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大数据在工作中的应用有三种：与业务相关，比如用户画像、风险控制等； 与决策相关，数据科学的领域，了解统计学、算法，这是数据科学家的范畴； 与工程相关，如何实施、如何实现、解决什么业务问题，这是数据工程师的工作。 数据工程师在业务和数据科学家之间搭建起实践的桥梁。本文要分享的大数据平台架构技术选型及场景运用偏向于工程方面。如图所示，大数据平台第一个要素就是数据源，我

大数据的实施方法 新零售，最重要的不是大数据分析，而是大数据应用。通过大数据应用提高效率、优化服务和科学决策。大数据是一个持续改进的过程，不断指导业务调整、服务改进、技术升级和架构优化

天池贵州交通代码，第一赛季rank53，第二赛季rank13 题目说明：根据历史路段每小时每2分钟统计平均通行时间预测为了一小时每2分钟同行时间。 模型思路：  规则：统计历史路段对应时刻的通行时间作为未来1小时需要预测的目标  模型：寻找尽可能多的相似时刻的记录预测未来1小时的目标  复赛：将要预测的时段进行分类，针对类别分别建立模型 需要改进： 数据的选择和清洗 未利用上下游关系  3. 数据集：链接： 密码：g8ov 2018年1月8日

银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”， 可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。

大数据平台搭建文档，基于CDH6.3.2 CM6.3.1

前言 分享之前我们先来普及一下什么是数据可视化？数据可视化可以把数据从冰冷的数字转换成图形，揭示蕴含在数据中的规律和道理。数据可视化通俗来说就是：数据的展示、处理和分析。目的是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。 那前端数据可视化又是什么呢？前端数据可视化其实就是利用前端表现层的手段，以前端手段展示、处理和分析数据。前端因为H5的到来，使前端有了质的飞跃，也使前端数据可视化的飞速发展得到了契机。H5提供的canvas就是这一契机。它是前端利用JS制作在做前端数据可视化的利器，几乎全部前端数据可视化工具都是基于其上做的。 简而言之，前端数据可视化是数据可视化的发展也是促使前端发展的支柱。

使用OpenStack和Hadoop大数据平台分析

医疗质控数字化监管大数据平台建设方案 医疗质控大数据平台建设方案

大数据平台具有开放性和共享性，但随着数据量不断增加且用户访问上下文环境复杂多变，RBAC模型难以满足大数据环境下细粒度、灵活的访问控制。针对这一问题，提出了大数据平台下多源异构数据的访问控制模型。该模型根据属性动态地确定角色权限，并构建基于数据组的层次结构，实现数据属性的简单管理。对该模型进行了形式化定义，阐述了在 Hadoop 平台中的实现和工作流程，并通过实验验证了所提方案的性能开销相对较小。