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阿里巴巴的大数据实践之旅.pdf

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简介：
本书深入浅出地介绍了阿里巴巴集团在大数据领域的实践经验与技术创新，涵盖数据采集、存储、计算及应用等多个方面。适合对大数据技术感兴趣的读者阅读参考。 阿里巴巴大数据实践之路.pdf介绍了阿里巴巴在大数据领域的实践经验和发展历程，涵盖了数据技术、平台建设和应用案例等多个方面，为读者提供了深入了解阿里巴巴如何利用大数据推动业务发展的视角。

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  • 阿里巴巴的大数据实践之旅.pdf
    优质
    本书深入浅出地介绍了阿里巴巴集团在大数据领域的实践经验与技术创新，涵盖数据采集、存储、计算及应用等多个方面。适合对大数据技术感兴趣的读者阅读参考。 阿里巴巴大数据实践之路.pdf介绍了阿里巴巴在大数据领域的实践经验和发展历程，涵盖了数据技术、平台建设和应用案例等多个方面，为读者提供了深入了解阿里巴巴如何利用大数据推动业务发展的视角。
     
  • 阿里巴巴的大数据之旅
    优质
    《阿里巴巴的大数据之旅》带领读者深入了解中国电商巨头阿里巴巴如何利用大数据技术实现业务增长和创新，展现其在数据分析领域的前沿实践与探索。 阿里巴巴是与大数据紧密相关的公司之一。然而，在过去几年里，该公司很少公开谈论这一领域的话题。事实上，阿里巴巴自成立以来就一直置身于数据的海洋之中，并且随着越来越多和越来越密集的数据流不断涌现而成长。 从需求到设计、再到迭代升级并最终形成理论体系，在无数次的进化过程中，阿里巴巴对于大数据的理解逐渐成形，并开始掌握利用这些海量信息的能力。《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》一书汇集了该公司数据技术及产品部门积累下来的经验和知识，对所有与这一领域相关的人来说都是一份宝贵的资源。
     
  • 阿里巴巴天池大数据竞赛实践.pdf
    优质
    《阿里巴巴天池大数据竞赛实践》是一本汇集了阿里巴巴集团组织的大数据竞赛精华的书籍，内容涵盖数据分析、机器学习和算法优化等领域的实战案例和技术分享。 2015年3月23日，阿里云计算宣布启动新一赛季的天池大数据竞赛。大赛将吸引全球新生代数据科学家参与，为预测手机购物偏好、余额宝资金流动情况以及时尚穿衣搭配提供更精准的数据分析模型。
     
  • 阿里巴巴的数据建模实践经验
    优质
    本书基于阿里巴巴集团在数据建模领域的丰富经验编写，汇集了众多实践案例和解决方案，旨在帮助读者理解和应用高效的数据模型设计。 随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的快速发展，数据呈现爆发式增长的趋势。如何有效地组织和存储这些海量数据成为我们面临的一项重要挑战。 如果将数据比作图书馆中的书籍，我们需要按照分类将其有序地放置在书架上；若把数据看作城市的建筑群，则希望城市规划布局合理；而当数据视同电脑文件时，理想的状况是它们被妥善地归类于相应的文件夹中，而非散乱无序的桌面。因此，构建良好的数据模型至关重要。它不仅关乎如何存储和组织数据，还强调从业务需求、存取方式及使用角度出发来合理安排。 Linux创始人Torvalds曾言，“烂程序”（此处原文提到“烂程序员写出来的代码”，但根据上下文推测应为引用中的一部分，并非完整语句或直接引述）。 在大数据实践中，数据建模是不可或缺的关键环节。它关乎如何高效地组织和存储海量信息以支持低成本、高质量的数据处理与分析需求。随着互联网技术的快速发展及智能设备的大规模应用，数据量激增使得有效的数据模型设计成为解决上述挑战的核心手段。 通过良好的数据模型构建，我们能够实现快速查询、减少IO成本、避免冗余并提升用户工作效率的同时确保数据质量的一致性，从而预防统计口径不一致和计算错误等问题的发生。关系数据库理论由E.F.Codd提出，在现代企业信息系统及数据仓库建设中占据基础地位；尽管大数据环境引入了NoSQL与分布式计算技术（如Hadoop、Spark以及MaxCompute），但基于表的存储方式及其关联性描述依然广泛使用，且仍以Codd的关系理论为基础。 在构建数据仓库时，常见的两种模型方法为ER模型和维度模型。前者由Bill Inmon提出，强调从企业整体视角出发建立符合第三范式的数据库架构，并注重跨部门的数据整合工作；后者则主要关注于简化分析流程及提升性能表现，在Ralph Kimball的倡导下发展起来。 具体而言，Teradata公司提供的FS-LDM即为一种基于金融业务场景下的ER模型实例。通过预先设定好的业务主题模板，它能够帮助企业快速搭建适用性强且高效的数据仓库框架。 阿里巴巴在实践大数据过程中同样高度重视数据建模的重要性。根据不同的业务需求和处理环境选择恰当的模型方法可以显著优化系统性能、降低运营成本，并确保数据质量以最大化地释放其潜在价值。无论是ER还是维度模型的选择，都需要依据实际应用背景与目标灵活调整并定制化开发。
     
