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...
X_AirDu
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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...
linkin
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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...
zhangxiangliang
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回答:谢谢邀请！简单的说，大数据就是围绕数据进行一系列价值化操作的过程。经过多年的发展，当前的大数据已经由早期的几个基本特征（数据量大、结构多样性、速度快、价值密度低、真假难辨等），发展到今天的一个产业链，这个产业链包括了数据的采集、管理和应用，众多的企业也都陆续参与到了大数据产业链当中。数据的采集包括传统信息系统的采集（ERP系统、办公系统等），Web信息的采集以及物联网系统的信息采集，信息采集是大数...
diabloneo
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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...
bang590
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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...
ssshooter
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... SoftServe 进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、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，...
摘要： 在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中，阿里云产品专家陌停对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析。大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响。 大数据分析之路的挑战与期望 ...
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【转自凤凰网】原文链接 如今，金融行业的大数据浪潮已经无法抵挡，而国内的基础软件真的做好了应对大数据浪潮冲击的准备了吗？ 目前，国内的金融大数据处在发展阶段，传统的软件厂商的份额正在被许多互联网风格...
... 大数据概述 1.1 大数据时代00 简要介绍01 时代背景的支撑 1.2 大数据的概念和影响00 大数据的 `4V ` 特性⭐01 大数据的影响 1.3 大数据的应用00 影视剧的投拍01 谷歌预测流感03 ...
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...
