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搜索资源列表

  1. SAS数据挖掘白皮书

  2. 早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展，计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理，生产设备的实时控制等。在此过程中，计算机系统积累了越来越多的数据，数据处理的任务就更加繁重。到今天，即使是发展中的我们中国，在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的事情了。企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。但是，面对堆积如“山”的数据，你可能并未看清企业运作的本质规律

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：520kb
    • 提供者：liema2000

  1. 大数据分析——RDBMS与MapReduce的竞争与共生

  2. 在科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据量正在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效的数据分析技术.传统的关系数据管理技术(并行数据库)经过了将近40 年的发展,在扩展性方面遇到了巨大的障碍,无法胜任大数据分析的任务;而以MapReduce 为代表的非关系数据管理和分析技术异军突起,以其良好的扩展性、容错性和大规模并行处理的优势,从互联网信息搜索领域开始,进而在数据分析的诸多领域和关系数据管理技术展开了竞争.关系数据管理技术阵营在丧失搜索这个阵

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-08
    • 文件大小：409kb
    • 提供者：frogprinceliu

  1. SQL Server 2008 商业智能完美解决方案 第一部分

  2. SQL Server 2008 商业智能完美解决方案 书籍的扫描整理版本，由于文件太大，分三个包，三个包都下载了解压即可。 《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》结合专家团队提供的实际示例和丰富经验进行介绍，让读者能够直观轻松地掌握构建商业智能(BI)解决方案的概念、工具和技术，是一本不可多得的商业智能开发参考指南。无论是商业智能(BI)编程新手还是经验丰富的老手，都可从《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》中获益。 图书目录 　　第一部分 面向商业决策者和架构

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2012-10-24
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：yrq205

  1. SQL Server 2008 商业智能完美解决方案 第二部分

  2. SQL Server 2008 商业智能完美解决方案 书籍的扫描整理版本，由于文件太大，分三个包，三个包都下载了解压即可。 《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》结合专家团队提供的实际示例和丰富经验进行介绍，让读者能够直观轻松地掌握构建商业智能(BI)解决方案的概念、工具和技术，是一本不可多得的商业智能开发参考指南。无论是商业智能(BI)编程新手还是经验丰富的老手，都可从《SQL Server 2008商业智能完美解决方案》中获益。 图书目录 　　第一部分 面向商业决策者和架构

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2012-10-24
    • 文件大小：57mb
    • 提供者：yrq205

  1. Hadoop与空间大数据挖掘分析 公开课

  2. Hadoop与空间大数据挖掘分析 公开课幻灯片资源

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-26
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：zhijuncs

  1. 2016大数据技术大会

  2. 2016大数据技术大会，来自一线互联网（含bat）厂商顶级大学的大数据实践经验， 包含以下主题： ​百度大规模推荐系统实践 京东数据库备份系统进化之路​ ​腾讯大数据能力输出之路 基于图算法的跨设备受众识别 ​360聚效广告大数据平台实践​ ​领域知识驱动的个性化推荐方法 大数据基础组建的安全解决方案 ​大数据视野下的数据安全防护体系探索​大数据安全防护​ ARM嵌入式系统的DNN性能优化 ​Gemini：基于图计算的高性能大数据分析系统 ​下一代实时数据处理引擎——Apache Apex项目

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-09
    • 文件大小：75mb
    • 提供者：dreamfarwhb

  1. 大数据挖掘技术与应用

  2. 本书针对数据的海量性、复杂性、高维性、模糊性和不完整性，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究。设计与实现了基于密度和自适应密度可达聚类算法、基于簇特征的动态增量聚类算法、并行聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、高唯复杂数据聚类算法、基于数据场的聚类算法、基于距离的量化关联规则和基于数据场的量化关联规则算法，给出了在矿产资源评价、遥感图像分类、矿业经济分析中的应用例证。全书共分11章，主要内容包括：绪论，基于密度和密度可达聚类分析，基于簇特征的动态增量聚类分析，并行聚类分析

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：108mb
    • 提供者：q1457797371

  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-21
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：courage0603

  1. 大数据视角下的情报研究与情报研究技术

  2. 大数据时代的到来，给情报研究带来了机遇和挑战。文章在现有研究和实践基础上，总结了在此背景下情报研究的发展趋势和相关技术问题，将发展趋势概括为单一领域情报研究转向全领域情报研究、综合利用多种数据源、注重新型信息资源的分析、强调情报研究的严谨性和情报研究的智能化五个方面，并探讨了可视化分析、数据挖掘、语义处理三方面的技术问题

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：400kb
    • 提供者：zh7325

  1. C#开发实战1200例（第一卷+第二卷）+源码下载地址.txt

  2. 主要内容有C#开发环境的使用、C#语言基础应用、字符串处理技术、数组和集合的使用、面向对象编程技术、数据结构与算法、Windows窗体基础、特色窗体界面、窗体控制技术、MDI窗体和继承窗体、Windows常用控件的使用、Windows不错控件的使用、DataGridView数据控件、自定义用户控件、文件基本操作、文件夹基本操作、文件流操作、加密、解密及解压缩文件、C#与Word互操作、高效应用Excel、基本图形绘制、图像处理技术、常用图表应用、动画处理技术、音频与视频控制。配书光盘附带了实例

