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针对数据,大数据创新实践。

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简介:
这份名为“为数据而生 大数据创新实践”的PDF文档,提供了一份高清晰度的扫描版本,您可以安心进行下载。

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  • 《蚂蚁金服合作的》.pdf
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    本PDF文档深入探讨了蚂蚁金服在大数据领域的合作模式与创新应用实践,展示了如何通过数据共享和技术创新推动金融行业的进步与发展。 《蚂蚁金服在大数据合作上的创新实践》由蚂蚁金服资深专家周卫林撰写,深入探讨了金融行业中大数据应用的现状与挑战,并详细介绍了公司在这一领域的实践经验。 文章指出,随着数字时代的到来,数据因其边际成本趋近于零和强大的网络效应而成为理想的生产资料。然而,在实际操作中,企业面临着数据产权保护、用户隐私及商业机密泄露风险、多源数据融合匹配以及定价机制等方面的挑战。其中,如何确保企业的数据资产不被流失或窃取是首要问题;其次,保障用户的个人隐私和公司的敏感信息不受侵犯同样重要;此外,高效地连接不同来源的数据并提高其匹配效率也是关键所在。 为应对上述难题,蚂蚁金服创新性地推出了“云数据实验室”这一平台。通过与永安保险等合作伙伴的协作,公司利用大数据技术优化车险服务,并提升了风险定价能力的同时保护了用户隐私。具体而言,该系统集成了包括车辆信息、客户行为记录及地理位置在内的多种数据源来构建模型进行分析和预测。 从技术层面来看,蚂蚁金服已将其数据处理模式进化为项目式的实验容器结合浏览器访问的数据工作台以及先进的集成开发工具等手段,从而实现了“可用不可见”的目标,在保证信息安全的同时促进了大规模协作。此外,通过签订商务协议、保密合同及引入第三方审计等方式加强了合作的透明度和合法性。 总之,《蚂蚁金服在大数据合作上的创新实践》不仅展示了如何有效整合与利用数据资源来推动业务发展和服务改进,同时也为整个金融科技行业提供了宝贵的经验借鉴。
  • 全国应用赛的
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    全国大数据创新应用大赛汇集了来自全国各地的大数据优秀项目和团队,致力于推动技术创新与实践应用。该赛事聚焦于利用大数据技术解决行业难题,促进跨领域合作与发展。参赛作品涵盖了智慧城市、医疗健康、金融科技等多个方面,展示了我国在大数据领域的最新进展和未来潜力。 全国大数据创新应用大赛的数据涵盖了多个领域的实际案例和技术应用,旨在推动数据技术的发展与实践,促进各行业之间的交流与合作。参赛者通过分析和利用大数据解决现实问题,展示了他们在数据分析、算法开发以及模型构建等方面的能力。 比赛吸引了来自全国各地的众多团队和个人参与,在比赛中大家不仅展现了各自的创新能力,还促进了跨学科的知识融合和技术进步。此外,大赛也为数据科学领域的研究提供了一个良好的平台,有助于推动相关技术的发展与应用。
  • 治理与资产化——以京东为例.pdf
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    本PDF文档深入探讨了数据治理及数据资产化的理论与实践,通过京东的具体案例,展示了如何将企业内部的数据转化为宝贵的资产。 数据治理及数据资产化创新实践——以京东为例。
  • 而兴 应用.pdf
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    本PDF探讨了大数据在现代经济中的重要性及其创新应用,展示了数据如何推动行业发展与社会进步。 《为数据而生:大数据创新实践》,高清扫描版,欢迎下载。
  • 清洗案例——需要清洗的
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    本案例聚焦于大数据环境下的数据清洗技术应用,通过实际操作解决海量数据中的脏数据、重复记录等问题,提升数据分析质量。 大数据清洗案例:需要对数据进行清理的工作主要包括去除重复记录、修正错误的数据值以及处理缺失的信息。通过这些步骤确保分析结果的准确性和可靠性。在实际操作中,可能还需要识别并移除异常值或噪音数据,以提高模型训练的质量和效率。 对于具体场景而言,比如电子商务网站的日志文件清洗过程中,需要检查用户行为记录中的重复项,并修正产品价格等关键信息中的错误输入。同时,在处理客户反馈时要确保没有遗漏任何评论或者评分信息。此外还需特别注意日期格式的一致性问题以及空值的填补策略。 通过一系列规范化的操作可以大大提高原始数据的质量,为后续的数据挖掘和机器学习应用奠定坚实的基础。
