2022-08-30點(diǎn)擊量：3033

大數(shù)據(jù)分析包括哪些方面大數(shù)據(jù)分析包括哪些方面？對于一些小白來說，入門大數(shù)據(jù)需要學(xué)的東西很多，但首先你得先懂得它的幾個(gè)基本方面。下面小編就來說說大數(shù)據(jù)分析包括哪些方面，一起來看看吧!1.可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有數(shù)據(jù)分析專家，也有普通用戶，但他們對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬�分析可以直觀的分析呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)可以很容易被讀者接受，像看圖說話一樣簡單明了。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析理論的核心是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式的數(shù)據(jù)挖掘算法更科學(xué)地表現(xiàn)出了數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)。另一方面，挖掘數(shù)據(jù)的算法可以更快地處理大數(shù)據(jù)。如果一個(gè)算法需要數(shù)年才能得出結(jié)論，那么大數(shù)據(jù)的價(jià)值就喪失了。3.預(yù)測分析能力預(yù)測分析是大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一，它從大數(shù)據(jù)中挖掘特征，科學(xué)地建立模型。在此之后，可以將新的數(shù)據(jù)帶入模型，以預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。4.語義引擎大數(shù)據(jù)分析被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘中，它可以從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入語義來分析和判斷用戶的需求，從而達(dá)到更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理可以保證分析結(jié)果在學(xué)術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用中的真實(shí)性和價(jià)值。以上五個(gè)方面是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。當(dāng)然，如果你深入到大數(shù)據(jù)分析中去，就會(huì)發(fā)現(xiàn)有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。...

2022-08-30點(diǎn)擊量：2773

初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，許多人開始關(guān)注大數(shù)據(jù)這一方面，但很多人苦于沒有基礎(chǔ)，完全看不懂。下面小編就來說說初學(xué)大數(shù)據(jù)應(yīng)該買哪些書籍，千萬別錯(cuò)過!1.《BigData》在大數(shù)據(jù)的背景下，我很少看到數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)處理需求分析、數(shù)據(jù)架構(gòu)和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)問題。然而，這本書提供了一個(gè)令人耳目一新的全面解決方案。但是，需要注意的是，它也引入了許多大多數(shù)開發(fā)人員不熟悉的復(fù)雜性，這些復(fù)雜性困擾著傳統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。本書將教您如何使用Lambda架構(gòu)來構(gòu)建這些系統(tǒng)，該架構(gòu)充分利用了集群硬件以及專門用于捕獲和分析有關(guān)網(wǎng)絡(luò)大小的數(shù)據(jù)的新工具。2.《Hadoop:TheDefinitiveGuide》這本書通過豐富的案例研究解釋了Hadoop的幕后機(jī)制，并舉例說明了Hadoop如何在現(xiàn)實(shí)生活中解決特定的問題。發(fā)行版3涵蓋了Hadoop的最新開發(fā)，包括新的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其更靈活的實(shí)現(xiàn)模型。3.《數(shù)據(jù)挖掘》這本書是有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域全面的概述，我認(rèn)為它是最好的研究生課程書，或作為參考書。之前的版本被KDnuggets的讀者投票選為最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘書籍，是一本可讀性很強(qiáng)的教材。從數(shù)據(jù)庫的角度全面、系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念、方法和技術(shù)以及研究進(jìn)展。重點(diǎn)介紹了近年來該領(lǐng)域的重要和最新課題——數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)立方體技術(shù)、流數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)挖掘、空間、多媒體等復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘。4.《LearningSpark》這是一本面向Spark初學(xué)者的書，它沒有太多深入研究實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，而是更關(guān)注高級用戶的特定用途。然而，這本書不僅僅是關(guān)于Spark的使用。它還全面介紹了Spark的核心概念和基本原理，以便讀者理解為什么。...

2022-08-30點(diǎn)擊量：3071

大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)，目前，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域每年都有大量的新技術(shù)涌現(xiàn)，成為大數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析或可視化的有效手段。下面小編就來講講大數(shù)據(jù)分析包含哪些技術(shù)，千萬別錯(cuò)過!簡而言之，從大數(shù)據(jù)生命周期的角度來看，核心技術(shù)集中在四個(gè)方面：大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析，它們共同形成了大數(shù)據(jù)生命周期的核心技術(shù)。一.大數(shù)據(jù)采集即對于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化海量的各種來源的數(shù)據(jù)，所進(jìn)行的收集活動(dòng)。1.數(shù)據(jù)庫獲取:目前比較流行的是Sqoop和ETL，很多企業(yè)仍然使用MySQL、Oracle等傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。當(dāng)然，對于開源Kettle和Talend本身，也集成了大數(shù)據(jù)集成內(nèi)容，可以實(shí)現(xiàn)HDFS、hbase和主流Nosq數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步和集成。2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集:通過web爬蟲或網(wǎng)站公共API從網(wǎng)頁中獲取非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將其結(jié)構(gòu)統(tǒng)一為本地?cái)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集方法。3.文件采集:包括實(shí)時(shí)文件采集與處理技術(shù)flume、基于ELK的日志采集、增量采集等。二.大數(shù)據(jù)預(yù)處理大數(shù)據(jù)預(yù)處理，指的是在數(shù)據(jù)分析之前，對第一個(gè)收集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如“沖洗、灌裝、光滑、合并、標(biāo)準(zhǔn)化和一致性檢查”等一系列的行動(dòng)，旨在提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和為以后的分析打好基礎(chǔ)。三.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是指存儲(chǔ)器以數(shù)據(jù)庫的形式存儲(chǔ)采集到的數(shù)據(jù)的過程。四.大數(shù)據(jù)分析與挖掘大數(shù)據(jù)分析與挖掘是從可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測分析、語義引擎和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等方面對無序數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、提煉和分析的過程。...

