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字节跳动数据平台技术揭晓
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：96
ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一，拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀，ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂query场景下，ClickHouse容[详细]
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大规模分布式计算学习引擎Ray在字节跳动NLP场景下的践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：101
RayRTC 是字节基础架构组与字节 AML 组共同合作，在内部 RTC（Realtime Text Classification）文本训练平台上基于 Ray 进行的下一代 Serverless ML 的探索。RTC 文本分类平台是一个一站式的 NLP 服务平台，包括了数据预处理，标注，模型训练，打分，评估，Au[详细]
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远程访问装有GPU的电脑很不方便 如今有一个值得试试的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：114
由于多种原因，很多人无法将在本地存储了大量文件的电脑和软件带回家，好在有办法做到从任何地方发起高质量的远程访问，而无需额外费用。下面介绍几种经过测试的方法，实现方便地远程管理办公电脑。 DOC怎么了？ 普通员工只需使用远程桌面协议（RDP协议）连[详细]
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几款日常的开源无代码测试工具
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：160
编程语言一直是自动化测试、自动化测试人员、框架甚至工作职责中不可或缺的一部分。如果一个遗留项目已经使用了Java进行测试，该公司会为该项目寻找具备Java专业知识的人员。同样，如果新项目需要从零开始构建测试流程，那么首要考虑的事情就是团队擅长哪种[详细]
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Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：63
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析： 一、Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。 为了避免超大集群我们按照业务维度[详细]
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用Elastic Block Store EBS 改善性能和数据可用性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：84
如今，许多数据库即服务（DBaaS）解决方案将计算层和存储层分开来，比如包括Amazon Aurora和Google BigQuery。由于数据存储和数据复制可以由现有服务来处理，DBaaS无需担心这种复杂性，这种解决方案很有吸引力。然而，这种设计的性能有时可能不如传统方式：[详细]
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大数据依赖不可取
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：94
当下没有人会忽视大数据的重要作用。在生活的一切方面，大数据都潜在地发生着作用，特别是在管理层面，大数据已经成为重要的辅助工具。站在当前的角度来看，没有大数据，经济社会管理工作几乎就没有办法正常进行。 对传统统计数据的依靠和对现代大数据的依赖[详细]
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区块链为大数据分析提供机会
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：103
大数据能够获得实践应用并被各行各业青睐，最重要的原因还是大数据分析得出的结论具有指导意义，能够为行业决策提供数据统计基[详细]
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技术迷途者指南 我有问题 你有解吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：187
在日常工作中，我们可能会遇到各种技术问题，比如运维、开发、框架、操作系统等领域，不同的技术人，碰到的难题也不尽相同。为了帮助大家更好的解决问题，51CTO技术交流群针对一些技术问题展开了深入的讨论交流。51CTO对其中精彩问答进行了整理，并通过文章[详细]
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挖掘互联网开放数据可带来巨大商业价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：79
星巴克的门店选址方法 20世纪80年代末，美国星巴克公司董事会名誉主席霍华德舒尔茨(Howard Schultz)曾经在西雅图总部组建地产团队，专门研究咖啡门店的选址。 他们除了有着专业的地产团队外，还有地理信息系统进行数据化分析，从而决定开店位置和营销方式，[详细]
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2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：143
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入，使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据，以启动这一进程。随后是对数据进行分析，并与同事分享结[详细]
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使用替代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：188
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计，他们在 2022 年对替代数据[详细]
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具备可视化的数据不仅可以节流 还可以开源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：149
当数据团队在谈论具备可视化的数据和数据质量高的好处时，通常只会涉及数据不完整带来的负面影响：决策不力、收入流失，甚至降低客户的信任度。 Gartner预测，糟糕的数据质量使企业每年损失1290万美元，因此具备可视化的数据成为非常重要的选择。 如果公司能[详细]
