回答:大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括:1)數(shù)據(jù)采集: ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成,最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中,成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2)數(shù)據(jù)存取: 關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。3)基礎(chǔ)架構(gòu): 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4)數(shù)據(jù)處理: 自然語言處理(NLP,Natural Language Processin...
回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個(gè)大的工作方向,除了大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用及開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成與運(yùn)維之外,還有大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā),除了以上四個(gè)大的工作方向之外,還有一個(gè)工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓(xùn),這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺(tái),這部分工作的難度較高,從事這部分工作的研發(fā)級(jí)崗位也并不多。現(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都以Hadoop、Spark平...
回答:這個(gè)我有經(jīng)驗(yàn),我來答一下?????♂?目前在我們數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)的日常用語中,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個(gè)術(shù)語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容,但實(shí)際上還是有一定的細(xì)微差別。就比如說數(shù)據(jù)分析:它更多的強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)邏輯思維能力,強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)探索性的過程,通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性,因?yàn)檫@些答案并不總是容易得到的。而數(shù)據(jù)可視化分析:它就在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上涉...
回答:謝邀~本君自薦一下。我們的產(chǎn)品諸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技術(shù)人員的業(yè)務(wù)分析,比如產(chǎn)品經(jīng)理、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)人員。從某種意義上也具有可視化分析的特性,但區(qū)別于其他工具的是我們面向互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣運(yùn)營(yíng)過程中的分析需求定義了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多時(shí)候客戶也會(huì)因?yàn)樘`活反而有一定門檻,所以,當(dāng)一些模型被標(biāo)準(zhǔn)化以...
回答:真利益相關(guān),不請(qǐng)自來,人在中國(guó),剛下...算了,在辦公室。帆軟,其實(shí)大家不知道他是國(guó)內(nèi)做數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品最好的公司。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域低調(diào)做了十幾年,入選Gartner市場(chǎng)指南。一開始做報(bào)表工具finereport,后來研發(fā)BI商業(yè)智能finebi,產(chǎn)品打磨了好多年。之后又增值行業(yè)化的數(shù)據(jù)管理解決方案,包括阿米巴經(jīng)營(yíng)管理,數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系搭建項(xiàng)目,很成熟很老牌的廠商。FineReport報(bào)表軟件是一款純...
回答:這個(gè)太范化了吧。大數(shù)據(jù)架構(gòu)選擇的方案就有很多,海量數(shù)據(jù)的即席查詢本省就是業(yè)內(nèi)目前的痛點(diǎn),暫時(shí)沒有太好的解決方案,kylin等框架也只是一個(gè)折中方案,如果你不是要求海量數(shù)據(jù)分析的秒級(jí)響應(yīng)的話sparkSql、presto等都是不錯(cuò)的方案,分鐘級(jí)別可以返回。
...,以及每天需要投入多少水資源來促進(jìn)樹的快速增長(zhǎng)。 數(shù)據(jù)挖掘 魯班通過分析樹干上面的紋理,發(fā)現(xiàn)了樹的年輪規(guī)律,這樣可以快速了解樹生長(zhǎng)了多少年。這個(gè)方法被魯班建立成了一個(gè)模型,用于預(yù)測(cè)其它樹每年的生長(zhǎng)速度。...
...如今,企業(yè)管理者們幾乎每天都不可避免地看到諸如大數(shù)據(jù)或云服務(wù)這樣的字眼。為了確保在當(dāng)今的市場(chǎng)上具有競(jìng)爭(zhēng)力,企業(yè)必須做出明智的業(yè)務(wù)決策,幫助提高產(chǎn)品的質(zhì)量、增加企業(yè)的營(yíng)收以及留住客戶。而大數(shù)據(jù)分...
全棧數(shù)據(jù)之門 前言 自強(qiáng)不息,厚德載物 0x1 Linux,自由之光 0x10 Linux,你是我的眼 0x11 Linux 基礎(chǔ),從零開始 01 Linux 之門 02 文件操作 03 權(quán)限管理 04 軟件安裝 05 實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn) 0x12 Sed 與Grep,文本處理 01 文本工具 02 grep 的...
...于大數(shù)據(jù)的案例有很多,商業(yè)智能分析也多次提到過關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值和意義,只不過在今天看數(shù)據(jù)比以前還多而已,大數(shù)據(jù)并不可怕,可怕的是他的實(shí)時(shí)分析能力,會(huì)讓缺點(diǎn)和真相赤裸裸暴露在人們面前,那么當(dāng)云計(jì)算遭遇...
《全棧數(shù)據(jù)之門》(暫定書名)是末學(xué)近5年來工作技能的積累,從8個(gè)月前開通公眾號(hào)寫的第一篇起,中間也不知度過了多少個(gè)寂寞的夜晚。 寫文章本來就是一個(gè)很費(fèi)力的活,況且寫書要求還得高些。 原計(jì)劃寫的是七章,每...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...