2022-08-30點(diǎn)擊量：2835

學(xué)大數(shù)據(jù)能做什么工作學(xué)大數(shù)據(jù)能做什么工作？從大數(shù)據(jù)行業(yè)的薪酬和發(fā)展前景來看，越來越多的人想要加入大數(shù)據(jù)行業(yè)。今天小編給大家分享一下學(xué)大數(shù)據(jù)能做什么工作這一方面的內(nèi)容，趕緊來看看吧!1.大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)，如編寫離線處理程序、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)ETL等。2.大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師主要負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的維護(hù)，如管理、監(jiān)控Hadoop集群、監(jiān)控運(yùn)行狀態(tài)等。3.大數(shù)據(jù)架構(gòu)師主要負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)想，如技術(shù)選擇和技術(shù)安裝。4.大數(shù)據(jù)分析師結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)公司各業(yè)務(wù)單元的數(shù)據(jù)分析，如財(cái)務(wù)分析、生產(chǎn)分析、銷售分析等。5.大數(shù)據(jù)算法工程師主要負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法開發(fā)，如推薦系統(tǒng)算法開發(fā)。6.大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算開發(fā)工程師主要負(fù)責(zé)公司實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)開發(fā)，如實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)Flink開發(fā)，基于SparkStreaming的實(shí)時(shí)指標(biāo)分析開發(fā)。7.數(shù)據(jù)挖掘工程師主要負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘、特征提取、挖掘模型選擇和評價(jià)。例如，用戶肖像挖掘類型標(biāo)簽的開發(fā)。8.BI開發(fā)工程師主要工作是搭建公司的商業(yè)智能平臺(tái)，包括各種數(shù)據(jù)可視化報(bào)告的制作，以及儀表盤大屏生產(chǎn)的ETL開發(fā)工程師。負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清理及相關(guān)預(yù)處理。例如，從文本數(shù)據(jù)中清除一些非法數(shù)據(jù)。9.Hadoop開發(fā)工程師主要負(fù)責(zé)HDFS，MapReduce，Hive的開發(fā)。例如，Hive可以用來構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫和編寫Mapeduce程序來預(yù)處理數(shù)據(jù)。10.Spark開發(fā)工程師主要工作是開發(fā)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的Spark應(yīng)用程序。例如，寫Spark來處理網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)，形成clickstream數(shù)據(jù)。...

2022-08-30點(diǎn)擊量：2896

大數(shù)據(jù)處理需要什么語言大數(shù)據(jù)處理需要什么語言？R語言：它的有點(diǎn)在于簡單易上手，通過R語言，你可以從復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中篩選你想要的數(shù)據(jù)，從負(fù)責(zé)的模型函數(shù)中操作數(shù)據(jù)，建立有序的圖表呈現(xiàn)數(shù)字，只需要幾行代碼就可以了，比如說，像是好動(dòng)版本的Excel表格。以下是大數(shù)據(jù)處理需要什么語言的具體介紹。Pythom語言：Python結(jié)合了R語言的快速，處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力以及更務(wù)實(shí)的語言特質(zhì)，迅速地成為主流，也更簡單和直觀了，尤其是近幾年的成長很快。在數(shù)據(jù)處理范疇內(nèi)，通常在規(guī)模與復(fù)雜之間要有個(gè)取舍，Python以折中的姿態(tài)出現(xiàn)，是相當(dāng)好的數(shù)據(jù)處理工具。java語言：java沒有和Python和R語言一樣好的可視化功能，也不是統(tǒng)計(jì)建模的最佳工具，但是如果你需要建立一個(gè)龐大的系統(tǒng)，使用過去的原型，java是最基本的選擇了。HadooppandHive：為了迎合大量數(shù)據(jù)處理的需求，以java為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)開始了。Hadoop為一批數(shù)據(jù)處理，發(fā)展以java為基礎(chǔ)的架構(gòu)關(guān)鍵，相對于其他處理工具，Hadoop慢許多，但是無比的準(zhǔn)確可被后端數(shù)據(jù)庫分析廣泛使用，和Hive搭配的很好。Scala：另一個(gè)以java為基礎(chǔ)的語言，和java很像，對任何想要進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)械學(xué)習(xí)或是建立高階的算法，Scala是逐漸興起的工具，善于呈現(xiàn)且擁有建立可靠系統(tǒng)的能力，KafkaandStorm：是一個(gè)特別快速的查詢信息系統(tǒng)，缺點(diǎn)是太快了，因此在實(shí)施操作時(shí)會(huì)犯錯(cuò)，有時(shí)候會(huì)漏掉東西。使用Scala寫出來的架構(gòu)，大幅增加他在串流處理的受歡迎程度，HTMLHTML標(biāo)簽名和屬性都是不區(qū)分大小寫的，例如、或都是定義相同的標(biāo)記，但推薦全部使用小寫字母書寫。HTML屬性一般都出現(xiàn)在HTML標(biāo)簽中,是HTML標(biāo)簽的一部分。標(biāo)簽可以有屬性,它包含了額外的信息.屬性的值一定要在雙引號(hào)中。標(biāo)簽可以擁有多個(gè)屬性。屬性由屬性名和值成對出現(xiàn)。大多數(shù)的瀏覽器都支持顏色名集合，顏色值是一個(gè)關(guān)鍵字或一個(gè)RGB格式的數(shù)字，在網(wǎng)頁中用得很多。BASE(分布式列存數(shù)據(jù)庫)源自Google的Bigtable論文，發(fā)表于2006年11月，HBase是GoogleBigtable克隆版HBase是一個(gè)建立在HDFS之上，面向列的針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的可伸縮、高可靠、高性能、分布式和面向列的動(dòng)態(tài)模式數(shù)據(jù)庫。HBase采用了BigTable的數(shù)據(jù)模型：增強(qiáng)的稀疏排序映射表(Key/Value)，其中，鍵由行關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時(shí)間戳構(gòu)成。HBase提供了對大規(guī)模數(shù)據(jù)的隨機(jī)、實(shí)時(shí)讀寫訪問，同時(shí)，HBase中保存的數(shù)據(jù)可以使用MapReduce來處理，它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和并行計(jì)算完美地結(jié)合在一起。Zookeeper(分布式協(xié)作服務(wù))源自Google的Chubby論文，發(fā)表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版解決分布式環(huán)境下的數(shù)據(jù)管理問題：統(tǒng)一命名，狀態(tài)同步，集群管理，配置同步等。Hadoop的許多組件依賴于Zookeeper，它運(yùn)行在計(jì)算機(jī)集群上面，用于管理Hadoop操作。...

