CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗？ 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志（标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN）的实时采集与推送，实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集，推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题，实现域名分组，帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表，深入了解CD
参考：超详细的数据分析职业规划 一个产品的出现可以从业务和技术两个方向分析，业务需求+技术支持=产品的出现。 如果把职业也当成一个产品，也有类似的分析，
其次，很多部门对 Nginx 日志中可分析的数据都很重视。比如，对于运维团队而言，服务质量和流量带宽等统计 KPI 都可以从 Nginx 日志中获取。而对于公司的业务运营团队而言，运营活动或商品访问的 PV,UV 等，也可以从 Nginx 日志中统计出来。另外，像金融行业的风控模块，对 Nginx 日志其实也是有很大需求的。
翻译 校对｜秦时明月 大数据…大数据…现如今，人们总是在各种地方以各种方式提到这个词。然而，万能的大数据对保险行业究竟有什么用呢？想象一下：你在无边无际的数据中挑拣，搜索并整理你所需要的信息。这些数据可能来自于保险理算员手写的笔记、保险欺诈清单、理赔管理系统以及NICB（National Insurance Crime Bureau，国家保险犯罪局）的庞大的数据库。你真的能够充分利用这些数据吗？ 在堆积成山的保险理赔中，理算员不可能有时间和精力去对每一个理赔查阅上面提到的所有数据。这样，他便很有可能遗漏某些
数据猿导读 基于AI+大数据的营销分析公司ActionIQ获1300万美元融资；贵州与科大讯飞合作，启动人工智能“大数据＋”教育工程；软件技术服务公司“丽正软件”拟新三板挂牌上市……以下为您奉上更多大
大数据工程师是利用大数据技术处理大量数据的专业技术人员，他们负责数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务。大数据工程师的工作内容包括但不限于数据处理、数据分析、架构设计、技术创新、团队协作和业务理解等多个方面。
作者介绍：蔡主希，目前就职于京东金融-金融科技业务部，哥大统计数据狗，京东金融算法工程狮，可代码可软文的非典型理科男一枚，知乎号： @JovialCai。
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
HUAWEI DevEco Studio构建了一整套健全的测试服务，包含多种华为通过全球服务经验所积累的特有测试能力，如DFX诊断、多语言测试、安全测试等。本文根据华为专家熊小勇在2019年11月19日软件绿色联盟开发者大会发表的《开发者云测服务》主题演讲整理而成，会重点介绍华为DevEco平台及框架，包括绿标3.0测试、DFX问题定位能力、远程真机、质量数据分析服务等内容。详细解读如下。
导读：本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验，在企业数仓初期建设时多少都会遇到，对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义，推荐收藏。
有人想看数据安全能力成熟度模型（DSMM，以下简称DSMM）的数据处理安全部分，今天它来了….
大数据时代，考计算机证已经out到天边去了。具备大数据分析相关经验的数据科学家与分析师以及了解如何打理Hadoop集群与其它技术的工程师与开发人员如今正变得炙手可热。当下与大数据紧密相关的认证数量正迅
金融科技&大数据产品推荐：日志易—机器数据实时搜索分析引擎
在8月8日的微软创投加速器第六期展示日展示的成果显示，人工智能、数据分析和云平台仍然是技术创业的最佳方向，而与大众生活及学生学习相关的项目更容易获得投资人的青睐。 在第六期15家团队分享了各自的创新产品成果之后，投资人、媒体和历届创业团队代表的现场投票结果表明，用人工智能技术做时尚的码隆科技最受欢迎，做无人机的亿航和移动应用云服务提供商APICloud次之。此外，基于Docker技术打造的灵雀云也在互动中被投资人和媒体人屡屡提及。 人工智能 码隆科技创始人黄鼎隆介绍，码隆科技基于深度学习与计算机视觉打造“有
本文将总结下数据中台的相关理论知识。Flink平台化需要改进的点等等，参考《数据中台》。
本文作者为桑文锋，Sensors Data创始人&CEO，前百度大数据部技术经理。2005 毕业于浙江大学计算机系，2007年加入百度并负责组建并带领团队，从零实现了百度用户日志的大数据平台。2015年4月从百度离职创业，目前做一款针对互联网创业公司的数据分析产品Sensors Analytics（神策分析），致立于通过大数据技术助力客户成为数据驱动的公司。
