皮皮雜談

企業(yè)大數(shù)據(jù)的實(shí)施過程中擦秽，仍然面臨很多技術(shù)挑戰(zhàn)，涉及數(shù)據(jù)采集與獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢霎褐、數(shù)據(jù)處理與計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)理解與應(yīng)用、數(shù)據(jù)管理與擴(kuò)展等方面追驴。在數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)應(yīng)用中...

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金融行業(yè)是典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)行業(yè)，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)疏之，包括交易殿雪、報(bào)價(jià)、業(yè)績(jī)報(bào)告锋爪、消費(fèi)者研究報(bào)告丙曙、各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)爸业、各種指數(shù)等。 所以亏镰，金融行業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)扯旷，數(shù)據(jù)維度比較廣泛，數(shù)...

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經(jīng)過近幾年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)慢慢地滲透到各個(gè)行業(yè)纸兔。不同行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)程的速度，與行業(yè)的信息化水平否副、行業(yè)與消費(fèi)者的距離汉矿、行業(yè)的數(shù)據(jù)擁有程度有著密切的關(guān)系”纲鳎總體看來洲拇，應(yīng)用...

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在購物曲尸、教育赋续、醫(yī)療都已經(jīng)要求在大數(shù)據(jù)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)支持下的個(gè)性化的時(shí)代另患，創(chuàng)新已經(jīng)成為企業(yè)的生命之源纽乱，企業(yè)也不應(yīng)該繼續(xù)遵循工業(yè)時(shí)代的規(guī)則，強(qiáng)調(diào)命令式集中管理昆箕、封閉的層級(jí)體系和決策體...

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大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是解決問題鸦列，大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值就在于預(yù)測(cè)，而企業(yè)經(jīng)營(yíng)的核心也是基于預(yù)測(cè)而做出正確判斷鹏倘。在談?wù)摯髷?shù)據(jù)應(yīng)用時(shí)薯嗤，最常見的應(yīng)用案例便是“預(yù)測(cè)股市”“預(yù)測(cè)流感”“預(yù)測(cè)消費(fèi)者行...

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大部分推薦引擎的工作原理是基于物品或者用戶的相似集進(jìn)行推薦，所以可以對(duì)推薦機(jī)制進(jìn)行以下分類纤泵。 基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的推薦：根據(jù)系統(tǒng)用戶的基本信息發(fā)現(xiàn)用戶的相關(guān)程度骆姐。 基于內(nèi)容的推薦...