-
你了解舆情监测吗?一文读懂舆情监测
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-10 热度:0
在互联网大数据时代下,各大互联网社媒平台的言论层出不穷,不同的看法促成了各种不同的网络舆论,有舆论的地方就会有舆情,舆情监测就是在这样的背景下催生而出。
舆情监测已经成为了各行[详细] -
大数据培训课程哪个比较好?
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
大数据技术目前处于应用的早期阶段。从大数据发展和产业发展的角度来看,大数据的未来前景还是非常好的。大数据相关的工作发展前景好、就业缺口大、工资高的职业。很多人毕业或工作后都不满[详细]
-
微软大秀AI肌肉:彰显的不仅是力量更是格局
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
1995年,微软公司创始人比尔·盖茨亲笔撰写的《未来之路》一书成为畅销书,并被评为“新中国成立50年最有影响的100部图书”之一。这本书中满是比尔·盖茨对未来的预言。时至今日,包括智能[详细]
-
云计算、大数据和物联网之间的关系
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
网联网(IoT)
物联网可分为4层:感知层、网络层、处理层和应用层。
(1)感知层:负责信息采集和物物之间的信息传输,信息采集的技术包括传感器、条码和二维码、 RFID射频技术、音视频等[详细] -
产业赛道中的网易:低调务实,守正出奇
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
1个网易数字产业中心、2个网易数字产业基地、28个网易联合创新中心、15000家企业培育……
这是网易在2020 CITC上晒出的成绩单。
可能在不少人的印象里,产业互联网的热闹只属于BAT、华为等[详细] -
大数据人才需求旺盛,发展前景及薪酬可观
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
大数据人才需求旺盛,发展前景及薪酬可观
近几年,大数据正在变得炙手可热,市场上对大数据人才有着旺盛的需求。各个行业都在积极寻求转型,拥抱大数据。即便是在演艺圈,一部成功的电视剧[详细] -
大数据应用借“冰雪热”助推社会转型升级
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
2022年的张家口,在今年冬奥赛频频现身的“黑科技”让无数人津津乐道,5G+行业应用解锁这届冬奥会“科技冬奥“的成就,刷新世界对中国科技的认知。
在这次冬奥会上,我们看到中国移动以人口[详细] -
中国行业客户对大数据应用存在三大需求_数据分析师考试
所属栏目:[大数据] 日期:2023-08-09 热度:0
中国行业客户对大数据应用存在三大需求_数据分析师考试
近年来,随着全社会信息量爆炸式增长,大数据迎来了发展良机。当前,虽然中国大数据市场还处在初级阶段,但增速非常迅猛,应用也极其[详细] -
大数据分析如何发挥重要的作用
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:180
在人们的工作和生活中,都会产生大量数据。人们每次打开电子邮件、在线联系他人、使用智能手机应用程序、与任何客户支持代表交谈、进行在线购买或联系虚拟助手时,服务提供商和开发商都会收集这些原始数据。这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。 简[详细]
-
大数据时代个人隐私数据保护的挑战与思考
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:121
大数据时代个人隐私数据保护的挑战与思考: 一、大数据时代个人隐私数据泄露已成为全球重大的社会问题 随着信息技术的飞速发展,数据化生存已逐渐成为人类社会运行的常态,数据在公共管理、科学研究、企业营销等领域发挥着重要作用。 疫情发生以来,利用大[详细]
-
数据管理战略 企业可实施的六个方面
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:74
数据战略为更好的数据管理和治理奠定了基础,但仍有改进的空间。为了让数据管理走向现代化,企业需要正确的工具、环境、资源和权限来建立数据驱动的项目,并建立指导方针和边界,以确保成本、敏感信息的保护和法律合规性得到有效管理。 以下是企业在实施数[详细]
-
阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks 正式开源
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:115
随着行业不断发展,大数据AI也逐渐呈现云原生化的趋势。复杂的业务场景及其背后涉及到的不同技术方向的开源和自研,使得产品运维面临技术复杂度高、规模大、场景多等挑战。 阿里巴巴云原生大数据运维平台 SREWorks,沉淀了团队近10年经过内部业务锤炼的 SR[详细]
-
现代数据栈是如何走向实时化的?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:166
时代已经变了,企业对传统的数据基础设施越来越厌烦,这些基础设施对关键的商业智能问题回答得很慢,而且经常过时,与当前的业务现实不同步,通常是一天或更长时间。 现代企业的需求和要求正在以戏剧性的方式转变。因此,旧的批处理模式(每天一次大的更新[详细]
-
从 垃圾 数据到数据完整性的转变
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:89
