摘要:在应用该算法进行数据分析时，首先应输入包含M个对象的数据集A以及簇的数目N。从A中任意选择N个对象作为初始簇中心并且不断重复，随后计算出簇中对象的均值，将每个对象分配到最相似的簇并且不断更新簇均值，最后计算准则函数直到其不再发生变化为止。因为该算法的复杂度大约是0(nkt)，所以该算法在处理大数据集时是相对可伸缩的和高效率的。[阅读全文]

摘要:我们对大数据技术的使用也经历了一个发展过程。从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展，大数据应用也从曲高和寡走到了今天的遍地开花。[阅读全文]

摘要:大数据行业人才的巨缺，企业对技术人才的渴求，激发了一批对大数据技术感兴趣的人的的学习欲望。对于大数据的学习，千万不能盲目学习，先要找准方向，判定是不是真正的大数据技术再开始学习。[阅读全文]

摘要:提及大数据，大家首先想到的是hadoop。大数据是一个概念，hadoop是来完成这个概念的东西、技能，它们之间并没有肯定的联络。Hadoop作为一代分布式体系的根底，特别是第二代Hadoop YARN推出今后，这个方位愈加结实。现在在市面上并没有能够与之相匹敌的体系存在。那么作为大数据时代的弄潮儿，我们要怎样才能够学好hadoop呢？下面随着科多大数据老师一起来看看，了解一下吧。[阅读全文]

摘要:大数据是当下炽热的话题，这也衍生出大数据相关的岗位需求．目前大数据相关的岗位工资可观，人才需求量大。很多想了解或者转行的同学就经常问科多老师，大数据到底适合哪一类的人学习，学大数据究竟好不好呢。下面科多大数据老师就带领着大家一起来看看大数据究竟适合哪些人来学。[阅读全文]

摘要:Google宣布在2016年发布的数据可视化工具Data Studio，以及2017年发布的的数据预先处理服务Cloud Dataprep，现在都正式可用。[阅读全文]

摘要:大数据这个概念本身就太大而且太宽，如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统，基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言，这种数据依赖单机很难完成。[阅读全文]

摘要:从实践应用角度来看，这个问题并没有很大的意义，正如“不管黑猫白猫，抓住老鼠才是好猫”一样，在企业的商业实战中，数据分析分析问题、解决问题时，首先考虑的是思路，其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术进行筛选，而不是先考虑到底是用统计技术还是用数据挖掘技术来解决这个问题。[阅读全文]

摘要:未来的时代是大数据的时代，这是毋庸置疑的。依赖与互联网的急速发展，成千上万的用户数据在互联网的世界中，能不能更好去运用这些数据对于企业发展其实是很有利的。同时，就企业内部也是有很多的数据需要处理，更是离不开大数据技术的运用。因此，越来越多的企业看到了大数据技术的优势，开出优厚的薪资待遇以求吸引更多的大数据人才的到来。[阅读全文]

摘要:AIOps是一个总称，用于指代使用复杂的基础设施管理软件和云解决方案监控工具来实现自动化数据分析和日常的DevOps操作。[阅读全文]

摘要:从事大数据分析行业的伙伴们，少不了的是做大数据分析报告，但是我们改怎么做出一份优秀的大数据报告呢？下文科多大数据告诉大家数据分析的整体思路、框架和大数据报告的价值。[阅读全文]

摘要:不管公司多大，获取数据都是非常重要的基础。那么大数据分析师如何获取完整、连续、有价值的数据呢？科多大数据带你来学习一下获取数据的途径。[阅读全文]

摘要:人们在说到当下创新IT技术的时候，都会把云计算和大数据挂在嘴边。他们之间的关系就像硬币的正反面，相辅相成，形影不离。从应用角度上讲，云计算给大数据提供信息化的基础设施，获取让资源更有效利用的手段；从产业发展的角度上讲，智能的大数据的云平台，每天可以处理不计其数的数据，并对数据进行科学，快速，智能的检索，在未来，云计算和大数据还需要不断的进行探索。[阅读全文]

摘要:大数据的核心是云技术和BI。关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解，而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。如果做一个更形象的解释，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用;大数据则相当于海量数据的“数据库”。[阅读全文]

摘要:大数据前景下聪慧物流商物数据包含大批商品数据和批发商品数据。大数据在商物办理中的使用能够使得对商品办理在时光空间上实行智能化决议计划，科学办理商物的畅通节点及畅通通道，及时掌控商物的流量流向，大数据手艺在商物管控中的使用进程如图1-1所示[阅读全文]

摘要:医疗大数据继续升温，传统医疗形式已改变！[阅读全文]

摘要:大数据是人们用来描绘处理少量麻烦的惊人手艺的时兴术语。因为搜集和剖析了少量数据，如今可以以为，直到近来仿佛没法处理的麻烦可以处理。很分明，大数据依然存在，固然偶然我们没法看到改变的幅度，但很分明数据正在改动我们所晓得的天下。你分明大数据为甚么云云主要吗？以下十大来由让您置信其主要性。[阅读全文]

