-
如何正确理解商业智能（BI）？
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：188
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。可以用[详细]
-
BI选型流程建议
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：64
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[详细]
-
[bigdata-029] 在centos 7上安装maria
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：75
centos 7以上版本支持mysql的另一个分支maria 安装方式如下 正确安装mariadb http://blog.csdn.net/default7/article/details/39138139 http://blog.csdn.net/default7/article/details/41973887 yum install mariadb* service mariadb.service start system[详细]
-
从小程序的理念，挖掘小程序的方方面面
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：101
小程序发布已过去3天，这个微信放的大招让整个互联网圈高潮了一把。目前业界已有各种小程序的分析和预测，也有很多诸如小程序解放了内存、小程序没用的声音。本文挖掘小程序背后表现出的理念，借这些理念阐述我对小程序的看法，适合的应用、与APP的关系等。[详细]
-
[bigdata-030] cdh 5.9的impyla操作hiveserver2
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：128
参考文献：http://www.aichengxu.com/view/11094184 1. cdh 5.9 2. 开发机已经安装了impyla pip install thrift_sasl pip install sasl 3. 在cdh集群的一个节点启动hiveserver2 3.1 修改/etc/hive/conf.cloudera.hive/hive-site.xml 增加属性 property ? nam[详细]
-
HDU 2054 判断大数是否相等
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：146
原题链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2054 题解：这个题不严谨，仅判断后向0就行，而且不用判正负。 代码： #includeiostreamusing namespace std;const int maxn = 100000;void cleanlastzero(char str[]) { int len = strlen(str),digit_[详细]
-
51 Nod 1028 大数乘法 V2 NTT 学习
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：76
题意：求两个大数的乘积 解题方法：之前已经用FFT做过了，今天学习一下NTT，记录一下模板。 先所以下NTT，具体的讲解可以看见这里 为了避免FFT在复数和浮点运算中出现精度问题，所以在某些情况下使用NTT。记录一下NTT的模板，其实和FFT很多一样。对了这个具[详细]
-
一份价值百万的大数据分析报告如何炼成？
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：57
作者 | 江颖 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系 tougao@bigdatadigest.cn 序 曾经，咨询公司一份报告就能收取企业几十万、甚至于上百万。而今，矫枉过正，数据分析报告却常常被企业认为没有任何实际价值。我经常和企业交流，他们告诉我，需要的是能够为他带[详细]
-
什么是AI,叫人工智能,和BI,商业智能有什么区别
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：107
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是 计算机科学 的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出[详细]
-
如何用大数据实现用户价值的最大化
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：162
来源：易观智库 1 大数据中的用户分析 首先，我们为什么要去做用户分析？ 面临繁琐的数据之中，需要做什么分析？怎么去提取数据？在建立用户画像模型的过程中，区分用户特征的关键点是什么？应该从哪些方面去寻找用户的特征？其实这个问题扩大化以后需要解决[详细]
-
算法提高 大数加法
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：52
问题描述 输入两个正整数a,b，输出a+b的值。 输入格式 两行，第一行a，第二行b。a和b的长度均小于1000位。 输出格式 一行，a+b的值。 样例输入 4 2 样例输出 6 #includestdio.h#includestring.hvoid fun(int n,int sum[]){int temp,i;for(i=0;in;i++){temp=s[详细]
-
[bigdata-031] python3+selenium 做抓取
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-31 热度：108
1. 安装 1.1 pip3 install -U selenium 1.2 下载 https://github.com/mozilla/geckodriver/releases/download/v0.13.0/geckodriver-v0.13.0-linux64.tar.gz? 解压缩，然后放到/usr/bin目录 2. 抓取豆瓣 #!/usr/bin/env python3#!-*- coding:utf-8 -*-import[详细]
-
pyhive 连接 Hive 时错误
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：137
