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人人乐享微帮圈：大数据助力品牌精准营销
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：2
项目招商找A5 快速获取精准代理名单
在万众创新的大数据时代，如何使用大数据完成精准营销成为企业推广的关键。何谓精准?仅是简单投几个媒介就能迅速提升品牌曝光量吗?其实不然。除了全方位[详细] -
大数据时代如何做好舆论监控工作？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：2
随着互联网的发展，大数据舆情监测发挥着至关重要的作用。在企业发展过程中，舆情监测越来越突出。优秀的口碑营销有利于沟通，更多的负面舆论会对品牌产生一定的影响。接下来，众辉科技小编[详细]
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天猫全球酒水节再度来袭，借助大数据赋能酒商，加速酒企互联网化
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：2
“酒水节不仅是促销活动，而是让全世界的好酒与中国消费者产生关系”，天猫食品总经理方外在天猫全球酒水节发布仪式上表示。
9月1日，天猫全球酒水节发布暨天猫全球名酒新品实验室成立在上[详细] -
你了解舆情监测吗？一文读懂舆情监测
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：1
在互联网大数据时代下，各大互联网社媒平台的言论层出不穷，不同的看法促成了各种不同的网络舆论，有舆论的地方就会有舆情，舆情监测就是在这样的背景下催生而出。
舆情监测已经成为了各行[详细] -
微软大秀AI肌肉：彰显的不仅是力量更是格局
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：3
1995年，微软公司创始人比尔·盖茨亲笔撰写的《未来之路》一书成为畅销书，并被评为“新中国成立50年最有影响的100部图书”之一。这本书中满是比尔·盖茨对未来的预言。时至今日，包括智能[详细]
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大数据培训课程哪个比较好？
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：1
大数据技术目前处于应用的早期阶段。从大数据发展和产业发展的角度来看，大数据的未来前景还是非常好的。大数据相关的工作发展前景好、就业缺口大、工资高的职业。很多人毕业或工作后都不满[详细]
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云计算、大数据和物联网之间的关系
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：0
网联网（IoT）
物联网可分为4层：感知层、网络层、处理层和应用层。
（1）感知层：负责信息采集和物物之间的信息传输，信息采集的技术包括传感器、条码和二维码、 RFID射频技术、音视频等[详细] -
产业赛道中的网易：低调务实，守正出奇
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：0
1个网易数字产业中心、2个网易数字产业基地、28个网易联合创新中心、15000家企业培育……
这是网易在2020 CITC上晒出的成绩单。
可能在不少人的印象里，产业互联网的热闹只属于BAT、华为等[详细] -
大数据应用借“冰雪热”助推社会转型升级
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：0
2022年的张家口，在今年冬奥赛频频现身的“黑科技”让无数人津津乐道，5G+行业应用解锁这届冬奥会“科技冬奥“的成就，刷新世界对中国科技的认知。
在这次冬奥会上，我们看到中国移动以人口[详细] -
中国行业客户对大数据应用存在三大需求_数据分析师考试
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：0
中国行业客户对大数据应用存在三大需求_数据分析师考试
近年来，随着全社会信息量爆炸式增长，大数据迎来了发展良机。当前，虽然中国大数据市场还处在初级阶段，但增速非常迅猛，应用也极其[详细] -
大数据人才需求旺盛，发展前景及薪酬可观
所属栏目：[大数据] 日期：2023-06-13 热度：0
大数据人才需求旺盛，发展前景及薪酬可观
近几年，大数据正在变得炙手可热，市场上对大数据人才有着旺盛的需求。各个行业都在积极寻求转型，拥抱大数据。即便是在演艺圈，一部成功的电视剧[详细] -
紧跟业务发展速度的数据治理是啥样的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：153
如今企业要获取数据，物联网(Internet of things，IoT)设备、可穿戴设备、软件即服务(Software as a Service，SaaS)应用程序和社交媒体都是来源。对这些数据的组合和深入分析可以为企业提供新的洞察力，并助力企业发现潜在商机。通过将这些能力在企业内扩[详细]
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何为经营分析？为什么大厂这么重视它
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：114
上周一连有两个大厂(短视频、游戏)的朋友来聊经营分析，着实让我好奇了一下。经营分析这个东西，以往都是传统国企做得多，咋连他们也开始纠结了。 聊完才发现：地主家也没余粮呀!toC互联网的流量见顶，成本增高，让原本花钱如泼水的大厂也得重视效益考核，[详细]
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视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：194
视频时代的大数据 问题 挑战与处理方案： 一、介绍 人们所观察的世界无时无刻不在改变，造就了视频相比于文本等类型的数据更具表现力，包含更加丰富的信息。如今，能够产生视频的数据源及应用场景愈发多样，视频数据的规模不断增长，视频大数据成为支撑诸[详细]
