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关于 “数据分析” 的内容如下:

  • 金融和运营商为什么需要移动自动化测试?

     这两年,关于移动自动化测试这事儿,金融和运营商都在 “忙叨”。这是为什么?移动服务已经成为各大银行和运营商的基础服务平台及主要入口,移动服务制胜的关键是提供“好的客户体验”。然而……苹果系统 IOS 只存在于几个机型,而 Andriod 系统的机型多到数不清。如何让每一款机型都有”好的用户体验”?这就需要移动自动化测试。移动自动化测试除了移动自动化测试模块之外,还包括移动手工测试、兼容

    yaukund 数据分析 56 2019-10-16 21:12
  • 服务器安全防护的办法

    防护一:从基本做起,及时安装系统补丁不论是Windows还是Linux,任何操作系统都有漏洞,及时的打上补丁避免漏洞被蓄意攻击利用,是服务器安全较重要的之一。防护二:安装和设置防火墙现在有很多基于硬件或软件的防火墙,很多安全厂商也推出了相关产品。对于服务器安全,必须安装防火墙。防火墙对非法访问具有很好的预防作用,但防火墙不等于服务器的安全性。在安装防火墙后,需要根据自己的网络环境配置防火墙,以达到

    g759857377 数据分析 102 2019-10-16 16:17
  • 服务器防御流量攻击的简单方法!

    目前全球流量攻击手段和复杂性都远超以往,其中作为全球最流行最常见的攻击手段,DDOS攻击严重威胁这全球海量企业和个人站点的安全。DDOS攻击是利用一批受控制的机器向一台机器发起攻击,这样来势迅猛的攻击令人难以防备,因此具有较大的破坏性。那么作为新一代DDOS攻击防御的中流砥柱,壹基比小鑫这边给大家简单介绍下如何应对流量攻击呢?一、实时监控,定期扫描要定期扫描现有的网络主节点,清查可能存在的安全漏洞

    g759857377 数据分析 111 2019-10-16 16:16
  • 区块链对大数据产生有怎样的影响?

      随着移动互联网、物联网、云计算等新一代信息技术的不断成熟和普及,产生了海量的数据资源,人类社会进入了大数据时代。大数据的发展不仅迅猛,而且渗透到各个行业,发展成为具有巨大价值的重要生产要素和战略资产。   大数据给各行各业带来极大机遇的同时,也带来了诸多挑战。例如:数据流通中还有一些痛点亟待解决:数据权属无法清晰地界定,数据质量的标准不统一,数据安全无法保障,数据价值无法准确衡量等等

    大数据小知识 数据分析 120 2019-10-16 14:39
  • 网络数据的商业价值和采集方法

      数据采集是大数据分析的前提和必要条件,在整个数据利用过程中占有重要的地位,数据采集方式分为三种:系统日志采集方法、网络数据采集方法和其他数据采集方法,随着Web2.0的发展,整个Web系统覆盖了大量得价值化数据,目前Web系统的数据采集通常是通过网络爬虫来实现的,本文将对网络数据和网络爬虫进行系统的描述。   什么是网络数据   网络数据,是指非传统数据源,例如通过抓取搜索

    大数据小知识 数据分析 100 2019-10-16 14:37
  • 如何利用智能数据降低业务成本

      智能设备和产品如今占据了现代生活的绝大部分。人们拥有智能手机、智能扬声器、智能汽车和无处不在的物联网设备,旨在使人们的工作和生活更容易、更直观。   当商业智能实践发挥作用时,甚至企业使用的数据也可以变得更智能。企业不必筛选大量信息来查找需要的材料,可以通过一些软件获得所有的内容,并收到一份概述相关细节的报告。   大约80%的公司表示担心其能否处理物联网生成的大量数据并理

    大数据小知识 数据分析 99 2019-10-16 14:37
  • 东软发力!提升政务大数据治理能力

    政府智慧化的核心驱动是什么?是数据!近年来,数据随着城市的发展而 膨胀民政局、人社局、交通局……政府各部门的 IT 系统日渐增多且更新频繁,不仅如此,各政府部门时有变动,增减、拆分、合并……这一切,让政务数据体量巨大、数据庞杂。1手中的数据用不着,想要的数据找不到那些最有价值的数据散落在政府的各个部门,数据的共享范围不够,共享质量也不够高,涉及国计民生的政府决策需要依托大数据治理体系实现

    yaukund 数据分析 250 2019-10-15 21:25
  • 数智化时代,购物中心运营模式新探索

    「有数据,没算法」的购物中心,如何完成数智化转型?

    StartDT 数据分析 248 2019-10-15 19:59
  • 防护服务器需要了解的8个点

    ddos防护措施1. 企业的数据中心规划是什么?许多企业正在将数据中心工作负载迁移到云端部署。是否投资新设备或是否采用云服务在很大程度上都取决于这一考虑因素。计划缩减数据中心规模(或完全取消数据中心)的企业可以考虑使用云服务。然而,如果企业肯定要在可预见的未来维护物理数据中心,那么投资于DDoS缓解设备可能就很值得。2. 企业威胁概况是什么?哪种防护模式最适合企业很大程度上取决于企业的威胁概况。如

    g759857377 数据分析 303 2019-10-15 15:20
  • 大数据治理的核心要素有哪些

      当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格式也越来越多样化,包括IT系统里存储的结构化、非结构化数据,各样电子文档数据等。与此同时,企业管理者对数据的困惑也与日俱增,这些数据从哪里来?我们能相信这些数据吗?数据之间有什么样的关系?谁能理解这些数据?  零散化存放是数据问题根源  造成上述情况最根本的原

