大数据
大数据,是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。业界通常用4个V来概括大数据的特征:数据体量巨大(Volume)、数据类型多样(Variety)、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value)。
大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

如何定义“数据”的经济性质
两年前的这个时候,2017年5月,英国《经济学人》杂志发表文章,将数据比作“未来的石油”。 自那以后,数据是“21世纪最宝贵的资源”这种观点便在传媒领域和学术界传播开来。
如何在大数据时代讲好一个故事
身为大数据时代的领导者,如果想要把大量的信息传递给活生生的人,就必须学会顺应人的思维习惯,运用讲故事的技巧。
赵刚:区块链技术带来的产业创新机遇与应用
4月20日,以“智能时代的数字新技术与体验新模式”为主题的2017第八届中国客户管理创新论坛在北京清华大学经济管理学院伟伦楼国际报告厅举行。本次论坛由清华大学中国企业研究中心、中国客户管理产业创新联盟联合主办,并携手中国客户管理网、清华大数据产业联合会、清华校友互联网与新媒体协会、中关村融智特种机器... 详细
高居泰:非结构数据文本分析与行业创新应用
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大数据用户画像在金融行业实践
80后、90后总计共有3.4亿人口,并日益成为金融企业主要的消费者,但是他们的金融消费习惯正在改变,他们不愿意到金融网点办理业务,不喜欢被动接受金融产品和服务。年轻人将主要的时间都消费在移动互联网,消费在智能手机上。平均每个人,每天使用智能手机的时间超过了3小时,年轻人可能会超过4个小时。浏览手机... 详细
新浪微博的用户画像是怎样构建的?
属性和兴趣维度的用户模型都可以归入用户画像(UserProfile)的范畴。而所谓用户画像,简单来说就是对用户的信息进行标签化。一方面,标签化是对用户信息进行结构化,方便计算机的识别和处理;另一方面,标签本身也具有准确性和非二义性,也有利于人工的整理、分析和统计。 详细
百分点技术总监郭志金谈用户画像数据建模方法
伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而... 详细
如何用大数据构建精准用户画像?
用户画像(UserProfile),作为大数据的根基,它完美地抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。 详细
大数据和人工智能时代:科技改变生活价值始于应用
科技发展的速度正在以指数级增长,也正成为未来的创造者和见证者。就像曾经蒸汽机的出现彻底改变了生产方式,曾经互联网的出现改变了我们的生活一样,如今更多新科技的应用对我们的生产和生活产生着变革性的影响 详细
智能投顾的未来在于机器?这是一个伪命题
人们相信,当人工智能遇上亟待更新的旧产品体系,那些诞生于人脑的光芒很有可能照亮我们的整个世界。例如我们所熟悉的智能交通和医疗。如今,我们寄希望于通过金融和技术的嫁接,来诞生能够取代传统投资行为的新金融产品,这是智能投顾身负“改变未来金融格局”使命的原因,也是它正在面临瓶颈的尴尬困局。 详细