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大数据化时代如何防范隐私泄露？这些用机技巧你必须要掌握
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-30 热度：4829
在如今的大数据时代，隐私监听、手机广告时常影响着人们正常的手机使用体验。而最近关于手机监听的新闻频频曝光，诸多App都被整改和警告，越来越多用户也希望快速有效去除这类烦恼。其实，在微信应用中隐藏着着一[详细]
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以大数据智能化引领创新驱动发展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-30 热度：9793
以大数据智能化引领创新驱动发展
近段时间以来，重庆创新驱动发展佳音频传：重庆与腾讯合作共建“智慧城市”；阿里巴巴成立“智能重庆中心”……这些，都是重庆加快建设[详细] -
大数据成挑战谷歌唯一方式：亚马逊被看好
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-26 热度：1918
以下为文章全文：
没人会否认谷歌牢牢把控着网络搜索市场，毕竟，它甚至已经成为“搜索”的代名词。但谷歌卓越的产品和服务早已不再局限于搜索领域。
除了各种各样的搜索工具，谷歌的[详细] -
谷歌关于大数据的三篇经典论文
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-26 热度：294
如今大热的词很多但其中肯定会包括人工智能、大数据。就今年教育部发布的高校新增专业中热度最高的当属数据科学与大数据技术，而机器人工程专业也紧随其后。机器人工程之所以如此火爆与人工智能的发展密不可分。[详细]
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大数据智能分析 山航
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-26 热度：2836
最近，山航因为出色的运行能力以及超强的准点率走红网络，成为名噪一时的“闪电航空”。事实上，在山航成为“闪电航空”背后，数字化才是支撑这一切的基础。越来越多的细节显示，大数据分析[详细]
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全应科技工业大数据分析与应用助力产业数字化和制造高质量发展
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-26 热度：1279
2017年由工业和信息化部认定的“工业大数据分析与集成应用工业和信息化部重点实验室”的目标是成为国内领先、国际先进的高水平研究基地，能够辐射到全国工业大数据创新资源集聚平台和创新服务中心，以[详细]
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大数据时代来临 安防对存储提出更高要求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-26 热度：9164
当今世界，每个人的一言一行都在产生着数据，并且被记录着。各行各业爆炸式增长的数据，正推动人类进入大数据时代。根据监测统计，2017年全球的数据总量为21.6ZB，目前全球数据的增长速度在每年40%左右，预计到2[详细]
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五大迹象表明，美团外卖市场份额正在降低
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-23 热度：3192
5月23日，美团公布了自上市以来“最好看”的一份财报。数据显示，美团Q1季度在总营收、毛利总额、主要业务方面都有所“增长”。
这些数据乍看还不错，但仔细分析发现，在光鲜的数[详细] -
美团高额抽佣的背后，是杀鸡取卵还是抱薪救火
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-23 热度：9920
4月10日，广东省餐饮服务行业协会发布了《广东餐饮行业致美团外卖联名交涉函》，内容指出美团外卖向餐饮企业收取的高额外卖佣金，已超过餐饮企业承受极限。更是针对其存在的霸王条款、捆绑销售等现象提出质疑。[详细]
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大数据智能分析助力解决客户难题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-23 热度：5183
为客户“解难题、办实事”，不断提升服务质量，是企业服务管理者永恒的主题。针对客户投诉的分析和管控就是其中的重要环节，通过溯源分析，定位客户各类“急难愁盼”的问题并针对性解决，[详细]
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大数据的发展前景怎么样？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-23 热度：4548
随着时代的进步我们所处的信息时代也在飞速进步，而对于这样的信息时代广阔的数据源成为了这个信息时代的主要元素，庞大的数据源在处理的数据中巧妙的运用大数据技术让我们这样的一个信息时代进步更加的飞跃。[详细]
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木瓜移动凭借大数据技术优势 抢占中企出海先机
所属栏目：[大数据] 日期：2022-09-23 热度：5574
木瓜移动是一家专注于大数据技术研发的科技型公司，公司的主营业务是利用全球大数据资源和大数据处理分析技术为广大国内企业提供海外营销服务，，具体包括搜索展示类服务和效果类服务。
贵州发展大数据的[详细] -
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：108
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析： 一、Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣，小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。 为了避免超大集群我们按照业务维[详细]
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大数据依赖不可取
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：56
