回答:大数据的技术大数据技术包括:1)数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2)数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。3)基础架构: 云存储、分布式文件存储等。4)数据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language Processin...
回答:这个我有经验,我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中,数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容,但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析:它更多的强调的是一个逻辑思维能力,强调的是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析:它就在数据分析的基础上涉...
回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向,除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外,还有大数据平台架构与研发,除了以上四个大的工作方向之外,还有一个工作方向是大数据技术推广和培训,这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台,这部分工作的难度较高,从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技术人员的业务分析,比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性,但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛,所以,当一些模型被标准化以...
回答:真利益相关,不请自来,人在中国,刚下...算了,在办公室。帆软,其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年,入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport,后来研发BI商业智能finebi,产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案,包括阿米巴经营管理,数字化运营体系搭建项目,很成熟很老牌的厂商。FineReport报表软件是一款纯...
回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
...数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示,大数据分析技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,并且接受基于大数据分析的新技术。调查对象被问到,与...
...据。拿人脸大数据举例来说,通过人脸识别技术,结合大数据分析,可以有效的实现惯偷预警,VIP客户识别等应用,不管从安全角度还是从客户体验角度都给连锁行业运营管理带来提升。 商超连锁的安防智能化应用还存在哪...
...维数据集中存储和展示的平台,有人认为 AIOps 是一个大数据分析平台,有人认为 AIOps 是传统的一体化运维平台,也有不少运维大咖认为 AIOps 不过就是IT运维领域一个新的炒作点。我却认为 AIOps 是一场颠覆传统运维的盛筵。它更...
...这些数据进行复杂的应用成了现今数据仓库、商业智能和数据分析技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技...
...行业分析专家,来看看他们列出的几大趋势吧。 1.云端大数据分析 Hadoop是一组有一定框架结构的工具,用来处理大型数据组。它原本用于机器群,但现在情况有所变化。Forrester Research一位分析师BrianHopkins表示,现在有越来越多...
...些 数据进行复杂的应用成了现今数据仓库、商业智能和数据分析技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容,解决数据的应用质量问题。 充分利用有用的数据,废弃虚伪无用的数据,是数据挖掘技...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...