海量数据分析背后的新语义法

标签: 数据分析 语义 | 发表时间:2011-09-22 15:00 | 作者:常宁 Jin Huang
出处:http://www.mittrchinese.com/
可以利用一个新型的混合系统来分析大量的数据,而该混合系统就是用在图形数据库中进行语义分析和分解的。想象一下如何才能分析维基百科里所有的英语词目?并且假设现在你手里得到的信息是维基百科的20倍,那你又该如何分析这些数据?这就是一直以来科学家处理千兆字节数据集时所面临的大挑战。美国西太平洋国家实验室、桑迪亚国家实验室和Cray公司的科学家开发出了一款应用,可以承担起分析如此大量数据的任务。这款新型的高性能计算应用程序利用语义因式分解(semantic factoring)来组织数据,推理出隐藏的关系和相关串联。 随后,该团队使用该程序为Billion Triple Challenge(一个国际竞赛,主要演示在处理大型语义图形数据库方面的能力和...

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Excel 数据分析

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扯扯数据分析

- - 互联网分析
在别人的眼里数据分析既是很深奥的职业,也是被人挑战的职业,更是让你又恨又爱的职业. 其实这些都不重要的,重要的是对此行感兴趣,骨子里有量化一切的 意识. 很多人首先脑海中出现的是1、2、3……等等,为何有这样的印象. 其实是我们数据分析师为了更好的运用“统计学”所以要将许多 数据想尽办法来转化为1、2、3这样的数据形式,从而更深入、科学的分析data,不扯这个了,这个没什么意思,看图:.

数据分析那些事

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今早突然有个想法,就是经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办. 并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考. 欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在此篇将持续更新,敬请关注. ----------------------------------------我不是完美的分割线--------------------------------------- .

谈大数据分析

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对于数据分析层,我们可以看到,其核心重点是针对海量数据形成一个分布式可弹性伸缩的,高查询性能的,支持标准sql语法的一个ODS库. 我们看到对于Hive,impala,InfoBright更多的都是解决这个层面的问题,即解决数据采集问题,解决采集后数据行列混合存储和压缩的问题,然后形成一个支撑标准sql预防的数据分析库.

Twitter收购数据分析公司BackType

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数据分析中遇到的“圆”

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喜欢做数据分析源于因为每个数据背后都有一个故事. 从少到大都有一个兴趣从来没变过,就是Forecast, 跟朋友说我其实不喜欢数据没人相信,但心底里其实想得到的是那仲Discover的快感. 曾经当个警察,喜欢风水算命,帮过职业赌徒做数据分析,这一切的快感就是来自类似以下这样的经历.  (节录自: 超级魔鬼经济学).