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易期大數據

易期大數據

  在深度學習高速發展的今天,大數據這種需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。由于機器學習的發展,其價值得到了顯著的提升。
  麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

  大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

 

  大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”,通過“加工”實現數據的“增值”。

 

  從技術上看,大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。

 

  隨著云時代的來臨,大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為,大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據,這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。

 

  大數據分析常和云計算聯系到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

  大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術,包括大規模并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

 

  大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示:企業中80%的數據都是非結構化數據,這些數據每年都按指數增長60%。

 

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機器學習

  大量的數據為機器學習算法提供“燃料”,使這些算法能夠獲得一種預測未來行為和預測即將出現的問題的方法。通過機器學習,技術人員搭建神經網絡模仿人類大腦的工作方式。反過來,神經網絡能夠進行深度學習,這種結果已經使計算機系統可以取代部分人類智能。

自然語言處理(NLP)

  自然語言處理就是機器對人類語言進行理解、分析并應答的過程??梢苑秩龑觼砜矗旱谝粚永斫饽芰?、第二層信息獲取和問答的能力和第三層機器和人進行自然的交流。NLP的研發永遠是在模擬人類群體智慧在某些文字方面的表現;這種模仿的效果會越來越好,持續提升。

非結構化數據處理

  在管理海量非結構化數據過程中,處理工具的選型、調優是非常重要的。在非結構化數據中,不同來源的數據從字段上應該具有互補性,這是進行數據融合的入手點。我們利用現有相應大數據平臺的計算框架構建計算集群,對數據鍵/值對進行分析計算。

網絡爬蟲

  網絡爬蟲,即Web Spider,把互聯網比喻成一個蜘蛛網,那么Spider就是在網上爬來爬去的蜘蛛。是找到相關的URL,然后對它進行進一步的處理。從網站某一個頁面開始,讀取網頁的內容,找到在網頁中的其它鏈接地址,然后通過這些鏈接地址尋找下一個網頁,這樣一直循環下去,直到把這個網站所有的網頁都抓取完為止。

金融分析建模

  客戶根據自身需求選擇數據服務、模型服務或數據+模型服務。模型服務中價值最大的部分是為金融機構定制模型,我們在其內部聯合建模、迭代模型。深入金融機構內部建模,場景理解能力、建模經驗不斷增強,模型能力是可以從一個金融機構復用到另一金融機構的,這將是核心競爭力之一。

系統開發

  金融交易主要發生在有型金融市場中,與傳統的金融交易相比新型金融交易的主要優點有:交易效率高速度快、交易透明度高、交易成本低、系統安全性高、不受交易時間的限制、不受交易空間的限制、可以進行多方位的擴展、大力推動現代金融業發展等。

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