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三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法
机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。但你了解现在正在发生的这场变革吗？四大会计师事务所之一的普华永道（PwC...
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写给大数据开发初学者的话
导读：第一章：初识Hadoop第二章：更高效的WordCount第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数...
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对于BI系统的建设，看看某UGC视频网站数据中心负责人怎么说？
笔者背景 2010年至2016年分别供职于国内某著名邮箱服务提供商以及某UGC视频网站，负责数据中心的建设与维护，以及商业智能系统开发。引言 在这个言必称大数据、数据驱动、用数据说话的时代，人们越来越意识到整个社会的产业正在向数字化方向发展，企业越来越意识到数据对业务发展的重要性。大...
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天善智能社区 2016 年社区达人、社区之星、MVP评选规则
天善智能社区运营活动介绍天善智能技术问答社区从2014年7月开始至今已经进入第三个年头，我们从最开始的单一的技术论坛逐步改版发展成为一个集技术问答版块、原创技术博客、文章资讯、线下线下活动交流的一个多功能社区。关注的技术领域也从单一的商业智能BI逐步发展成为一个囊括商业智能BI、数据分析、数据挖掘和大数据...
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天善智能2015年年度社区之星评选结果揭晓！
社区之星投票结果经过12天紧张的角逐，天善智能2015年年度社区之星的评选活动落下帷幕，评选结果如下图所示。恭喜以下五位候选人当选天善智能2015年年度社区之星：Shadow杨，joljess，老头子，悟，BAO胖子五位候选人将获得以下奖品（按得票数从高到低优先挑选奖品） + 社区之星奖杯每人一个：候选人推荐理由和留言在此也...
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天善智能2015年年度社区之星评选活动开始了！投票即可加入千元红包群！
原文地址即微信投票地址：天善智能2015年年度社区之星活动评选开始了！投票即可加入千元红包群！ 【评论在此文章下面即可，谢谢大家】活动介绍为感谢商业智能BI与大数据问答社区（www.flybi.net）上的热心用户为社区做出的积极贡献，天善智能特举办年度的社区之星评选活动，由广大社区用户和圈...
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经典免费课程国内首发 - 数据仓库建模指南高级视频教程附课件下载
引言作为一个商业智能 BI 的开发者或架构师，不仅要熟练的掌握各种开发工具的使用、在项目中熟悉业务过程了解用户需求，而且要熟练的掌握数据仓库建模方法论。不懂得如何建模，就无法构建一个稳健的、可伸缩性强的数据仓库，这将给后续的扩展开发和维护带来巨大的灾难。对于个人职业提升来说，对数据仓库建模掌握的高低...
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正确认识大数据 — 企业大数据起步，要从小数据开始
文章来源：正确认识大数据 — 企业大数据起步，要从小数据开始编辑语：天善智能也接受过很多不同行业不同地方的客户项目选型咨询，表明按照上级领导的意思企业要上大数据，但是按照我们和客户实际沟通的情况却发现目前客户实际的数据情况，还远远达不到需要上大数据的要求。比如数据量不够（千万级左右），之前也从来没有...
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拿Excel 表格做大数据的，百分之一百都不懂大数据
文章来源：拿Excel 表格做大数据的，百分之一百都不懂大数据每秒钟发生的粒子对撞高达6亿次。剔除99.999%的无用数据，每秒钟也有100次碰撞需要记录。如果在这些数据里面仅仅使用十万分之一，那么一年也要积累25 petabytes的数据，相当于25000个1TB的硬盘。在这些数据里寻找希格斯玻色子的证据，是真正的大海捞针。这么大...
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由数据仓库模型雪花模型 VS 星型模型哪个更好引起的血腥风雨
原话题来自商业智能BI社区 关于数据仓库模型的选取和大家进行一个讨论关于数据仓库模型的选取和大家进行一个讨论各位朋友大家好，我做数据仓库有快3年的时间了，项目也做个几个，不大不小，相关资料也看了不少，现在想把自己的理解和大家进行一个讨论，想听听大家的看法，说的对错请大家指点。关于星型和雪花型的选取，...
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什么是IOE？去IOE后企业将走向何方?
IOE分别指IBM（国际商用机器公司）、Oracle（甲骨文）、EMC（易安信），三家企业分别是小型机、数据库和高端存储的领导厂商。中美关系、信息安全等因素不断掺杂其中，去IOE正变得越来越复杂，在技术、利益、安全、产业转移等多重因素的交织下，去IOE将走向何方？传统行业:分布式不可行技术上的“去IOE”包括两个层面，一是...
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【杂谈大数据】帮你大致了解 Hadoop, hive 和 spark 是什么？
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈 (或者泛生态圈) 基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，...
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数据仓库的基本架构
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分...
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2015商务智能发展趋势十大预测
2014年匆匆而逝，但2014的故事还没有说完。在过去的一年里，我们看到了太多商务智能领域的发展，哪些会在2015年延续下去，取得新的成绩呢？商务智能发力医疗行业2014年已经见证，并且2015年即将见证的是商务智能在承担社会责任上将发挥重要作用，尤其是在医疗行业。医院、诊所、实验室等医疗机构收集的大量数据有助于将...
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大数据不能做什么？
在左派技术管理者的眼里，大数据就像“雷神之锤”，所有与数据有关的难题看上去都像是钉子，但实际上大数据在很多方面都无法取代人类的智慧和判断、大数据可以处理大量非结构化数据，弥补管理者过于依赖直觉的不足；但是人们也应当意识到，大数据也有很多不擅长的地方：例如无法对“情感”和“社会关系”等进行定性分析，原始...