2022-08-30點(diǎn)擊量：2787

大數(shù)據(jù)要學(xué)哪些東西大數(shù)據(jù)要學(xué)哪些東西？大數(shù)據(jù)目前這個(gè)詞很火，作為編程人員是必須學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)之一，對于其它行業(yè)的同時(shí)，了解一下大數(shù)據(jù)也是非常有必要的，也許你們公司將來有一天就會(huì)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來分析你們公司的發(fā)展方向，畢竟這是一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)要學(xué)哪些東西首先簡介一下大數(shù)據(jù)能夠干什么：首先舉個(gè)例子，大家都喜歡上淘寶買東西，淘寶網(wǎng)站會(huì)記錄每個(gè)人在它網(wǎng)站上都買了什么，瀏覽了什么。。。等等一系列信息。然后分析什么產(chǎn)品賣的火爆，哪個(gè)客戶喜歡買什么，那個(gè)商家盈利高等等，挖掘一系列有潛在價(jià)值其次分析一下大數(shù)據(jù)的含義，大數(shù)據(jù)既然含有數(shù)據(jù)這個(gè)詞匯，就表明他是和數(shù)據(jù)相關(guān)的，而數(shù)據(jù)無非就是如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和如何使用存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)這兩個(gè)問題首先說一下如何存儲(chǔ)：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)都是保存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，比如oracle和mysql等，這些數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)空間是有限的，并且數(shù)據(jù)庫的東西多了之后，查詢存取的速度會(huì)變得很慢，根本做數(shù)據(jù)分析等。此外傳統(tǒng)數(shù)據(jù)都安裝在一臺(tái)服務(wù)器上，一旦服務(wù)器宕機(jī)了，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容就全部銷毀了，無法恢復(fù)大數(shù)據(jù)的含義就是說數(shù)據(jù)量很大，數(shù)據(jù)量達(dá)到pb級別，大公司也許需要幾千臺(tái)服務(wù)器才能存儲(chǔ)，用的是分布式存儲(chǔ)技術(shù)。所謂的分布式存儲(chǔ)技術(shù)是指，同樣一份文件，分別存儲(chǔ)在3臺(tái)不同的服務(wù)器上，假設(shè)其中服務(wù)器掛機(jī)了，還有另外兩臺(tái)服務(wù)器工作，并且迅速備份一份文件，始終保證相同文件有3臺(tái)服務(wù)器提供工作大數(shù)據(jù)的使用主要是指根據(jù)公司需求，對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。而挖掘分析做的最多的就是查詢數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的查詢速度是非�？斓�，因?yàn)榈讓佑玫氖穷愃朴趌ucene技術(shù)。但是大數(shù)據(jù)不適合修改存儲(chǔ)的文件。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)是以文件的形式存儲(chǔ)的，如果想修改數(shù)據(jù)，它會(huì)把原先的文件刪掉，然后重新寫入。最后什么人適合學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)：一般做數(shù)據(jù)的公司通常都會(huì)要求你會(huì)大數(shù)據(jù)，其次互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也用到了大數(shù)據(jù)相關(guān)的部分技術(shù)，比如：zookeeper，但是你要想找到一份好的工作，大數(shù)據(jù)知識(shí)是必須有所了解。...

