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  • 詞條

    詞條說(shuō)明

  • 數(shù)據(jù)流產(chǎn)生背景

    數(shù)據(jù)流應(yīng)用的產(chǎn)生的發(fā)展是以下兩個(gè)因素的結(jié)果:細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠持續(xù)自動(dòng)產(chǎn)生大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。這類(lèi)數(shù)據(jù)較早出現(xiàn)于傳統(tǒng)的銀行和股票交易領(lǐng)域,后來(lái)則也出現(xiàn)為地質(zhì)測(cè)量、氣象、天文觀測(cè)等方面。尤其是互聯(lián)網(wǎng)(網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,點(diǎn)擊流)和無(wú)線通信網(wǎng)(通話記錄)的出現(xiàn),產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)流類(lèi)型的數(shù)據(jù)。我們注意到這類(lèi)數(shù)據(jù)大都與地理信息有一定關(guān)聯(lián),這主要是因?yàn)榈乩硇畔⒌木S度較大,容易產(chǎn)生這類(lèi)大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)。復(fù)雜分析需要以近實(shí)時(shí)

  • 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)(Datahoop)簡(jiǎn)介

    大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)(Datahoop):主要通過(guò)集成企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù),包括交易型大數(shù)據(jù)(Big Transaction Data)和交互型大數(shù)據(jù)(Big Interaction Data),通過(guò)多種云計(jì)算的技術(shù)將之集成和處理,向企業(yè)內(nèi)部和外部企業(yè)客戶(hù)提供有較大商業(yè)**的信息支撐和智能解決方案,基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上,提供報(bào)表工具,分析工具,結(jié)合企業(yè)的實(shí)際需求進(jìn)行的解決方案實(shí)

  • 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有哪些方法?

    1.投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的概念投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是在投資風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和衡量的基礎(chǔ)上,從整體上考慮投資所面臨的各個(gè)風(fēng)險(xiǎn),各風(fēng)險(xiǎn)之間可能的相互作用、相互影響以及對(duì)投資活動(dòng)的影響,投資主體是否能夠承擔(dān)這些風(fēng)險(xiǎn)等,進(jìn)而對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的綜合狀況作出總體的認(rèn)識(shí)和評(píng)價(jià)的過(guò)程。投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是對(duì)投資活動(dòng)的綜合評(píng)價(jià),在評(píng)價(jià)過(guò)程中需要考慮各種風(fēng)險(xiǎn)因素的影響;投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)需要定量分析的結(jié)果,運(yùn)用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行定量分析為投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了重要依據(jù)

  • 如何注意項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析的錯(cuò)誤性!

    如何避免大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的失敗呢?從基本業(yè)務(wù)管理的角度來(lái)看,有一些較佳做法值得推薦:一定要獲得公司較高管理層的支持和認(rèn)同,確保技術(shù)投入所需的資金充足,并配備所需的專(zhuān)業(yè)技術(shù)和/或提供良好的培訓(xùn)。如果你不首先解決這些基本問(wèn)題,那么其他的事情都不重要。假設(shè)你已經(jīng)完成了這些基本的工作,那么在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中成功與失敗的區(qū)別就在于你如何處理大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)問(wèn)題和挑戰(zhàn)。你可以做以下幾點(diǎn)來(lái)確保大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成功。&

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