大數(shù)據(jù)聚類分析SEARCH AGGREGATION
回答:大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)包括：1）數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2）數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。3）基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4）數(shù)據(jù)處理： 自然語(yǔ)言處理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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回答:這個(gè)我有經(jīng)驗(yàn)，我來(lái)答一下?????♂?目前在我們數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)的日常用語(yǔ)中，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)似乎已成為同義詞。雖然說(shuō)兩者它都包含數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，但實(shí)際上還是有一定的細(xì)微差別。就比如說(shuō)數(shù)據(jù)分析：它更多的強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)邏輯思維能力，強(qiáng)調(diào)的是一個(gè)探索性的過(guò)程，通常從特定的問(wèn)題開(kāi)始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因?yàn)檫@些答案并不總是容易得到的。而數(shù)據(jù)可視化分析：它就在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上涉...
linkin
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回答:在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大概有四個(gè)大的工作方向，除了大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用及開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用和大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成與運(yùn)維之外，還有大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)，除了以上四個(gè)大的工作方向之外，還有一個(gè)工作方向是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣和培訓(xùn)，這部分工作目前也有不少人在從事。大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)與研發(fā)主要的工作內(nèi)容是研發(fā)底層的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發(fā)級(jí)崗位也并不多?，F(xiàn)在不少技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:謝邀~本君自薦一下。我們的產(chǎn)品諸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技術(shù)人員的業(yè)務(wù)分析，比如產(chǎn)品經(jīng)理、市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)人員。從某種意義上也具有可視化分析的特性，但區(qū)別于其他工具的是我們面向互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品推廣運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的分析需求定義了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多時(shí)候客戶也會(huì)因?yàn)樘`活反而有一定門檻，所以，當(dāng)一些模型被標(biāo)準(zhǔn)化以...
bang590
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回答:真利益相關(guān)，不請(qǐng)自來(lái)，人在中國(guó)，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實(shí)大家不知道他是國(guó)內(nèi)做數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品最好的公司。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域低調(diào)做了十幾年，入選Gartner市場(chǎng)指南。一開(kāi)始做報(bào)表工具finereport，后來(lái)研發(fā)BI商業(yè)智能finebi，產(chǎn)品打磨了好多年。之后又增值行業(yè)化的數(shù)據(jù)管理解決方案，包括阿米巴經(jīng)營(yíng)管理，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系搭建項(xiàng)目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報(bào)表軟件是一款純...
ssshooter
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回答:這個(gè)太范化了吧。大數(shù)據(jù)架構(gòu)選擇的方案就有很多，海量數(shù)據(jù)的即席查詢本省就是業(yè)內(nèi)目前的痛點(diǎn)，暫時(shí)沒(méi)有太好的解決方案，kylin等框架也只是一個(gè)折中方案，如果你不是要求海量數(shù)據(jù)分析的秒級(jí)響應(yīng)的話sparkSql、presto等都是不錯(cuò)的方案，分鐘級(jí)別可以返回。
Paul_King
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...。 摘要 SIEM是企業(yè)安全的核心中樞，負(fù)責(zé)收集匯總所有的數(shù)據(jù)，并結(jié)合威脅情報(bào)對(duì)危險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷和預(yù)警。但傳統(tǒng)的SIEM過(guò)度依靠人工定制安全策略，不僅僅增加了人力成本，而且整個(gè)SIEM的識(shí)別準(zhǔn)確率和使用效果也都大打折...
...。 摘要 SIEM是企業(yè)安全的核心中樞，負(fù)責(zé)收集匯總所有的數(shù)據(jù)，并結(jié)合威脅情報(bào)對(duì)危險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷和預(yù)警。但傳統(tǒng)的SIEM過(guò)度依靠人工定制安全策略，不僅僅增加了人力成本，而且整個(gè)SIEM的識(shí)別準(zhǔn)確率和使用效果也都大打折...
...接 https://zhangmingemma.github.... 聚類算法介紹 聚類是將數(shù)據(jù)對(duì)象的集合分成相似的對(duì)象類的過(guò)程。使得同一個(gè)簇（或類）中的對(duì)象之間具有較高的相似性，而不同簇中的對(duì)象具有較高的相異性。按照聚類的尺度，聚類方法可被...
孔淼：大數(shù)據(jù)分析處理與用戶畫像實(shí)踐 直播內(nèi)容如下： 今天咱們就來(lái)閑聊下我過(guò)去接觸過(guò)的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，因?yàn)槲沂沁B續(xù)創(chuàng)業(yè)者，所以我更多的注意力還是聚焦在解決問(wèn)題和業(yè)務(wù)場(chǎng)景上。如果把我在數(shù)據(jù)分析的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行劃分...
...接口、類）共5個(gè)。 2. 算法實(shí)現(xiàn) (1) 提取關(guān)鍵特征 我們的數(shù)據(jù)來(lái)源是日志中心已經(jīng)格式化過(guò)的報(bào)警日志信息，這些信息主要包含：報(bào)警日志產(chǎn)生的時(shí)間、服務(wù)標(biāo)記、在代碼中的位置、日志內(nèi)容等。 故障所在位置優(yōu)先查找是否有...
前言 數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的清理及處理以發(fā)現(xiàn)信息，并應(yīng)用于分類，推薦系統(tǒng)，預(yù)測(cè)等方面的過(guò)程。 覺(jué)得本文有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊mark下。謝謝！ 本文Github源碼，歡迎 star & fork 一、數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 1.數(shù)據(jù)選擇 分析業(yè)務(wù)需求后...
前言 數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的清理及處理以發(fā)現(xiàn)信息，并應(yīng)用于分類，推薦系統(tǒng)，預(yù)測(cè)等方面的過(guò)程。 覺(jué)得本文有幫助請(qǐng)點(diǎn)贊mark下。謝謝！ 本文Github源碼，歡迎 star & fork 一、數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程 1.數(shù)據(jù)選擇 分析業(yè)務(wù)需求后...
...相關(guān)知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是指使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的過(guò)程，而不需要具體的編程程序。該方法是一個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)的算法，使得它能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并進(jìn)行預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)優(yōu)化以及數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)密切相關(guān)，通...
摘要：前文數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)入門實(shí)戰(zhàn)與大家分享了分類算法，在本文中將為大家介紹聚類算法和關(guān)聯(lián)分析問(wèn)題。分類算法與聚類到底有何區(qū)別？聚類方法應(yīng)在怎樣的場(chǎng)景下使用？如何使用關(guān)聯(lián)分析算法解決個(gè)性化推...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
