企业必须思索：你为什么需要大数据?要做大数据，最大的挑战就是有很多未知，也需要很多投资，像红门互动就投资数据分析工具、人员，甚至是储存设备。蒐集回来的多为杂乱数据，数据杂乱则代表资
讯源不一致，所以红门互动有70%的时间都在做数据清洗，再进入分析过程做数据计算?.
分类：
其他好文 时间：
2016-06-13 19:27:51
阅读次数：
173
流量统计作为互联网站点最基础的数据分析工具，几乎与每个站长、互联网从业者相关。在互联网这个没有硝烟的战场上，流量统计工具就像打仗用的武器。能否选好适合自己的武器、用好武器，很大程度上决定了我们的胜败。
流量统计作为互联网站点最基础的数据分析工具，几乎与每个站长、互联网从业者相关。在互联网这个没有硝烟的战场上，流量统计工具就像打仗用的武器。能否选好适合自己的武器、用好武器，很大程度上决...
分类：
Web程序 时间：
2016-05-30 14:41:20
阅读次数：
630
写在前面：这次下了决心学习python，目标最低是：至少能独立完成一个自博客站点，一个h5APP，以及非常熟练使用pandas，numpy等常用数据分析工具，希望不要放弃，加油！ python基础（一）： python诞生的很早，但是前些年在国内一直不温不火，势头完全不如java,php，在软件外包 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-05-15 12:20:31
阅读次数：
227
Spark 的 shell 是一个强大的交互式数据分析工具。 1. 搭建Spark 2. 在 Spark 目录里使用下面的方式开始运行： 3. ...
分类：
系统相关 时间：
2016-05-13 10:01:39
阅读次数：
201
大数据中的大作为，最近几周业内都忙碌着，很多初创公司和一些老牌的公司都推出了数据分析和数据管理产品，以及更新了现有产品，提供更丰富的功能与性能。
虽然这些技术都还只是蓝图规划，但是一些常见的主题还是对其贯穿始终：为用户提供简单的获得数据的访问方式，更好的管理大规模数据以及预先分析的功能，例如Spark、HAWQ和Geode等新兴的大数据技术来实现更多的功能。
下面一起来看看吸引眼球的十...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-28 17:09:04
阅读次数：
445
Pandas 结构化数据（上） 一、实验说明 Pandas 是 python 的一个数据分析包，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和pytho ...
分类：
编程语言 时间：
2016-04-25 06:44:08
阅读次数：
479
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-21 11:35:08
阅读次数：
142
随着信息化时代的深入人心，越来越多的企业逐渐重视信息数据的利用。传统的数据分析工具难以适应海量复杂的数据处理，商业智能的出现正好打破了企业问题的壁垒。 但是，很多企业在实施和使用商业智能过程中往往存在很多误区，忽略很多重要因素，例如项目脱离业务需求，实施缺乏整体意识等。如何将商业智能的效用发挥到极致 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-05 16:13:54
阅读次数：
117
TraceView 是 Android 平台配备一个很好的性能分析的工具。它可以通过图形化的方式让我们了解我们要跟踪的程序的性能，并且能具体到 method。
TraceView 简介
TraceView 是 Android 平台特有的数据采集和分析工具，它主要用于分析 Android 中应用程序的 hotspot。TraceView 本身只是一个数据分析工具，而数据的采集则需...
分类：
移动开发 时间：
2016-03-31 12:57:19
阅读次数：
194
我们现在言必谈互联网+，大数据，这是非常好的东西，但我们在谈的时候，我觉得还是要去学习，去做，因为只有做了才能成为现实。大数据并不是今天蹦出来的，很早以前就有人做，例如，我前面一直推介的TRIZ理论，其本质上就是一个大数据的杰出作品：TRIZ是建立在对上百万件发明专利分析的基础之上。阿奇舒勒的天才之处在于他在没有现代数据分析工具的情况下，进行数据挖掘，并最终得出了创新发明问题解决模型。这个模型最大...
分类：
其他好文 时间：
2016-01-02 10:30:45
阅读次数：
143
