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如何通过流程挖掘改进业务步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：111
流程挖掘是一种方法，通过这种方法，组织可以从现有的系统中收集数据，以客观地可视化业务流程是如何运行的，以及如何改进它们。从流程挖掘中获得的分析洞察力可以帮助优化整个组织的数字化转型计划。 在过去，流程挖掘在制造业中的应用最为广泛，可以用来[详细]
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30分钟，将你的Spark SQL模型变为在线办事
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：109
SparkSQL在机器学习场景中应用 第四范式已经在很多行业落地了上万个AI应用，比如在金融行业的反欺诈，媒体行业的新闻推荐，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特征变换发挥着重要的作用 半小时，将你的Spark SQL模型变为在线服务 SparkSQ[详细]
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【干货】你不得不知道的11款BI工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：64
BI（BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为[详细]
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趣图：论医生和修电脑的相似性
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：101
(点击上方公众号，可快速关注) 《转发一张趣图：论医生和修电脑的相似性》 点击“ 阅读原文”，可查看更多趣图/段子 ↓↓↓?（支持微信登录）[详细]
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【数字智能三篇】之一： 一页纸说清楚“什么是大数据”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：80
按：【数字智能三篇】 目前“大数据”、“推荐系统”、“深度学习”是数字智能领域的热点研究方向，相关的书籍也很火热，比如“大数据”仅这两年就出版了很多本，让一般人看的眼花缭乱。 本系列共分三篇，力求仅以一页纸的篇幅来系统完整地介绍以上这三个[详细]
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C语言超大数相加求和、加减乘除算法实现
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：53
#include?stdio.h#include?stdbool.h#include?string.h#include?stdlib.h#define?MAXLEN?20int?arr1[MAXLEN];int?arr2[MAXLEN];char?str1[MAXLEN];char?str2[MAXLEN];void?convertBin(int?intNum)?{???static?int?bitSize?=?32;???int?modBin?=?intNum??1;[详细]
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hdoj 1002 A + B Problem II 大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：78
A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 302658????Accepted Submission(s): 58410 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two integer[详细]
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数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：179
副标题#e# 当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时候就得看密度图了 什么是密度图? 所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情[详细]
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让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：184
副标题#e# 本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做个笔记，以后方便查阅 需求原因 最近在处理一个需求，有关批量往数据库插入数据的，[详细]
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Spark日臻完善之小文件是否需要合并?
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：100
我们知道，大部分Spark计算都是在内存中完成的，所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，内存。Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU。有时候我们也需要做一些优化调整来减少[详细]
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5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：174
数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始。同一组数据点可以推断出一些有意义的信息。基于我们所寻找的，我们需要关注数据的另一个方面。一旦我们明确了目标，我们就应该开始考虑我们需要的数据点。这将使我们能够专注于最相关的信息集，而忽略[详细]
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大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-29 热度：120
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新的治疗方法。 在这场危机期间，某些行业比其他行业更依赖大数据来保障安全。这些包括货运运营[详细]
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数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：115
副标题#e# 数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。 有人会说，要成为一名数据科学家，要先从数据分析的工[详细]
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大数据和物联网是如何相辅相成的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：117
物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以[详细]
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粉碎二八法则！每个数据科学家都得会一点SparkMagic
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：101
著名的帕累托法则，即80/20定律，告诉我们：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间存在着无法解释的不平衡。即使是21世纪最具吸引力的工作，数据科学依然逃不脱这一定律。 商业数据科学家80%的时间都花在查找、清洗和准备数据上，这是数据科学家工作中效[详细]
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社交大数据如何助力社会风险问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：125
副标题#e# 在网络空间治理中运用社交大数据 当今社会，社交媒体已经成为用户内容获取与危机风险传播的主要渠道。根据艾瑞咨询发布的《2019年中国移动社交行业研究报告》，我国移动社交媒体用户规模预计2020年将达到8.2亿。社交媒体的传播生态越来越呈现出全[详细]
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据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：142
据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 ??（ 关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以[详细]
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【轰炸】大数据分析2015年中国留学生回国就业蓝皮书
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：194
副标题#e# 本文摘自数据观 前几日，教育部公布了《中国留学回国就业蓝皮书2015》。蓝皮书中介绍，1978年至2015年底，我国累计出国留学人数404.21万，年均增长率19.06%，累计回国人数221.86万。留学回国就业人员的基本特征有哪些?就业情况怎么样?一起跟天道[详细]
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找出一个整数数组中的第二大数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：154
可能以故事形式：如从第一层到第十层电梯每层停一次，如何找到第二个大的钻石 ?1?#includestdio.h??2?#includeassert.h??3?#define?MINNUMBER?-32768??4?int?find_sec_max(int?arr[],int?size)??5?{??6?????assert(arr);??7?????int?maxnumber=arr[0];??8?[详细]
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【机器学习】数据处理中白化Whitening的作用图解分析
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：73
之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，由于原始图像相邻像素值具有高度相关性，所以图像数据信息冗余，对于白化的作用的描述主要有两个方面：1，减少特征之间的相关性；2，特征具有相同的方差（协方差阵为1）；但是为什么这么做，以及这样做对于算法或[详细]
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数据集成--Informatica PowerCenter
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：119
概要 随着数据呈现单位级别的递增，从海量的数据中分析出有价值的数据，对未来的事情进行一些预测，显得更能体现出BI的优越性了，但这也同时考验着数据处理ETL的性能和安全。这几天大体调查了一下informatica公司的PowerCenter，在国内市场上使用的挺早的[详细]
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美团机器学习中的数据清洗与特征挖掘实践
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-28 热度：187
综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=特征，标注数据生成=模型学习=模型应用”中的前两个步骤 灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是： 从原始数据，如文本、图像[详细]
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【新闻】 帆软软件携手星环科技 着力打造金融大数据分析行业应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：181
副标题#e# 3月25日，帆软软件有限公司在浙江湖州喜来登酒店（月亮酒店）召开了2016年亚太银行IT价值高峰论坛，数百家银行高管、IT业同仁齐聚一堂，共同商讨如何利用大数据、云计算等新兴技术推进银行信息化建设。星环科技作为帆软战略联盟的核心单位，也应[详细]
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ejabberd源码分析《三》客户端数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：62
副标题#e# 参考 http://www.cnblogs.com/yjl49/archive/2011/09/02/2371964.html 1.客户端连接服务器后，发送消息给服务器的xml数据处理在ejabberd_c2s中。 ?? ejabberd_c2s 是一个gen_fsm 状态机，在socket连接建立之后创建。 ?? 初始状态为 wait_for_stre[详细]
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CodeForces - 616E Sum of Remainders （数论）大数取余求和 好
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-27 热度：76
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