【深解读】什么是数据科学？如何把数据变成产品？-低调大师

【深解读】什么是数据科学？如何把数据变成产品？

2017-05-01 660

未来属于那些知道如何把数据变成产品的企业和个人。

--麦克.罗克德斯（Mike Loukides）

据哈尔•瓦里安（Hal Varian）说，统计学家是下一个性感的工作。五年前，在《什么是Web 2.0》里蒂姆•奥莱利（Tim O’Reilly）说“数据是下一个Intel Inside”。但是这句话到底是什么意思？为什么我们突然间开始关注统计学和数据？

在这篇文章里，我会检视数据科学的各个方面，技术、企业和独特技能集合。

互联网上充斥着“数据驱动的应用”。几乎任何的电子商务应用都是数据驱动的应用。这里面前端的页面靠背后的数据库来支持，它们两者之间靠中间件来连接其他的数据库和数据服务（信用卡公司、银行等等）。但是仅仅使用数据并不是我们所说的真正的“数据科学”。一个数据应用从数据里获取价值，同时创造更多的数据作为产出。它不只是带有数据

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Apache Kylin权威指南2.4　构建Cube

2.4　构建Cube 本节将快速介绍构建Cube相关的操作说明和设置，因受到篇幅的限制，许多具体内容无法深入展开，读者可以从后续的第3章和第4章中获得更详细的介绍。新创建的Cube只有定义，而没有计算的数据，它的状态是“DISABLED”，是不会被查询引擎挑中的。要想让Cube有数据，还需要对它进行构建。Cube的构建方式通常有两种：全量构建和增量构建；两者的构建步骤是完全一样的，区别只在于构建时读取的数据源是全集还是子集。 Cube的构建包含如下步骤，由任务引擎来调度执行。 1）创建临时的Hive平表（从Hive读取数据）。 2）计算各维度的不同值，并收集各Cuboid的统计数据。 3）创建并保存字典。 4）保存Cuboid统计信息。 5）创建HTable。 6）计算Cube（一轮或若干轮MapReduce）。 7）将Cube的计算结果转成HFi

2017-05-02

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第3章增量?构建第2章介绍了如何构建Cube并利用其完成在线多维分析的查询。每次Cube的构建都会从Hive中批量读取数据，而对于大多数业务场景来说，Hive中的数据处于不断增长的状态。为了支持Cube中的数据能够不断地得到更新，且无需重复地为已经处理过的历史数据构建Cube，因此对于Cube引入了增量构建的功能。我们将Cube划分为多个Segment，每个Segment用起始时间和结束时间来标志。Segment代表一段时间内源数据的预计算结果。在大部分情况下（例外情况见第4章“流式构建”），一个Segment的起始时间等于它之前那个Segment的结束时间，同理，它的结束时间等于它后面那个Segment的起始时间。同一个Cube下不同的Segment除了背后的源数据不同之外，其他如结构定义、构建过程、优化方法、存储方式等都完全相

2017-05-02

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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。