大数据

数据可视化与大数据分析 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。而数据分析是商业智通的途径之一，而大数据分析的结果可视化，对经营决策将起着关键作用。 数据可视化软件可以让数据分析师和业务用户利用图表、图形传达信息，帮助读者更加直观地理解数据背后的故事。但试图基于数据可视化来讲述故事的时候，你必须小心，特别是当你长时间沉浸在分析工作中受到熟悉内容蒙蔽的时候。要确…

大数据建模流程之任务分析上一篇文章我们简单阐述了，大多数研究者在进行大数据分析时，所存在的逻辑问题，并简明扼要的对大数据建模流程进行了说明，那么为了使大家更加清晰每一个步骤的具体内容，我们将每一个模块展开分析。详细阐述流程中具体要做的工作内容？一．宏观角度无论是大数据还是人工智能技术，其实都是需求或者项目主题的实现手段，商业上希望技术能够将产品向商品转化，或者对市场进行科学的分析，从而引导公司决策更符合市场需求；科研上希望技术能够进行多学课融合，使得科研结果更具有说服力，亦或者是技术本身的创新与变革，使得科技文明不断发展。由此

大数据学习方法有很多学习大数据的朋友，在初期学习时，通常会对如何学习而感到迷茫。我经常在知乎上收到朋友关于如何入门、如何规划学习大数据、大数据的学习流程是什么的一些问题。今天我就粗浅的总结几点学习大数据方法。一、兴趣建立兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,那么兴趣的培养就非常重要了。如果你把写程序单纯作为赚钱手段，久而久之疲劳感会越来越强，会给今后的工作和生活带来很大的压力。那么如何建立起…

大数据应用开发八大基本原则·        大数据应用正在从概念走向现实，而企业在大数据应用开发时，软件的弹性（Resilient）正在成为决定大数据应用成败的关键因素。弹性差的应用无法应对大规模的数据集，在测试和运营中也缺乏透明度，而且也不安全。·        避免大数据应用在生产环境中掉链子的最佳办法就是在开发阶段就开发弹性应用，例如：健壮性、经过测试、可改变、可审计、高安全、可监控。·        可以说

政府大数据应用案例，政府大数据治理方法[通俗易懂]​大数据不仅将改变生产方式、生活方式，社会组织方式尤其是政府治理也将因之发生深刻变革。以大数据提升政府治理能力是大势所趋。科技革命的加速推进特别是大数据时代的到来，迫切要求政府治理加快。大数据将成为加快政府治理能力现代化的最重要、最有力推手。在大数据思维下，基于大数据的科学决策、精细管理、精准服务将成为常态，将大大推动政府管理理念和社会治理模式进步，推进法治政府、创新政府、廉洁政府、智慧政府和服务型政府建设，逐步实现治理能力现代化。政府如何利用大数据提升治理水平？1.用数据说话治理理念的转变是提高政府

【大数据应用开发】大数据的概念[通俗易懂]一.大数据的概念维基百科定义：大数据是指利用常用软件工具捕获，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。二.大数据4V特征Volume：体量巨大Velocity：处理速度快Variety：类型繁多（结构化，半结构化，非结构化）Value：价值密度低三.大数据主流技术数据采集预处理flume可以进行流式日志数据的收集sqoop可以交互关系型数据库，进行导入导…

大数据开发主要做什么？写在前面本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系解答一个大数据平台架构通常如图所示，大数据开发涵盖了图中从下到上各层的实现，其中主要的部分是采集层、储存层、计算层、模型层和接口层，核心部分是储存层和计算层。各层中功能模块的技术实现会根据实际业务场景不同而有所变化，但仍然是围绕着储存数据和数值计算这两大核心功能来进行的。因此，大数据开发的作用主要集中在以

13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事[通俗易懂]   大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。大数据应用案例之电视媒体　　对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不…

怎么进行大数据测试？我们需要具备怎样的测试能力？「建议收藏」前言：现在大数据这么火，那么作为测试人员，我们应该怎么进行大数据测试？需要具备怎样的测试能力？一、大数据测试实现被分成三个步骤（1）：数据阶段验证大数据测试的第一步，也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证：1、来自各方面的数据资源应该被验证，来确保正确的数据被加载进系统2、将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较，以确保它们匹配3、验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置该阶段可以使用工具Talend或Datameer，进行数据阶段验证。（2）：”MapReduc

大数据开发面试知识点总结[通俗易懂]​本文详细介绍大数据hadoop生态圈各部分知识，包括不限于hdfs、yarn、mapreduce、hive、sqoop、kafka、flume、spark、flink等技术，总结内容适合大数据开发者学习，希望能够和大家多多交流。