摘要:大数据关于我们来讲究竟有甚么用呢，或者说它有哪些方面的使用？[阅读全文]

摘要:营销和大数据之间的联系很容易看到。GPS跟踪设备提供使用某些智能手机应用的用户的位置。Facebook和Twitter是人们行为和态度和搜索引擎的巨大数据库，记录了人们的日常需求。[阅读全文]

摘要:胥正川　长江众创创新导师　复旦大学管理学院信息管理与信息系统系副教授[阅读全文]

摘要:美国科学杂志nautil.us《鹦鹉螺》作者Aaron M. Bornstein近日发表了讨论人工智能与大数据能否纠正人类种族歧视的深度报道。尽管人工智能设计者和数据工程师可能没有类似种族歧视的偏见，但大数据从业者都明白，用于提供定制服务的大型数据集不可避免地包含丰富详细的信息，包括具有受保护属性的肤色、性别、性取向和政治取向等。算法在这些数据的基础上做出的决定可以隐蔽地打开这些属性，既令人难以察觉[阅读全文]

摘要:大数据技术都包括哪些，如何学习大数据技术。首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。[阅读全文]

摘要:学习大数据知识要学什么？[阅读全文]

摘要:当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时，通常，我会问他们认为什么是数据科学家最重要的能力。他们的答案相当多样化。[阅读全文]

摘要:随着大数据技术的不断提高，大数据应用的不断普及，大数据与各行各业的关系越来越紧密。大数据行业充斥着大量的专业词汇，准确掌握和了解这些词汇的含义，有助于更好的理解大数据，更好地利用大数据技术。以下整理了以数据处理为中心的14个大数据专业词汇， 一起来看看吧~~~[阅读全文]

摘要:大数据“杀熟”成为舆论关注焦点，媒体对2008名受访者调研发现，51.3%的受访者遇到过互联网企业利用大数据“杀熟”的情况。所谓大数据“杀熟”，指的是订房、打车等互联网平台利用收集的用户数据信息，对个别用户进行歧视性提价从中获利。[阅读全文]

摘要:数据科学家被《财富》杂志誉为21世纪最性感的职业，但遗憾的是大多数企业里都缺少数据科学家人才。根据麦肯锡报告，仅仅在美国市场，2018年大数据人才和高级分析专家的人才缺口将高达19万。此外美国企业还需要150万位能够提出正确问题、运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。想必，这也是大数据培训行业这么火的原因了！[阅读全文]

摘要:当下，大多数企业都明白大数据的作用。大数据——这个庞大甚至是有时是压倒性的信息包含了企业日常经营的过程：销售策略，营销邮件的打开率，网站点击量等等，利用好大数据也能让你发现消费者的行为和心理。[阅读全文]

摘要:有人说，数据可视化不就是画图嘛，看不出来研究的价值在哪。我原来也天真的以为，数据可视化就是把数据从冰冷的数字转换成图形，顶多就是色彩丰富一些，看起来更酷炫，逼格满满。[阅读全文]

摘要:目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。[阅读全文]

摘要:1980年,著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中,将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。[阅读全文]

摘要:近几年来，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，同时也在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。[阅读全文]

摘要:似乎人人都在谈论大数据，然而说得云里雾里者多，对其掌握的程度更可谓仁者见仁智者见智。许多企业家更关心的事是：如何才能真正找到大数据营销推广的切入点？许多人感觉到大数据时代已经到来到来，但往往只是一种朦胧的感觉，对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。实际上，还是应尽量弄明白，才会明白其厉害之处。对于多数企业而言，大数据营销的主要价值源于以下几个方面。[阅读全文]

摘要:毫无疑问，各行各业因为大幅爆发的数据而正变得蒸蒸日上。在这10年中，几乎所有行业都或多或少的受到这一巨变的影响。科技渗透到各个领域，并且已经成为每个处理单元的必要元素。谈到IT行业，具体来说，软件和自动化是最基本的术语，并且用于处理循环的每个阶段。[阅读全文]

摘要:　　一个安卓App开发者曾经试图跟女朋友解释自己近乎无所不能的工作：在App安装后，他能够获得大量授权，推断数据里的人群做什么工作、常去哪里、毕业于什么学校、有什么爱好、有没有结婚、有没有外遇、有没有房、有没有车、现在是外出度假还是在家待着，甚至通过读取银行通知短信，推测实际收入。有时候为了客户需要，他还得推测人心，排除伪君子，比如如果手机里下载高端财经App，打开频率却几乎为零，那么这个人的标签要[阅读全文]

摘要:大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。[阅读全文]

摘要:大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。[阅读全文]

摘要:大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。[阅读全文]

摘要:大数据十大经典算法[阅读全文]

摘要:"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构[阅读全文]