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利用UDW构建企业级数据仓库和BI系统
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：178
副标题#e# 背景 随着大数据应用的发展与普及，越来越多的企业认识到企业运行中所产生数据本身也是一种高价值资产。并且，商业智能在企业的经营与决策中所扮演的角色，既可以是操作层中的数据指导，也可以是战术层与战略层上的决策顾问。 商业智能——即Busi[详细]
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Thinking in BigData（六）大数据技术核心之ETL
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：154
? 前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术[详细]
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Elastic Stack （ELK 5）- 运维数据分析系统
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：63
概述 本文将简单介绍运维数据分析系统 Elastic Stack，并描述其基础部署过程。 简介 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）用于日志集中分析系统，Elasticsearch 用于存储、搜索、分析数据，Logstash 用于接收并处理数据，Kibana 提供 Web UI 管理数据[详细]
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生态环境大数据分析应用示范平台总结
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-08 热度：55
生态环境大数据分析应用示范平台总结 1、前言 这个项目从2015年12月开始到2016年11月结束，历时一年，一年的时间有接近八个月的时间我待在呼和浩特。经历了冷暖交替，基本熟悉了当地的饮食生活习惯，结束的时候真有点依依不舍。这是第一个独立负责完成的项[详细]
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数据处理之one-hot
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：115
分类方法，通常需要把数据的各个属性转换为一个向量表示，这样每条数据的特征就是一个向量，向量上的每个维度就表示了一个特征属性。 但是如果要转换的数据包含了3种属性，比如身高，体重，年龄。A是女，168cm，70kg，30岁；B是男，180cm，90kg,20岁，那么[详细]
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米斯特白帽培训讲义 挖掘篇 厂商寻找
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：87
米斯特白帽培训讲义 挖掘篇 厂商寻找 讲师：gh0stkey 整理：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 厂商是什么 厂商可以是一个网站（Web 应用），或者一段程序（PC、移动应用）。从白帽子的角度来说，两个都是厂商，都可以挖掘。 基于漏洞平台的寻找 现在国内有三大[详细]
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七牛数据处理再添新兵——图片瘦身
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：168
副标题#e# 我们现在已经很难想象，图片的出现，竟然只是作为分割文字和缓解疲劳的工具。 随着智能手机的普及，以及像 in、nice 这样以分享图片为主的应用的流行，人们记录生活、分享感悟的方式不再局限于文字，而是逐渐被拍照取代，拍照也不需要那么刻意为[详细]
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[bigdata-007] Hortonworks HDF搭建流程
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：73
1. hdf docker搭建 1.1 hdf的镜像xemuliam/hdf 镜像链接 https://hub.docker.com/r/xemuliam/hdf/ 下载镜像： docker pull xemuliam/hdf 1.2 创建容器 docker run --name dck-hdf-8080 -p 8080:8080 -d xemuliam/hdf 1.3 进入容器bash交互 docker exec -it[详细]
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BI工具选型指标，如何选择好的BI工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：174
随着信息化的发展，越来越多的企业将商业智能BI的部署列入了企业信息化建设的下期目标，BI市场需求的日益旺盛，也催生了BI厂商激烈的市场竞争，带动了国内BI工具技术的发展及成熟。 那么作为一个正在或者即将要进行BI工具选型的企业，面对百花齐放的BI市场[详细]
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如何正确理解商业智能（BI）？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：146
为了让读者更加清晰地把BI与MIS系统区别开来，本文讨论了BI与DSS（决策支持系统）、EIS（经理执行系统）的主要区别。最后，本文分析了制约BI健康发展的若干因素。 引言 ??? 商业智能（BI）是目前在国外企业界和软件开发界受到广泛关注的一个研究方向。可以[详细]
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BI选型流程建议
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：124
一、成立选型小组 ? ? ? ? 成立选型小组是企业确定进行软件选型所需要做的第一步。选型小组将负责整个软件选型过程的执行。选型小组成员至少包括公司副总以上领导一名、 CIO 一名、业务负责人一名。 二、评估需求 ? ? ? ?评估需求是指企业成立BI选型小组之[详细]
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BI离不了报表
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：116
前不久写了一篇文章：报表?VS BI，指出，报表不等于BI。这几天碰到一个客户，让我不得不说出另外的一句话，那就是，BI离不了报表。 ? ? ??演示中，客户的领导发表意见：你们这个还是报表，我们要的不是报表。比如库存，不同的地方的库存标准是不一样的，有[详细]
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企业是否真的需要BI？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：147
这是一个发人思考的问题。BI对很多人而言或许还是太过高深，换个角度来问比较容易理解：贵公司需要数据分析吗？财务分析、成本分析或者市场分析？贵公司需要好的分析工具来加速分析的速度吗？如果上述的两个答案是肯定的，贵企业是需要BI的。 ?简单地说，B[详细]
