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大数据平台构建常见问题

  大数据平台,是指大型企业用来担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合平台系统。大数据平台一般针对内部提供数据业务相关服务,常见的数据业务有数据仓库、数据可视化、推荐业务等。  无论是数据仓库还是大数据平台都可以对企业的运营发展产生不同的影响。下面我们就一起来了解一下大数据平台构建都有哪些常见问题。  平台层面的保障:  传统的权限控制通常是以系统功能为中心来进行设计,通过控制用户对功能的访问来达到权限控制的目的。这种控制方式在大数据中心已经捉襟见肘,比如对于同一个数据分...

2020-07-09 13:53:51

哪些影响大数据分析发展

  大数据的商业价值利用进行了数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等大数据分析项目开发,逐渐成为业界人士追求的利润焦点,但大数据分析往往容易出现各种问题,导致分析结果不准确,导致项目开发失败。  无论是人工智能还是大数据技术都得到了不同的应用,下面我们就一起来了解一下,影响大数据技术发展的因素都有哪些。  影响大数据发展的因素都有哪些  1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争  没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小公司如何能够在大数据和算...

2020-07-09 13:52:39

物联网大数据如何改善农业运营

  大数据和分析可以帮助改善和改变现代世界的许多行业。这些技术中最具影响力的是对运营和财务活动提供详细和实时的见解。在农业领域,这种情况正在发生。  例如,农民正在使用数据来计算收获产量、肥料需求、成本节约,甚至确定未来作物的优化策略。  问题不在于这项技术能否会带来好处——它确实能够提供好处——而在于它是如何实现这一目标的。以下是农业大数据改善运营的五种方式。  物联网大数据改善农业运营的五种方式  1、监控自然趋势  农业中的一个重要风险因素是那些人...

2020-07-09 13:52:03

大数据平台构建常见问题

  大数据平台,是指大型企业用来担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合平台系统。大数据平台一般针对内部提供数据业务相关服务,常见的数据业务有数据仓库、数据可视化、推荐业务等。  大数据平台构建都有哪些常见问题  平台层面的保障:传统的权限控制通常是以系统功能为中心来进行设计,通过控制用户对功能的访问来达到权限控制的目的。这种控制方式在大数据中心已经捉襟见肘,比如对于同一个数据分析功能,不同产品的分析人员只能操作本产品的数据;  数据层面的保障:大数据中心面向公司所有的产品...

2020-07-08 13:58:05

哪些因素影响大数据的发展

  大数据作为国家近年来支持的一项重要项目,许多相关企业围绕大数据的商业价值利用进行了数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等大数据分析项目开发,逐渐成为业界人士追求的利润焦点,但大数据分析往往容易出现各种问题,导致分析结果不准确,导致项目开发失败。下面我们就一起来了解一下,影响大数据技术发展的因素都有哪些。  影响大数据发展的因素:  1.中小企业如何在大数据和算法决策时代开展竞争  没有互联网巨头或全球快速消费品公司的海量数据集的中小公司如何能够在大数据和算法决策时代开...

2020-07-08 13:57:15

如何正确认识大数据技术

  所谓大数据就是是互联网发展到一定阶段出现的一种现象和表征,我们没有必要觉得它很神秘,它就是一个客观存在。大数据原本是很难收集的,但是在云计算等代表的技术创新下,大数据开始很容易被我们利用起来,并且在各行各业的不断创新下,大数据的价值逐渐被人们利用起来。也为人类带来了很多意想不到的惊喜。许多人和企业都想蹭一波大数据的热潮,今天我们就一起来了解一下如何正确认识大数据技术。  一、数据仓库不需要大数据  数据仓库是一种架构,而大数据纯粹是一种技术。因此,人们不能在技术上取代其他人。像大..