2022-08-30點(diǎn)擊量：2959

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟有哪些？哪些項(xiàng)目是可以在真正的產(chǎn)品階段使用的作為可靠的候選?哪些應(yīng)該受到特別關(guān)注呢?我們做了詳細(xì)的研究和測試，讓我們一起看下5種新的撼動(dòng)大數(shù)據(jù)的技術(shù)。這些是整理的幾組新的工具，讓我們一起來看看吧。以下是小編為你整理的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的步驟Storm和Kafka是未來數(shù)據(jù)流處理的主要方式，它們已經(jīng)在一些大公司中使用率餓，包括Groupon,阿里巴巴和TheWeatherChannel等。Storm,誕生于Twitter,是一個(gè)分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm設(shè)計(jì)用于處理實(shí)時(shí)計(jì)算,hadoop主要用于處理批處理運(yùn)算。kafka是由LinkedIn研發(fā)的一款消息系統(tǒng)作為一個(gè)數(shù)據(jù)處理的管道基礎(chǔ)部分存在于系統(tǒng)中。當(dāng)你一起使用它們，你就能實(shí)時(shí)地和線性遞增的獲取數(shù)據(jù)。你為什么需要關(guān)心?使用Storm和Kafka,使得數(shù)據(jù)流處理線性的，確保每條消息獲取都是實(shí)時(shí)的，可靠的。前后布置的Storm和Kafka能每秒流暢的處理10000條數(shù)據(jù)。像Storm和Kafka這樣的數(shù)據(jù)流處理方案使得很多企業(yè)引起關(guān)注并想達(dá)到優(yōu)秀的ETL(抽取轉(zhuǎn)換裝載)的數(shù)據(jù)集成方案。Storm和Kafka也很擅長內(nèi)存分析和實(shí)時(shí)決策支持。企業(yè)使用批量處理的Hadoop方案無法也難怪對實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)需求。在企業(yè)的大數(shù)據(jù)解決方案中實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理是一個(gè)必要的模塊，因?yàn)樗�很�?yōu)美的處理了“3v”–volume,velocity和variety(容量，速率和多樣性)。Storm和Kafka這2種技術(shù)是我們(infochimps)最推薦的技術(shù)，它們也將作為一個(gè)正式組成部分存在于我們的平臺(tái)中。Drill和Dremel實(shí)現(xiàn)了快速低負(fù)載的大規(guī)模，即席查詢數(shù)據(jù)搜索。它們提供了秒級搜索P級別數(shù)據(jù)的可能，來應(yīng)對即席查詢和預(yù)測，及提供強(qiáng)大的虛擬化支持。Drill和Dremel提供強(qiáng)大的業(yè)務(wù)處理能力，不僅僅只是為數(shù)據(jù)工程師提供。業(yè)務(wù)端的大家都將喜歡Drill和Dremel.Drill是Google的Dremel的開源版本。Dremel是Google提供的支持大數(shù)據(jù)查詢的技術(shù)。公司將用它來開發(fā)自己的工具，這些是導(dǎo)致大家都密切的關(guān)注Drill的原因。雖然這些不是起步，但是開源社區(qū)強(qiáng)烈的興趣使得它變得更成熟。先進(jìn)的報(bào)表創(chuàng)建工具報(bào)表創(chuàng)建工具能從用戶的數(shù)據(jù)源轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)成一個(gè)精美、雅致的報(bào)表。使用其交互式設(shè)計(jì)界面和高效的工作流程，可在幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建專業(yè)和高質(zhì)量的報(bào)表。豐富的圖表和可視化的選項(xiàng)能提高用戶的報(bào)表水準(zhǔn)。一套全面的報(bào)表組件，如區(qū)域、子報(bào)表和交叉制表，讓用戶有個(gè)快速的開端來創(chuàng)建報(bào)表。智能模型設(shè)計(jì)運(yùn)用我們精密的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和模型工具，你可以用圖形表達(dá)你的數(shù)據(jù)庫。使用實(shí)體關(guān)系圖表來顯現(xiàn)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)及關(guān)系，這樣你就可以更容易塑造，建立和理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫。強(qiáng)大的用戶管理用戶管理功能提升和管理每個(gè)用戶的管理權(quán)限，不需輸入任何命令，在數(shù)分鐘內(nèi)就能創(chuàng)建和編輯用戶角色，借助這個(gè)精確控制的層面，可以在不影響數(shù)據(jù)庫的安全性下，創(chuàng)建規(guī)則并讓用戶訪問數(shù)據(jù)庫。確保數(shù)據(jù)安全Navicat提供本機(jī)備份解決方案，當(dāng)發(fā)生災(zāi)難時(shí)確保復(fù)原數(shù)據(jù)庫，使用Navicat計(jì)劃功能自動(dòng)運(yùn)行備份，并保存到本機(jī)硬盤或網(wǎng)絡(luò)硬盤。隨時(shí)隨地運(yùn)行Navicat創(chuàng)建一個(gè)批處理作業(yè)來運(yùn)行幾個(gè)任務(wù)。例如：打印報(bào)表、備份數(shù)據(jù)庫、傳輸數(shù)據(jù)。用戶可以設(shè)置電子郵件通知，安排在一個(gè)特定的時(shí)間，或在每天某些時(shí)間執(zhí)行該批處理作業(yè)，并確保任務(wù)成功完成。無論身在何處，總能完成工作。如何選擇框架Bokeh這套可視化框架的主要目標(biāo)在于提供精致且簡潔的圖形處理結(jié)果，用以強(qiáng)化大規(guī)模數(shù)據(jù)流的交互能力。其專門供Python語言使用。WolframAlpha這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其需要的計(jì)算素材或者其它內(nèi)容。舉例來說，如果大家輸入“Facebook”，即可獲得與Facebook相關(guān)的HTML元素結(jié)構(gòu)、輸入解釋、Web托管信息、網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)、子域、Alexa預(yù)估以及網(wǎng)頁信息等大量內(nèi)容。Neo4j其官方網(wǎng)站將這款工具稱為圖形數(shù)據(jù)庫技術(shù)的下一場革命。這種說法在一定程度上并不夸張，因?yàn)榇颂讛?shù)據(jù)庫使用數(shù)據(jù)間的關(guān)系以操作并強(qiáng)化性能表現(xiàn)。Neo4j目前已經(jīng)由眾多企業(yè)用于利用數(shù)據(jù)關(guān)系實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用，從而幫助自身保持市場競爭優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)職業(yè)細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家：數(shù)據(jù)科學(xué)家傾向于用搜索數(shù)據(jù)的方式來看待周圍的世界，把大量散亂的數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化的可供分析的數(shù)據(jù)，還要找出豐富的數(shù)據(jù)源，整合其他可能不完整的數(shù)據(jù)源，并清理成結(jié)果數(shù)據(jù)集，新的競爭環(huán)境中，挑戰(zhàn)不斷的變化，新數(shù)據(jù)不斷的流入，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要幫助決策者穿梭于各種分析，從臨時(shí)數(shù)據(jù)分析到持續(xù)數(shù)據(jù)交互分析。當(dāng)他們有所發(fā)現(xiàn)，建議新的業(yè)務(wù)方向。他們很有創(chuàng)造力的展示視覺化的信息，從而影響產(chǎn)品，流程和決策。大數(shù)據(jù)工程師：分析歷史，預(yù)測未來，優(yōu)化選擇，這是大數(shù)據(jù)工程師在玩數(shù)據(jù)時(shí)最重要的三大任務(wù)。通過這三個(gè)工作方向，幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。大數(shù)據(jù)工程師是一個(gè)很重要的工作，就是通過分析數(shù)據(jù)找出過去事件的特征。通過引入關(guān)鍵因素，大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測未來的消費(fèi)趨勢。數(shù)據(jù)分析師：與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析師相比，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)匱乏，而是數(shù)據(jù)過剩，因此，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師必須學(xué)會(huì)借助技術(shù)手段進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)清理。更為重要的是，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析師不斷在數(shù)據(jù)研究的方法論方面進(jìn)行創(chuàng)新和突破。分情況來說：就行業(yè)來說，數(shù)據(jù)分析師的機(jī)制類似，無論在任何時(shí)代，媒體運(yùn)營者能否準(zhǔn)確詳細(xì)和及時(shí)地了解受眾情況和變化趨勢。都是成敗的關(guān)鍵。此外：對于新聞出版等內(nèi)容產(chǎn)業(yè)來說，更關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)分析師可以發(fā)揮內(nèi)容消費(fèi)者數(shù)據(jù)分析的職能，這是支持新聞出版改善客戶關(guān)系的關(guān)鍵職能。...