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详解元宇宙的七层产业链
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-25 热度：79
详解元宇宙的七层产业链： 1. 体验层映射现实世界的生活场景 元宇宙中的体验并不是打造简单的立体空间中的沉浸感，它可以把人类生活场景的方方面面映射进数字世界。当物理世界数字化之后，体验可以变得更加丰富。元宇宙可以帮助人类拓展边界，在虚拟世界中，[详细]
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几时使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：112
为什么要探讨这个话题 探讨这个话题的本质原因是来源于为客户提供数据战略咨询服务时的思考，很多客户的痛点与诉求看似可以用机器学习解决，但实际上却充满风险，所以究竟机器学习什么时候该用，什么时候不该用，便成为了思考的对象。 机器学习起源于学术界[详细]
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如何让程序员更简单使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：76
一直以来，人们试图手工编写算法来理解人工生成的内容，但是成功率极低。例如，计算机很难掌握图像的语义内容。对于这类问题，AI科学家已经尝试通过分析汽车、猫、外套等低级像素来解决，但结果并不理想。尽管颜色直方图和特征检测器在一定程度上发挥了作用[详细]
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如何建造一支高效率的人工智能团队？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：163
本文将介绍把机器学习基础设施、员工和流程融合的方式，以实现适用于企业的MLOps(面向人工智能系统的运维管理)。本文希望对旨在以高效人工智能团队开发强大的人工智能/机器学习(AI/ML)项目的经理和主管提供启发。 本文的经验来自Provectus公司的人工智能团队[详细]
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从开始懂互联网到懂用户，谷歌这次都押了哪些宝？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：61
谷歌 I/O 大会如约而至。谷歌 I/O 2022 大会开幕式上，谷歌 CEO Sundar Pichai 发表了长达 2 小时的以知识和计算为关键词的主题演讲。这次演讲在勾勒谷歌长期发展愿景的同时，也在某种程度上描绘后疫情时代的互联网技术的演进方向。 搜索再定义：Anyway、Any[详细]
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线下零售要怎么构建AI自动结账服务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：112
客户体验是线上零售的重要优势，无需排队、没有延迟、采购便捷。但根据Forrester研究报告，由于人们希望在购买前充分了解产品，或只是不喜欢等待商品运输的过程，美国72%的零售消费仍然依靠实体店面。 目前，无人售货的创意方案在亚马逊无人便利店(Amazon Go[详细]
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赋能元宇宙 启动智能交互新未来
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：124
MetaCon元宇宙技术大会2022在线上成功举办，大会聚焦元宇宙产业政策、学术研究成果、技术创新和行业落地等多个层面。人机交互与高效能网络落地专场特邀了多名技术大咖，针对如何实现元宇宙世界人机交互，VR/AR/MR虚拟现实技术、全息影像技术、传感技术等常用[详细]
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互联网 VS 传统行业，数据分析有啥异同
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：127
很多同学好奇：总说互联网数据分析，到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。 典型的传统企业 典型的传统企业，以制造业为代表的，商业模式是： 进原料，生产成产品 通过经销商，卖到全国 承担产品的售后、服务工作 因此，其部门划分通[详细]
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一文看懂渠道分析怎样做
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：73
今天跟大家分享的是：推广渠道分析。推广渠道是推广产品、获取客户的途径，对企业而言，是影响收入的重要因素。今天就简单分享一下，该如何进行分析。 一、有哪些推广渠道 凡是能打广告，拉来用户的地方，都是推广渠道。 常见的线上推广渠道，如： 广告：比[详细]
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五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：79
五种比较常用格式的数据输出，手把手教你用Pandas实现 01 CSV DataFrame.to_csv方法可以将DataFrame导出为CSV格式的文件，需要传入一个CSV文件名。 复制 df.to_csv(done.csv) df.to_csv(data/done.csv) # 可以指定文件目录路径 df.to_csv(done.csv, index=Fa[详细]
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大数据算法天花乱坠的时代，如何辨别数据陷阱？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-13 热度：68
过去的一周，你心情咋样? 除了股票基金过山车般的涨跌之外，工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评。 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了。 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休息[详细]
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数据团队来管理数据的年代是时候结束了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-12 热度：50
最初使用的是数据仓库，然后是数据湖。如果大肆宣传是可信的话，那么现在是数据网格的时代了。 所有这些都依次被视为开启金融数据真正价值的灵丹妙药。那么，为什么数据的真正价值之前没有实现呢? 中心化的数据团队常常会在公司结构中造成瓶颈，阻碍整个企业[详细]