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有了ERP，还缺什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：187
一、报表分析方面需要优化 ERP是一个事务处理系统，它的重点在于进行业务的过程记录与控制，在报表分析处理方面有着先天的缺陷： （1）无法实现不同管理角色的分析要求 中虽然有着大量的报表，却无法按不同管理角色来个性化设置分析平台，同时，繁琐的查询[详细]
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传统BI为什么注定会失败？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：93
? ? 华联商超数据中心总监付立虎曾经讲过这样一个故事：北京华联作为国内大型商业超市，每天来自全国门店的交易数据有千万条，每年仅用户购买的数据累计就超2TB，对于数据分析应用的需求非常强烈。 ????为此，华联在2008年专门引入SAP的BW系统用于数据分析[详细]
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深度挖掘基金经理的座驾和基金投资风险之间的关系
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：116
副标题#e# 本文转自： 量化24小时 已获取官方授权，如需转载，请与原作者联系。 如果一定要贴标签的话。。。。。。 以上是两位基金经理。你的钱会投给谁呢？ 这是一个严肃的学术问题，有不少学者研究了sensation seeking和投资风格之间的关系。今天，我们带[详细]
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大数据分析中国女人罩杯分布 祖国山河一片A 大罩杯的都在广东
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：110
报道大数据企业：大数据产品、大数据方案、 ? 大数据人物 分享大数据干货：大数据书籍、大数据报告、 大数据视频 本文系大数据人精选自产品公园。 欢迎更多优质原创文章投稿给大数据人：admin@bigdata.ren 小编微信：data985 作为一个工科小男生，不是很懂[详细]
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学习大数据为什么要先学Java？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：114
计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Java，C++，Python等等。目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。 不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之[详细]
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?专访 | 今日头条2016 Byte Cup大赛实战经验分享：要充分挖掘模
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：140
副标题#e# 机器之心原创 作者：杜夏德 今日头条技术副总裁杨震原在 2016 Byte Cup 世界机器学习比赛颁奖仪式上说，「我们期望经过算法解决问与答的匹配功率疑问。这个疑问即使是小幅的改善，也会影响到数以百万计的用户。」 近日，由今日头条与中国人工智能[详细]
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hdu1402 FFT 大数乘法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：184
#includeiostream#includestdio.h#includestring.h#includealgorithm#includemath.h#includevector#includemapusing namespace std;#define rep(i,a,n) for(int i=(a);i(n);i++)const int N = 1e6+10;int n;struct Com{ double r,i; Com(double r,double i[详细]
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教你4步挖掘设计灵感，30分钟打造出一款圣诞节Banner
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：161
副标题#e# 写在前面 大家都知道没灵感的后果是什么吧？比如做了一稿又一稿始终get不到老板的兴奋点啦，无止境地加班啦，做着做着感觉不对劲想要中途弃稿啦，时间过了一大半却还迟迟没有动手执行啦等等，所有这些对于创意人或设计师来说可都是噩梦般地存在[详细]
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零基础如何学习SAP BI模块
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：104
SAP的BI（商务智能）产品是一个决策支持系统，运行在OLAP环境，包括BW与BO，BW为数据仓库，是对企业的历史数据的存储。对企业的历史数据进行面向主题的分析，支持数据的钻取，可以使决策者更加清晰准确的分析企业各部门业务的发展状况。但是作为一名零基础[详细]
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SAP BI工具的优缺点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：190
虽然市场上BI suite不多，比如Microstrategy和Pentaho，但都一直在和SAP的Business Objects BI Suite竞争。 很多比较领先的BI工具供应商，比如Tableau或者QlikView或许能在某些领域超过SAP，但SAP BI Suite的某些功能还是无法实现。? SAP BI工具最大的优势[详细]
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RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：80
最近做数据挖掘，发现RapidMiner是一款数据清洗、处理和转换的好工具，尤其在数据量不大的情况下。和R语言相比，RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。另外，我们也可以在RapidMiner中可以直接利用Java/Groovy来编[详细]
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完整数据团队Tips（关于BI系统、数据仓库、数据挖掘和数据实验的
所属栏目：[大数据] 日期：2021-01-02 热度：118
参考The Strong Data Science Audit: How does your organization's data strategy stack up?一文 分析和仪表盘 使用第三方获取用户行为的工具？ 使用Google Analytics、Segment、Heap之类的工具。 有没有明确的用户行为定义，还是说只有PV？ 查看PV是了解[详细]
