大數(shù)據(jù)研究分析SEARCH AGGREGATION
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、分布式文件存儲等。4）數(shù)據(jù)處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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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...
linkin
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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)平臺集成與運(yùn)維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺架構(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，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級崗位也并不多。現(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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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、運(yùn)營人員。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...
bang590
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回答:真利益相關(guān)，不請自來，人在中國，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實(shí)大家不知道他是國內(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)營管理，數(shù)字化運(yùn)營體系搭建項(xiàng)目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報(bào)表軟件是一款純...
ssshooter
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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)分析的秒級響應(yīng)的話sparkSql、presto等都是不錯(cuò)的方案，分鐘級別可以返回。
Paul_King
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... SoftServe 進(jìn)行了這項(xiàng)研究，調(diào)查了多個(gè)行業(yè)的決策者對大數(shù)據(jù)技術(shù)中的風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)和機(jī)遇的看法。該數(shù)據(jù)顯示，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)盡管相對較新，仍然有 86% 的公司運(yùn)用了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。此外，大中型公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是必須的，...
... 大數(shù)據(jù)概述 1.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代00 簡要介紹01 時(shí)代背景的支撐 1.2 大數(shù)據(jù)的概念和影響00 大數(shù)據(jù)的 `4V ` 特性?01 大數(shù)據(jù)的影響 1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用00 影視劇的投拍01 谷歌預(yù)測流感03 ...
摘要： 在3月29日深圳云棲大會的數(shù)據(jù)分析與可視化專場中，阿里云產(chǎn)品專家陌停對大數(shù)據(jù)智能分析產(chǎn)品 Quick BI 進(jìn)行了深入的剖析。大會現(xiàn)場的精彩分享也贏得觀眾們的一直認(rèn)可和熱烈的反響。 大數(shù)據(jù)分析之路的挑戰(zhàn)與期望 ...
摘要： 在3月29日深圳云棲大會的數(shù)據(jù)分析與可視化專場中，阿里云產(chǎn)品專家陌停對大數(shù)據(jù)智能分析產(chǎn)品 Quick BI 進(jìn)行了深入的剖析。大會現(xiàn)場的精彩分享也贏得觀眾們的一直認(rèn)可和熱烈的反響。 大數(shù)據(jù)分析之路的挑戰(zhàn)與期望 ...
自1990年代初以來，一直使用大數(shù)據(jù)一詞。盡管尚不清楚最初使用該術(shù)語的人是誰，但大多數(shù)人都贊揚(yáng)John R. Mashey（當(dāng)時(shí)在Silicon Graphics工作）。從本質(zhì)上講，大數(shù)據(jù)不是全新的東西，也不只是過去二十年的東西。幾個(gè)世紀(jì)以...
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...
