专注JAVA语言,对大数据、BI有深入研究,擅长制作解决方案。 10年工作经验,致力于软件开发,深入互联网教育行业。
企业运营对于企业来说是非常重要的,因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入数据时代的时候,企业在运营上相对应的也发生了改变,从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
现在越来越多的企业与互联网对接,搭建大数据平台,利用大数据进行有效分析。商业地产要如何利用大数据对客户群有效分析? 一、商业地产进军电商的核心——大数据研究 从国内近年来新开张的商业物业来看,影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多,而单纯的商品销售面积正在不断减少,这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。
大数据、大城市。世界已有不少大都会运用数据分析与算法建立智能城市,改善交通、例如日本东京就把每辆车子都变成精准的「行动数据」,缓解交通堵塞甚至降低死亡车祸的数量。
导读: 慧城市整体解决方案,是指在城市发展过程中,在城市基础设施、资源环境、社会民生、经济产业、市政管理五大核心领域中,充分利用物联网、互联网、云计算、高性能计算、智能科学等新兴技术手段,对城市居民生活工作、企业经营发展和政府行使职能过程中的相关活动和需求,进行智慧的感知、互联、处理和协调,是城市构建成为一个由新技术支持涵盖市民、企业和政府的新城市生态系统,为市民提供一个美好的生活和工作环境,为企业创造一个可持续发展的商业环境,为政府构建一个高效的城市运营管理环境。
始终围绕市民的需求,以市场为主导,更好发挥政府作用,把智能终端和物联网、互联网、大数据、云计算等新一代信息技术运用到行政管理、交通、教育、医疗、旅游、建筑、居家、生态环保和商业等与市民生活密切相关的各个领域,最大限度为市民提供便利、舒适、安全的产品和服务——这是我国台湾地区智慧城市建设的核心要义。
摘要: 为什么有些公司在机器学习业务方面倾向使用 R + Hadoop 方案?因为他们在不懂R和Hadoop的特征应用场景的情况下,恰好抓到了一根免费,开源的稻草。
一、如何做一个好的数据产品经理? PD(指产品经理,下同)本身就是在做牛做马,关系圈异常复杂。数据PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT绘制的数据产品经理关系圈。
产品经理在软件开发中起十分重要的作用,近日专为企业挖掘潜在销售的大数据分析公司Infer的CEO Vik Singh根据自身所闻和经历,就公司喜欢招募的产品经理、如何招到优秀的产品经理以及怎样成为优秀的产品经理撰文。
以下内容摘自华创证券分析师 吴晓雯、张伟光的《挖掘医疗大数据中的金矿》报告。 接上篇:医疗大数据:商业保险、移动医疗的崛起,正在形成闭环(一) 三、 商业保险、移动医疗等商业力量的崛起,加速医疗大数据的形成 (一)社保面临收支困境,商业保险具备发展的沃土 中国奉行的社会医疗保险覆盖面不断扩大的“大社保”制度, 商业健康险在社会医疗保险广覆盖的阶段处于被压制的状态。
以下内容摘自华创证券分析师 吴晓雯、张伟光的《挖掘医疗大数据中的金矿》报告。 挖掘医疗大数据中的金矿 1、 医院是医疗大数据的关键卡位,电子病历是医疗信息化的核心数据。
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数据分析框架(传统数据分析框架,大数据分析框架) 医疗大数据有着(前一节)提到的所有特征。在医疗大数据带来各种优势的同时,大数据随之带来的各种特性使得传统的数据处理和数据分析方法及软件捉襟见肘,问题多多。
大数据下,用户分析的核心是什么? ——解决实际问题 确定用户分析目的,具体是为了降低成本?增加收入?优化用户体验?提升营销效果?用户针对性管理? 确定目的后开始选择合适的数据,然后搭建模型,最后得出结果,并用数据可视化解读。
问题:如何系统地学习数据挖掘? 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下,数据挖掘系统的学习过程是怎么样的,应该看那些书(中文最好)? 回答者:Han Hsiao,发现隐藏的价值 数据挖掘:What?Why?How? 这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答。
沃尔玛、瑞士信贷银行等企业将员工的数据汇集起来,通过分析数据来监测可能会离职的员工。 公司老板们都想知道谁准备跳槽。随着劳动力数量的减少和劳动力成本的增加,在这样一个紧缺的市场上,像沃尔玛、瑞士信贷银行、Box 等公司都开始利用数据挖掘技术来找出可能离职的员工。
创见干货: 在上一章中,我们谈到了机器有可能从各个方面取代人们的工作。这样的未来究竟值得不值得人们为此而担忧?随着智能化机器的快速普及和发展,人们该如何审视自己与机器之间的关系?又如何定位以及衡量自己在社会中的价值?希望通过最后一个章节,使得读者...
