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    2016-05-02 21:44:49
    阅读量:484
    评论:1
  • 一.大数据学习要以点带面,不贪大求全:数据科学要把握好碎片化与系统性。根据前文的大数据技术体系分析,我们可以看到大数据技术的深度和广度都是传统信息技术难以比拟的。我们的精力很有限,短时间内很难掌握多个领域的大数据理论和技术,数据科学要把握好碎片化和系统性的关系。二.大数据学习要勇于实践,不要纸上谈兵:数据科学还是数据工程?大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值,数据科学还是数据工...
    2019-03-11 15:52:05
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    2017-07-11 17:18:37
    阅读量:292
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  • 一、数据挖掘的价值体现  任何数据分析或者挖掘的项目都不会直接产生经济价值和意义,分析出的数据结果既不能给企业直接带来一个客户,也不能帮助企业卖出一件产品。数据分析的价值体现在于业务部门根据分析结果制定相关的经营策略并贯彻执行。二、大数据之困-通道  大数据之困-如何打通底层数据存储到上层数据服务的通道问题,讲成为制约大数据发展的关键因素。当越来越多的人意识到大数据的未来在
    2014-10-19 14:46:05
    阅读量:827
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  • 最近去面试,遇到面试官提到了几个关于“数据采集”方面的问题。一般大数据处理流程的共识是:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。其中,数据采集是第一步。有这么几个情况:(1)日志类型的数据采集;(2)接口类型的数据采集;(3)爬虫数据采集;(4)传感器数据采集等等。。当然有别的分类,这里暂...
    2018-12-04 21:10:52
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    2017-07-03 11:01:00
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    2019-03-08 11:45:16
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    2019-03-08 16:32:50
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    2016-11-22 13:33:15
    阅读量:4598
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