浅谈大数据

最新推荐文章于 2019-06-29 08:14:32 发布
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222

Super__Ren
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浅谈大数据技术
weixin_33804990的博客
05-19 279
忽如一夜春风来，无人不谈大数据。大数据就像前两年的云计算一样，是一个时下被炒得很火的概念。那么什么是大数据，大数据是如何定义的，大数据处理技术有哪些，大数据能给我们带来什么益处？虽然我不知道现在这些概念是如何被炒作的，但是作为一名互联网行业的从业者，作为一个大数据技术的实践者，根据自己的理解和经验发表一点浅显的认识，理解肯定有不到位之处请大家批评指正。 无论是大数据技术还是云计算技术，其实这些技...
科普版浅谈大数据.pptx
06-22
【认识大数据】 大数据，顾名思义，是指规模巨大、类型多样、增长迅速的数据集合，其庞大程度超过了传统数据处理工具的处理能力。大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、...
浅谈大数据在货运物流行业的应用.pdf
07-04
标题《浅谈大数据在货运物流行业的应用》明确指出了文章的研究主题，即大数据技术在货运物流行业的具体应用情况和所带来的影响。文章首先分析了货运物流行业的发展背景和现状，然后着重探讨了大数据技术如何被应用于...
浅谈大数据时代下大学生日常消费行为研究——以×高校为例.pdf
07-04
在大数据时代背景下，大学生日常消费行为研究是一项涉及经济、社会、心理等多个领域的重要课题。随着电子商务和移动支付的迅猛发展，网络消费已成为大学生群体日常生活的重要组成部分。本研究以X高校为例，探讨了...
浅谈大数据时代的海事管理.pdf
07-04
浅谈大数据时代的海事管理.pdf
浅谈大数据信息时代计算机科学技术的应用.pdf
07-04
大数据信息时代是一个以信息量巨大、处理速度快、数据种类繁多和价值密度低为特点的时代，这一时期对计算机科学技术的应用提出了更高的要求。计算机科学技术的进步不仅极大地改变了人们的生活，还推动了社会的全面...
浅谈大数据时代web数据可视化探析
09-22
数据可视化技术可借助人脑的视觉思维能力，帮助人们理解大量的数据信息，发现数据中隐含的规律，从而提高数据的使用效率。面对大数据深奥的面貌，如何才能让大型数据集变得亲切和易于理解，可视化无疑是最有效的途径。对大数据背景下的数据可视化应用展开研究，将有助于我们发展和创新数据可视化技术。
浅谈大数据（一）
感受微风
11-10 195
1. 大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理某个现象的相关的所有数据。 这点是建立在计算机硬件的不断发展，可以储存和调用所有的数据，通过对所有数据的分析， 得出具有即时性的结果。 2. 不在于追求精确度 因为数据时全部的，所以肯定会有一定的错误性存在，不会像少量数据时得出的结果。 3. 不热衷于寻找因果关系，而是关注相关关系 由数据得出的结果是没...
大数据浅谈
天天向上
06-29 1390
本文主要介绍了大数据技术的基本知识，包括MapReduce和YARN的基本原理等。 一、大数据概要 1.1 定义 什么是大数据？对此定义颇多，下面是来自百度百科的解释： 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 《大数据技术原理与应...
浅谈~大数据
~ Caesar's wish书屋 ~
02-13 502
1.什么是大数据？   所谓大数据，是数据以大批量、快速地增长与迫使数据达到比传统存储级别更高的超大容量级别存储。 2.大数据给了我们什么机遇与挑战？   面对大数据，我们传统的服务器已经无法承受这海量的计算，大量的数据传输使网络、磁盘IO，以及大量的数据分析与处理使原有的程序、CPU成了最大的瓶颈。数据的价值往往是令人感到不可思议的，在大数据面前，如果能对海量数据进行分析、挖掘，就能把藏在
一. 浅谈大数据
JackJieshun3的博客
12-22 298
      记忆中Hadoop 2013年在国内就很火了，随着大数据配套工具的日趋完善，现在谈起大数据，更多说是大数据生态圈。而我真正意义上第一次接触大数据，是2年半前开始自学Hadoop，在本机上面装几个虚拟机，搭建起Hadoop和Spark，还在做Spark数据分析的时候，接触到了机器学习。后面主要会记录一下自己搭建环境过程中遇到的问题，并且对Spark(数据分析)这一块做一些详细笔记记录。 ...
浅谈大数据时代的数据分析理念
最新发布
04-23
### 大数据分析理念与方法 #### 数据分析的理念 在大数据时代，数据分析的核心理念围绕着从海量数据中挖掘潜在的价值和洞察力展开。由于数据量的快速增长以及多样性的增加，传统的数据分析方式已无法满足需求[^1]。现代数据分析强调以下几个方面： - **以业务为导向**：数据分析不再仅仅是统计学的应用，而是紧密联系企业的实际运营目标，通过数据驱动决策支持企业战略发展。 - **实时性与动态调整**：鉴于数据更新速度快的特点，在大数据环境中，分析过程需要具备快速响应能力并能及时反馈结果以便于做出即时决策[^2]。 #### 常见的大数据分析方法 为了应对大数据带来的挑战，多种先进的技术和算法被引入到数据分析领域当中。以下是几种主要的方法及其应用场景描述： ##### 机器学习模型构建 利用监督学习、非监督学习或者强化学习等不同类型的机器学习技术建立预测模型或分类器。例如，随机森林(Random Forests)可用于客户流失预测；K-means聚类则适合发现市场细分中的隐含模式[^2]。 ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X) print(kmeans.labels_) ``` ##### 文本挖掘与自然语言处理(NLP) 针对大量非结构化的文本资料（如社交媒体评论），采用NLP工具和技术进行语义理解和情感分析。这有助于品牌监测公众舆论趋势或是识别消费者偏好变化。 ##### 时间序列分析 对于金融交易记录或其他随时间连续产生的数值型变量集合，运用ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)之类的专门设计用于此类情况下的统计建模手段来进行未来走势预估[^1]。 ```r library(forecast) data <- ts(c(10, 20, 30), frequency = 12) model <- auto.arima(data) forecast(model, h = 5)$mean ``` ##### 可视化展示 借助专业的图表制作软件包比如Tableau 或者Python 的Matplotlib库把复杂抽象的结果转换成直观易懂的形式供相关人员解读参考。 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() ```
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