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解读大数据时代的电商
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-11 热度：0
大数据时代，电子商务面临新的挑战。
从电商市场看，美国电商市场销售额在近年内保持持续增长趋势，而西欧在未来五年内增长预计将会超过美国。
移动端上的电商销售份额持续增长，尤[详细] -
大数据平台架构数据平台建设的几种方案
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-11 热度：0
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台[详细]
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基于互联网的大数据时代浅析
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-11 热度：0
互联网发展日新月异，深刻影响着每个人的工作生活。大数据则是互联网发展到一定阶段的产物，我们正在逐步进入大数据时代。
一、什么是大数据
大数据专家舍恩伯格在《大数据时代》一[详细] -
什么是数据湖？全面解读数据湖与数据仓库的区别
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-11 热度：0
大数据时代，数据存储对任何机构来说都是一件头等大事。从数据仓库（Data Warehouse），到如今如火如荼的数据湖（Data Lake），都被机构广泛应用于大数据存储，但从结构和处理方式上都有很大[详细]
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大数据：创新社会治理的新利器
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：3901
随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为了现代社会的重要组成部分。它不仅改变了我们的生活方式，也正在改变着社会治理的方式。大数据成为了创新社会治理的新利器。
首先，大数据的收集和分析可以更好地了解社会需[详细] -
大数据在影视娱乐产业的价值
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：4448
大数据在影视娱乐产业的价值体现在多个方面。首先，大数据可以帮助影视公司了解观众的需求和喜好，从而更好地定位和推广电影。通过分析观众的行为和反馈，公司可以制定更加精准的营销策略，提高电影的知名度和票房。[详细]
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智慧城市与大数据的深度融合
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：1035
随着科技的发展，智慧城市与大数据的深度融合已经成为城市管理的重要趋势。这种融合有助于提高城市的运营效率，优化资源配置，提升市民的生活质量。
在智慧城市中，大数据技术被广泛应用于城市规划、环境保护、公共[详细] -
大数据在风险投资领域的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：2692
在风险投资领域，大数据的应用已经逐渐成为一种趋势。通过对大量数据的分析和处理，风险投资机构可以更准确地评估投资项目的潜力和风险，从而做出更明智的决策。
首先，大数据可以帮助风险投资机构了解市场趋势和行[详细] -
大数据：未来农业的新引擎
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：4916
随着科技的不断发展，大数据技术正逐渐渗透到各个领域，包括农业。大数据技术的应用，将为农业带来前所未有的变革，成为未来农业的新引擎。
首先，大数据技术可以提高农业生产的精准性。通过收集和分析大量的农业数[详细] -
智慧旅游与大数据的融合
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：4912
智慧旅游与大数据的融合，是当前旅游行业的一大发展趋势。这种融合不仅可以提升旅游服务的效率和质量，还可以帮助旅游企业更好地了解游客的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略。
首先，智慧旅游借助大数据技术[详细] -
大数据在智能制造中的角色
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：5658
在智能制造领域，大数据扮演着至关重要的角色。随着工业4.0和物联网（IoT）的快速发展，智能制造正不断融入大量数据，这些数据不仅包括生产过程中的各种参数和指标，还涵盖了从研发、供应链管理到售后服务等各个环节[详细]
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游戏产业与大数据的紧密结合
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：6322
随着科技的不断进步，大数据已经成为现代社会的重要组成部分，而游戏产业作为新兴产业，也正与大数据紧密结合，为玩家带来更加丰富、更加真实的游戏体验。
在游戏产业中，大数据的应用已经越来越广泛。例如，游戏开[详细] -
环保领域的大数据应用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：6163
在环保领域，大数据的应用正逐渐改变我们对待环境和自然资源的方式。以往，环境监测和自然资源管理大多依赖人工监测和实地调查，但这种传统的方法往往效率低下且难以全面掌握环境状况。而现在，通过大数据技术，我们[详细]
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大数据时代的就业市场变革
所属栏目：[大数据] 日期：2023-11-28 热度：1127
随着大数据时代的到来，就业市场正在经历着前所未有的变革。传统的工作岗位和职业需求正在被新型的数字化职业所取代。大数据技术的广泛应用，使得许多工作流程变得更加高效，同时也催生出了一批新型的职业。
首先，[详细] -
如何使用大数据驱动业务增长
