㈠ 大数据分析平台哪个好
国内的BI品牌都能做大数据分析,各有千秋,根据你的实际需求去挑选对比吧,朋友推荐过Smartbi,他家产品的功能和服务都还不错。
㈡ 国网猛犸充电好不好
国网猛犸充电以现在充电技术是很好的。
猛犸充电运用“物联网+ 人工智能 + 大数据”核心技术精心打造安全、智能的充电体验。作为《电动自行车集中充电设施技术规范》国家标准起草组组长单位深圳智链物联科技有限公司旗下核心品牌,猛犸充电对安全提出严苛标准,整体产品采用多重安全防护,包括:过压保护、过载保护、过流保护、短路保护、充满自停保护、漏电开关保护等等,在安全上做足功夫。整个产品还通过多项国家级权威机构检测认证,可以有效地从源头上降低消防安全隐患!
㈢ 大数据基础平台有哪些
国内大数据平台有:
1、星环Transwarp。星环科技是一个以hadoop生态系统为基础的大型数据平台公司,被Gartner魔力象限列入名单过,它的潜力不容忽视,它在技术上对hadoop不稳定的部分进行了优化,功能得到了改进,提供了hadoop的企业大数据引擎等。
2、TalkingData。TalkingData属于独立的第三方品牌。它的产品与之服务涵盖了移动应用数据统计、公共数据查询、综合数据管理等多款极具针对性的产品及服务。在银行、互联网、电商行业有广泛的数据服务应用。
3、友盟+。友盟+是第一个第三方的全域大数据服务供应商,可以全面覆盖PC机、无线路由器等多种设备。为企业提供基础统计、操作分析、数据决策等全业务链的数据应用解决方案,帮助企业进行数据化操作和管理。
4、网易猛犸。网易猛犸大数据平台提供了海量应用开发的一站式数据管理平台,其中还包含了大数据开发套件和hadoop发布。该套件主要包括数据开发、任务操作、自助分析、以及多租户管理等。
5、GrowingIO。GrowingIO是一种基于因特网用户行为的数据分析产品,具有无埋点数据采集技术,可通过行为数据,如网页或APP的浏览轨迹、点击记录、鼠标滑动轨迹等行为数据,对用户行为数据,进行实时的分析,用于优化产品体验,实现精益化操作。
6、神策数据。神策数据原理也与GrowingIO类似。但是它在技术上提供开放的查询API和完整的SQL接口,同时与MapRece和Spark等计算引擎无缝融合,随时以最高效的方式来访问干净、规范的数据。
㈣ 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系
云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器,交换机,存储设备,放在你的机房里面,你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来,最好能达到当别人向你请求分配资源的时候(例如1核1G内存,10G硬盘,1M带宽的机器),能够达到想什么时候要就能什么时候要,想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性,俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面,想什么时候要就什么时候要,这叫做时间灵活性,想要多少就要多少,这叫做空间灵活性。
这个神经元有输入,有输出,输入和输出之间通过一个公式来表示,输入根据重要程度不同(权重),影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起,n这个数字可以很大很大,所有的神经元可以分成很多列,每一列很多个排列起来,每个神经元的对于输入的权重可以都不相同,从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候,希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子,输入一个写着2的图片,输出的列表里面第二个数字最大,其实从机器来讲,它既不知道输入的这个图片写的是2,也不知道输出的这一系列数字的意义,没关系,人知道意义就可以了。正如对于神经元来说,他们既不知道视网膜看到的是美女,也不知道瞳孔放大是为了看的清楚,反正看到美女,瞳孔放大了,就可以了。
对于任何一张神经网络,谁也不敢保证输入是2,输出一定是第二个数字最大,要保证这个结果,需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是,输入大量的图片,如果结果不是想要的结果,则进行调整。如何调整呢,就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调,由于神经元和权重实在是太多了,所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果,而是向着结果微微的进步,最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的,需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女,瞳孔一开始没有放大到能看清楚,于是美女跟别人跑了,下次学习的结果是瞳孔放大一点点,而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理,但是的确能做到,就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的,假设某个人给你某种复杂奇特的函数,f(x):
不管这个函数是什么样的,总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x,其值f(x)(或者某个能够准确的近似)是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律,也意味着这个规律无论多么奇妙,多么不能理解,都是能通过大量的神经元,通过大量权重的调整,表示出来的。
这让我想到了经济学,于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会,每个神经元对于社会的输入,都有权重的调整,做出相应的输出,比如工资涨了,菜价也涨了,股票跌了,我应该怎么办,怎么花自己的钱。这里面没有规律么?肯定有,但是具体什么规律呢?却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济,整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来,而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁,产多少馒头,往往距离人民生活的真正需求有较大的差距,就算整个计划书写个几百页,也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了,每年统计局都会统计整个社会的就业率,通胀率,GDP等等指标,这些指标往往代表着很多的内在规律,虽然不能够精确表达,但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙,比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌,股票长期来看是涨还是跌,如果经济总体上扬,房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据,无法总结出股票,物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达,每个人对于从社会中的输入,进行各自的调整,并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线,正是每个独立的个体各自不断交易的结果,没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策,当某些因素经过多次训练,也会形成宏观上的统计性的规律,这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行,最后房价都会上涨,多次训练后,人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点,每个节点包含非常多的参数,整个参数量实在是太大了,需要的计算量实在太大,但是没有关系啊,我们有大数据平台,可以汇聚多台机器的力量一起来计算,才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术,应用于反垃圾工作中,从网易1997年推出邮箱产品开始,我们的反垃圾技术就在不停的进化升级,并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中,包括影音娱乐,游戏,社交,电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说,反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验,一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程,大致上我们可以把他分为三个关键阶段,也基本对应着人工智能发展的三个时期:
第一阶段主要是依赖关键词,黑白名单和各种过滤器技术,来做一些内容的侦测和拦截,这也是最基础的阶段,受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展,第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时,基于计算机行业里有一些更新的算法,比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法),一些肤色的识别,纹理的识别等等,这些比较优秀成熟的论文出来,我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造,达到更优的反垃圾效果。
最后,随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进,反垃圾技术进化到第三个阶段:大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析,对用户做画像,评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户,增加用户体验更好的人机识别手段,以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术,更准确识别是否是色情图片,广告图片以及一些违禁品图片等等。
㈤ 数据分析平台有哪些
为大家介绍几个代表性数据分析平台:
1、 ClouderaCloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台,可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据,从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序,用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题,Cloudera Manager提供Admin Console,这是一种基于Web的用户界面,是您的企业数据管理简单而直接,它还包括Cloudera Manager API,可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星环Transwarp基于hadoop生态系统的大数据平台公司,国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司,对hadoop不稳定的部分进行了优化,功能上进行了细化,为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加阿里云发布的一站式大数据平台,覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域,可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务,将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现,图形展示和客户感知良好,但是需要捆绑阿里云才能使用,部分体验功能一般,需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎,有两个维度可以看这个计算引擎的性能,一个是6小时处理100PB的数据,相当于1亿部高清电影,另外一个是单集群规模过万台,并支持多集群联合计算。
4、 华为FusionInsight基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台,可运行在开放的x86架构服务器上,它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心,针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求,打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台,包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来,提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件,包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件,提供完善的平台能力,使其能轻易地构建不同领域的解决方案,满足不同类型的业务需求。