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大数据的核心是云技术和BI

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。而且也会把它们混起来说,分别做一句话直白解释就是:云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。 整体来看,未来的趋势是,云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展。 大数据的4V特性,即类型复杂,海量,快速和价值,其总体架构包括三层,数据存储,数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决,快速和时效性要求由数据处理层解决,价值由数据分析层解决。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合,让大数据最终产生价值。 数据存储层 数据有很多分法,有结构化...

【大数据分析】纷繁复杂的数据越多越好

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 传统的样本分析师们都很难容忍错误数据的存在,因为他们一生都在研究如何防止和避免错误的出现。 在收集样本的时候,统计学家会用一整套的策略来减少错误发生的概率。 在结果公布之前,他们也会测试样本是否存在潜在的系统性偏差。这些策略包括根据协议或通过受过专门训练的专家来采集样本。但是,即使只是少量的数据,这些规避错误的策略实施起来还是耗费巨大。 尤其是当我们收集所有数据的时候,这就行不通了。不仅是因为耗费巨大,还因为在大规模的基础上保持数据收集标准的一致性不太现实。就算是不让人们进行沟通争吵,也不能解决这个问题。 大数据时代要求我们重新审视精确性的优势。如果将传统的思维模式运用于数字化、网络化的21世纪,就会错过重要的信息。 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。在那个信息贫乏的时代,任意一个数据点的测量情况都对结果至关重要。所以,我们需要确保每个数据的精确性,才不会导致分析结果的偏差。 如今,我们已生活在信息时代,我们掌握的数据库越来越全面,它不再只包括我们手头现象的一点点可怜的数据,而是包括了与这些现象相关的大量...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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