Jay Kreps是来自LinkedIn的首席工程师,他表示日志几乎在计算机产生的时候就存在,除了可用在分布式计算或者抽象分布式计算模型内部之外,还有广泛的用途。
开篇:前言 智慧医疗英文简称WIT120,是最近兴起的专有医疗名词,通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。
1. 创建工作空间 首先我们需要登录Bluemix,在仪表盘面板中我们可以创建工作空间,如下图,我创建了名称为”demo”的工作空间: 2. 创建应用程序 然后在这个demo空间中创建应用程序: 3. 选择应用程序模板 之后便是选择应用程序模板: 在这里我们选择的是WEB应用程序。
有关Bluemix的使用以及相关的DEMO示例在本次博文中将不再赘述,如有读者对Bluemix的使用不是很了解的,可以参考如下连接: 《15 部最优秀的 Bluemix教程》 http://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-bestoflbluemix2014/index.html 上述教程应该能够带你进入到Bluemix的全新世界。
前言 智慧医疗英文简称WIT120,是最近兴起的专有医疗名词,通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。
摘要: ——2014年,以零库存实现150%的业绩增长;——大规模定制生产,每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品;——公司的核心竞争力是一套大数据信息系统,任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同 ... ——2014年,以零库存实现150%的业绩增长; ——大规模定制生产,每天都能够设计、生产2000种完全不同的个性化定制产品; ——公司的核心竞争力是一套大数据信息系统,任何一项数据的变动都能驱动其余9000多项数据的同步变动。
摘要: 随着供应链变得越来越复杂,必须采用更好的工具来迅速高效地发挥数据的最大价值。供应链作为企业的核心网链,将彻底变革企业市场边界、业务组合、商业模式和运作模式等。
摘要: 环保小微企业“一统江湖”环保再成今年“两会”最热关键词,攻坚“天蓝、水清、土净”势在必行。目前我国整个环保产业发展还相对稚嫩,未来几年环保投资需求巨大,随着市场逐步放开,尤其是政企合作模式(PPP)得到 ... 环保小微企业“一统江湖” 环保再成今年“两会”最热关键词,攻坚“天蓝、水清、土净”势在必行。
图解:关注“医改”人群的大数据分析
摘要: 不管是无敌创意还是无聊鸡肋,苹果手表还是来了。眼下它上市在即,将率先登陆9个国家或地区——包括中国。根据凌晨发布会上公布的内容,Apple Watch采用全新的压感触屏和蓝宝石镜面,能够记录健康数据、同步手机信息 ... 不管是无敌创意还是无聊鸡肋,苹果手表还是来了。
话说上世纪末的某一天,位于人民广场的上海市政府忽然提出了一个问题:“市中心的人怎么越来越多啊?感觉好拥挤好堵车。伐开心。哪能办?” 说时迟那时快,座下有某专家近前言道:“既然市中心的车太多了,人也太多了,那大家就不要都挤在一起嘛,明明郊区风景优美人烟稀少环境宜人,把市民们都迁去那里。
感兴趣的可以直接点击以下链接查看图文资料: http://www.iheima.com/special/qichehou/#rd 中国汽车业正在从增量经济向存量经济转变,汽车后市场将迎来爆发期,一旦4S店垄断模式被解除,市场有望更快速地增长。
大数据为研究人类行为和人与人之间大规模的互动提供了新的方式。然而,由于大数据的搜集做不到像“小数据”那样精确,因此分析解读大数据是一件十分复杂的事。
大数据的四个成功案例 来源:IT经理网 作者:王萌 大数据是当今IT业最火爆的词汇,管理学界和财经媒体也对其推崇备至,认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用,但是关于大数据成功案例的报道却出奇地少,以下小编为大家遴选四个成功挖掘大数据商业价值,提升生产力,获得高ROI回报的企业案例: TXUEnergy——智能电表 有了智能电表,供电公司能每隔15分钟就读一次用电数据,而不是过去的一月一次。
在大数据时代,传统的数据处理方法还适用吗? 大数据环境下的数据处理需求 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性。
项目实战主要以数据处理为整体方向,总体的处理流程如下所示: 数据源-->存储(HDFS)-->计算(MR/SPARK/MPI)-->计算结果(Mysql/HBase/Redis)-->查询接口(WEB/报表) 按照这样的思路来讲解项目实战,具体请看视频: 《项目架构与案例(上).