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数据分析的12个神话被揭露
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：112
从数据问题到人员需求再到技术组合，数据分析的误解比比皆是。下面我们来看看如何利用数据科学来实现真正的业务成果。 在IT领域，炒作越大，误解越多，数据分析也不例外。分析是当今信息技术最热门的方面之一，可以带来巨大的商业收益，但错误的观念可能会[详细]
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为何企业必须采用大数据战略？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：188
智能企业利用各种形式的海量数据来更好地了解消费者、管理库存、优化物流和运营程序，并做出合理的业务选择。成功的公司也认识到处理他们产生的大量大数据的重要性，以及发现可靠的方法来从中提取洞察力。制定大数据战略以正确有效地存储、组织、处理和利[详细]
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数据分析，如何赐能业务？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：128
做工作规划的时候，有很多公司都提出要求，要数据赋能业务/赋能销售/赋能运营到底啥玩意是赋能，咋个赋能法???往往领导又丢回一句你要多想想啊让人着实无奈。今天我们系统解答一下。 前方剧透警报：因为大量用了电视剧《亮剑》的梗，所以忘记的同学们可以[详细]
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数据分析七大实力 梳理数据需求
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：154
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 今天分享数据分析师必备的工作能力需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需[详细]
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HDFS 为什么在大数据领域经久不衰？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：102
HDFS 为何在大数据领域经久不衰？ 1.概述 1.1 简介 Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。 源自于Google的GFS论文，发表于2003年，HDFS是GFS的克隆版。 大数据中最宝贵、最难以代替的就是数据，一切都围绕数据。 HD[详细]
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Java开发人员需要明白的地域分布数据库
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：80
在过去的七年里，我一直在使用分布式系统、平台和数据库。早在2015年，许多架构师就开始使用分布式数据库扩展单个机器或服务器的边界。他们选择这样的数据库是因为它的水平可伸缩性，尽管它的性能依然只能与传统的单服务器数据库相媲美。 现在，随着云原生[详细]
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Flink 在 B 站的多元化探索与践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-25 热度：95
本文整理自哔哩哔哩基础架构部资深研发工程师张杨在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括： 1.1 基础功能完善 在平台的基础功能方面，我们做了很多新的功能和优化。其中两个重点的是支持 Kafka 的动态 sink 和任务提交引擎的优化。[详细]
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详解数据管理发展的五个阶层
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：127
近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。 从历史的视角看，数据管理是一个不断进化发[详细]
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数据在网络中是怎样传输的
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：90
整个请求交互过程分为了几个部分，首先最上层就是应用程序，接着往下是 Socket 库。 再下面就是操作系统的内部了，这里面就包括了协议栈,协议栈上半部分为 TCP 和 UDP ,它们都是负责数据的收发。 只是一个需要 连接，一个不需要连接可以直接收发数据，这两[详细]
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区块链在 数据为王 的年代扮演了什么角色？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：85
在当今数据为王的时代，数据作为企业、组织、乃至国家的战略资产，其重要性不言而喻。今天老蔡想和大家一起探讨下以下几方面的问题：1. 数据管理的全生命周期；2. 传统数据治理的弊端；3. 当代信息技术间的相互关系；以及4. 最后抛出区块链技术在数据治理[详细]
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行业大数据有什么安全风险
所属栏目：[大数据] 日期：2022-05-24 热度：101
网际空间安全面临的威胁越来越多样化。移动网络、云和虚拟化、物 联网、工控系统等技术领域的快速发展，使得保护对象和攻击路径都变得 更加复杂。而攻击来源也从早期的个人黑客变为犯罪团伙、政治势力、网 络部队等更严密的组织。甚至大数据技术本身也被攻[详细]
