之一。不过，大数据技术也正在使博彩业的“预测”能力大众化，这对于博彩公司而言是一个坏消息。利用大数据帮助投注者“击败庄家”的分析公司正不断涌现。...现今，对于每支球队的每位球员，均会产生大量可用于预测比赛结果的数据。博彩公司将预测模型技术应用于这些不断增加的数据集，产生越来越多的博彩机会。...这引出了以下问题：那些痴迷数据的体育迷何时才能利用自己的算法在与博彩公司的对弈中取胜？大数据能否毁掉博彩行业？大数据技术大多是免费的。...我们可以装载各种不同的统计数据和已知结果，从而实现类似神经网络这类尖端技术。该软件会根据所有可用数据建立“最佳匹配”模型，结果10次中有9次会击败“专家”，而且击败博彩公司也将会司空见惯。...观察你的模型给出哪些与博彩公司赔率不同的结果，这可能是一种不错的起步方法——在他们设定的规则下，你又向最终击败他们迈近了一步。 当博彩公司的赔率被数据研究人员战胜时，他们还能给我开多大的赔率呢？
本文由CDA作者库成员王安原创，并授权发布，原文来自公众号数据化决策。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 创业公司数据培训课程会面向哪些人，有哪些不同的内容，怎么讲才有效果？...以往的文章曾经提到创业公司数据落地的三板斧：数据理念的推广、数据价值的展示、文化制度的要求。...数据理念推广这部分有一个重要内容，就是数据相关培训，为此曾在公司内部讲过一年的数据课，每周一次，面向公司各个层面的同事，内容包括数据分析，机器学习，量化决策等不同主题。...过去两周访问了加州的几个学校，遇到了一些老师和朋友，聊到数据教育的问题，收获不少新鲜想法，很受启发，也借机会梳理了一下在创业公司的数据课中面对不同人都讲了什么？...王安 前钱方银通科技有限公司首席分析师 目前于美国访学中 北京大学光华管理学院MBA 此前曾带领团队为多家大中型银行，保险公司提供风险管理，数据分析咨询服务 关注领域包括：数据化决策，风险管理，互联网金融
数据气象公司（StatWeather）总裁，数据挖掘专家瑞尔·帕尔萨德（Ria Persad）对路透社说，气象学家主要研究正在发生的事实，用现在的数据预测未来，而她则通过研究近120年来的气候数据来归纳出气候模型...传统气象学家中的一些人也开始注意历史和实时数据相结合的价值，但他们对过于依赖历史数据仍然持怀疑态度。...哈尔帕特曾经预报去年冬季会比正常年份稍暖，但实际上它却非常寒冷，而数据气象公司成功预报了2013年末的严寒。只有20%的商业预报预言了寒冬。这让许多气象学家，甚至连帕尔萨德自己都觉得惊讶。...另一家主要面对保险公司和大型零售商的气候预测公司，全球气象波动（Global Weather Oscillations）使用历史数据预报飓风，去年他们成功预测了飓风季的减弱。...售卖特殊气体蒸馏装置的公司液化空气集团找了包括数据气象公司在内的六家气象预测公司为其服务。
这就是数据的科学。 数据科学的定义 与其它科学家一样，数据科学家先提出如果，然后做实验，并依据结果断定如果是否成立。 但在大数据领域，过程并没有这么简单。 首先。...要在一大堆数据集中积累足够支持如果的数据。 第二，数据科学很多其它的是分析而不是实验，这意味着数据在第一步已经整理完成。控制实验是不可能的。 相反，数据科学家必须通过细致的建模。...第三，数据科学家证明一个假说并从数据中发现实用的模式后，真正的工作才開始。 挑战在于把这样的模式变成一种数据产品。能够用于分析新数据或运行正在进行的预測分析。...他们通过各自领域内的（如生命科学，行为学，气象学）应用软件技巧、讲故事、好奇心、机制、持久性和心理素养等，为他们所服务的公司创造价值。...造成数据专家供应失衡的更复杂的原因在于无法对通过专业验证对数据专家的能力进行评估。少数大学开设了高级分析和数据科学专业，它要求数据人员花费大量的时间和资源以获得完整的学术背景。
视频数据标注平台（标注外包公司） 数据标注公司的工作比较多样，但视频标注对工具要求稍高一些，能在线上做的平台不是特别多，主要还是语音、图片标注。...目前这个行业良莠不齐，有的平台技术实力强，有品牌背景，比如京东众智、百度众包，数据保密做得好。有的平台是专门做代理的，你的数据需求交给他，他转手就分包给下一层。...下面介绍几个平台，也综合了其他博主的一些意见，如下： 京东众智 标注质量比较高，项目交付准时，数据隔离方案可以不出自己的服务器完成标注，比较重视客户的数据安全。也提供私有化部署服务。...figure-eight 国外知名的数据标注平台，国外好多大公司都与它有合作。需求方可以自行配置标注工具和相应的label，直接在平台上发任务，没有客户经理沟通…这可能对国内客户不太友好。...需要制作新的数据集，对视频帧进行标注，所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改，实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点，顺序是顺时针。
数据接入准则： 意义：规范的数据接入能大大减少后续的维护及使用代价 规定： 意义明确：（有实时更新的wiki说明）（数据中台-元数据负责） 日志级别：明确说明在整个公司业务流程中的位置 记录级别：每条日志的打印时机和对应业务操作对应关系...流程规范性负责） 最佳实践要求： 扩展性 易读性 后续解析代价 压缩 范例：可以考虑无格式，tag分割，json，protobuf （越来越严格，接入代价大，但是容易自动化，节省解析/开发资源） 责任人明确：数据后续有效性维护问题...（数据中台-元数据负责） 使用方明确：后续影响面评估，数据意义/格式变更通知机制（数据中台-元数据负责） 数据接入实现 公司的一般数据源包括：日志文件，业务mysql，kafka中数据 接入的数据分为实时接入和天级接入...（我们采用扫描最新一个日志文件没前一天的数据就开始计算） mysql实时接入： maxwell->kafka->spark->hbase hbase只提供简单rowkey 点查询，后续可能会考虑clickhouse...要推行一个规范，给出方便的工具；最优情况：为规范遵守方带来益处大于带来麻烦；次优：给出方便工具；否则强制推行会阻力很大（就是以权压人） 公司数据规范举例： 1.现状： 线上日志保留时间不统一。
早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。...数据源：物联网生态系统、智能设备的兴起导致每天产生的数据量呈指数级增长。2020 年，地球上的每个人每秒产生约 1.7MB 的数据。...初创公司的采用策略 正如本博客前面提到的，初创公司很难预测数据的演变，他们将要应对。 因此，早期初创公司在为其数据堆栈选择工具时应考虑以下事项： 其他初创公司和客户的高采用率和意识。...这适合数据堆栈的 ELT 模型。 数据库范式（例如结构化、地理空间、实体关系、搜索引擎），适合存储和查询其领域和市场产生的数据的要求。 付费 SaaS 工具的等效开源替代品。...提取和加载 从所有事件源（如 Web、应用程序、后端服务）收集数据，并将它们发送到数据仓库。
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