Spark目前支持scala、python、JAVA编程。 作为Spark的原生语言,scala是开发Spark应用程序的首选,其优雅简洁的代码,令开发过mapreduce代码的码农感觉象是上了天堂。
MLlib is Apache Spark's scalable machine learning library.(如下图所示) 很明显:MLlib 是一个广泛的机器学习的libray。
熟悉Hadoop的应该就知道HBase和Hive,如果了解这两个组件,那么对于Shark就不会那么陌生了,也就比较容易上手了。 Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口,为了最大程度的保持和Hive的兼容性,Shark使用了 Hive的API来实现query Parsing和 Logic Plan generation,最后的PhysicalPlan execution阶段用Spark代替Hadoop MapReduce。
随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐、用户行为分析等。
掌握Spark内核是精通Spark的关键,也是驾驭Spark的精髓所在。 基于Spark内核,Spark构建起了一体化多元化的大数据处理流水线,在一个技术堆栈中即可以同时完成批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习、图计算以及这些子框架之间数据和RDD算子的无缝共享与互操作。
作者:Divakar Mysore,Shrikant Khupat,Shweta Jain 来源:IBM 发布于:2014-12-10 简介 在确定投资大数据解决方案之前,评估可用于分析的数据;通过分析这些数据而获得的洞察;以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。
概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
比传统量化投资更为强大的是,大数据投资在原有金融结构化数据基础上,增加了更多非结构化数据,把握市场情绪,量化成为投资选股策略。 我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。
构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具。 Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建。
搞数据库的都知道:在Oracle上有RAC集群,MySQL也有对应的方案,而SQL Server上直到SQL Server 2012版本的AlwaysOn到来,微软都没有提供一个负载均衡方案,在网上看到Moebius可以实现负载均衡,在此将相关实现过程分享给大家: 一、架构原理 负载均衡集群是由一组相互独立的计算机系统构成,通过常规网络或专用网络进行连接,由路由器衔接在一起,各节点相互协作、共同负载、均衡压力,对客户端来说,整个群集可以视为一台具有超高性能的独立服务器。
第一章、Scala基础与实践(3讲) Scala编程语言抓住了很多开发者的眼球。如果你粗略浏览Scala的网站,你会觉得Scala是一种纯粹的面向对象编程语言,而又无缝地结合了命令式和函数式的编程风格。
大家都知道,一个项目的成败有很多的因素 包括: 需求问题、设计问题、客户关系问题、技术问题、项目管理问题、等等 而大部分SI项目可能更多的是纠结在需求分析方面,没有做好需求分析,导致最终的 成果不是客户所需要的;或者说做出来的结果给客户看后不断的提出需求变更,疲于 应对,结果导致成本超出,项目失败。
再也别乱扔信用卡小票了。在1月30日的《科学》杂志上,来自麻省理工学院媒体实验室、丹麦奥尔胡斯大学和新泽西罗格斯大学的几名科学家发表了一篇论文,证明了仅需4组较精确的支付时间、支付商家和交易数额,就基本可以确定持卡人的所有消费记录,准确率可达90%;甚至仅仅有较模糊的支付数据,也很有可能泄露消费历史。
转载自:畅享网 作者:王薇 随着科技的快速发展,信息化建设已经渗透到各个行业的众多企业当中,当今市场的竞争已经不仅仅局限于传统的商业竞争,而是上演了一场大规模的“信息战”。
大数据意味着"大营销",数据驱动的精准营销引擎将颠覆传统的营销决策模式及营销执行过程,使异常宽泛的"大营销"变得更精简、更高效。 关于大数据将在哪些领域率先"开花":现在所说的跟互联网相关的大数据,以受众和内容的关系为主。
大数据具有什么时代意义,它对IT产业的影响是什么,大数据的发展脉络又是怎样的?听听业内人士是怎么解答的。 大数据的时代意义 大数据可以解决传统方法无法解决的问题。
著名管理学大师彼得·德鲁克曾说过,当今企业间的竞争,不是产品的竞争,而是商业模式的竞争。Rappa(2004)认为,商业模式规定了公司在价值链中的位置,指导着公司如何赚取剩余价值;并指出商业模式明确了一个公司开展什么活动来创造价值,在价值链中如何选取上下游合作伙伴以及怎样与客户达成交易、为客户提供价值。
本文译自 Mapreduce Patterns, Algorithms, and Use Cases 在这篇文章里总结了几种网上或者论文中常见的MapReduce模式和算法,并系统化的解释了这些技术的不同之处。