2022-08-28點(diǎn)擊量：2797

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層面有哪些?大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于各行各業(yè)，將人們收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整理，實(shí)現(xiàn)資訊的有效利用。舉個(gè)本專業(yè)的例子，比如在奶�；�因?qū)用鎸ふ遗c產(chǎn)奶量相關(guān)的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進(jìn)行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由于數(shù)據(jù)量龐大，這就需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行分析比對，挖掘主效基因。下面我們具體來看看大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層面有哪些吧。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用層面有哪些?淘寶店假如我們開了一個(gè)淘寶的的話，我們就可以從淘寶里面的數(shù)據(jù)魔方這個(gè)運(yùn)用里面獲取大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)我們需要好好分析，利用好了，我們就可以創(chuàng)造價(jià)值。微信公眾號(hào)利用微信公眾號(hào)，我們也能夠獲得很多的大數(shù)據(jù)，我們投放廣告，每天有每天的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，每月有每月的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，這些都是大數(shù)據(jù)時(shí)代下的小數(shù)據(jù)，我們要好好利用。百度推廣我們利用百度推廣來進(jìn)行廣告投放，這也是獲取大數(shù)據(jù)的一種方式，利用百度推廣來獲取我們需要的各種大數(shù)據(jù)，不過，這需要我們先進(jìn)行前期的投入。智匯推智匯推是騰訊旗下的一款商業(yè)的廣告產(chǎn)品，我們也能夠通過我們自己的廣告模式來獲取我們需要的最大化的數(shù)據(jù)，和其他的推廣方式一樣，這里也有每天的數(shù)據(jù)分析，我們同樣可以獲得大數(shù)據(jù)。頭條號(hào)還有就是現(xiàn)在比較火的頭條了，我們利用頭條來進(jìn)行我們自己公司的廣告推廣，從而獲得我們需要的一些數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，進(jìn)行分析，得出結(jié)論，進(jìn)而進(jìn)行合理的投放，獲得利益。...

2022-08-25點(diǎn)擊量：2755

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些功能大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些功能？大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前沿技術(shù)，一直受到人們的期待和關(guān)注，它平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)提取到數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的所有功能。下面小編就來說說大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)有哪些功能，千萬別錯(cuò)過!1.數(shù)據(jù)清理功能在大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)中，前端數(shù)據(jù)清理功能遠(yuǎn)比我們想象的重要。如果沒有良好的清理，就不會(huì)有后續(xù)的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)清理功能不僅受到技術(shù)開發(fā)的限制，還與數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)量密切相關(guān)。在大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中，需要一個(gè)兼容性強(qiáng)、查詢速度快的數(shù)據(jù)清理模塊。面對大量待處理數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增加，數(shù)據(jù)清理功能的工作量和工作強(qiáng)度必然會(huì)增加。認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)清洗功能的重要性，研發(fā)工程師將不遺余力地加強(qiáng)大數(shù)據(jù)前端數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)兼容的建設(shè)。2.數(shù)據(jù)分析功能數(shù)據(jù)分析能力是大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的重點(diǎn)，也是大數(shù)據(jù)分析工具存在的意義。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析功能受到多方面的影響。除了軟件設(shè)計(jì)技術(shù)和內(nèi)置架構(gòu)外，車載數(shù)據(jù)分析模型也十分重要，這直接決定了大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所能承擔(dān)的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。3.數(shù)據(jù)可視化功能數(shù)據(jù)可視化是目前最流行的大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)。數(shù)據(jù)可視化是指在各種平臺(tái)上以圖表的形式顯示數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析結(jié)果。這就要求大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)圖表繪制功能，并構(gòu)建豐富的視覺效果，以滿足用戶不同的顯示需求。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析中必不可少的一部分，即數(shù)據(jù)返回時(shí)的二次分析。數(shù)據(jù)可視化也有利于構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的學(xué)習(xí)功能，讓沒有技術(shù)背景的初學(xué)者可以快速掌握大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的操作。大數(shù)據(jù)分析工具之所以關(guān)注這三個(gè)方向的功能建設(shè)，不是因?yàn)榧夹g(shù)或概念建設(shè)的要求，而是為了適應(yīng)信息時(shí)代背景下大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的性能要求。除了以上三點(diǎn)之外，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)還應(yīng)該包括很多附屬和擴(kuò)展的功能模塊，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)流和用戶溝通。...