当下没有人会忽视大数据的重要作用。在生活的一切方面，大数据都潜在地发生着作用，特别是在管理层面，大数据已经成为重要的辅助工具。站在当前的角度来看，没有大数据，经济社会管理工作几乎就没有办法正常进行。 对传统统计数据的依靠和对现代大数据的依[详细]
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区块链为大数据分析提供机会
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：200
大数据能够获得实践应用并被各行各业青睐，最重要的原因还是大数据分析得出的结论具有指导意义，能够为行业决策提供数据统计基[详细]
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技术迷途者指南 我有问题 你有解吗
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：123
在日常工作中，我们可能会遇到各种技术问题，比如运维、开发、框架、操作系统等领域，不同的技术人，碰到的难题也不尽相同。为了帮助大家更好的解决问题，51CTO技术交流群针对一些技术问题展开了深入的讨论交流。51CTO对其中精彩问答进行了整理，并通过文[详细]
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挖掘互联网开放数据可带来巨大商业价值
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：160
星巴克的门店选址方法 20世纪80年代末，美国星巴克公司董事会名誉主席霍华德舒尔茨(Howard Schultz)曾经在西雅图总部组建地产团队，专门研究咖啡门店的选址。 他们除了有着专业的地产团队外，还有地理信息系统进行数据化分析，从而决定开店位置和营销方式[详细]
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2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：54
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入，使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据，以启动这一进程。随后是对数据进行分析，并与同事分享[详细]
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使用替代数据的五个隐性成本
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：86
如今，替代数据源已嵌入到各个行业的企业业务流程中。根据Lowenstein Sandler 律师事务所2022 年的一项调查，92% 的投资机构(从对冲基金、私募股权到风险投资)都在以中等或很大的程度使用替代数据来为决策提供依据。受访者还预计，他们在 2022 年对替代数[详细]
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具备可视化的数据不仅可以节流 还可以开源
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：153
当数据团队在谈论具备可视化的数据和数据质量高的好处时，通常只会涉及数据不完整带来的负面影响：决策不力、收入流失，甚至降低客户的信任度。 Gartner预测，糟糕的数据质量使企业每年损失1290万美元，因此具备可视化的数据成为非常重要的选择。 如果公司[详细]
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详解元宇宙的七层产业链
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：127
详解元宇宙的七层产业链： 1. 体验层映射现实世界的生活场景 元宇宙中的体验并不是打造简单的立体空间中的沉浸感，它可以把人类生活场景的方方面面映射进数字世界。当物理世界数字化之后，体验可以变得更加丰富。元宇宙可以帮助人类拓展边界，在虚拟世界中[详细]
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用Elastic Block Store EBS 改善性能和数据可用性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-07-01 热度：111
如今，许多数据库即服务（DBaaS）解决方案将计算层和存储层分开来，比如包括Amazon Aurora和Google BigQuery。由于数据存储和数据复制可以由现有服务来处理，DBaaS无需担心这种复杂性，这种解决方案很有吸引力。然而，这种设计的性能有时可能不如传统方式[详细]
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用 Spark SQL 实行结构化数据处理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：64
Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。 有了 Spark SQL，用户可以编写 SQL 风格的查询。这对于精通结构化查询语[详细]
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数据驱动业务的18个有效战略
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：137
你老想着数据驱动业务，但发现有力无处使，或者没人鸟你，我也有同样的经历，下面有18条策略锦囊，望你笑纳。 第一条 数据驱动业务中的数据广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实)，也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户[详细]
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实施合理的数据收集策略的关键性
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-30 热度：200
数据已经成为企业最宝贵的资产之一，而一些企业仍然否认它的重要性，但他们对接受它的犹豫正在消退。一项民意调查发现，36%的企业认为大数据对他们的成功至关重要。 然而，许多企业仍在努力制定持久的数据战略。最主要的一个问题是他们没有可靠的数据收集[详细]
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