Публикации по теме 'big-data'


Что такое причинно-следственный анализ больших данных?
Что такое причинно-следственная связь В отличие от корреляции, причинно-следственная связь всегда приводит к контрфактуальным результатам, в причинно-следственном анализе задача анализа данных заключается в выборочном нацеливании, например, в конкретных маркетинговых кампаниях, для измерения эффективности скидок и поведения потребителей. Когда финансовая организация хочет знать скачок клиентов из одной финансовой программы…
Мониторинг производительности SQL с помощью ShardingSphere-Agent, Prometheus и Grafana
По мере того как бизнес-системы становятся все более сложными, пользователи все больше беспокоятся о производительности системы и необходимости отслеживать соответствующие показатели во время работы системы. Это включает в себя получение информации о показателях мониторинга в режиме реального времени, мониторинг и предупреждение о соответствующих проблемах, а также объединение бизнес-анализа для обнаружения аномалий. Мониторинг производительности приложений (APM) отслеживает и..
AutoTable: инструмент настройки шардинга, похожий на дворецкого
Резюме В предыдущей статье Введение в DistSQL , написанной Хаораном Менгом, коммиттер Apache ShardingSphere поделился мотивирующими причинами разработки DistSQL, объяснил его синтаксическую систему и впечатляюще продемонстрировал, как можно использовать один SQL для создания таблицы сегментирования. . Мы считаем, что теперь вы должны лучше познакомиться с новыми возможностями Apache ShardingSphere. После публикации статьи мы получили множество сообщений от наших читателей и..
Исследования ИИ становятся жертвой собственного успеха
Это перепечатка (более или менее) ежедневного информационного бюллетеня ARCHITECHT за понедельник. Зарегистрируйтесь здесь , чтобы получать его в свой почтовый ящик каждое утро. Заранее извиняюсь, если этот пост получился длинным и неорганизованным, но у меня много мыслей по этому вопросу, который я впервые начал освещать в 2013 году… Искусственный интеллект сейчас настолько популярен, что даже некоторые исследователи в этой области считают, что ажиотаж выходит из-под..
Рекомендации по системам рекомендаций
Здесь, в Lab41, мы приступили к новой задаче, сфокусированной на рекомендательных системах и на том, как они могут помочь разработчику программного обеспечения или специалисту по данным в поиске новых данных, инструментов и программ. Результаты этой задачи также будут включать руководство по выбору алгоритма рекомендательной системы для использования в новом приложении, возможно, в форме рекомендательной системы. В этом посте мы попытаемся осветить, почему обе эти цели так важны и как они..
Большие данные сначала замедлят, а не ускорят открытие
Наши поколения, жившие с 1984 по 2020 год, стали свидетелями самого большого и быстрого цикла творения со времен Большого взрыва. То есть одно 36-летнее окно, которое конкурирует с известными людям 14,5 миллиардами лет существования. Это творение определяет, какая информация доступна нам, наши варианты и наш выбор в каждой сфере жизни, тысячи раз в день. Он может определять жизнь или смерть, передачу богатства, геополитику Земли и расширение знаний. Мы его создатели, и мы не можем ни..
Этические проблемы профилирования личности на основе больших данных
Недавняя статья BBC News ( Личностные тесты: вы средний, эгоцентричный, пример для подражания или сдержанный? ) недавно обсуждалась на онлайн-форуме по коучингу. Эти движения одновременно захватывающие и пугающие! Возьмем пример с Facebook. Понимание данных будет основываться не на том факте, что вам «нравятся» фотографии котят или футбольный клуб «Ливерпуль», а на ваших взаимодействиях. Какие вещи вы комментируете? Каков тон ваших комментариев? Юмористический? Саркастический?..