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《大数据分析原理与实践》——小结

小结 本章概述了大数据和大数据分析的相关知识。首先在1.1节介绍了大数据的定义、应用背景和“4V”特征,让读者对于大数据概念有更为清晰的认识。接下来,1.2节介绍了大数据的应用场景,从中可以看出大数据是无处不在的,并且对于政治、经济、工业生产、科学研究等有着巨大的影响。1.3节介绍了大数据分析的定义和应用,大数据分析使得大数据体现出其特有的价值,也带来了新的思维方式。1.4节讨论了大数据分析中的技术和难点,介绍了大数据分析的过程,包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署,紧接着介绍了大数据分析涉及的一系列技术,包括数据采集、数据管理、基础架构、数据理解和提取、统计分析、数据挖掘和数据可视化等。最后讨论了大数据分析中的难点,包括可扩展性、可用性、领域知识的结合和结果的检验。

INTEL SECURITY 发布新的企业战略,旨在提供更好的保护、更快的检测和精简的修正流程

Intel Security于10月30日宣布其旨在使全球企业更加积极而有效地抵御数据威胁和有针对性攻击的新的企业战略。通过一个将威胁防御生命周期主要阶段统一在一起的更集成且更开放的安全系统,这一新的战略将终端和云作为实现高级可视性和实用运营控制的最有效方面加以关注。这些控制点由世界级检测和分析技术支持。这一战略还重点强调了通过涵盖Intel及第三方产品的集中管理和互联架构简化用户体验。借助这一开放的集成系统,Intel Security的目标是使企业能够利用较少的资源更快地应对更多威胁。 Intel Security将继续专注 于其保护企业防范已知威胁的核心优势,并将加大对有助于更快检测新威胁和支持自动工作流以快速进行修正的工具的投入力度。通过将保护、检测和修正与实时集 中管理统一到一个自适应反馈循环(也称为威胁防御生命周期),使安全能够在一个总是不断完善的迭代循环里“学习”和发展。这一模式可帮助企业更加有效地拦 截威胁、识别攻击、实施修正以及更快速地改进对策。 Intel Security事业部高级副总裁兼总经理Chris Young表示:“攻击量和复杂性的增长为企业带来了恶性循环...

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