沈艳：关注大数据分析门槛 警惕大数据神话
副标题#e# 大数据是近几年最热门的IT概念之一，并已在许多领域实现落地。从淘宝利用平台数据解读中国消费趋势和地区差异到出行类APP在拥塞的城市中为用户提供快速的车辆调度，从数据分析团队在奥巴马连任竞选中发挥巨大作用到谷歌智能系统AlphaGo在人机围棋
美团机器学习中的数据清洗与特征挖掘实践
综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分，即“数据清洗=特征，标注数据生成=模型学习=模型应用”中的前两个步骤 灰色框中蓝色箭头对应的是离线处理部分。主要工作是： 从原始数据，如文本、图像
数据集成–Informatica PowerCenter
概要 随着数据呈现单位级别的递增，从海量的数据中分析出有价值的数据，对未来的事情进行一些预测，显得更能体现出BI的优越性了，但这也同时考验着数据处理ETL的性能和安全。这几天大体调查了一下informatica公司的PowerCenter，在国内市场上使用的挺早的
数据安全事件频发，数据脱敏技术发展走向如何？
副标题#e# 在当前的大数据时代，各类数据分析应用技术已经广泛应用在国家治理、企业运行、个人日常生活等各个方面，数据成为时下最热门的基础资源，因此数据安全的受关注程度也在不断攀升，成为颇受重视的话题。 近年来，在国际上数据安全事件频发，尤其是
数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍
副标题#e# 当我们需要观察比较2个变量间的关系时，散点图是我们首选图表。 可当数据量非常大，数据点又比较集中在某个区间中，图表没法看，密密麻麻的怎么看? 怎么办?这时候就得看密度图了 什么是密度图? 所谓的密度图 (Density Plot) 就是数据的分布稠密情
让你在10分钟内掌握如何用Python将数据批量的插入到数据库
副标题#e# 本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做个笔记，以后方便查阅 需求原因 最近在处理一个需求，有关批量往数据库插入数据的，
5个可以帮助Pandas进行数据预解决的可视化图表
数据科学和机器学习项目的结构化方法从项目目标开始。同一组数据点可以推断出一些有意义的信息。基于我们所寻找的，我们需要关注数据的另一个方面。一旦我们明确了目标，我们就应该开始考虑我们需要的数据点。这将使我们能够专注于最相关的信息集，而忽略
大数据在疫情期间对货运运营商的安全不可估量
大数据对于避免许多危机非常重要。采用大数据应对冠状病毒疫情危机是一个很好的例子。越来越多的国家和组织正在使用大数据来促进社交距离，加强联系追踪并找到新的治疗方法。 在这场危机期间，某些行业比其他行业更依赖大数据来保障安全。这些包括货运运营
数据科学家vs数据分析师，到底有啥差异？
副标题#e# 数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。 有人会说，要成为一名数据科学家，要先从数据分析的工
大数据和物联网是如何相辅相成的？
物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以
