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百度张亚勤：AI、大数据、云计算融合成主流，正改变商业模式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-23 热度：0
“人工智能算法、万物互联、超强计算推动云计算发生质变，进入以ABC（AI、Big Data、Cloud Computing）融合为标志的Cloud2.0时代。”
在今日的百度云智峰会上，百度总裁张亚勤如此概括当前[详细] -
在excel中数字比对_Excel数据比对，多种方法总有一个适合你
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-23 热度：0
Excel数据比对，多种方法总有一个适合你
大家好，很高兴又和大家见面了。今天，我想和大家交流的是《Excel数据比对，多种方法总有一个适合你》，在前面的分享中，对数据的比对方法，也进行[详细] -
百度智能云干什么的?百度智能云产品有哪些?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-23 热度：0
百度智能云干什么的?百度智能云产品有哪些?百度智能云是百度旗下面向企业、开发者和政府机构的智能云计算服务商，致力于为各行业提供以人工智能、大数据、云计算技术为一体的平台服务。百度[详细]
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大数据技术具备哪些特点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-16 热度：1559
大数据可以实时地为企业撷取、管理、处理、整理数据，生成企业所需要的数据资料，因此大数据也蕴含着很高的商业价值，被称为“数字生产力”。所以越来越多的企业开始重视大数据建设，关于大数据技术主[详细]
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所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-16 热度：550
人工智能、机器学习、深度学习，到底他们哥仨是什么关系？
[图片] 有三个词，这两年出现的频率越来越高：人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），到底他们哥仨是什么关系？今天小编化繁为简，[详细] -
运营商大数据较之信息流广告如何？优势何在？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-16 热度：2741
从2016年始，信息流广告进入国内以来，一片利好!信息流、短视频可以说都处于快速增长红利期。
什么是信息流广告呢？
信息流(Feeds)广告，是在社交媒体用户好友动态、或者资讯媒体和视听媒体内容[详细] -
大数据开发需要掌握哪些技术？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-16 热度：3688
大数据本身是一种现象而不是一种技术。大数据技术是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析和预测结果的数据处理技术。
大数据价值的完整体现需要多种技[详细] -
大数据数量级 详解GPU的内存带宽与CPU的不同
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-16 热度：1661
在先前的文章中我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据弹药供给，能够发挥强大算力的主要原因。如下表所示(GDDR和HBM都是GPU的显存规格)，基本上GPU的内存带宽要比CPU多一个[详细]
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成功实行数据迁移的策略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：137
数据迁移是一个复杂且通常成本高昂的过程。企业将需要正确的方法来准确无误地迁移数据，其中包括深思熟虑的策略和适当的工具。 什么是数据迁移？ 数据迁移是指将数据从一个存储系统传输到另一个存储系统的过程。它从数据选择和准备开始，在此期间进行提取和[详细]
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大数据时代 是谁在监察着我们？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：174
你知道吗，有人比你更加了解你自己。 做人脸识别的公司知道我们每天晚上什么睡觉，周末早上赖床到几点。 周一早高峰时间挤在地铁里刷财经新闻的人，会在周五下班路上收到系统推送的八卦新闻。 你跟家人朋友随口一句吐槽，打开淘宝就能看到相关商品的推荐。[详细]
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大数据在本质上不是一种科技而是一种思维方式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：135
我常说，互联网并不可怕，仅仅只是一个渠道罢了，并不会生产出什么特定的价值，他只是一个渠道的扩充，只是这个渠道是指数成长罢了。 大数据在本质上不是一种技术而是一种思维方式，也仅仅只是一个渠道罢了。 比如我们通过数据可以得知很多的事情，看上去是[详细]
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数据团队来管理数据的年代应当结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：159
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企业[详细]
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绕过使用大数据的保护系统是不是困难
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：89
本文将探讨网络安全中的大数据。更确切地说，探讨绕过使用大数据的保护系统的难易程度;或者换句话说，如何欺骗高级威胁检测系统。而有些营销人员声称，没有任何可疑的数据可以通过检测系统的检测。大数据分析系统可以作为检测可疑活动(如SIEM和XDR)的主要工[详细]
