大数据主题相关文章,大数据解决方案

数据分析中，虽然数据越多越齐越好，可是受限于各类因素的制约，我们并不能获取全部的数据。比如Excel的性能限制，比如数据库不支持大文件导出、或者是无法全量进行的用户调研等。......

众多的企业也开始了“企业+大数据”的脚步，他们在应用的过程中也有疑问，数据很重要，但是数据如何去产生更大的价值?这也是数据变现的难题......

大数据洞察报告是一种典型大数据商业变现模式，当前网上充斥着乱花渐欲迷人眼的各类企业展示大数据肌肉的洞察报告，大众甚至有点审美疲劳了，但无论看起来多么美好，如果想变现，都需要经历市场......

大家看到大数据很热，以为自己在企业也搞数据，就认为很有竞争力，但仔细剖析一下，就会发现诸如BAT招聘的数据分析师根本不是你以为的数据分析师，大多企业搞数据的其实都不能胜任，因为混淆了......

对职场精英而言，「事实」永远比「主观判断」更重要。「数据分析」能力俨然已是当下各行各业精英的标配能力。那么，数据分析到底为何物？我们又该用数据之眼洞察真相，进而以「数据驱动增长」？......

链家网于2015年成立大数据部门，开始构建基于Hadoop的技术体系，初期大数据部门以运营数据报表需求、公司核心指标需求为主。随着2015年链家网发力线上业务，toB与toC业务齐头并进，数据需求量激......

技术的进步，不懈的努力使人们终于找到了基于数据库技术的DSS的解决方案，这就是：DW+OLAP+DM————>DSS的可行方案。数据仓库、OLAP和数据挖掘是作为三种独立的信息处理技术出现的。......

本文下面分别讨论批处理、流计算、交互式分析三种类别的框架，然后简要介绍大数据计算框架的一些发展趋势。文章最后介绍这一领域的学习资料。......

维度建模是一种十分优秀的建模方式，他有很多的优点，但是我们在实际工作中也很难完全按照它的方式来实现，都会有所取舍，比如说为了业务我们还是会需要一些宽表，有时候还会有很多的数据冗余。......

在汽车相关领域应用大数据由易到难有五个层次：①第一个层次：裸数据本地应用；②第二个层次：数据接口应用；③第三个层次：数据模型化应用；④第四个层次：数据Saas化应用；⑤第五个层次：商业......

主要分享内容第一，日志检索，日志全局检索。后面会展开，这个地方主要是以NginxPHP日志做事例。第二，实时CEP系统，类KV的处理系统。第三，实时流计算，流计算。......

数据挖掘则更偏向于“数据”而非算法，而且包括了很多数据的前期处理，用爬虫爬取数据，然后做数据的清洗，数据的整合，数据有效性检测，数据可视化（画图）等等......

从客户角度来看，选取一款BI和数据分析产品时，需要从哪几个方面考虑，怎样才算优秀的产品?有没有可以量化的公式?怎么考虑选型的性价比?......

在招聘中，有很多的HR或者求职者都在问我，现在好的数据分析师都在那个行业、地点，还有那些专业是适合数据分析师专业的？......

如果对一个公司的业务没有足够的了解，是没有办法去做分析的。数据驱动业务的增长已经不仅仅是分析的方法和模型问题，而是包括了数据人才的培养、数据架构的设计，甚至整个公司组织架构设计的企......

虽然制造业是一个有点过时的行业，但是人们可能会惊讶于其能够从使用大数据中受益。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。......

BPM指的是通过对企业内部及外部的业务流程的整个生命周期进行建模、自动化、管理监控和优化，使企业管理效率得以提高、利润得以提升的一门学科?......

海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。究竟大数据技术的核心原理是哪几方面呢？......