落地大数据

一些企业能够更快地处理数据,分析数据的速度越决,它的预测价值就越大。企业如今正在渐渐远离批量处理,转向实时分析来获取竞争优势。     

大数据实时交互式分析

实时交互式分析针对多目标和多角度的分析任务,通过多轮次的用户-数据库交互过程,逐步明确分析任务与分析目标,全方位地了解相关领域信息,最终得到科学的、全面的分析结果.相比传统数据库"提交查询-返回结果"的单轮次交互查询方式,实时交互式分析更强调交互的实时性与查询结果的时效性.对实时交互式分析的研究已成为近几年研究的热点.针对当前实时交互式分析面临的若干关键问题,对现有的实时交互式分析研究的理论基础、数据模型与系统构架进行了综述.     

石化行业:迎接大数据时代

三分技术、七分数据,得数据者得天下,作为最新最热的技术话题,大数据受到各行业的广泛关注。而其在石化行业的应用,更是业内的热门话题。事实上,大数据在石化行业并不是什么新鲜的词汇。现如今,面对节能的挑战、新能源的发展、两化融合等多项问题,石化行业必须通过大数据的创新与应用来应对挑战,通过大数据分析,完成相关信息采集,并对数据进行存储、检索和智能分析,从数据深度关联、可视化查询、数据报告等多个方向,为石化企业实现企业决策、生产管理的智能化提供数据支持。     

并不简单的重建

重建不只是恢复那么简单。企业的重建不是把原有的东西恢复了,而是要在重建过程中寻求产业升级,将落后产能淘汰掉,这需要信息化手段的支持。     

大数据之“用户行为分析”

前些日子,几家电商的价格战打得不亦乐乎,继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后,电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷,几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者,不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。     

2012大数据浪潮

大数据的浪潮到底有多迅猛？Yahoo的主要云计算平台Hadoop现在有34个集群,总数超过3万台机器,最大的集群是4000台左右,总存储容量超过100PB。但这个数量级可以说并不大,主要原因在于Yahoo将很多精力放在处理用户隐私性和数据安全性上,因为按照欧盟的规定,Yahoo不能存储超过一年的数据,所以他们的应对措施就是：不保存原始数据,而是做很深入的数据挖掘,     

大数据驱动用户运营

针对海量的用户视频行为数据,如何利用这些数据对用户进行画像,找到用户的偏好,从而进一步实现精准营销,是本文重点探讨的话题。基于此,本文实现用户中心运营系统。介绍系统的功能架构,本系统基于大数据平台,构建用户标签体系,详细阐述用户标签的构成开发方式以及用户分群,并针对特定的人群进行相应的营销策略的推荐。最后介绍该系统的实际应用情况。用户中心运营系统业务人员更加地了解用户,从而使运营的策略更加准确。     

“大数据”别再望梅止渴

互联网、移动应用、云计算和电子商务的快速发展,推动了大数据在企业中的应用和推广。如何在现有和新开发的企业应用中处理海量、动态和异构的数据,满足企业在当今复杂应用环境下对实时业务洞察力和高效系统运营的需求,已成为企业用户最主要的技术挑战。针对大数据带来的挑战,企业用户应该如何应对呢？为此本刊记者专访了Compuwawre大中华区总经理琚伟先生。     

基于大数据实时洞察客户感知

本文讨论了实时洞察电信运营商客户感知的指标及其意义,并基于大数据及相关技术,提出了大数据实时洞察客户感知平台构建思路,并依托该平台开展客户感知实时监控和优化。     

简单任务

人被网线绊倒，笔记本被网线拖拽到地上，这听起来像恶作剧，但却是曾经真实发生过的“悲剧”。阿成是一个产品评测实验室的工程师，经常要对笔记本、显示器、交换机、服务器等多种IT产品进行评测。在阿成的日常工作中，曾因为网络布线的方式和位置而遇到各种各样的麻烦。例如，每款产品都是在特定平台上完成相着测试，因此阿成经常要把笔记本拿到平台旁做数据记录。     