数据汇聚是数据中台必须提供的核心工具，把各种异构网络、异构数据源的数据方便地采集到数据中台中进行集中存储，为后续的加工建模做准备。数据汇聚方式一般有数据库同步、埋点、网络爬虫、消息队列等；从汇聚的时效性来分，有离线批量汇聚和实时采集。
一般情况下，大数据平台指的是使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink、Blink等这些分布式、实时或者离线计算框架，并在上面运行各种计算任务的平台。
我的观点是风控和其他互联网业务都是互通的，本文介绍下风控中必做的数据分析，用以说明数据分析是一通百通的。
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 编译|丁雪 校对|姚佳灵 席雄芬 尽管本文中提到了在研究中使用的不同方法，许多方法得出了相同的结论。更为深入地洞察顾客及其需求是优先考虑的事，在如何优化销售周期及精简客户服务上获得更精确的信息也是经常要考虑的。最成功的大数据应用案例为我们展示了企业是如何突破限制变得更加关注和响应顾客的需求。 以下给出的是最近的展望与预测综述： wikibon预计大数据市场从2011年到2026年将获得17%年复合增长率，将在2026年达到8
导语 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华的技术人才，他们对管理层犯得错误感到失望和厌烦。 遵循以下六个最佳做法来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目可以是颠覆性的，它会使你具有洞察力来超越竞争对手，创造新的收入来源，更好地为客户服务。 大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华
哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。
最近我招了一个高级数据分析师，90后。 一个月5W，招进来之后发现，我给钱给少了！ 为什么这么说呢？ 因为真的太省心了！ 你让他简单出个报告，他可以给你从好几个维度进行数据分析，得出具体方案，还把利弊分析得清清楚楚。 这样的年轻人，对于前辈真的太有杀伤力了。 反观周围很多人，还在用过去的方法和思维解决现在的问题，这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。 时代在变，企业对人才的需求也在变，当数据化的浪潮来袭时，没有人能独善其身。 那么问题来了，如何才能成为顺应时代发展趋势，成为数据时代的“弄潮儿？” 1 一份埃
虽然大数据分析工具提供的功能并非全新，但有三大关键因素已经降低大数据分析的门槛，可以让更多的企业考虑采用大数据技术。 成本 早期的产品通常标价很高，并提供昂贵的集成与部署售后服务。现在的工具套件可选择性多，价格模式也更容易令人接受。 简易 越来越多的工具是面向非专家级别的用户设计的。早期的产品使用者是统计师和数据家，他们不但建立模型，而且还理解这些模型具体如何工作。现在的产品不要求用户要有高级科学学历才能够理解模型结果中的业务优势。 性能 可扩展平台可以满足大数据分析对数据量和计算的需求。现在有很多开源平台
诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。
很多数据分析招聘的要求里会写“构建指标体系”，所以建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。下面从4个问题出发，系统介绍指标体系：
Hadoop是一个专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。
每一个游戏制作者都想制作出一款让玩家满意的游戏。但是作为开发者，如何知道哪些点是让游戏玩家满意的，哪些是不满意的？今天我们就聚焦这些点来进行讨论。
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗？ 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情，那还怎么能称之为故事呢？ 是的，我的故事也很狗血，我当时死了命的要出国去追我的EX，于是和父母百般商量，他们最终同意我出国（我
实时报表分析是近年来很多公司采用的报表统计方案之一，其中最主要的应用就是实时大屏展示。利用流式计算实时得出结果直接被推送到前端应用，实时显示出重要指标的变换情况。最典型的案例便是淘宝双十一活动，每年双十一购物节，除疯狂购物外，最引人注目的就是双十一大屏不停跳跃的成交总额。在整个计算链路中包括从天猫交易下单购买到数据采集，数据计算，数据校验，最终落到双十一大屏上展示的全链路时间压缩在5秒以内，顶峰计算性能高达数三十万笔订单/秒，通过多条链路流计算备份确保万无一失。
1Why：Hermes为什么会诞生？ 传统的关系型数据库，在大数据面前显得势单力薄，无论数据处理、数据分析上都力不从心。TDW（腾讯数据仓库，Tencent Data Warehouse）很好的解决了海量数据的离线处理分析。然而，很多应用场景往往要求在数秒内完成对几亿、几十亿甚至几百上千亿的数据分检索与分析，如营销人员需要对亿级需要对用户画像特征快速分析，确定营销目标群，实现快速精准营销分析，从而抢占市场先机；数据分析挖掘人员的多数数据分析行为是验证性的、是探索性的，需要在不断的调整验证假设、猜想的过程中，
