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九大数据分析方法:矩阵分析法

矩阵分析法的最大优势,在于直观易懂。可以很容易从两个指标的交叉对比中发现问题。特别是当这两个指标是投入/成本指标的时候,成本高+收入低,成本低+收入与高两个类别,能直接为业务指示出改进方向,因此极大避免了“不知道如何评价好坏”的问题。

  • 2021-09-24
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下一代智慧医疗数据中心解决方案

智慧医疗是由医用智能化楼宇、数字化医疗设备、医院信息系统所组成的三位一体的现代医院运行体系。在当前新一轮的医院变革历程中,数字化已被明确定位为变革的重要环节。而信息化技术与楼宇智能化技术的快速发展,也为智慧医疗的建设奠定了坚实的技术基础。越来越多的医院正致力于楼宇智能化与业务数字化的建设,以期改进就医环境、优化流程、提高效率、降低成本、整合资源, 提升患者满意度,向“以病人为中心”的现代化服务型医院转变。智慧医疗建设正越来越成为增强医院竞争力与创新力的关键行为,医院信息化应用与智能楼宇的逐步融合必将成为医院,尤其是大中型医院业务发展前进的新的驱动力。

  • 2021-09-15
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企业大数据仓库架构的建设思路

随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深等特征。那么基于这些特征,该如何构建数据仓库呢?我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。其中,稳定要求数据的产出稳定、有保障;可信意味着数据的质量要足够高;丰富是指数据涵盖的业务面要足够丰富;透明要求数据构成流程体系是透明,让用户放心使用。

  • 2021-09-13
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张琪 华山医院互联网与大数据建设

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-30
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5-韩鹏-3-基于Flink构建CEP引擎的挑战和实践-韩鹏-2019-11-27

Flink的痛点:在企业级受限(硬件资源)环境,规则集数量及种类不确定的情况下,Flink程 序运行较难控制,且当前现有库“Flink SQL”和“Flink CEP”均不能满足业务及性能需求。

  • 2021-06-29
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数据驱动的大型央企应急响应实践

大型央企新形势下的应急响应实践 数据驱动的安全运营响应体系建设 一)全球网络空间军备竞赛风险加剧 (二)敌对势力和黑客组织的严重威胁 (三)关键信息基础设施安全隐患严重,影响国家安全 (四)新技术新应用带来了新的安全挑战 (五)互联网快速发展使网络犯罪升级

  • 2021-06-23
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.数美时代.梁堃.Sentry.金融实时风控系统

01 背景与挑战 02 Sentry实时风控系统 03 Q&A 数美 金融大数据解决方案提供商 核心业务 为金融行业提供大数据产品及服务开发,并提供基于大数据场景的解决方案。主营产 品(业务)分为风险控制类、 用户画像类、 精准营销类、 数据分析与挖掘类、 数据仓库类、 大数据 决策支撑类

  • 2021-06-23
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大数据技术应用与案例解析

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(大量Volume,多样Variety,价值Value,高速Velocity),或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二,数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

  • 2021-05-31
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