个人数据空间管理中的任务挖掘策略

在个人数据空间管理过程中,用户需要处理大量异质数据如邮件、文档、图片等.随着用户数据在数量和种类上的增多,如何有效管理这些数据,为用户提供有效的存储及查询服务成为一个具有挑战性的问题.传统数据管理工具如文件系统、桌面搜索工具等并未给用户提供足够的管理能力.究其原因,个人数据空间是由数据、用户以及服务三要素组成.而传统数据管理工具却忽略了用户这一要素,因此仅能在存储路径或全文索引的基础上提供服务.实际上数据与用户之间具有密不可分的联系,个人数据空间中的数据正是来自于用户行为.而用户行为是由一个一个任务组成的.挖掘个人数据中的任务,可以建立起数据间基于用户行为的语义关系,进而可以为用户提供任务视角的数据管理服务以及基于任务的查询服务.正是基于这一思想,提出了基于用户行为挖掘用户任务的方法.通过分析用户行为,发现个人数据由用户行为产生的时序关系,然后根据该时序关系生成用户的任务.实验证明该方法是有效的.     

视频大数据研究综述

科学技术与生产力的发展带来了数据量的高速增长,其中视频图像等多媒体数据占了很大的比重。如何高效处理这些海量数据并从中快速挖掘有价值的信息是当前的研究热点。通常大数据具有四个特点,即数据量大、需要快速响应、数据类型多样和价值密度低。视频大数据同样具有以上特点,但其特殊性在于数据冗余更大,需要进行高效的压缩编码与分析处理。总的来说,视频大数据的研究内容包括了视频数据表示、智能视频分析、视频压缩与传输、视频显示与评价等方面。在发展趋势上,视频数据的表示将向真实感与智能化两个方向发展;智能视频分析技术将会借助深度神经网络获得更准确的识别分类结果;视频压缩技术在提升压缩效率的同时也会探索降低编码复杂度的方法,并通过结合人眼视觉感知特性的编码算法来减少视频大数据的视觉冗余;视频显示设备将伴随着视频数据表示形式的改变而进行相应的升级换代;视频质量的评价准则将由单一的图像质量评价向更加综合全面的用户体验质量评价发展。     

大数据时代的校园网用户行为分析与研究

本文主要阐述如何监控学生上网内容、分析上网行为,设计一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统,以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网,从而使校园网真正成为学生获取知识的平台。     

当车联网与大数据相爱

<正>车联网作为移动互联网大背景下诞生的一个产物,不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性,都离不开大数据分析。还记得当初那些汽车销售员努力向你推荐有色车窗、抗锈车架,以及遥控开门来提升其销售成功率吗?对于汽车制造商来说,这些场景已经成为过去。今天,新的竞争优势集中在车联网以及基于车辆内外,通过大数据实时反馈的洞察分析来增     

实时以太网：速度并不代表一切!

以太网通常被认为是一种功能强大的、经得起未来考验的总线系统，其低成本以及标准化的物理设计尤其引人注目。因此，它总是让人感觉非常有前景，至少，每当有新的基于以太网的总线系统推出的时候。然而，再看一看，这种印象变得有点黯然，这有一点是因为以太网提供的技术或可能性，但更多地是因为许多不兼容的解决方案在市场上相互竞争。     

大数据与隐私

今年的5·15晚会曝光了一些网络企业采用不光彩手段盗取用户信息,窥探用户隐私,这种行为让人不齿．信息隐私再次成为人们的热议话题。以前,人们只是将上网当做娱乐方式之一,现在,人们更多的是生活在网络平台上。不管是计算机还是手机,在尽情网络冲浪时,你无法确定何时自己的隐私信息就在无意中被泄露了,也许是自己在不经意间泄露的,也许是有人恶意盗取的。     

基于大数据技术的移动用户行为分析研究

随着移动互联网的不断发展,移动通信网络5G技术的实现,使得移动终端用户数量呈现爆发式增长,移动终端用户的各类行为也成了很多行业的重要研究目标.该文阐述了大数据及用户行为分析相关概述,对移动用户行为分析现状进行了研究,发现了传统移动用户行为分析缺少数据挖掘方法、数据挖掘与分析技术不成熟、系统平台功能落后等问题,并提出了针...     

基于大数据人工智能的电商用户评论情感分析

通过利用大数据爬虫技术在电商网店中爬取某个商品的好评或差评大数据后,预处理爬取的评论使非结构化的数据去掉重复数据和无效数据,对处理后的数据进行分词、词性标注,去标点符号、去停用词处理,把非结构化数据转变为结构化数据,对评论数据采用算法构建模型并分析。采用基于决策树情感分析、情感词库分析、LDA模型的主题分析,综合3种方法对评论数据进行处理,得到一份最终的情感分析,从而得到消费者偏好的产品方向,以便商家能够获取进一步提升的方法。