一、User: xx is not allowed to impersonate xxx' 解决办法：修改 core-site.xml 文件，加入下面的内容后重启 hadoop 。 property namehadoop.proxyuser.xx.hosts/name value*/value/propertyproperty namehadoop.proxyuser.xx.groups/name value*/value/pr[详细]
-
分布式基础通信协议：paxos、totem 和 gossip（转载）
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：188
背景： 在分布式中，最难解决的一个问题就是多个节点间数据同步问题。为了解决这样的问题，涌现出了各种奇思妙想。只有在解决了如何进行信息同步的基础之上才衍生出形形色色的应用。这里开始介绍几种分布式通信协议。 简单即有效——totem协议: totem协议也[详细]
-
Hive 导入 parquet 格式数据
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：89
Hive 导入 parquet 数据步骤如下： 查看 parquet 文件的格式 构造建表语句 倒入数据 一、查看 parquet 内容和结构 下载地址 社区工具 GitHub 地址 命令 查看结构： java -jar parquet-tools-1.6.0rc3-SNAPSHOT.jar schema -d activity.201711171437.0.parque[详细]
-
Presto 常用配置及操作
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：199
一、介绍 Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。 Presto的设计和编写完全是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。 推荐阅读 Presto实现原理和美团的使用实践 二、安装 2.1[详细]
-
大数据的技术生态概述（转载）
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：153
如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？ 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各[详细]
-
九种常见的数据分析模型
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：78
1. 漏斗分析模型 漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。 运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的[详细]
-
大数据领域常用技术栈
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：132
提起大数据，不得不提由IBM提出的关于大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），而对于大数据领域的从业人员的日常工作也与这5V密切相关。大数据技术在过去的几十年中取得非常迅速的发[详细]
-
Databricks说的Lakehouse是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：188
? 在过去的几年里，Lakehouse作为一种新的数据管理范式，已独立出现在Databricks的许多用户和应用案例中。在这篇文章中，我们将阐述这种新范式以及它相对于之前方案的优势。 数据仓库在决策支持和商业智能应用方面有着悠久的历史。自20世纪80年代末问世以来[详细]
-
《Speed-BI云平台-基于Excel数据源的技巧应用：区域销售收入分析
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：58
对于刚接触speed-BI的朋友们，一些看似很简单很琐碎的动作，当没有小窍门和智能化的操作就会使得工作量变大，时间耗起来真要命。本次课就将围绕speed-BI常用的功能进行串讲，还有特别的小技巧一并教授，成为speed-BI的技巧王！ ? 课程应用： 本次课程以销售[详细]
-
[bigdata-042]从头搭建 spring+mvc+boot+tomcat
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：118
1. 需求 1.1 在spring.io下载一个spring mvc的demo，能运行成功。 1.2 按照自己的理解，重写这个例子，并做适当修改，运行成功。 1.3 将这个例子打包成war包，放到tomcat运行成功。 2. 在spring.ip下载spring mvc并运行 2.1 spring的例子在 http://spring.io[详细]
-
[bigdata-043] tomcat的一些资料和文档试用（ 未整理）
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：159
1. tomcat的官网在这里 http://tomcat.apache.org/whichversion.html 2. tomcat的版本跟jdk相关。jdk1.8已经广泛使用，选择tomcat 9优先。 3. 下载tomcat 9 3.1 首先要阅读文档 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-9/v9.0.0.M17/REA[详细]
-
[bigdata-044] CDH的官方文档部分翻译（未整理且未完成）
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：81
1. cloudera官网 http://www.cloudera.com/ 2. cloudera文档 http://www.cloudera.com/documentation.html 3. 文档分为三个部分 ? 3.1 cloudera enterprise: cdh,cloudera manger,search,impala,spark。 ? 3.2 cloudera director: 安装指南，配置，以及使用c[详细]
-
慧眼云：基于云计算和大数据分析的主动防御实践
所属栏目：[大数据] 日期：2020-12-26 热度：160
http://www.csdn.net/article/1970-01-01/2825623 不论IT如何变迁，网络安全始终是不过时的话题。但不同环境的网络安全有不同的内涵，当前全产业转型“互联网+”，云计算、大数据和移动互联网技术的普及应用，极大地改变了IT架构，网络边界越来越模糊，同时[详细]