2022-08-25點(diǎn)擊量：2802

大數(shù)據(jù)分析目前面臨哪些問題大數(shù)據(jù)分析目前面臨哪些問題？目前看來，我國的大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展趨勢已經(jīng)開始越來越好了，但這其中還有很多問題沒有處理。下面小編就來說說大數(shù)據(jù)分析目前面臨哪些問題，一起來看看吧!一.普遍存在信息孤島部門間、行業(yè)間數(shù)據(jù)共享仍不順暢，有價(jià)值的公共信息資源和商業(yè)數(shù)據(jù)公開程度低，基本處于鎖死狀態(tài)，無法順暢流動(dòng)。二.對大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律缺乏認(rèn)識(shí)整個(gè)社會(huì)沒有形成大型數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律的客觀、科學(xué)的理解，一些地方的數(shù)據(jù)作為一個(gè)大型數(shù)據(jù)中心建設(shè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)，盲目追求硬件投資，忽視了數(shù)據(jù)資源池的積累、處理和應(yīng)用能力建設(shè)，未能主動(dòng)促進(jìn)工業(yè)的發(fā)展大數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序需求之間的對接。三.技術(shù)創(chuàng)新和支撐能力不足大數(shù)據(jù)需要信息產(chǎn)業(yè)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的支撐，從底層芯片到基礎(chǔ)軟件再到應(yīng)用分析軟件。在新的計(jì)算平臺(tái)、分布式計(jì)算架構(gòu)、大數(shù)據(jù)的處理、分析、表達(dá)等方面與國外存在較大差距，無法滿足大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)的應(yīng)用需求。四.數(shù)據(jù)資源建設(shè)和應(yīng)用水平低用戶一般不太重視數(shù)據(jù)資源的建設(shè)。即使有數(shù)據(jù)意識(shí)組織，他們中的大多數(shù)也只關(guān)注數(shù)據(jù)的簡單存儲(chǔ)，很少為后續(xù)的應(yīng)用需求進(jìn)行處理和排序。數(shù)據(jù)資源質(zhì)量普遍較差，缺乏標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，管理能力薄弱，數(shù)據(jù)價(jià)值難以有效挖掘和利用。五.信息安全和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)尚未建立缺乏數(shù)據(jù)所有權(quán)、隱私和其他有關(guān)法律法規(guī)、信息安全等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，技術(shù)安全預(yù)防和管理能力不足，尚未建立安全與發(fā)展的數(shù)據(jù)開放、管理和信息安全保障體系，限制了大數(shù)據(jù)的發(fā)展。六.迫切需要加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)缺乏對數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)學(xué)科和應(yīng)用領(lǐng)域知識(shí)掌握全面的綜合性數(shù)據(jù)科學(xué)人才，尤其缺乏既熟悉行業(yè)業(yè)務(wù)需求，又掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)和管理的復(fù)合型人才...

2022-08-25點(diǎn)擊量：2753

大數(shù)據(jù)該怎么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)該怎么學(xué)習(xí)？大數(shù)據(jù)是一個(gè)含義廣泛的術(shù)語，是指數(shù)據(jù)集，如此龐大而復(fù)雜的，他們需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具進(jìn)行處理。該數(shù)據(jù)集通常是萬億或EB的大小。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)該怎么學(xué)習(xí)HADOOPP是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是HADOOPP是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。HADOOPP是可靠的，因?yàn)樗�假設(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。HPCC高性能計(jì)算與通信”的報(bào)告。開發(fā)可擴(kuò)展的計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)軟件，以支持太位級網(wǎng)絡(luò)傳輸性能，開發(fā)千兆比特網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，擴(kuò)展研究和教育機(jī)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)連接能力。Storm是自由的開源軟件，一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Storm可以非�？煽康奶幚睚嫶蟮臄�(shù)據(jù)流，用于處理HADOOPP的批量數(shù)據(jù)。為了幫助企業(yè)用戶尋找更為有效、加快HADOOPP數(shù)據(jù)查詢的方法，Apache發(fā)起了一項(xiàng)名為“Drill”的開源項(xiàng)目。PentahoBI平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的BI產(chǎn)品，它是一個(gè)以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在于將一系列企業(yè)級BI產(chǎn)品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務(wù)智能應(yīng)用的開發(fā)。RapidMiner是世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)挖掘解決方案，在一個(gè)非常大的程度上有著先進(jìn)技術(shù)。它數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)涉及范圍廣泛，包括各種數(shù)據(jù)藝術(shù)，能簡化數(shù)據(jù)挖掘過程的設(shè)計(jì)和評價(jià)。...