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2019-05-17
    • 文件大小：66byte
    • 提供者：weixin_42752851

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bucaixia08

  1. 基于流式计算的电信实时营销系统设计与实现.caj

  2. 在移动互联网时代,各式各样的新业务和新产品不断出现,通信市场的用户总体规模增长速度变缓,使运营商之间的竞争愈加激烈,新产品营销的时效性和准确度问题亟需解决。实时营销作为新的营销方式,具有较高的实时性,通过运用大数据分析技术分析用户上网行为特征,并在合适的时间、合适的地点向用户推荐合适的内容,从而提升用户感知、增加用户粘性。如何运用大数据技术实现实时营销是本文的重要内容。本文深入调研分析了大数据实时流式处理技术,并结合其在满足非功能性需求方面的独特优势,设计了一个可以同时满足大数据存储、大数据实时

  3. 所属分类：spark

  1. 基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计.pdf

  2. 随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的

  3. 所属分类：spark

  1. 恩拓协议ETS白皮书.pdf

  2. 恩拓协议（ETS）是释放价值互联网潜能的可信数据协议，旨在为区块链链上数据共享与数据交易的隐私保护问题提供新的思路和技术支持。7.3智慧物联网 37 74注意力经济 37 八、代币经济模型 ■■■■■■■■■看■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■着■■■■■■■■■■■■■■看■■■■■■■■■■■■■■■■ 38 参者文献 41 EncryTrust:一种新型分布式加密计算协议 摘要 针对当前互联网时代数据交互及交易流程中的数据造假、数据截留、数据泄漏 等数据安全问题,提出了一

  3. 所属分类：以太坊

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：etschina

  1. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf

  2. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf●中国大数据产业发展现状与前景预测 1.中国大数据产业发展现状分析 大数据产业链建设情况 大数据产业市场规模分析 目前,「产业在发展过程中已经形成了一些层次分据贵阳大数据交易所发布的《2016年中国大数据交 布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做易产业白皮书》数据显示,2014年,中国大数据产 应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。业规模大约为1038亿元,2015年产业整体规模达 原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大到169

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_34543438

  1. 大数据市场年度综合报告.pdf

  2. 大数据市场年度综合报告.pdf中国大数据市场年度综合报告2016 2016年8月 易观发现 国家大数据发展相关政策密集出台 《促进大数据发展行动纲要》中指出,我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合, 是当代信息社会的数捱资源总和,是信息吋代的全数拆,既包括互联网数据,也包括政府数据和行业 数据。经过多年发展,传统信息化对经济社会发展的支撑和引领作为无法充分发挥,迫切需要打破部 门割据和行业壁垒,促进互联冮通、数据开放、信息共享和业务协同,切实以数据流引领技术流、物 质流、资金沇、人才

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：qq_34543438

  1. MIMO系统中的智能天线技术与空时码快速解码的研究.pdf

  2. MIMO系统中的智能天线技术与空时码快速解码的研究杭州屯f科技大学硕士学位论文 ABSTRACT With the development of communication technology and the growing demand for a variety of applications, communications networks are undergoing great change. It is can be expected that mobile communicati

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2019-06-29
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_42079146

  1. Vertica实时数据分析平台

  2. 深度介绍Vertica产品总体架构、核心优势、集群能力、Vertica与Hadoop的数据交换、SQL高级分析、与分布式R无缝集成、灾备能力等等，是不可多得的了解Vertica的好资料。数据分析平台演进阶段及挑战 事件触发,全量数据实时分析频 价值实 业务相关性分析 繁访问 产品分析、用户行为分析客客户活动预测,客户流失预测,直接提升业务 户分析等灵活直询和数据分析产品盈利预测 面向大量业务人员 MOLAP CUBE生成 面向少量管理者的机器学习和 现整合层行业模型批量加工 预测 监管报送等数据

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：skyon

  1. 大数据分析与数据挖掘 资源

  2. 大数据分析与数据挖掘 资源

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：84kb
    • 提供者：bruce__ray

  1. 收益管理中基于大数据仓库的需求无约束估计：框架与挑战

  2. 现有需求无约束估计方法均为基于公司内部数据仓库中所获需求信息而开发，在当前基于大数据分析的激烈竞争市场环境中，无法满足收益管理系统日益增长的实时需求预测和优化决策分析需要。为了实时、动态地同时获取并分析内部和外部数据资源中有关每位顾客的无约束需求数据，包括结构化和非结构化的信息，提出了以面向收益管理需求无约束估计为主题的大数据仓库框架，并据此讨论了无约束需求知识挖掘以及需求无约束估计商务智能分析工具开发应用过程中面临的各项挑战。

  3. 所属分类：其它

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