孤立森林:大数据背景下的最佳异常检测算法之一
孤立森林或“iForest”是一个非常漂亮和优雅简单的算法,可以用很少的参数来识别异常。原始的论文对广大的读者来说是容易理解的,并且包含了很少的数学知识。在这篇文章中,我将解释为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法,提供算法的总结,算法的历史,并分享一个代码实现。为什么iForest是目前最好的大数据异常检测算法iForest有着基于ROC性能和精度的一流的综合性能。iForest在....

浅谈大数据背景下公路运输存在的问题及其研究对策
近年来,“大数据”这个词开始出现在了各大网络、各个行业。“大数据”概念最早是由Victor Mehr Schonberg和Kenneth Cucker在编写《大数据时代》中提出,指不用随即分析法(抽样调查)的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据开始在各个领域盛行,其中也包括物流业。物流业是由现代社会化大生产和专业化分工的不断加深而“生产”出来的产物,是加快经济发展的“加速器”和“第三利润源泉....
浅谈大数据背景下用简历实体模型分析人力资源情况
分析流程将简历内容调用简历实体识别模型识别实体内容,调用方法参考官方给出的代码范例。将分析结果存储到hive并进行数据分析。对接FineBI进行数据展示。分析结果我选了三个实体类型:专业、学历、职称 (Emm, 其实很想选学校,但是这个模型不区分学校和企业)数据量总共1508条,识别出有专业的有20条,有学历的数据有108条,有职称的数据有695条。(Emm, 为啥有人不写专业呢)ODS(hiv....

浅谈大数据背景下物流运输之车辆管理
物流运输管理以车辆运输为主要方向,在送货地址方面,由于到站信息不明确,地址不详等原因,多数司机对运输路径,路况情况了解不明,需要经沿途询问,造成了多走弯路,增加了运输距离,同时业务人员对车辆运输轨迹掌握不是很准确,造成了信息的滞后,因不能及时反馈司机及车辆具体信息而造成了运输成本的增加,延缓了运输进程。因此,搭建智能化信息平台,实现车辆运输管理,为高质量运输服务保驾护航。通过物流信息化平台的使用....

浅谈大数据背景下数据库安全保障体系
现阶段大数据产业的快速发展创造了极大的经济效益,大数据的出现推动了社会经济发展,但是随之而来的数据库安全问题也引起了学者对大数据信息安全问题的反思。大数据时代下的信息与隐私安全问题已经成为全球性重点关注的问题,为了能够更有效地避免数据安全问题发生,需要相关人员积极构建数据库安全保障体系。1 数据库的安全威胁问题研究 ....
浅谈大数据背景下物流业如何降本增效
纵观人类社会发展历程,每一次技术的进步都会带来生产力与生产关系的进步,也都会改变着人类分工协作的方式,并带来组织及生产的变革。 当今时代,随着互联网,大数据,智能化等技术加速发展,创新,经济社会正面临着数字化,网络化,智能化,全球化的加速发展阶段。在新一轮的时代浪潮下,数智化将会为组织带来全新的发展机遇,同时也会成为应对用户需求变化,市场与产业不确定性的必然选择和内在需求。面对未来的不....
浅谈大数据背景下物流管理模式创新
公路运输作为除铁路运输以外唯一的钢材运输方式,在河钢集团宣钢公司的生产经营中起着十分重要的作用。其运输网密度大、分布广、适应性强,车辆无需中途倒运,可以直接送货到门,能够为客户提供“门到门,户到户”高效,快捷,便利运输服务。作为“物流运输大动脉”的物流公司,担负着宣钢所有钢材的储备外发任务,如何节省装车时间,减少物流业务环节,缩短物流运输周期,是提高物流运输质量的重要保证。因此,特大胆提出运用智....
大数据日志分析系统背景及架构
用户行为日志用户每次访问网站时所有的行为数据(访问、浏览、搜索、点击…)用户行为轨迹、流量日志日志数据主要内容访问的系统属性: 操作系统、浏览器等等访问特征:点击的url、从哪个url跳转过来的(referer)、页面上的停留时间等访问信息:session_id、访问ip(访问城市)等离线数据处理架构数据处理流程五大步骤数据采集Flume: 使用Flume对数据进行采集,将web日志写入到HDF....

浅谈大数据背景下物流管理模式创新
物流运输是指为了满足客户需求,以最低的运输成本,最合适的交通运输工具,通过配送,传递等方式,选择最优路径,将原材料,半成品等由产品产出地到商品需求地的一种传递,管理方式。同时也是供应链过程的一部分,以满足客户需求为目的,以高效和经济的手段组织产品,服务以及相关信息从供应链到消费的运动和存储的计划,执行和控制的过程,为用户提供更多功能,一体化的综合服务。 1,车辆管理:将需要使用的车辆类....
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MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。
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