2022-08-25點(diǎn)擊量：2870

如何成為數(shù)據(jù)分析師如何成為數(shù)據(jù)分析師？數(shù)據(jù)庫技術(shù)(必修):用SQL訪問企業(yè)數(shù)據(jù)庫，結(jié)合業(yè)務(wù)，能從海量數(shù)據(jù)提取相關(guān)信息，從不同維度進(jìn)行建模分析，形成邏輯嚴(yán)密能夠體現(xiàn)整體數(shù)據(jù)挖掘流程化的數(shù)據(jù)分析報(bào)告;簡單了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的關(guān)系，數(shù)據(jù)庫增刪改查，高級查詢，高級應(yīng)用，以下是如何成為數(shù)據(jù)分析師的具體介紹。實(shí)用型大數(shù)據(jù)挖掘算法、(Apriori算法、Tanagra工具、決策樹)：深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”，指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場景應(yīng)當(dāng)應(yīng)用什么樣的方法;其二是學(xué)習(xí)算法的經(jīng)典思想，可以將它應(yīng)用到其他的實(shí)際項(xiàng)目之中;其三是理解算法，讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應(yīng)用到您的項(xiàng)目開發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用落實(shí)到實(shí)際的應(yīng)用中。課程會(huì)通過三個(gè)不同的方面來講解算法的應(yīng)用：一是微軟公司的SQLServer與Excel等工具實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘;二是著名開源算法的數(shù)據(jù)挖掘，如Weka等開源工具;三是利用Java、C#語言兩種語言做演示來完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)。SPSSModeler數(shù)據(jù)挖掘：將挖掘技術(shù)所涉及的思想、方法、參數(shù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)聯(lián)系起來，了解包括維度、數(shù)據(jù)、分析、數(shù)據(jù)流等在內(nèi)的功能、參數(shù)的實(shí)際義和選擇、組合等應(yīng)用方法。Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù):掌握應(yīng)用Python爬蟲基礎(chǔ)庫;掌握使用Python爬蟲利器;掌握使用Scrapy項(xiàng)目構(gòu)建;熟練掌握Scrapy流化開發(fā);熟練使用Scrapy拓展;掌握使用Scrapy與Mysql交互。機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展深入(Python語言、算法、Numpy庫、MatplotLib)：兩大類機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)里面，又分為分類和預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)。這些算法都是基礎(chǔ)的算法。通過深入學(xué)習(xí)Python來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘下方算法。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)(擴(kuò)展)：了解線性回歸、掌握決策樹的應(yīng)用、熟練使用SVM支持向量機(jī)、熟練使用聚類+貝葉斯、掌握EM-HMM-LDA-ML。...

2022-08-20點(diǎn)擊量：2779

大數(shù)據(jù)是什么？現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代是大數(shù)據(jù)時(shí)代，如果知道大數(shù)據(jù)運(yùn)營，等于掌握了未來的方向大數(shù)據(jù)也是預(yù)測未來的導(dǎo)航，下面我們一起來看看大數(shù)據(jù)是什么吧。大數(shù)據(jù)是什么？就字面意思理解就是大量的數(shù)據(jù)的意思;深入理解大數(shù)據(jù)是對信息資源和數(shù)據(jù)的集合，利用這些數(shù)據(jù)和信息資源分析出有用的資源，這就是大數(shù)據(jù)。容量大數(shù)據(jù)作為信息的集合，它包含了很多潛在的信息，以及各個(gè)不同行業(yè)的信息，這些信息就是大數(shù)據(jù)的容量和價(jià)值。種類大數(shù)據(jù)的種類有很多，因?yàn)樗�是一個(gè)信息的合集，因此它包含多種類別的分析�？勺冃源髷�(shù)據(jù)不是一成不變的，隨著時(shí)間和空間的變化，大數(shù)據(jù)也會(huì)跟著變化。復(fù)雜性由于大數(shù)數(shù)量巨大，來源的渠道有很多，因此它表現(xiàn)出很強(qiáng)的復(fù)雜性。價(jià)值利用大數(shù)據(jù)可以分析和反映一個(gè)行業(yè)或者一個(gè)市場的一些規(guī)律，抓住這些規(guī)律，就可以產(chǎn)生價(jià)值。變革價(jià)值的力量未來十年，決定中國是不是有大智慧的核心意義標(biāo)準(zhǔn)(那個(gè)”思想者”)，就是國民幸福。一體現(xiàn)到民生上，通過大數(shù)據(jù)讓事情變得澄明，看我們在人與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義;二體現(xiàn)在生態(tài)上，看我們在天與人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義�？傊�，讓我們從前10年的意義混沌時(shí)代，進(jìn)入未來10年意義澄明時(shí)代。變革經(jīng)濟(jì)的力量生產(chǎn)者是有價(jià)值的，消費(fèi)者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值，消費(fèi)者不認(rèn)同的，就賣不出去，就實(shí)現(xiàn)不了價(jià)值;只有消費(fèi)者認(rèn)同的，才賣得出去，才實(shí)現(xiàn)得了價(jià)值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費(fèi)者這個(gè)源頭識(shí)別意義，從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這就是啟動(dòng)內(nèi)需的原理。變革組織的力量隨著具有語義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無組織的組織力量。最先反映這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應(yīng)用，如RSS、維基、博客等。大數(shù)據(jù)之所以成為時(shí)代變革力量，在于它通過追隨意義而獲得智慧。...

