预测2016年大数据各个发面的发展 　　2016年大数据技术将迎来怎样的发展态势？预计机器学习、实时数据即服务、算法市场以及Spark等等都将成为发展热点。 　　1.首席数据官全面崛起 　　随着企业努力克服由变化带来的冲击，同时需要立足于数字化时代与竞争对手进行对抗，相信将有更多企业将关注重点放在新的高管职位——首席数据官（简称CDO）身上。而这类角色也将成为推动业务发展战略的中... 继续阅读预测2016年大数据各个发面的发展

云计算技术对大数据处理至关重要 　　人们研究大数据，或是利用大数据技术，其战略意义并不在于是谁掌握了多么庞大的大数据信息，而是在于谁能否将已经捕捉到的那些含有一定意义的数据通过专业化处理，将其变成一种数据信息资产。这也是大数据分析所需要的真正目的。大数据无限，但可利用尽可能的大数据达到变成数据信息资产的可能。 　　谁都不能否认，也不可能被否认，大数据既是一种科技，也是一种资产。既然大数据是一... 继续阅读云计算技术对大数据处理至关重要

采用Spark分析大数据 在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统（点此下载），目的是让数据分析更加快速。Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发。使用的语言是Scala，项目的core部分的代码只有63个Scala文件，非常短小精悍。与Hadoop不同的是，Spark和Scal... 继续阅读采用Spark分析大数据

大数据在2016年里将发展的七大趋势 　　1.算法(Algorithms)的崛起 　　大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 　　2016年，人们更加关注对已接触数据采取什么行动。算法将大行其道。算法能够定义行为，它们是非常专业的软件，能够很好地执行专业的指令，远... 继续阅读大数据在2016年里将发展的七大趋势

初创公司是怎样利用大数据推动美国政府立法的讲解    恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧!Quorum是由Jonathan Marks和Alex Wirth两位哈佛毕业生创立的大数据服务公司，公司的宗旨是希望利用公开访问的数据，帮助**和各类组织机构制定相关政策和立法。Quorum能从网络媒体和出版刊物中获取数据，分析国会议员之间的关系，从而推动**相关法规的建立。oracl... 继续阅读初创公司是怎样利用大数据推动美国政府立法的讲解

电子商务企业把握大数据 在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ 谁拥有大数据? 那些拥有稳定、丰富数据源的公司，淘宝、百度、腾讯是绝对自有数据源的公司。艾瑞咨询技术副总裁郝欣诚同意这一说法，认为一些淘宝店铺不能称为有稳定丰富数据源的公司。 因为他们的视角往往停留在本身的店铺内，当在他们店铺中没有出现某种人，便认为某种人是不存在的。但淘宝的视角会更高，更容易看到全局，他... 继续阅读电子商务企业把握大数据

Hadoop实例：二度人脉与好友推荐的讲解 恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧! 在新浪微博、人人网等社交网站上，为了使用户在网络上认识更多的朋友，社交网站往往提供类似“你可能感兴趣的人”、“间接关注推荐”等好友推荐的功能。一直很好奇这个功能是怎么实现的。 其实，社交网站上的各个用户以及用户之间的相互关注可以抽象为一个图。以下图为例：  顶点A、B、C到I分别是社交网站的用户，... 继续阅读Hadoop实例：二度人脉与好友推荐的讲解

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ 大数据是指社交媒体、传感器和其他来源产生的大量信息量，以及不断增加的用于处理大数据的工具，例如Hadoop。 Ovum分析师Tony Baer本周在博客文章中表示：“由于这种炒作，oracle教程大家在2012年普遍看好大数据供应商。” “一家名为DataSift的公司为Ovum对2012年供应商在Twitter上的提及率进行了回顾... 继续阅读Gartner和Ovum看淡“大数据”热潮的讲解

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ 所谓大数据，即是在从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。oracle教程 从亚马逊的比价推荐，Nefilix公司对《纸牌屋》受捧的成功策划、微软纽约研究院的经济学家David Rothschild对奥巴马到奥斯卡到NBA数据的精准预测，已经充分证明了这不是... 继续阅读为大数据与人工智能而生新职业：算法师的讲解

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ 什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。聚类算法对异常的定义：异常是聚类嵌于其中的背景噪声。异常检测算法对异常的定义：异常是既不属于聚类也不属于背景噪声的点。它的行为与正常的行为有显著的不同。在某个季节里... 继续阅读非监督学习算法：异常检测的讲解