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摘要:Information,信息是基础数据的精简形式。 商业人士通过将数据组织成分析单元（例如，客户，产品，日期）将数据转化为信息，并赋予其相关性和目的。 对于这种相关性和目的而言，重要的是在接收和使用信息的过程中考虑信息。 来自一个职能部门的经理与其他部门的经理有不同的信息需求，并从他们自己的角度查看信息。 同样，这些信息需求因组织层次结构而异。 根据经验，信息用户位于组织层次结构中的位置越高，需要的[阅读全文]
摘要:基本数据类型是什么？包括有哪些代表？除了基本数据类型还有什么其他类型形式？[阅读全文]
摘要:机器学习和数据科学是复杂而相互关联的概念。要想让自己在技术紧跟趋势，你必须消耗大量的时间进行知识的更新。[阅读全文]
摘要:Python是一种计算机程序设计语言，它是一种动态的、面向对象的脚本语言。它是一种跨平台的，可以运行在 Windows，Mac和 Linux/Unix系统上。[阅读全文]
摘要:数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。[阅读全文]
摘要:数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。[阅读全文]
摘要:高清已经在安防行业全面铺开应用。除了带给用户能够看得更清的良好视觉感受外，对存储容量的需求亦成几何式增长。例如：前端IPC有130W到500W像素，码流也从有2Mbps到8Mbps，而一个130W像素，8Mbps码流的前端，录像一个月就需要2531.3GB，数据量不可小觑。[阅读全文]
摘要:数据结构是计算机存储，组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关[阅读全文]
摘要:大数据时代，数据是至为宝贵的资源，甚至有人说，数据是“21世纪的石油”。正如石油领域的找矿、开矿、提炼和使用，今天的大数据已经成为驱动经济发展的重要生产资料，引发新一轮的生产力革命。[阅读全文]
摘要:数字经济、数字化转型已经成为席卷全球的新趋势，每个人、每个企业都将裹挟在其中。而数据既是数字经济的核心，也是数字化转型的基石，数字化转型开始之前，都要从数据着手。[阅读全文]
摘要:目前很多在校大学生感觉Java大数据分析师这个职位很不错，想要报考这个专业，但是都不知道这个专业的报考要求是什么？数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。接下来大家讲一下：[阅读全文]
摘要:为什么入门大数据选择Python而不是Java？这篇文章就来谈谈学习大数据入门语言的选择，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。[阅读全文]
摘要:提到大数据，很多人会想到Java，提到Java，也会想到大数据，二者有什么关系呢？哪个发展更好？[阅读全文]
摘要:当前软件开发行业应用最广、就业量最大的编程语言，在各类编程语言排行榜长期位列第一。是企业软件开发的首选语言，也是Android系统的开发语言。[阅读全文]
摘要:近日，包括CCF（中国计算机学会）大数据专家委员会、IDC公司（Internet Data Center 互联网数据中心）和Gartner公司等多家国内外知名信息技术研究机构均发布报告，对2019年乃至未来若干年的大数据产业发展趋势做出预测，并对大数据令人瞩目的应用领域进行乐观而谨慎的推断。[阅读全文]
摘要:当今的大型企业，内部分工日趋细化，采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节，无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化，包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据，各样电子文档数据等。与此同时，企业管理者对数据的困惑也与日俱增，这些数据从哪里来?我们能相信这些数据吗?数据之间有什么样的关系?谁能理解这些数据?[阅读全文]
摘要:说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，因为在我们的印象中好像很多公司都叫大数据公司，业务形态则有几百种，感觉不是很好理解，所以我建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征：[阅读全文]
摘要:展望2019年，如何开展“互联网+医疗健康”便民惠民服务，提升群众获得感，肯定是新一年医疗行业的工作重点。而要落地这一目标，既离不开信息系统的建设和改造，也离不开医疗大数据的底层支撑。那么医疗大数据在新的一年如何着力，如何发展呢?在此，谨结合自身工作体会，归纳了如下十个要点和思考，与大家交流。[阅读全文]
摘要:本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。[阅读全文]
摘要:如今，人们寻求获得更多的数据有着充分的理由，因为数据分析推动了数字创新。然而，将这些庞大的数据集转化为可操作的洞察力仍然是一个难题。而那些获得应对强大数据挑战的解决方案的组织将能够更好地从数字创新的成果中获得经济利益。[阅读全文]
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