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分析非结构化数据的10个步骤。而从随机数据源收集数据并不是一个好办法，因为这可能会破坏数据，甚至丢失一些数据。现在，当企业拥有所有的数据时，不管是否对业务有用，一旦准备好数据，就可以开始整理一堆有用的数据，并索引非结构化数据。请务必使用最新的技术来保存和堆叠数据，以便企业和正在使用数据的员工能够轻松获取最重要的数据。通... 阅49 转0 评0 公众公开 17-11-21 11:20 |
拥有大数据和数据分析工具确实是有帮助的，然而这也是一把双刃剑：过于依赖数据，可能会让我们忽视自己强大的直觉(甚至经常是正确的直觉)。针对这个问题，来自青年企业家理事会(YEC)的12位创业者提供了如下意见，告诉我们如何利用大数据，而不盲从数字，不至于所有商业决策都任凭大数据的摆布。这取决于你的商业模型，你需要考虑你的数据获取、... 阅38 转0 评0 公众公开 17-11-21 11:15 |
2. 从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。同时应当充分意识到，技术迭代更新速度加快，当我们花很多时间去掌握熟悉某种技术平台后，可能新的更好的技术平台出现了，导致我们受累奔波于各种技术平台，因此，最好的策略就是全面系统... 阅111 转3 评0 公众公开 17-11-09 10:48 |
不管数据多大，是什么结构，来源如何，能给使用者带来价值的数据是最重要的数据。第二种是基于Hadoop的技术扩展和封装，围绕Hadoop衍生出相关的大数据技术，应对传统关系型数据库较难处理的数据和场景，例如针对非结构化数据的存储和计算等，充分利用Hadoop开源的优势，伴随相关技术的不断进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场... 阅1601 转15 评0 公众公开 17-11-09 10:46 |
数据采集是大数据生命周期的第一个环节，它通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。遗漏数据可用全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等方法处理;噪音数据可用分箱（对原始数据进行分组，然后对每一组内的数据进行平滑处理）、聚类、计算机人工检... 阅32 转0 评0 公众公开 17-11-02 15:05 |
Hadoop是一个数据管理系统，作为数据分析的核心，汇集了结构化和非结构化的数据，这些数据分布在传统的企业数据栈的每一层。Spark提供强大的内存计算引擎，几乎涵盖了所有典型的大数据计算模式，包括迭代计算、批处理计算、内存计算、流式计算(Spark Streaming)、数据查询分析计算(Shark)以及图计算(GraphX)。Spark支持分布式数据集上的迭代式... 阅748 转11 评0 公众公开 17-11-01 20:45 |
【等级相关适用的几种情况】①两列观测数据都是顺序变量数据，或一列是顺序变量数据，另一列是连续变量的数据。点双列相关适用于双变量数据中，有一列数据是连续变量数据，如体重、身高以及许多测验与考试的分数；6、根据课堂教学运用测验的一般顺序来分可把学业成就测验分成安置性测验、形成性测验、诊断性测验和终结性测验。根据成就测验的实... 阅293 转0 评0 公众公开 17-10-25 17:43 |
写给新人数据挖掘基础知识介绍。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指... 阅38 转0 评0 公众公开 17-10-25 16:15 |
初创公司必须发掘大数据潜力的四大理由 再不注重大数据就晚了。随着物联网在世界各地渗透，大数据、数据计算和数据管理浮现在科技领域的最前沿。大数据应用的日益普及，从巨量数据中寻找最佳数据和分析数据的自动化过程有助于预测客户喜好，进而满足客户需求。这时，其他日常任务看似关键，但从长远来看，花时间规划如何大数据技术是必须的，因... 阅34 转0 评0 公众公开 17-10-25 10:36 |
