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大数据技术应用列表Top 10
2018-09-06
在这个大数据爆炸的时代,各种新项目如雨后春笋一般,每天从世界各地不断涌现出来。好消息是当下的技术都是开源可用的。下面就一起来看看这个Top10列表,应用起来吧!1.HadoopHadoop是稳定企业实力和其他一切工作的基础。你需要利用YARN,HDFS和Hadoop中的基础设施,存储原始数据以及运行关键的大数据服务器和应用程序。2.SparkSpark易于使用,并且支持所有重要的大数据语言(Scala,Python,Java,R)。同时,Spark还是一个巨大的生态系统,发展迅速,便于支持microbatching/batchin
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基于数据挖掘的汽车行业客户行为特征分析
2018-09-06
主要思路以汽车行业为载体,通过对具体业务需求的理解与梳理,转化为数据分析问题,进行数据建模,将输出的结果应用到业务中,对业务提供支持(建议,预测,判断等等)。当然了,数据分析与挖掘的过程也是持续地与业务碰撞的过程,这是一个反复建模分析,反复验证解释的过程。此次分享的内容以解决思路为主。
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做数据分析需要的书籍清单
2018-09-06
任何一个技能的学习,都有从浅到深的过程,数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位,更便于大家挑选。入门版适合对数据分析的入门者,对数据分析没有整体概念的人,常见于应届毕业生,经验尚浅的转行者。
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顾客的消费意图真的可以用大数据来计算吗
2018-09-06
营销人员非常希望知道消费者何时想要购物。要是能准确地知道每位消费者在任何指定时间处于购买历程的哪个阶段,那就更好了,大数据真的能帮助你预测消费者的购买意图吗?是的,它能。但如果你不知道哪些数据最为重要,以及如何利用数据改善业务,试图弄清楚如何利用数据预测购买意图,从一开始就是事倍功半
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海量数据分析是电子商务成功的关键
2018-09-05
目前,拓展电商的企业有很多,但成功比例却相当低,不超过10%。众多做电商的企业中,不乏规模大、有品牌、有实力的大型企业,他们不缺做电商的资金,但却仍没能摆脱失败命运。这里需要认清一个事实,电子商务的成功与否,不完全是资金的事,更重要的是善于运用方法。以笔者所带领的公司辅助过的一家零售企业做电商项目为例,
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怎样用有效的数据分析去了解用户的需求
2018-09-05
收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急,下面将分享10个大数据的使用方法,可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势:1.将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。
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数据信息图营销的12条技巧
2018-09-05
信息图营销最近变得越来越热,一些媒体、营销机构、企业开始制作有创意的信息图来丰富内容营销。但是,在如今的网络环境下,光有好的内容还不能达到营销的目的,只有让用户去分享,内容营销的内容才有了其价值。这里有一些常用的信息图营销的技巧,内容营销者可以根据实际情况选择其中的小技巧来做信息图营销。
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数据源或成大数据公司核心竞争力
2018-09-04
日前,大数据发展浪潮正在席卷全球,资本也敏锐追逐着高增长市场。大数据是我国的战略性新兴产业,而投资界持续看好大数据产业的发展未来,这种趋势明显增强。据不完全统计,截至2016年10月底,2016年中国大数据行业有184家企业获得投融资。尽管资本市场对大数据公司的评判标准不同,但探究其成长性的本质,只有一个标准——数据源。而数据源愈发成为投资界对大数据公司未来估值的最重要依据。
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实践中的思维转变
2018-09-04
在百度大数据开放大会上,搞计算机学术理论的怀进鹏校长的演讲犹如给所有听众的一记闷棍,怀校长的学术演讲把大家弄得云里雾里,把所有人弄晕了,现场能够听懂的绝对是少数。可能都会觉得怀校长有点像个外星人一般在那自顾自的演讲。作为一个曾经有志从事人工智能研究但失之交臂的又是学计算机毕业的人却越听越兴奋,冥冥中似乎找到了未来的人工智能所能抵达的可能性
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很多人愿意转投数据行业 原因是这些
2018-09-04
 什么是大数据分析师?    通常意义上讲的大数据行业其实是指的是大数据分析行业,而在这个行业里大数据分析师的重要性不言而喻,引用SportsDT的数据分析师的话来说,大数据分析师就是一群通过数据挖掘,把数据玩出新商业价值,让数据变得更有意义的人。
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