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干货|2016年大数据领域9大趋势预测

在过去的几年中一直炒作大数据,我们也都兴奋于大数据到底有多少潜力。 但客观来说,紧随其后的却是失望,当一些公司把存储和分析工具采购到位后,不知道自己真正想要做什么。 从技术角度来说,目前已经有很多技术和趋势,比如机器学习、人工智能,先进分析、预测分析、实时分析、Hadoop和Spark,以及其他Apache基金会项目,如开源、云计算服务、自助服务等等。 2015年是非常火的一年,2016年似乎将同样热闹,这个趋势不是CIO可以扭转的。大数据技术已经瓦解了以往单一业务运营模式,建立了新的产业形势,比如uber利用数据优势的方式进行商业竞争,是每个人都会提到的例子。现在的CIO,需要跨越两个不同的世界,既要服务好现有的客户,提供更快的即时服务;同时要满足数据驱动的客户需求,否则将会失去开拓新市场的机会。 但如何从A点(大数据)到B点(商业价值)的转化? 通过与企业高管、CIO、供应商、分析师等进行交流,在火爆的炒作中冷静思考,看看2016年的大数据领域有哪些需要思考的热点? 1 首席数据官-新兴职位 企业应对数字化时代的冲击,尤其是要面对来自有大数据基础的竞争对手压力,已经将精力放在培养首...

《Mahout算法解析与案例实战》一一2.3 测试安装

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第2章,第2.3节,作者:樊 哲,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 测试安装 首先下载测试数据,在浏览器中输入:http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data.html,下载相应的数据。测试数据是由Dr Robert Alcock在1999年利用程序合成的600个样本的控制图数据,每个样本包括60个属性列,一共可以分为6个类,分别为:正常(C)、循环(B)、上升趋势(E)、下降趋势(A)、向上移位(D)、向下移位(F)。图2-5中显示的是每个类别的10个样本数据图。 图2?5 样本数据图获得上面的测试数据,比如把测试数据下载到/ho

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