涕零
1. 大数据应用细节知多少
大数据应用细节知多少大数据概念已经慢慢渗透我们的生活，在这个大数据时代，有一句话是说：“大数据不在于大，而在于用”，那么其应用也不在于大，无论多小的应用只要发挥了成效就是合理的。问大数据应用到底能有多细节，一起来看看网友怎么说。网友(雾里看花)：大数据决定电视剧的结局以前编剧怎么编，影视剧就怎么演，无论结局是否符合观众期待，都已成定局。不过现在影视剧的结局可以由观众决定，之前就听闻某电视剧拍摄时备选了两个结局，还有的甚至会临时按照观众预期拍摄，当然这需要在结局前研究舆论大数据，毕竟受众才是上帝。网友(旱鱼)：大数据知道你为什么单身大数据时代，单身男女解决恋爱问题也有新玩法，无论是陌陌发布的“什么样的人最容易单身”大数据报告，还是世纪佳缘“懂你”利用数据挖掘帮助女生找到最对的Mr.Right，大数据都能知道你为什么单身也知道你适合什么样的人，并为广大单身青年提供指导。网友(Qike233)：大数据能告诉你怎么用巧力砸开核桃虽然听起来有点无聊，因为现在已经有非常好用的夹核桃器，但手边没有专用工具时，只好还是选择砸开。通过大数据的统计试验，真的给出了一个最佳用力方案：先用锤子轻轻敲一下缝隙处，然后围绕整个核桃略微加大力度敲击，被敲破的地方就可以剥出较为完整的核桃仁。网友(营销er)：饮料瓶上的文案来自大数据为什么可口可乐的包装瓶上都是近期的流行词语?比如“吃货”“暖男”“小清新”，其实这些词是源自社交网络用语中采集出的词汇大数据，取最高频率的词印在包装上，做更加有趣、个性化的营销。网友(飞翔云端)：汉堡上的芝麻如何分布都是大数据决定的别惊讶，这是真的，麦当劳就曾表示提取生产节点的最优数据，并操作数据实现汉堡坯检验的自动化和最优化，从而确保汉堡坯上完美的芝麻分布和诱人的色泽，为他们的顾客创造最佳食欲，进而优化每一个服务节点。(从未观察过汉堡上芝麻分布的网友表示下回一定要好好看看。)看起来高深莫测的大数据，应用起来其实也可以很细节很落地，尽管被外界吹出了许多泡沫，但仍不可否认大数据就发生在你我身边，时时刻刻影响着我们的生活，以这些微小的应用传递着大数据对这个世界的点滴改变，未来或许还会发生一些巨变，你是否期待?
2. 大数据可以靠八爪鱼采集器采集吗
当然可以用八爪鱼采集器采集但是采集大数据的话最好是用私有云回这样才能满足你的大数据采答集需求。30-100台云服务器高并发采集日采集量百万级别7*24H专属云服务器，无需排队大量IP有效突破防采集措施实时监控云服务器运转情况等等
3. 战舰少女R戒指给鱼有用吗 大数据测试说明
极其有用！
我个人觉得，戒指最有用的就是鱼了。
理由有三：1、鱼完全靠鱼雷攻击，鱼雷攻击自带破甲，越后期越猛。但是鱼雷的缺点是命中低。戒指+10%绝对命中，对鱼效果很好。
2、鱼的夜战暴击是斩杀boss的利器，虽然+3幸运影响不大，但是对其他类船影响更不大了。估计也就航母影响能够大过鱼。
3、减少修理时间。这个对鱼太实用了。虽然鱼修理时间少，所以减少的也最少，貌似亏了。但是实际上，大几个小时的战列舰、航母，你等的可能性很小的啊，一般都是快修。快修了那几个小时又有什么区别呢？而鱼不同，鱼的修理时间在半小时左右，减小就会变成20分钟出头，中破就10多分钟，经常换艘鱼上，来等。省一个快修，反而有用。
以自己的实际行动证明我给鱼戒指了：
4. 大数据处理需要用到的九种编程语言
大数据处理需要用到的九种编程语言
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。
替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识：
R
若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计软件像是Matlab或SAS的另一种选择。
但是在过去几年来，它的身价大翻转，变成了资料科学界眼中的宝。不只是木讷的统计学家熟知它，包括WallStreet交易员、生物学家，以及硅谷开发者，他们都相当熟悉R。多元化的公司像是Google、Facebook、美国银行以及NewYorkTimes通通都使用R，它的商业效用持续提高。
R的好处在于它简单易上手，透过R，你可以从复杂的数据集中筛选你要的数据，从复杂的模型函数中操作数据，建立井然有序的图表来呈现数字，这些都只需要几行程序代码就可以了，打个比方，它就像是好动版本的Excel。
R最棒的资产就是活跃的动态系统，R社群持续地增加新的软件包，还有以内建丰富的功能集为特点。目前估计已有超过200万人使用R，最近的调查显示，R在数据科学界里，到目前为止最受欢迎的语言，占了回复者的61%（紧追在后的是39%的Python）。