数据产生的速度越来越快,这已经不是什么秘密。根据IDC的数据,由于在家里工作、学习和做事的人数突然增加,2020年产生和复制了更多的数据。此外,据预测,未来5年创造的数字数据量将是数字存储出现以来所创造数据量的两倍以上。 但这引出了一个问题,这些[详细]
-
50%企业数据治理失败!这九大要素才是成功关键
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:185
知名咨询公司Gartner的调研显示,在实施数据治理的企业中,有34%的企业数据治理处于良性建设阶段,有近50%的企业数据治理并未取得理想的效果,仅有16%的企业数据治理效果显著,处于行业领先水平。 1.数据战略 很多企业都说自己重视数据,但是能规划出明确[详细]
-
大数据时代下如何保障信息安全?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:64
大数据时代下如何保障信息安全? 1.大数据时代已来 随着网络时代日益信息化,移动互联网、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆土与应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的 大数据时代,大数据对社会经济、政治、文化,生活等方面产生深远的影响,大[详细]
-
为什么成功的数据网格实施需要数据虚拟化?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:113
组织多年来的一贯做法是将所有数据整合到单一位置,例如数据仓库或近年来兴起的数据湖。但是,集中式数据基础架构的一些弊端已初现端倪: 1. 集中式数据团队对数据的了解程度无法与只专注于全部数据中特定部分的具体业务团队相提并论。 2. 集中式数据基础[详细]
-
智能交通 大数据科技在交通领域的应用
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-24 热度:136
最近几年,城市机动车保有量增长惊人,客车、面包车、私家车甚至是摩托车的年平均增幅达到了15%以上。根据分析,当车辆保有量年增长率超过20%的话,将会引起当年以及之后几年城市交通建设速度难以匹配保有量增长,引发交通问题。 现阶段我国城市路网存在着[详细]
-
2022年三个主要的数据分析趋向
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:112
数据分析是一个不断发展的领域。2020年初发生新冠疫情成为主要的破坏因素,企业需要大力投资数据分析以支持其数字化转型。 在新冠疫情蔓延初期,很多企业减少开支并专注于其他紧迫的优先事项(例如支持员工远程工作),这似乎可能会阻碍数据和分析的进步。但[详细]
-
大数据技术的用处和它的五大核心原理
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:131
大数据的用途 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程是指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程[详细]
-
基于数据解析给出运营建议 咋整?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:128
有同学问:如何基于数据分析提出运营建议,今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过,有印象的同学应该还记得。再举一次,是因为每到招聘季都有人把它搬出来,而且有关它的大部分讲解,都是错的。 已知,下图是某个电商一周销售金额走势(具[详细]
-
生活中无处不在的数据解析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:191
关于数据分析的问题 很多时候,会被一些刚刚入门或者入门两三年的同学问:数据分析就是提数据吗?为什么我感觉我像个工具人一样天天写SQL做报表呢?! 每到这个时候,我就想起来了我入行的那个夏天,每天乐此不疲的跑着SQL。好像自己那会儿没有思考过这个[详细]
-
真正指挥大规模战争的其实为大数据和人工智能?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:55
大数据和人工智能到底有多强?大部分人仍然没有直观体会,但实际上已经渗透进当今地球和人类活动的方方面面。也正在深刻地改变世界的固有形态。那些过去的超级强国,在这方面仍然遥遥领先,而那些没有跟上潮流的90%以上的国家,其实早就彻底躺平;最主要的是[详细]
-
数据分析师七大实力 梳理标签体系
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:120
大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 这次分享一个更高级能力:构造标签体系。在提升能力的顺序上,当然是先会打一个标签,再会搞整个体系了。 一、什么是标签体系? 围绕一个业务场景,实现业务闭环操作的若干个标签组合,称为标签体系。之所以需要标签体系[详细]
-
大数据分析是啥?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-05-22 热度:198
大数据分析:是指对规模巨大的数据进行分析,大数据可以概括为:数据量大,速度快,类型多,价值、真实性。 大数据可以概括为5个V, 数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。 1.可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具[详细]