西安

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  大数据分析你不能不懂的6个核心技术

  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。

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  数据时代，各行业采用大数据的原因是什么？

  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。

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  AI、大数据与云计算之间的关系，我们应该这样理解？

  说到AI，总是不可避免的联想到大数据与 云计算 ，这三者可谓相辅相成，唯有全部结合起来，才有可能成为真正的人工智能。当然，本文只是以一个普通人的视角来探寻这三者之间的联系。

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  9260亿！全国主要省市春节零售消费大数据出炉

  据国家商务部监测的数据显示，除夕至正月初六(2月15日至21日，“下同”)，全国零售和餐饮企业实现销售额约9260亿元，比去年春节黄金周增长10.2%。

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  大数据时代的用户行为分析该怎么做

  在互联网高速发展的今天，产品的销售渠道从线下实体店在向线上平台转移，而互联网时代的产品也不再只局限于实体的产品，也包括各种虚拟形态出现的产品，例如金融产品、在线教育产品等。 如何对产品进行营销推广，吸引消费者，提高产品知名度和销量，一直以来都是商家不遗余力在做的事：通过问卷调查等方式，运用4P、4R等经典的营销理论和模式，或者直接采用粗暴的价格战的方式来获取消费者。 亚马逊开启了将数据分析应用于产品营销的先例。通过运用和传统实体门店无法比拟的互联网手段，获取用户行为数据，并对这些数据进行深度

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  一文读懂工业大数据的脉络

  工业大数据不同于大数据，具有自己独特的特征。本文着重从工业大数据的定义与范畴、来源、特征、技术及应用领域、面临的问题等，全面剖析工业大数据的方方面面，让你一文读懂工业大数据的脉络! 工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、到订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。

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  数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase

  人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的Tableau, Qilk，新生代的Looker，国内的FineBI等等。

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  基础的数据分析

  数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

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  大数据可视化工具推荐

  对于喜欢爬虫的朋友来说，经常性的会爬取百万的数据。那么当我们获得百万千万级数据的时候，我们不能只是把数据放在数据库里面，让她发霉，让她睡大觉。你应该做的是唤醒她，准备开干。 Just do it!

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  “数据泄露事件通报”中的这些问题，眼熟么？

  由于立法方希望借澳大利亚“数据泄露事件通报(NDB)”计划对个人加以保护，因此当NDB正式生效时各类组织机构都需要在保护自身持有的数据方面承担更多责任。 “数据泄露事件通报(NDB)”计划归属于澳大利亚《1988年隐私法》中的第IIIC部分，其中规定了对各职能实体在应对数据泄露事件方面的具体要求。这意味着澳大利亚隐私法案所涵盖的所有机构及组织在发现相关事件后，将必须快速发布通报以披露可能导致个人信息遭受“严重损害”的数据泄露问题。个人税号(TFN)接收人也应在TFN信息涉及数据泄露的情况下，遵