关键词：
对很多技术团队来说，在搭建智能数据架构的过程中，或多或少会遇到一些疑惑和挑战，经过多次实践后，有些团队已经破除疑惑，成功探索出一条搭建智能数据架构之路，那么他们是如何实现这一技术的呢？在近日的个推技术沙龙成都站，几位架构大师在现场开启了数据技术的“脑暴时间”。
诺基亚网络成都研发中心研发经理
刘朋 《数据增长时代的研发管理》
企业在应对数据增长带来的巨大挑战时，需在研发和管理方面做好充足准备。
研发方面，提升数据存储的扩展性；管理方面，除了增加对人和设备的管理外，要努力打造一支具有数据驱动型领导力的团队，让团队中的决策以数据为依据，同时创造出以数据为核心的文化氛围。
大数据时代，想要成为一名数据驱动型领导(Data-Driver Leader)，需要具备三大招式。
第一招：关注研发团队的经济效益数据（Take an Economic View）
研发团队不仅是成本中心，他们也具有创造经济效益的能力，作为一名数据驱动型领导，在日常工作中要关注相关技术实践能否为公司带来经济利益。
第二招：让团队数据可视化(Transparency)
在一支研发团队中，部门领导需要将数据可视化，让团队中的每个人都对核心数据有所了解，这样一来，当问题出现时，每个人都有能力去解决。
第三招：基于数据，及时快速反馈(Fast Feedback)
在团队运行过程中，作为领导者，不仅要制定好相应规划，同时要不断分析数据查找问题，并基于数据以及KPI给成员提供反馈。
虽然数据驱动型领导在推动公司决策方面具有重要作用，但随着公司人员的扩充，部门墙和局部优化（Sub-optimization）越来越明显，此时需要打破部门墙，让各个部门和团队都能围绕一个共同的目标进行协作，以达到效益最大化的目标。
个推大数据架构师
袁凯 《机器学习平台建设与实践》
机器学习工作的常规流程：运营者首先要将商业问题转化为机器学习能够解决的问题，然后再进行数据收集以及清洗和聚合的工作，接下来开启数据探索和特征工程，经过上述步骤，便能得到事物预测所需要的全部因素，此时，运营者可以选用不同的算法，并将算法进行训练，得到相应的应用模型。最后，运营者还需要利用真实的数据进行验证，确保模型的可行性。
机器学习作为一门多领域交叉学科，是解决许多实际问题的有效工具。个推通过机器学习，构建了独有的冷、热、温标签，用以分析不同群体的基础属性和行为特征，描绘用户的精准画像，最终运用于智能推送和精准营销。
想要完成机器学习平台的建设，需要注意三大要点：
1.只有端到端的平台建设才会真正产生价值，同时，特征工程的数据和代码沉淀需要共享运营。
2.从成效出发，聚焦痛点，不要盲目跟随行业，做好系统和培训的一体化。
3.谨慎引入新技术栈。
为了避免机器学习平台建设中出现的常见问题，个推的建模平台会提供相应的IDE以及呈现相应特征的管理系统，同时还能提供标准化的ID匹配服务和数据抽取服务，减少工程师的重复工作。此外，个推提供的打包部署服务和后续监控服务，也能够帮助企业保证平台的顺利运行。
聚美优品大数据高级工程师
贺鹏《大数据3.0流计算与智能决策》
大数据3.0时期，Hadoop第一代、Spark内存计算第二代，早期流计算以及人工智能流计算同时并存。
早期流计算具有强一致性、数据乱序与延迟等五大困难点，Flink的出现，有效解决了这些难题，同时Flink还兼具了可以实时增量计算、SQL支持以及CEP支持等六大优点。
流计算发展至今，已经具备了CEP这一强大功能，这也是支撑流计算智能化的关键因素所在。现实生活中，很多复杂的场景无法通过显式规则来进行判断(传统编程为规则编程、指令编程以及if else编程)，比如你无法用if else写出如何判断哪一张图片是树叶，你无法用有限的规则写出如何判断数据流中哪些是人为操作、哪些是机器人刷单，此时需要用机器学习模型来检测和匹配，同时需要ML和流计算相结合使用。
通常情况下， ML模型主流场景有分类和回归两大场景，他们可以检查抽象中无状态 f = fx(x1,x2 ..)无状态模型(有状态的模型典型代表rnn)，而在SQL语义中 UDF刚好与之对应(无状态)，需要把模型放入流处理系统中，也就是将tensorflow PB model模型注册为udf，完成上述步骤后，数据流会进入ML检测阶段。
使用流计算相关功能时，需要强大的平台予以支持，以便在上面实施SQL开发、授权等操作。
数据挖掘算法与应用——数据挖掘导论(代码片段)
...识贫乏2.数据在爆炸式增长3.数据安全4.从商业数据到商业智能的进化5.KDD的出现二、什么是数据挖掘1.广义技术角度的定义2.狭义技术角度的定义3.商业角度的定义4.数据挖掘与其他科学的关系5.数据挖掘对象6.挖掘到什么知识三、... 查看详情
nlpir智能挖掘技术为经济发现新的增长点
随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量... 查看详情
支持10倍订单增长，携程数据库架构升级实践(代码片段)
...的业务需求，系统性能捉襟见肘，主要体现在以下方面：数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上，运行状况亮起了黄灯；磁盘存储空间严重不足，需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间；系统扩容能力不足，如果需要提升处理... 查看详情
