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Python爆红的六大缘由
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：198
无论你是否清楚这个事实，Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长，但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年，虽然这些年它也经历了相当大的改变，但它现在的用处跟当时并没有什么差别。 实[详细]
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「大数据」将怎样颠覆信任危机？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：151
一、统计数据从解决争议的帮手成了扩大分歧的推手 理论上统计数据应该有助于解决争议，是每个人观点的支撑依据。无论人们的政治观点如何，他们都可以在数据上有一致的认同。然而近年来在西方自由民主国家中，这种对统计数据不同程度的怀疑已经成为了一项关键[详细]
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工业大数据怎样改变制造业？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：68
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有[详细]
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大数据怎么在制造企业中落地？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：165
每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，毕竟，这么多年的信息化建设，对企业的产品制造的方方面面都有了很大的提升。大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计，质量[详细]
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工业大数据正用七大方式改变建立业
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：96
工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有[详细]
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大数据正在改变企业决策的步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：59
数据是企业决策的核心。直到最近，大部分数据来自客户反馈和市场测试。然而，大数据的兴起造成了一种情况，即更多的企业可以基于预测分析而不是经验测试推出产品。因为这是一个不同的市[详细]
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从两个典型软件看气象信息业务的数据工作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：111
1、引言 称谓往往反映出冠名者对冠名对象的基本认识和判断，以我们所处的时代为例，有称其为信息时代者，有称其为云计算时代（或简称云时代）者，有称其为大数据时代者，最近更有好事者迫不及待地称当今时代为人工智能时代。对诸多时代的称谓笔者无意取舍和[详细]
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2021年数据领域的八大发展方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：105
在2021年数据社区将会有大量的机会出现，并伴随一些危机性的挑战，下面是对上述问题的纵观。 1．更多的数据科学家将开始使用深度学习 纵观2021年深度学习领域所取得的主要成就，与那些让深度学习变得更加简单的工具发布，以及直接让现有大数据平台和架构整合[详细]
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企业如何根据大数据重新思考促销计划
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：52
大多数人在家中，通过网络购买了一堆促销品，其中包括水杯，T恤，甚至日历。询问他们为什么购买这些物品，大多数人会对他们使用的物品表示强烈的偏好，这些都是浪费，甚至有的物品从来没有使用过。 在大数据时代，现在是企业停止不分青红皂白地生产和发放促[详细]
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谈谈数据治理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：179
什么是数据治理 数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。 数据治理的全过程 数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层[详细]
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怎么让隐藏在大数据背后的价值发挥出来？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：100
对于普通人来说，大数据离我们的生活很远，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示;能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想地点;瑞典首都斯德哥尔摩使用运算程序管理交通，令市区拥堵时间[详细]
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四种类型的数据分析形式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：118
在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式：描述型、诊断型、预测型和指导型。 当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时，通常，我会问他们认为什么是数据科学家最重要的能力。他们的答案相当多样化。 我想告诉他们的是[详细]
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深度学习已成功应用于这三大范围
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：121
在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度学习的一[详细]
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解析大数据平台的数据解决
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：138
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算彻底走通了。 如下图所示，我们可以从业务[详细]
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使用数据进行决策时要避免3个漏洞
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：57
如今，数据不仅仅是营销领域的一个流行语。为了实现业务运作良好，企业需要关注如何改进，有效收集和分析数据。如果获得数据并使用它却没有促进改变，那么收集数据就没什么意义了。然而，在解释和使用数据来做出决策时也存在一些问题。它不像看起来那么简单[详细]
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让秘密保护跟上大数据时代
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：69
个人信息保护不能纯粹指望自律，而要通过具体而微的制度建设使之变成一项可以积极主张的权利。在当下中国，对个人信息的各种商业利用已远远走在了隐私保护前面。登录电商网站，推荐商品多是依据浏览痕迹；打开微博微信，广告投放定向植入；打开理财客户端，[详细]
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大数据分析思路的4点关键
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：175
大数据分析能力对于一名产品经理来说是最基本的能力。 在面试的过程中，社招会有面试官会问你以往你负责的产品的相关数据，如何看待这些数据，如何通过这些数据来做接下来的产品优化;校招的面试官可能会问小伙伴们关于分析数据的思维;在产品经理的日常工作当[详细]
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数据科学和机器学习的工具和语言最新模式
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：54
第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似，约有2900人参与了此次投票。最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该[详细]
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农业大数据进步：机遇与挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：166
大数据已经在农业行业找到了出路。但是，尽管在一个层面上可以有所帮助，但却带来了一些挑战。 大数据提高效率的技术。有许多类型的数据可用，还有许多方法来使用这些信息。但有一点是正确的，即在每一种情况下，总的来说是增加产量，最大化利润或二者兼顾。[详细]
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大数据功能：内包还是外包
所属栏目：[大数据] 日期：2021-09-15 热度：196
对于零售商来说，大数据是一把双刃剑。这些公司正在努力探索全方位的市场竞争，因为他们试图抵御像亚马逊公司这样的行业巨头，一些公司正在将大量资源部署到开发自己的大数据解决方案中，以试图与零售巨头进行竞争。 零售商面临的一个问题是他们需要内部构建[详细]
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大数据不只是互联网企业的希望
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：165
最近一段时间，每天都有互联网漏洞、后门、用户信息泄露的新闻。甚至手机丢了，绑定的银行卡密码也会被破译的消息也普遍流行。 未来这样的新闻会更多，因为互联[详细]
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处理软件定义数据中心的障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：75
尽管软件定义数据中心的方法是有效地管理虚拟化环境的答案，但服务器，存储和网络团队之间现有的孤岛会带来阵列管理的挑战，可能会成为IT部门的一个大难题。鉴于[详细]
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云计算在商务智能中的应用及其对企业核心竞争力的作用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：80
1 引言 商务智能（Business Intelligence,简称BI）是目前国内外企业界和IT界广泛关注的一个研究方向。它能将先进的信息技术应用到企业的生产、经营和管理中去，[详细]
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怎样理解你的DBA
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：176
开发人员与数据库管理员（DBA）在实际工作中会经常打交道，但并不是人人都能相处的很好，开发人员与DBA需要知道彼此要的是什么。在本文中，我们就将为您解读开发[详细]
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数据中心设计认证分析有必要吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-08-20 热度：151
数据中心设计者无法自行评定Uptime、TIA、LEED或其他认证级别是有原因的。 Uptime Institute级别目的是为了描述设施已经实现和没有实现，可能对数据中心冗余与故[详细]