  • 2019年阿里巴巴数据中台实践经验分享.pdf
    优质
    该PDF文档详述了阿里巴巴在构建和应用数据中台方面的实践经验，包括技术架构、业务场景及实施效果等，适合大数据和技术爱好者参考学习。 2019年阿里巴巴数据中台实践分享
     
  • 阿里巴巴的数据中台实践经验分享PPT
    优质
    本PPT分享了阿里巴巴在数据中台建设方面的丰富经验与实践案例，深入探讨了如何构建高效、灵活且可扩展的数据处理系统。 阅读并理解《阿里巴巴数据中台实践》一文后，可以发现其中包含了许多高明之处。这篇文章深入探讨了阿里巴巴在构建企业级数据平台方面的经验与方法，并详细介绍了其背后的策略和技术细节。通过研究该文档及其配套的PPT材料，读者能够了解到如何有效地利用大数据技术来支持企业的决策制定和业务优化过程。
     
  • 阿里巴巴数据采集工具 阿里巴巴国际站版本 v1.0
    优质
    阿里巴巴数据采集工具 阿里巴巴国际站版本 v1.0 是专为阿里巴巴国际站用户设计的数据收集软件，帮助用户高效便捷地获取市场信息与行业动态。 阿里巴巴国际版采集器是一款专门用于从阿里巴巴（国际版）网站获取信息数据的软件。该产品利用多线程技术实现高效的数据抓取，并能将抓取的信息输出为指定格式，以满足用户需求。
     
  • Python数据分析实践——阿里巴巴股票行情解析
    优质
    本书通过实际案例深入讲解如何运用Python进行数据处理与分析，以阿里巴巴股票行情为例，帮助读者掌握金融数据分析技巧。 资源浏览查阅68次。本段落将介绍《Python数据分析实战之阿里巴巴股票行情分析》的内容大纲： 1. 明确需求和目的 2. 数据收集 3. 数据预处理 3.1 加载相关库和数据集 3.2 数据概览 3.3 数据格式处理 3.4 缺失值处理 4. 数据分析 4.1 K线图 4.2 涨跌情况 5. 交易策略 5.1 制定策略 ...（更多内容）
     
  • 阿里巴巴数据中台实战经验分享.pdf
    优质
    本PDF文档深入剖析了阿里巴巴在构建和运营企业级数据中台的实际经验和最佳实践，涵盖技术架构、应用场景及业务价值等方面。适合大数据和技术管理从业者参考学习。 阿里巴巴数据中台实践分享主要介绍了公司在实际业务场景中的应用经验和技术细节。通过这些分享，参与者可以了解到如何构建高效的数据处理系统，并学习到一些实用的工具和方法来优化企业内部的数据管理流程。这样的交流活动对于希望提升自身数据分析能力或寻求改进现有解决方案的企业来说非常有价值。
     
  • 阿里巴巴大数据发展路线图.xmind
    优质
    本文件为阿里巴巴集团内部关于大数据发展方向和策略的思维导图，涵盖了技术架构、应用场景及未来趋势等多个方面。 该资源包含了《大数据之路-阿里巴巴大数据》这本书的整体思维导图，并按照个人从业经验进行了归纳整理。内容涵盖了数据采集、数据计算、数据模型、数据管理和数据生命周期等相关知识点。