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大数据：企业决策的新引擎
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：2560
在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了企业决策的重要驱动力。通过对大数据的收集、分析和利用，企业可以更加准确地了解市场趋势、消费者需求，从而做出更加明智的决策。 首先，大数据可以帮助企业更好[详细]
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如何利用大数据推动智慧城市的建设与发展？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：8235
随着城市化进程的加速，智慧城市的建设与发展已经成为当今社会的重要议题。大数据作为现代社会的战略资源，在推动智慧城市的建设与发展中发挥着至关重要的作用。本文将从以下几个方面探讨如何利用大数据推动智慧[详细]
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如何利用大数据提高舆情监测与危机应对能力？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：2977
随着互联网的普及和社交媒体的兴起，公众对各种事件的关注度越来越高，舆情监测和危机应对能力成为了企业、政府和社会组织必须掌握的重要能力。如何利用大数据提高舆情监测与危机应对能力，以下是几个方面的建议[详细]
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大数据在智能交通系统中的创新应用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：5238
随着科技的不断发展，大数据技术在智能交通系统中的应用已经成为一种趋势。大数据技术可以帮助智能交通系统更好地感知、分析、预测和决策，从而提升交通系统的安全、效率、舒适度和智能化水平。 一、大数据技[详细]
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如何利用大数据降低企业运营成本？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：8338
在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为企业竞争力的重要组成部分。通过合理地利用大数据，企业可以有效地降低运营成本，提高效率，并获得更多的商业机会。下面我们将探讨如何利用大数据降低企业运营成本的几[详细]
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如何利用大数据提高旅游业的运营效率？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：3272
随着旅游业的发展，大数据技术已经成为提高运营效率的重要手段。通过对大数据的采集、分析和利用，旅游业可以实现更高效的市场营销、更精细的管理和更快速的市场响应。 首先，通过大数据技术可以收集旅游行业[详细]
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大数据在影视娱乐行业的应用案例分享
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：7971
随着科技的不断发展，大数据技术在各个行业中的应用越来越广泛。在影视娱乐行业中，大数据技术也发挥了重要的作用。下面我们将分享一些大数据在影视娱乐行业的应用案例。 案例一：预测票房 在电影行业中，[详细]
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如何利用大数据优化物流运作流程？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：824
随着大数据技术的不断发展，物流行业也开始逐渐应用大数据技术来优化物流运作流程。那么，如何利用大数据技术优化物流运作流程呢? 首先，可以利用大数据技术对物流数据进行挖掘和分析，从而更好地掌握物流运作[详细]
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大数据在零售业转型升级中的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：5316
随着零售业市场竞争的日益激烈和消费者需求的不断变化，大数据的应用已成为零售业转型升级的重要手段。大数据技术可以帮助零售企业更好地了解消费者需求，优化产品和服务，提高运营效率，从而提升竞争力。 一[详细]
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如何利用大数据提高人力资源管理效率？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-12-04 热度：635
随着企业业务的不断扩张和复杂化，人力资源管理也面临着越来越大的挑战。传统的人力资源管理方式已经无法满足现代企业的需求，而大数据技术的出现为人力资源管理带来了新的机遇和可能性。下面将介绍如何利用大数[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：2022-08-26 热度：65
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通过三篇重量级论文[详细]
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交通领域的物联网如何使大数据之于企业产生价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：153
全球物流市场不断增长，科技正成为发展的主要触发器。 企业正在寻找用于运输的物联网解决方案，以帮助他们提高供应链的可见性、改善物流各个阶段的运营并节省资源。 这可以通过使用物联网设备收集有关物流过程的数据并将其转换为有价值的业务信息来实现。 让[详细]
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怎样用好数据科学
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：66
很长一段时间以来，数据科学一直被视为科技和商业领域的下一次重大革命。最近几年增加了不少使用数据科学应用的企业。根据Statista的数据，截至2021年，近60%的公司在其团队中拥有至少50名数据科学家。 然而，如果客观地看待，数据科学提供的结果与它的期望[详细]
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浅析大数据的数据灾备建设
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：92
大数据时代，数据呈爆炸趋势增长，很多企业都从大数据中获得了利益，推动各自的业务上升了一个台阶。通过大数据技术的完善尤其是大数据和云容器技术相结合，各个企业已经把自己的重要业务迁移到了大数据平台。与此同时企业对数据可靠性和业务连续性保证的诉[详细]
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未来已来 Cloudera拥抱混合数据年代
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：142
我们生活在一个混合数据的世界中。在过去十年间，世界创建、捕获、复制和使用的结构化数据量已从2011年的不到 1ZB 增长到 2020 年的近 14ZB，这已经很惊人了，但还有另外更巨大的 50ZB数据非结构化数据、云数据和机器数据。 对于Cloudera来说，这是一个回到[详细]
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如何策划数据可视化平台
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：85
最近在项目上常常听到这样的话：我想要一个酷炫的数据大屏，设计一定要有科技感，这个可视化设计没有重点每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会结[详细]
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Python实行数据可视化 你会用什么库来做呢
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：116
用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将Altair！ 借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化过程中解脱出来。 简单来说，Altair是一种可视化语法，也[详细]
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一文看清楚 数据指标体系的几大类别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：143
很多同学问：有没有普遍的、一般的指标体系梳理方法？网上常见的指标体系分享，大多是互联网的AARRR一类，现实中情况却很复杂。普遍的方法当然有，就是基于业务逻辑，梳理指标体系。从本质上看，数据指标体系有4大类型，针对四个不同的业务逻辑。今天来系统[详细]
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两种主流大数据系统架构的差异 终于有人讲明白了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：172
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。特别是在企业数据仓库建设中，MPP架构与Hadoop架构代表两类典型的技术路线选型，事实上，在2015年左右甚至有人认为基于Hadoo[详细]
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从0到1创建智能灰度数据体系 以vivo游戏中心为例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-26 热度：65
本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验，从实验思想-数学方法-数据模型-产品方案四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案，以保障版本评估的科学性、项目进度以及灰度验证环节的快速闭环。该方案的亮点在于，指标异动根因分析方法[详细]
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几个好使常见的大数据分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：167
互联网打工人来说，数据分析是一项必备技能！花了这么多钱，营销效果到底达到没有？什么样的功能才能真正戳中用户的痛点？ 1. 事件分析 干啥的：研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。 怎么用：追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注[详细]
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大数据项目可能出错的几种方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：56
大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题，与之类似的是：人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标，但用户可以进行一些调整以从数据投资中获得更多收益。 一个重要原因是缺乏数据集中化，这抑制了公司从[详细]
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MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：150
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系，二者没有直接的相关性，却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的，都是普通服务器组成的集群，但从资源管理角度来说，它们并行化软件实现[详细]
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为什么大热的数据可视化行业 我不提议轻易入行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：149
这两年互联网行业在 C 端市场上的增长已经不足以吸引大众和投资者的视线，B 端作为一个新的热点开始被追捧。 各种让人眼花缭乱的图例和技术应用解说，很容易让我们产生未来已经加速向我们走来的 幻觉，此时不抓紧时代的机遇投身数字化界面的设计，更待何时？[详细]
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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-08-23 热度：137
实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话，标签能发挥啥作用呢？ 一：查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求，比如客[详细]