    大数据小知识 数据分析 311 2019-10-15 14:44
  • 大数据处理的关键技术及应用

      数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据,根据数据挖掘的结果得出预测性决策。  大数据处理的关键技术及应用  一、大数据采集技术  数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构

    大数据小知识 数据分析 308 2019-10-15 14:44
  • 数据安全治理要遵循哪些原则

      搞清楚数据安全要解决哪些问题、大数据时代下解决这些问题所面临的主要挑战,就可以梳理数据安全治理的核心思路了。简单说,数据安全治理可以遵循“以数据为中心、以组织为单位、以能力成熟度为基本抓手”的原则。  1、以数据为中心  以数据为中心,是数据安全工作的核心技术思想。人们比较习惯的是以系统为中心的思想,即围绕着一个数据库、一个产品、一个网站、一个服务器等评价其安全性。  这种思路主要适用于保护一

    大数据小知识 数据分析 298 2019-10-15 14:43
  • 一款成熟的软件快速开发平台,了解一下?

    力软快速开发平台并非一个标准化的通用软件,而是一个搭建平台,其中80%敲代码的事情已经全部做好了,企业只需要专注于业务逻辑问题,用力软所提供的组件像拼积木一样就能搭建起任何自己所需的功能。像是一个采购入库单,只需要跟EXCEL一样画好表格,然后再利用填表公式、业务公式、工作流等特色功能,将各种表单集成统合、数据互通,就能完成系统的搭建。

    lrtech 数据分析 320 2019-10-15 13:32
  • 零基础虚拟主机简单安装wordpress教程

    相信很多刚接触WordPress的友友对于安装流程,都有点茫然,今天就为大家介绍下如何简单地安装WordPress到你的虚拟主机。

    宵云科技 数据分析 285 2019-10-15 11:17
  • 区块链如何为大数据提供帮助?

    大数据只是试图系统地分析数据,以便从数据集中提取信息。这些数据集太大或非常复杂。这些数据集非常庞大,传统的数据处理软件无法以有效的方式从中获取所需的信息。大数据带来了数据存储、数据分析、共享、传输和可视化等诸多问题。随着数据量越来越大,复杂性越来越高,错误发现率也越来越高。许多大型公司使用云存储来保存他们的日常销售数据和其他信息。例如,分析跨国公司的销售情况就是一项艰巨的任务,通常这样的公司的销售

    大数据小知识 数据分析 407 2019-10-14 14:52
  • 大数据分析存在什么隐患?

      从数据稀缺到现在有大量数据,近年来,可用数据量呈指数级增长,大数据量普遍存在。这是由于数据记录设备的数量和这些设备之间通过物联网连接起来的巨大增长所致。似乎每个人都有能力收集和分析大数据。   但是,大数据真的是万能的吗?毫无疑问,大数据已经在某些领域产生了至关重要的影响。例如,几乎每一个成功的人工智能解决方案都涉及大数据处理问题。   首先要注意的是,尽管AI目前非常擅长

    大数据小知识 数据分析 409 2019-10-14 14:46
  • 保护大数据安全的方法有哪些?

      大数据作为企业改造升级的一项重要支撑技术,在数据采集、处理、存储、聚合、交换、应用等多个环节都有着安全防护的要求。随着数据驱动创新战略的提出,数据已经成为重要的生产要素,数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大影响。企业在利用信息平台对外界进行管理和服务时,应制定技术和管理措施,加强对整个数据生命周期过程的安全保护,增强数据盗窃和防损能力,为成功实现数字化转型提供技术支撑。   一

    大数据小知识 数据分析 416 2019-10-14 14:45
  • 为什么大数据质量如此重要

      数据和人工智能之间存在共生关系。我们收集数据作为解决问题的基础,然后利用人工智能进一步解释和提炼数据。这是一个持续的反馈周期,其中一个影响到另一个反馈的有效性。要想让机器学习产生影响,就需要对数据进行仔细管理、高质量和容易获取。要做到这一点并不容易。   构建能够打破数据孤岛并使信息可操作的IT基础设施,同时确保安全性,这已经是企业面临的主要挑战。再加上人们希望通过机器学习和人工智能

    大数据小知识 数据分析 388 2019-10-12 14:44
  • 大数据中几种种灾难性的网络安全错误

      网络安全是大数据时代的主要关注点之一。对企业来说,没有什么比网络安全更重要了。许多公司存储大量敏感信息和重要数据,这正是黑客和欺诈者想要的。在企业拥有大量数据的时代,网络攻击者已成为一个有利可图的行业。企业管理者对保存这些信息负有重大责任。   然而,很多管理人员都会犯一些简单的错误,这让他们付出了巨大的代价。人们需要了解以下由数据驱动的7个网络安全错误,以避免再犯同样的错误。&nb

    大数据小知识 数据分析 403 2019-10-12 14:44
  • 大数据分析能为金融领域带来什么好处

      随着海量数据存储和处理技术的发展,数据的价值将进一步凸显,银行自身要用好数据,基于客户账户数据进行客户画像,预测客户潜在需求,推出有竞争力的产品,根据客户消费数据,结合场景进行智能推荐,并进行风险预测和干预,提升盈利水平,作为金融数据服务提供方,要能在合规的前提下提供高质量的数据服务,打造场景化的金融生态体系。   云时代背景下,大数据(BigData)吸引了越来越多的关注,数据中蕴

    大数据小知识 数据分析 407 2019-10-12 14:43
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