数据挖掘实战——家用电器用户行为分析及事件识别(代码片段)
...别模型 三、总结和思考一、背景和挖掘目标1、问题背景智能家居是利用先进的技术，融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统有机地结合在一起，通过网络化综合智能控制和管理，实现“以人为本”的全... 查看详情
智能搜索推荐一体化营收增长解决方案
简介：图数据库GDB提供智能搜索推荐一站式服务，基于达摩院的智能搜索推荐算法和知识图谱技术，助力企业快速过渡冷启动过程，面向业务场景定制化方案，以提升核心业务指标，实现业务营收增长。方... 查看详情
智能搜索推荐一体化营收增长解决方案
简介： 图数据库GDB提供智能搜索推荐一站式服务，基于达摩院的智能搜索推荐算法和知识图谱技术，助力企业快速过渡冷启动过程，面向业务场景定制化方案，以提升核心业务指标，实现业务营收增长。... 查看详情
吴裕雄：人工智能技术(代码片段)
...掌握数据挖掘、机器学习、深度学习、hadoop系统搭建，有智能医疗大数据、企业画像等项目工作经验，有较强的组织及协调能力和抗压能力，工作中可以独挡一面，具备开发人工智能产品的潜力。主修及熟悉掌握的技术：计算机... 查看详情
数据挖掘之关联规则实战关联规则智能推荐算法(代码片段)
...买的三样商品Model:商品名问题描述基于购物篮的关联规则智能算法推荐的应用。三个基本问题：1、以获得最高的营销响应率为目标，该如何推送商品？2、以最大化总体销售额为目标，该如何推荐商品3、用户并未... 查看详情
智能大数据专场，百度智能云带来智能大数据产品架构全景图
9月28日，百度智能云2021“云智技术论坛”智能大数据专场在上海成功举办。本次会议以“云智一体，让大数据发挥大价值”为主题，百度副总裁谢广军携百度多位资深技术专家与行业伙伴出席会议，共同探讨了大... 查看详情
智能大数据专场，百度智能云带来智能大数据产品架构全景图
9月28日，百度智能云2021“云智技术论坛”智能大数据专场在上海成功举办。本次会议以“云智一体，让大数据发挥大价值”为主题，百度副总裁谢广军携百度多位资深技术专家与行业伙伴出席会议，共同探讨了大... 查看详情
以100gbssb性能测试为例，通过bytehouse云数仓开启你的数据分析之路(代码片段)
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群I.传统数仓的演进：云数仓近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值... 查看详情
数据挖掘2022年2023届秋招爱玩特智能量化研究员岗笔试题(代码片段)
公司：爱玩特智能岗位：量化研究员时间：2022年10月17号，线下开卷笔试1题目笔试说明1、编程要求语言：Python结果汇总至Excel，表一至表五代码分块汇总至一个python文件、要求注释完整2、数据说明数据库... 查看详情
挖金矿(代码片段)
挖金矿题目背景矿工吉丽得到了一个任务：挖金矿！题目描述这是一个深度为(h)，宽度为(n)的矿场。吉丽站在地面上，第(i)层第(j)列有价值为(a[i][j])的金矿。如图是一个(h imesn)的矩阵，左上角为((1,1))右下角为((h,n))。对于每一列... 查看详情
数据仓库与数据挖掘技术pdf
...绍了以数据仓库、数据挖掘和联机分析为核心技术的商务智能的基本概念、基本原理、开发方法、开发工具、应用领域和管理方法等内容。全书共分为10章，包括商务智能基本概念、数据仓库开发模型、数据仓库开发应用过程、... 查看详情
智能用户增长神器quickaudience开启公共云公测，助力企业业务增长
摘要：日前，由阿里数据打造的智能用户增长QuickAudience，重磅上线阿里云-公共云，开启公测！该产品旨在围绕着品牌消费资产，通过丰富的用户洞察模型和便捷的策略配置，完成消费者多维洞察分析和多渠道触达，助力企业实... 查看详情
新一批创业者入局谁来挖掘其身上的金矿
19世纪，美国西部开发，无数拓荒者涌入。并终于因金矿的发现形成了淘金热。而当无数人埋头寻找黄金之时，有一个人却抬起头看到了潜藏在无数淘金者身上的金矿-这个人就是牛仔裤的发明者，Levi’s的创始人-李维施特劳斯。... 查看详情
百度智能云知识中台，驱动产业智能化升级
随着人工智能技术的进步，智能化成为产业转型升级的关键抓手，但企业在提升数字化和智能化的实践过程中，面临多种挑战：伴随移动应用的普及，异构数据呈几何级数增长，企业需深度挖掘数据以赋能... 查看详情
数据挖掘学习二(代码片段)
...(包括3D图表)使用起来及其简单以渐进、交互式方式实现数据可视化2.1.2为什么要学习Matplotlib可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。能将数据进行可视化,更直观的呈现使数据... 查看详情