2020-07-08 13:56:15

做数据分析时注意事项

  数据规模越大,分析结果的精确度就越高,千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据所能分析出的结果相对精准。但如果数据不够大,很多数据挖掘和预测工作就没有办法进行。那么做数据分析时需要注意哪些问题?  1、分析消除了人类的偏见  自动化系统执行的方式不应该存在偏见,但技术是由人类建立的,因此消除所有偏见几乎是不可能的。  有些人认为分析和机器学习消除了人类的偏见,不幸的是,这并没有实现。算法和分析使用“训练数据”进行调整,并将重现“训练数据”所具有的任何特征,在某些情况下,这会在分...

2020-07-07 13:50:54

数据分析前的准备工作

  数据分析是现在互联网市场上兴起的一种非常流行的模式,因为现在随着市场竞争的不断加剧,很多时候一些数据分析的结果将会可以直接给我们的市场的发展产生非常深远的影响,但是对于数据分析这样的事情来说,也并不是任何人都是可以做好的,对企业而言,有着大数据提前准备对策和方式并属实实行是尤为重要的。  1、数据采集  自动确定存储在.csv文件中的字符串数据中的相关属性  将高度嵌套的数据结构(如XML或JSON文件中的数据结构)解析为表格形式,以方便扫描和模式的检测。  ...

2020-07-07 13:50:20

大数据分析的特点都有哪些

  了解大数据首先要从大数据的概念开始,不同于人工智能概念,大数据概念还是相对比较明确的,而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念,可以从数据自身的特点入手,然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。大数据技术的特点都有哪些。  大数据的四个特点分析介绍  1.大量。大数据的特征先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发..

2020-07-07 13:49:33

大数据可视化的应用方法

  随着互联网的不断发展,大数据技术在各个行业中都有不同的表现作用,作为助力企业经营决策的大数据可视化应用,对于的企业发展起着至关重要的作用,但是如何利用大数据可视化,如何做好大数据可视化?而今天我们就一起来了解一下,大数据可视化的应用方法。  一、大数据可视化表现  1、直观——把庞杂的大数据直观的展现到决策的面前,才能更加节省时间,使工作变得更加高效;  大数据的真正价值在哪里?你get到了吗?  2、交互——利用数据更好的分析用户,针对性的为用户提供服务,增...

2020-07-06 14:02:00

大数据如何改变企业的业务

  大数据永远改变着人们生活方式的景观。为了各种目的使用大数据有很多好处。以下分享一些关于这些好处的性质的信息,人们将更多地了解如何让大数据对组织产生如此巨大的影响力。从创建更具个性化的活动到利用社交媒体的力量,这是造成大数据改变我们开展业务方式的四个主要原因:  1.数据使公司更具社交性  听起来可能很不直观,但是消费者数据分析已使企业变得更加社交。营销人员可以通过全面的数据分析来准确识别消费者需求,这为出现更多个性化的客户服务腾出了空间。有助于更面向社会的营销技术的数据分析的一些..

2020-07-06 14:01:13

大数据处理需注意的问题

  信息时代,数据俨然已成为一种重要的生产要素,如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样,而且作为一种普遍需求,它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大数据处理分析结果,尽可能的降低成本,提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。  大数据的处理都有哪些问题  一、海量的数据  处理超大数据集通常会受到存储和处理数据的计算资源的限制。通常一块商用硬盘可以容纳1TB的数据量。有些数据集能有好多PB(相当于上千块硬盘的容量)。这些数据需要在数据中心内跨多...

2020-07-06 14:00:34

哪些情况需用到数据分析工具

  在每个人的日常工作和生活中,最常用的数据分析工具是excel。实际上,对于那些专门从事数据分析的人来说,除了excel之外,数据分析工具还有许多更专业的软件。  数据存储层:Access,SQL Server,Oracle;  报表层:水晶报表,BI级工具,当然,BI工具不仅仅是简单的报表工具;  数据分析层:SPSS软件,SAS软件。  那么,在什么情况下我们将使用这些更专业的数据分析工具?  情况1.对数据进行统计分析有严格的要求  分...