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一篇学会初级 中级 高级的经营剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：166
很多同学很郁闷：说的是做经营分析，感觉就是把收入成本报表搬来搬去，再写个要搞高而已。到底高级的经营分析长啥样？今天系统地跟大家解答一下。 负分级经营分析经营分析的基本任务是：呈现经营结果，监督经营过程。因此最初级的经营分析，还真就是把收入和[详细]
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大数据应用广进展快
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：147
近日召开的2022年中国国际大数据产业博览会上，工业和信息化部部长肖亚庆指出，近年来，中国推动大数据产业发展取得明显成效，产业规模快速增长，十三五时期，中国大数据产业年均复合增长率超过30%，2021年产业规模突破1.3万亿元，大数据产业链初步形成，一[详细]
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如何使用Google Cloud Data Studio进行数据解析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：171
Google Cloud Data Studio是一种将数据转换为有用的报告和数据仪表板的工具。截至目前，GoogleData Studio拥有22个内置的Google连接器和571个不同的合作伙伴连接器，它们有助于连接来自BigQuery、Google Ads、Google Sheets、Cloud Spanner、Facebook Ads Da[详细]
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Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：154
摘要：本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括： 顺丰数据集成背景 Flink CDC 实践问题与优化 未来规划 一、顺丰数据集成背景 顺丰是快递物流服务提供商，主营业务包含了时效快递、经济快递、同城配送以及[详细]
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为啥云原生数据湖值得关注
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：143
最近几年，数据湖正在被越来越多人提起，尽管各方对数据湖的定义并不统一，但这不妨碍企业纷纷下水实践，比如亚马逊、阿里、腾讯、华为等，都在探索建设数据湖。为何众多企业在数据湖是什么上还没有达成共识的情况下，就开始着手进军数据湖领域呢？一个可能[详细]
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大数据如何通过销售自动化创造更多的机遇
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：113
大数据技术如今在各行业领域的业务方面非常重要。销售行业是受大数据影响最大的领域之一。仅在2020年，全球各地的企业就在营销分析上花费了28亿美元，这个数字每年都在大幅增长。 这就是数据分析将发挥重要作用的地方。销售公司可以仔细查看数据，了解渠道不[详细]
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高考结束 用 Python 来解析下哪里的高考是地狱级难度
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：173
一年一度的高考，可以说是广大学子必经的磨练，正所谓十年寒窗苦，一朝天下知。而高考，也成为了当前中国最为广泛，最为公平的晋升之路，可以说考上了一个名牌大学，那么未来的道路会好走很多。 但是又由于我国幅员辽阔，各地的教育资源又不尽相同，从而导致[详细]
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何为数据湖？用于大数据分析的大规模可扩展存储
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：54
从那时起，数据湖技术不断发展，现在正在与数据仓库争夺大数据存储和分析的市场份额。各种工具和产品支持数据湖中更快的SQL查询，而全球三个主要云计算提供商都提供了数据湖存储和分析。甚至还推出了将治理、安全性和分析与成本更低的存储结合起来的数据湖屋[详细]
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不良数据会造成更严重后果的几个原由
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：171
现在回想起来，这是有道理的。当时不仅存在基础设施方面的挑战，而且使用网络的人并不多，网站也没有那么有价值。随着云计算、电子商务和SaaS的兴起，这种情况发生了变化，确保可靠性成为企业的关键任务，站点可靠性工程(SRE)应运而生。 数据如今处于相似的[详细]
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数据分析常见的误区有哪几种
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：96
数据分析常见的误区有哪些？ 1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该[详细]
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如何管理高度可扩大系统中的元数据
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：191
元数据过去对数据中心架构的影响很[详细]
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做数据治理前 应该明白并避开的几大坑
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：62
Gartner 的一项调查显示，超过90%的数据治理项目都以失败告终。 这个数据可能会劝退一大波正准备做或者正在观望数据治理的企业：既然这笔投资90% 的概率失败，那为什么要继续。 1. 目标不明晰 数据治理是一个复杂的系统工程，一个明确合理的目标，能让数据治[详细]
