随着物联网技术和应用的普及，以运营商、互联网以及实体经济行业为代表的企业产生了越来越多的数据，大数据的发展越来越蓬勃。从2007年开始，大数据应用成为很多企业的需求，2012年兴起并产生了大数据平台，使用者主要是程序员；2013年到2017年间，数据逐渐增多，大数据平台变成了融合大数据平台，使用者从程序员变成数据管理员和数据分析师；从2018年开始，大数据进入企业数据智能新阶段，普通的工程...

引言：股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增..

引言：股份制改革对我国银行业来说只是一个开始，企业在风险管理、创造价值等方面还有很长的路要走。风险管理要求提供精准的数据模型、创造价值要求充分银行数据资产，这是数据治理的外部推动因素。此外，随着第三次工业革命的到来，银行业也需要进入定制化时代，以更低的成本，生产多样化的金融产品，从而满足不同顾客的不同需求。对数据本身而言，业务发展加快了数据膨胀的速度，也带来了数据不一致等问题，业务部门的频繁增..

随着大数据相关技术的发展，大数据在行业内的应用越来越广泛，大数据又分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据建模、数据呈现等多个环节。由于缺乏对应的大数据人才，以及国家对大数据的支持，目前很多人都开始关注大数据领域。考虑到很多人想了解大数据，我们特地准备了一个关于大数据可视化分析的项目实战课，里面包含多个大数据分析项目的讲解和演示，每周两到三次。具体的信息说明在最后。在这里还是要推荐下我自己...

零售业是最传统的买卖双方互动平台。早在电子商务和移动商务崛起前，零售商们就以别出心裁的产品陈列，极具竞争力的价格和有效的销售技巧吸引了众多买家。随着科技的发展，现代技术正逐渐渗透进传统零售业。  2017年，零售业仅仅在美国的总销售额就超过了5万亿。为满足日益增长的需求和提供更优质的用户体验服务(86%的客户表示他们愿意为更好的购物体验支付更多费用)，传统零售业逐渐向技术化转型。...

今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。     在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙...

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。大数据采集技术 数据是指通过 RFID 射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知...