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
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我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。
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大数据时代，数据已经成为战略资源。掌握前沿科技的大型IT企业在数据的分析和利用上走在了时代的前列。笔者浸淫IT业十余年，近几年专注在数据分析平台研发和数据分析上，数据分析技术及其未来趋势有一定的了解和思考，在此与大家分享。 0.澄清基本概念 I.大型IT企业：指对外提供IT相关的软硬件产品及服务的公司，员工至少在万人以上。 II.数据平台：指大型IT企业用来为自身服务为主，担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合。主要针对内部服务，不对外开发。 III.数据分析：此处的数据分析师广义的，包括一切基于数据得出
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业，该项目提供多种多样的课程，能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分，包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体
高效的数据分析不是马上就能学会的，但是可以通过快速学习掌握。这里有7个数据分析的习惯，我希望有人可以针对一个工程团队，告诉我关于数据分析的高效合作，沟通以及投资。 1．相比花哨算法，更重视分析的简单性 如果你都不能向一个5岁的小孩解释清楚，那么你将很难将你的产品卖给其他人。产品数据分析的重点不是分析，别误会，你还是需要分析，但是它的故事和基于数据的推荐真的很重要。 复杂的分析造成的混乱将导致你获得完全相反的结果。你希望能够驱动工程和投资分析行为。如果你的分析是不清晰的，工程师就不能快速通过你的分析获得知识，
地图相关的数据采集，使用的是高德地图的API。本来一直对百度地图还是挺有好感的，但其开放的API接口的数据结构过于简单，两者对比，最终还是选择高德地图。
清华的小伙伴们看过来，听说校内有一个能力提升项目备受各院系师生推崇，因为它： 群星璀璨——项目吸引了25个院系的名师加盟； 人气超高——历年报名同学累计超3000人，几乎涵盖校内所有院系； 校企联动——知名企业深度参与，提供各种资源和实践机会； 没错，它就是清华大学大数据能力提升项目~ 通过项目学习，同学们将进阶为具有跨学科交叉应用能力的复合型人才！非信息类同学将更具数据思维和跨学科交叉能力，信息类同学将更具产品营销思维和业务管理能力！ 2022年秋，大数据能力提升项目全新升级为“3+X”培养方案，
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业，该项目提供多种多样的课程，能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分，包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体信息： 本项目会教授这个兴新领域里你所需要知道的概念和技能：数据收集，数据管理和建设，数据分析和数据可视化。有以下一些3学分的课程可供选择： 大数据运用与分析 数据密集型科学的云计算 信息可视化 大数据在药物开发、健康和转化医学方面的运用 数据管理：规模性、多样性、实时性、准确性 基于网页和文本的大数
或许你不理解这个事实，你的公司其实是一台运作良好的赚钱机器。既然是赚钱机器，埋点必定和提升公司业绩挂钩。那我们要怎么通过埋点来帮助公司赚钱呢？
上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题，由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题，本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构，另外，了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 素材来自：《大数据供应链》 中国人民大学出版社 【成功的诺基山】 2003年，钢铁制造建筑领军企业诺基山（Rocky Mountain） 钢铁公司迫于价格压力不得不关闭其钢管工厂。2005年，由于石油成本提高，潜在的客户、石油钻井公司纷纷涌现，公司需要重新制定策略。需不需要重开钢管工厂？如果要，什么时候重开？是马上开始生产
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