  • Flink项目
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    《Flink大数据项目实践》是一本专注于Apache Flink的实际应用书籍,通过丰富的案例讲解如何利用流处理和批处理技术解决大数据分析问题。 本课程以某电商公司的运营实时分析系统(2B)为实例进行全面、深入的讲解。通过学习该课程,学员不仅能获得Flink企业级真实项目的实践经验,还能深入了解Flink的核心理论知识,并掌握在生产环境中安装、部署及监控Flink系统的宝贵经验,从而全面而深入地掌握Flink技术。
  • Python应海量分析
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    本书聚焦于利用Python进行大数据分析的实际应用,涵盖了从数据处理到复杂模型构建的技术与策略。适合希望提升数据分析能力的专业人士阅读。 我也一时兴起,想用Python尝试一下处理海量数据的能力如何。无奈在百度和Google搜索“Python 海量数据”都没有找到满意的结果。可能是国内使用Python的人不多,用Python处理海量数据的就更少了。不过这浇灭不了我的欲望,哈哈打算拿July的一个问题来试验一下。
  • 高校建与查询
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    《高校数据库创建与查询实践》是一本专注于高校环境下的数据库管理技术指导书籍。本书详细介绍了如何在高等教育机构中建立高效、安全的数据管理系统,并提供了大量的实战案例和技巧,帮助读者掌握从数据库设计到日常维护的所有关键技能。通过具体步骤演示了如何利用SQL等编程语言进行数据操作与分析,是计算机科学及信息管理专业学生和技术人员的理想参考书。 在大学数据库创建与查询实战中,你需要完成的主要任务包括设计数据库、编写SQL语句以及执行数据查询操作。 首先,在右侧编辑器的指定区域补充代码来创建两个表:教师信息表(instructor)和开课信息表(section)。这些表格是基于名为universityDB的数据集进行构建。平台在每次评测时都会重置该环境,确保数据库 universityDB 会重新初始化以供测试。 **1. 数据库设计** - **教师信息表 (instructor)**: - `ID`:作为主键的唯一标识符,注释为“教师号”。 - `name`:非空字段表示每个教师的名字。 - `dept_name`:允许为空的数据项,代表所属系别。此字段通过外键关联到department表中的相应数据,并且当删除department时设置该值为null。 - `salary`:定义为数值类型,使用check约束以确保薪资高于29000。 - **开课信息表 (section)**: - 采用复合主键(course_id, sec_id, semester, year)来保证数据的唯一性。 - `building`和`room_number`字段通过外键关联到classroom表,当删除相关记录时允许为null值。 **2. 查询操作** - **查询 (一)**: - 列出生物系的所有学生姓名。 - 查找薪资高于任何一位生物学教师的其他教师的名字。 - 使用instructor和department表进行联接,显示教师名字、所属部门及所在建筑的信息。 - 获取在Watson大楼内所有教室教授课程的老师的部门名称,并且去重。 - **查询 (二)**: - 统计2010年春季学期授课的所有教师ID数量(去除重复项)。 - 搜索2009年秋季同时教授两门不同课程的老师,包括他们的ID、姓名及所属系别信息。 - 对于2010年的春季学期进行分组统计每个部门里有多少名不同的讲师,并且去重。 以上查询涉及多种SQL操作技巧如SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, HAVING等。通过这些练习可以深入理解如何利用数据库管理系统来获取和分析特定的数据集,比如教师的授课情况、学生分布以及各部门师资力量的情况。