2020-07-03 13:53:42

数据分析在内容运营中的作用

  在互联网企业中的内容运营,是一种运营手段,也是一种职能分工。主要通过原创、编辑、组织等手段,呈现产品内容,从而提高互联网产品的价值,让用户对产品产生一定的黏性。无论你的产品是何种形态,都是建立在内容的基础之上。  一、内容矩形阵是流量转化的轴承  通常线上内容运营有三个基本任务:曝光率,转化率和用户黏性,也就是你发出去一个内容后,能够覆盖多少人群,这其中有多少是与你的目标人群所匹配的,并且在你所提供的产品或服务中体现出来的,以及在持续的新内容出来后,又有多少人在继续关注和继续参与..

2020-07-03 13:53:03

大数据分析的步骤有哪些

  数据分析过程的主要活动包括识别信息需求,收集数据,分析数据,评估和提高数据分析的有效性。下面,中琛魔方将为大家详细介绍这四个步骤。  一,识别需求  信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件,并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言,管理者应识别用于支持过程输入,过程输出,资源分配的合理性,过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。  二,收集数据  收集数据的目的是...

2020-07-03 13:50:37

如何利用大数据做好数据分析

  数据分析的概念早已成为每个人的家常便饭,数据分析技能也成为求职者和职场人员的一大亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。  一.什么是大数据分析?  我们知道,数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析,提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比,大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。此数据级别超出了我们使用常规软件来处理,分析和管理数据的数据收集范围。因此,

2020-07-02 13:59:46

选择数据分析工具应考虑4个因素

 不管是已经应用大数据还是将要应用大数据的企业,都要面对选择大数据分析工具,好的大数据分析工具的选择可以帮助企业提高工作效率,让企业更多竞争力。现在市场上相关的大数据分析工具越来越多,企业怎么才能更好的选择适合自己的大数据分析工具。  1.支持的数据源  数据分析工具支持连接到多个数据源进行集成分析。因此,需要了解产品对数据库的支持范围。随着网络技术的飞速发展,生成的非结构化数据(例如文本,图像,声音和网页)的数量正在增加。然后,除了支持关系型数据库(如Oracle,SQLServer,Access,M

2020-07-02 13:59:17

大数据与BI的区别在哪

  大数据与传统BI是社会发展到不同阶段的产物,大数据对于传统BI,既有继承,也有发展,从"道"的角度讲,BI与大数据区别在于前者更倾向于决策,对事实描述更多是基于群体共性,帮助决策者掌握宏观统计趋势,适合经营运营指标支撑类问题,大数据则内涵更广,倾向于刻画个体,更多的在于个性化的决策。  BI(Business Intelligence),中文翻译是商务智能,是一套完整的解决方案,用来将组织中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助组织做出明智的业务经营决策。  大数据(Big

2020-07-02 13:58:23

如何更好的使用大数据

  在互联网时代,依靠大数据是未来的发展趋势。大数据分析现在非常流行,但是我们需要知道的是,大数据的价值体现在有效而正确的分析中。只有通过正确有效的分析工具和分析方法来解释现有的大数据,大数据才能为我们带来有价值的结果。今天,中琛魔方将教您如何有效运用大数据。  我们如何使用大数据?  第一点,明确数据分析的目的  首先,您必须知道手中的数据要怎么处理,这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。当许多产品经理设计自己的产品时,他们可能会花费大量时...

2020-07-01 13:50:46

大数据分析的作用有哪些

  大数据分析的出现不但可以让老百姓的生活更加便捷,同时也可以提高企业的竞争力,无论是哪个行业以及具体的企业都会有与之对应的大数据分析,而今天就来说说大数据分析对于企业有哪些帮助。  数据分析目的  1:分类  检查未知分类或暂时未知分类的数据,目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则,然后将这些规则应用于未知分类数据。  2:预测  预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。  3:关联规则和推荐系...

2020-07-01 13:50:02

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