2022-08-17點(diǎn)擊量：2792

數(shù)據(jù)管理發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段？近些年企業(yè)都在改革現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理體系，優(yōu)化原有的基于策略定義的數(shù)據(jù)管理模型，開始使用基于數(shù)據(jù)使用行為的數(shù)據(jù)管理方式。確保數(shù)據(jù)不僅可用且保持活性，從而始終讓數(shù)據(jù)資產(chǎn)充分發(fā)揮本身價(jià)值。下面我們來看看數(shù)據(jù)管理發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段吧。數(shù)據(jù)管理發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段？1、數(shù)據(jù)可用性有關(guān)數(shù)據(jù)的一切基于數(shù)據(jù)的可用性。數(shù)據(jù)保護(hù)是一切數(shù)據(jù)管理行為的基礎(chǔ)，為之后的數(shù)據(jù)使用行為提供保障。數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)復(fù)制及安全保留是數(shù)據(jù)保護(hù)的核心要素，以保證數(shù)據(jù)的可用性。如今云計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)發(fā)生巨大的變化，從架構(gòu)上數(shù)據(jù)塊的副本可以瞬時(shí)產(chǎn)生，為什么還需要備份呢?因?yàn)楝F(xiàn)在很多企業(yè)的數(shù)據(jù)備份架構(gòu)還是像以前那樣簡單粗暴，即通過數(shù)據(jù)拷貝的方式，進(jìn)行數(shù)據(jù)副本的存放。這并不能稱之為備份，因?yàn)閿?shù)據(jù)本身是有狀態(tài)的，并且在進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)的時(shí)候，要保證數(shù)據(jù)的一致性、有效性以及可恢復(fù)性。這與應(yīng)用在使用被恢復(fù)的數(shù)據(jù)時(shí)的行為強(qiáng)相關(guān)，為了使數(shù)據(jù)在被恢復(fù)以后可以靈活地被應(yīng)用所使用，在第一階段要對數(shù)據(jù)管理平臺(tái)進(jìn)行面向應(yīng)用的適配與優(yōu)化。2、數(shù)據(jù)聚合企業(yè)開始深入了解數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。此階段的目的是確保在多態(tài)的數(shù)據(jù)中心，即跨物理、虛擬、云等架構(gòu)與應(yīng)用平臺(tái)，以與云環(huán)境適配的數(shù)據(jù)格式和松耦合的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，從而使企業(yè)更容易進(jìn)行云化的集中管理。這不僅僅發(fā)生在基礎(chǔ)架構(gòu)層面還涉及與多種應(yīng)用的適配。通過集中控制，企業(yè)可以在各種基礎(chǔ)架構(gòu)上更流暢地工作并快速訪問數(shù)據(jù)，為今后數(shù)據(jù)的利用和應(yīng)用的讀寫分流提供基礎(chǔ)。3、數(shù)據(jù)可視化企業(yè)已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)使用行為可視化階段，被動(dòng)的數(shù)據(jù)管理轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的關(guān)注數(shù)據(jù)使用行為的方式。相對而言，數(shù)據(jù)管理早期階段的重點(diǎn)是始終保持業(yè)務(wù)在線與數(shù)據(jù)安全。企業(yè)更加關(guān)注數(shù)據(jù)的使用行為是否合規(guī)，并且已經(jīng)在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)之上為數(shù)據(jù)使用行為定義了入口與服務(wù)目錄，這使企業(yè)在數(shù)據(jù)管理與使用的競爭中保持領(lǐng)先。在此階段，數(shù)據(jù)管理為企業(yè)提供了更廣泛的策略支持。5、數(shù)據(jù)可編排企業(yè)更加注重?cái)?shù)據(jù)管理與使用效率。數(shù)據(jù)管理與使用的重復(fù)性與復(fù)雜性，以及由人工誤操作帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)，使關(guān)注執(zhí)行效率的企業(yè)更偏向于將企業(yè)頻繁使用的數(shù)據(jù)服務(wù)形成可編排的流程，這也為數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性提供了重要的保障。數(shù)據(jù)管理越發(fā)復(fù)雜需要簡化數(shù)據(jù)管理的界面統(tǒng)一服務(wù)端口。5、自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理的多數(shù)場景會(huì)轉(zhuǎn)為由人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來驅(qū)動(dòng)，機(jī)器學(xué)習(xí)引擎會(huì)根據(jù)企業(yè)的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)需求自動(dòng)備份、恢復(fù)和遷移數(shù)據(jù)。盡管對于大多數(shù)企業(yè)而言，數(shù)據(jù)管理完全自動(dòng)化還需要幾年的時(shí)間，但有些企業(yè)已經(jīng)開始利用新技術(shù)來支持其數(shù)據(jù)管理策略。...

2022-08-15點(diǎn)擊量：2806

學(xué)完大數(shù)據(jù)開發(fā)好找工作嗎？大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多人會(huì)選擇成為大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，但是在入行前又擔(dān)心不好扎工作，下面我們就一起來看看學(xué)完大數(shù)據(jù)開發(fā)好找工作嗎？學(xué)完大數(shù)據(jù)開發(fā)好找工作嗎？據(jù)職業(yè)社交平臺(tái)LinkedIn發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示，研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷、運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析是當(dāng)下中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)需求最旺盛的六類人才職位。其中研發(fā)工程師需求量最大，而數(shù)據(jù)分析人才最為稀缺。領(lǐng)英報(bào)告表明，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)最低，僅為0.05.屬于高度稀缺。數(shù)據(jù)分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個(gè)月。根據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)，未來中國基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到1400萬，而在BAT企業(yè)招聘的職位里，60%以上都在招大數(shù)據(jù)人才。大數(shù)據(jù)的就業(yè)方向1.大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，大中型的商業(yè)應(yīng)用包括我們常說的企業(yè)級應(yīng)用(主要指復(fù)雜的大企業(yè)的軟件系統(tǒng))、各種類型的網(wǎng)站等。負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)以及開發(fā)分析應(yīng)用程序。2.大數(shù)據(jù)分析師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘工作，運(yùn)用Hive、Hbase等技術(shù)，專門對從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。以及通過使用新型數(shù)據(jù)可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。...