怎么进行大数据分析
社区干货
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
基于大数据的决策、商业智能、人工智能、数据可视化等。 - 大数据应用服务 - 如数据运营、大数据交易、分析与预测服务、决策支持服务、数据分享平台、数据分析平台等。- 大数据IT基础设施:存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。#### 1.1.4 大数据的发展历程### 1.2 大数据的概念与特点* 概念:**大数据(Big data)**,指无法在一定时间范围内**用常规软件工具**进行捕捉、管理 和处理的数据...
大数据学习架构实践|社区征文
> “大数据“,近几年来最火的词之一。虽然大数据这个词的正式产生也就10年左右,但对大数据分析却早就有之。早在互联网初期,就有很多公司通过计算机技术对大量的分析处理,比如各个浏览引擎。> 然而,大数据的真正提出却是源自2008.09.03 《Nature》专刊的一篇论文,紧接着,产业界也不断跟进,麦肯锡于2011.06 发布麦肯锡全球研究院报告,标志着大数据在产业界的真正兴起,随着白宫发布大数据研发法案,政府开始加入大数据的角逐。# *...
零门槛完成数据分析 火山引擎VeDI发布旗下BI产品新功能
中国大数据 IT 支出五年 CAGR (复合年均增长率)约为 21.4%,位列全球第一。  软件市场方面,2026年大数据软件将成为国内第二大技术市场,大数据软件将以26.9%的五年CAGR强势增长,软件IT投资规模逐年接近硬件市场。 作为大数据领域贯穿数据集成、数据分析、数据应用等多环节流程的工具,...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
和大型模型已成为探索未来可能性的关键技术。我将通过回顾2023年本人参与的项目经验,探讨这些技术的出现和融合如何改变了我们的世界,并对未来的发展趋势进行预测。## 大数据:数据驱动的决策基石大数据是现代技术体系的最基础的底层技术。通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确...
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大数据技术探索:学习、应用与未来趋势 | 社区征文
这涉及到处理数据流更新和动态更新的可视化结论。**点评提升**:点评提升,保证可视化结论达到预期效果。依据用户反馈、可视化效果评价和试验,提升可视化设计和性能。# 技术要点以下是一些常用的编程语言和可视化工具,适合于进行大数据可视化:Python:Python是一种流行的编程语言,有很多强悍的可视化库,如Matplotlibib、Seaborn、Plotly和Bokeh。该库提供了各种图表类型和灵活的可视化选项。R:R知识是统计和数据分析行业常见...
我的大数据学习总结 |社区征文
# 学习的体系在开始学习大数据时,我参考过许多学习路线的建议,但觉得直接照搬别人的学习顺序未必适合自己。最后结合工作需要和个人经历,我制定了一套适合自己的学习路线:开始学习Linux命令和系统基本概念。然后分... 数据表示,可以直接支持Catalyst优化执行计划。这解答了我SQL两种方式执行效率的不同之处。这个实践例子帮助我真正理解了SparkSQL的运作机制。再比如如何进行大数据的实时计算和分析。以实时交易数据分析为例,需...
一种在数据量比较大、字段变化频繁场景下的大数据架构设计方案|社区征文
目前大数据中数仓建设方案有很多,但一般都是常规的设计方案,如果在数据量比较大,字段频繁变更,数据频繁刷新,大数据架构方面如何设计呢。大数据架构的设计方案需要考虑多个方面,包括数据存储、数据处理、数据传输... DWD层的数据也同样落到Kafka中,使用Flink做一些关联,轻聚合等操作,把可以直接对外使用的或者分析的数据落到DWS层。DWS层的数据不适合落到Kafka中,因为DWS的数据需要进行数据分析、对外等,所以DWS层的存储最好是能...
干货|以 100GB SSB 性能测试为例,通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
随着数据“爆炸式”的增长,越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值,从其中提取商机并洞见未来,则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增大,数据分析处理的技术架构也在不断演进。在面对海量数据分析时,传统 OLAP 技术架构中的痛点变得越来越明显,如扩容缩容耗时长,导致资源利用率偏低,成本居高不下;以及运维配置复杂,需要专业的技术人员介入等。 为了解决这类...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功...
社区征文|大数据助力制造业数字化转型
最后因决策需要从0到1搭建了集团的决策大数据平台。在2022年前,我经历的还都是一些信息化开发和信息化实施的事情。直到2022年换了新的工作环境,有机会接触到了数字化。2022年数字化的改造,让我对大数据这个行业有新的认知和一些技术之外的心得体会。# 一、大数据的市场分析大数据其实分两个方向,一个是借助大数据来实现商业智能的BI决策分析,一方面是通过大数据和AI算法来进行大数据推送和建立用户画像。今天我们重点来讲大...
LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务 LAS(下文以 LAS 指代)基于 Spark 的云原生湖仓分析实践,利用 Spark 的强大功能和云原生技术的优势,构建高效、可扩展、灵活的数据分析平台,满足现代企业对数据洞察的迫切...
活动|数智化转型背景下的火山引擎大数据技术揭秘
火山引擎在上海举办了春季 FORCE 原动力大会,正式提出了“数据飞轮”的数字化建设模式。现如今,越来越多的企业也正围绕数据进行深度的价值挖掘,用数据全方位地驱动业务增长。如何让数据“说话”,更好的帮助企业实现科学决策,并助力企业完成数字化转型?9 月 16 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第 12 期暨超话数据专场邀请到了火山引擎数据平台的 5 位专家,将从数据分析、数据治理、研发提效等角度,为大家带来干货分享,帮你全面...
数智化转型背景下的火山引擎大数据技术揭秘
火山引擎在上海举办了春季 FORCE 原动力大会,正式提出了“数据飞轮”的数字化建设模式。现如今,越来越多的企业也正围绕数据进行深度的价值挖掘,用数据全方位地驱动业务增长。如何让数据“说话”,更好的帮助企业实现科学决策,并助力企业完成数字化转型?9 月 16 日,火山引擎开发者社区 Meetup 第 12 期暨超话数据专场邀请到了火山引擎数据平台的 5 位专家,将从数据分析、数据治理、研发提效等角度,为大家带来干货分享,帮...