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：104
大数据在商业中的作用日趋凸显，数据驱动已经成为企业发展的核心竞争力。 在领导的推动下，很快成立了跨部门的融合增长团队，下面和大家分享这段融合团队的工作经历，一同洞察数据在业务增长方面的实践。 一.切入点 当时融合团队的切入点选得很不错，增加[详细]
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抽丝剥茧 深入的数据分析咋整
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：172
很多同学总觉数据分析做得不深入，到底该怎么做？今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别：0级 某天，你收到一个需求：看下我司APP新增的A功能，过去5天内累计使用1+次的人有多少（去重）。这问题太简单了，直接跑个数丢[详细]
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万字详解大数据平台异地多机房架构践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：100
随着B站业务的高速发展，业务数据的生产速度变得越来越快，离线集群规模快速膨胀，既有机房内的机位急剧消耗，在可预见的不久的将来会达到机房容量上限，阻塞业务的发展。因此，如何解决单机房容量瓶颈成为了我们亟待解决的问题。 目前，针对机房容量问题[详细]
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Python 取得旅游景点信息及评论并作词云 数据可视化
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：70
今天将手把手教你使用线程池爬取同程旅行的景点信息及评论数据并做词云、数据可视化！！！带你了解各个城市的游玩景点信息。 首先新建一个线程并开启线程后线程进入就绪状态，就绪状态的线程不会马上运行，要获得CPU资源才会进入运行状态，在进入运行状态[详细]
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善用企业数据策略 无惧混合云和多云环境挑战
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：91
混合云和多云架构具有高度的可控性、易扩展性和成本效益，因此企业可以自由选择独立的云产品，以满足几乎任何业务需求。员工可以通过混合云轻松分享和访问数据，推动发展以数据驱动的文化并帮助企业更快地获得洞察。通过混合数据平台，企业能够访问和分析[详细]
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数据管理的几个奥秘
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：193
有人称数据为新石油，也有人称其为新黄金。抛去这些比喻的合理性不论，毫无疑问，对于任何希望兑现数据驱动决策承诺的企业来说，组织和分析数据都是一项至关重要的工作。 1、非结构化数据难以分析 企业中有80%-90%的数据为非结构化数据，随着数字化转型逐[详细]
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为何大数据为NFT创造了一个巨大的市场
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：119
大数据技术带来了其他一些重大的技术突破。我们已经详细讨论了大数据在营销、财务管理甚至刑事司法系统中的应用。然而，大数据还有其他一些不太受关注的好处，尽管它们也很显着。 大数据的较新应用之一是NFT。NFT的整个概念实际上是基于大数据的。 大数据[详细]
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10亿+ 秒 看阿里如何达成实时数仓高吞吐实时写入与更新
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：78
数据实时入仓所面临的挑战：高性能、可更新、大规模 大数据场景下，实时数据如何写入实时数仓永远是一个比较大的话题，根据业务场景需求，常见的写入类型有： Append only：传统日志类数据（日志、埋点等）中，记录（Record）和记录之间没有关联性，因此新[详细]
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架构迭代无法一蹴而就 做开源亦是这样
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：99
Apache DolphinScheduler是基于Apache开源社区理念打造的知名DataOps 领域开源项目。作为一个分布式去中心化，易扩展的可视化工作流任务调度平台，Apache DolphinScheduler目前已累计在1000多家公司生产环境中作为企业的核心调度系统。在近日的【TTalk】系[详细]
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DataOps 是现代数据堆栈的将来吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-01 热度：165
在DevOps掀起软件工程风暴之前，一旦他们的应用程序开始运行，开发人员就被蒙在鼓里。工程师们不是在第一时间知道故障发生，而是在客户或利益相关者抱怨 网站滞后 或503页面太多时才会发现。 不幸的是，这会导致了同样的错误反复发生，因为开发人员缺乏对[详细]
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终于有人把Hadoop大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-24 热度：110
传统的系统已无法处理结构多变的大数据，而高性能硬件和专用服务器价格昂贵且不灵活，Hadoop因此应运而生。Hadoop使用互连的廉价商业硬件，通过数百甚至数千个低成本服务器协同工作，可有效存储和处理大量数据。 1.Hadoop生态体系 Google通过三篇重量级论[详细]