它也吸引了WallStreet的注目。传统而言，证券分析师在Excel档从白天看到晚上，但现在R在财务建模的使用率逐渐增加，特别是可视化工具，美国银行的副总裁NiallO’Conno说，「R让我们俗气的表格变得突出」。
在数据建模上，它正在往逐渐成熟的专业语言迈进，虽然R仍受限于当公司需要制造大规模的产品时，而有的人说他被其他语言篡夺地位了。
“R更有用的是在画图，而不是建模。”顶尖数据分析公司Metamarkets的CEO，MichaelDriscoll表示，
“你不会在Google的网页排名核心或是Facebook的朋友们推荐算法时看到R的踪影，工程师会在R里建立一个原型，然后再到Java或Python里写模型语法”。
举一个使用R很有名的例子，在2010年时，PaulButler用R来建立Facebook的世界地图，证明了这个语言有多丰富多强大的可视化数据能力，虽然他现在比以前更少使用R了。
“R已经逐渐过时了，在庞大的数据集底下它跑的慢又笨重”Butler说。
所以接下来他用什么呢?
Python
如果说R是神经质又令人喜爱的Geek，那Python就是随和又好相处的女生。
Python结合了R的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质，迅速地成为主流，Python比起R，学起来更加简单也更直观，而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长，在统计分析上比起R功能更强。
Butler说，“过去两年间，从R到Python地显著改变，就像是一个巨人不断地推动向前进”。
在数据处理范畴内，通常在规模与复杂之间要有个取舍，而Python以折衷的姿态出现。IPythonNotebook（记事本软件）和NumPy被用来暂时存取较低负担的工作量，然而Python对于中等规模的数据处理是相当好的工具；Python拥有丰富的资料族，提供大量的工具包和统计特征。
美国银行用Python来建立新产品和在银行的基础建设接口，同时也处理财务数据，“Python是更广泛又相当有弹性，所以大家会对它趋之若鹜。”O’Donnell如是说。
然而，虽然它的优点能够弥补R的缺点，它仍然不是最高效能的语言，偶尔才能处理庞大规模、核心的基础建设。Driscoll是这么认为的。
Julia
今日大多数的数据科学都是透过R、Python、Java、Matlab及SAS为主，但仍然存在着鸿沟要去弥补，而这个时候，新进者Julia看到了这个痛点。
Julia仍太过于神秘而尚未被业界广泛的采用，但是当谈到它的潜力足以抢夺R和Python的宝座时，数据黑客也难以解释。原因在于Julia是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言，比起R要快的许多，比起Python又有潜力处理更具规模的数据，也很容易上手。
“Julia会变的日渐重要，最终，在R和Python可以做的事情在Julia也可以”。Butler是这么认为的。
就现在而言，若要说Julia发展会倒退的原因，大概就是它太年轻了。Julia的数据小区还在初始阶段，在它要能够和R或Python竞争前，它还需要更多的工具包和软件包。
Driscoll说，它就是因为它年轻，才会有可能变成主流又有前景。
Java
Driscoll说，Java和以Java为基础的架构，是由硅谷里最大的几家科技公司的核心所建立的，如果你从Twitter、Linkedin或是Facebook里观察，你会发现Java对于所有数据工程基础架构而言，是非常基础的语言。
Java没有和R和Python一样好的可视化功能，它也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型，那Java通常会是你最基的选择。
Hadoop and Hive
为了迎合大量数据处理的需求，以Java为基础的工具群兴起。Hadoop为处理一批批数据处理，发展以Java为基础的架构关键；相较于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确和可被后端数据库分析广泛使用。和Hive搭配的很好，Hive是基于查询的架构下，运作的相当好。
Scala
又是另一个以Java为基础的语言，和Java很像，对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法，Scala会是逐渐兴起的工具。它是善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。
“Java像是用钢铁建造的；Scala则是让你能够把它拿进窑烤然后变成钢的黏土”Driscoll说。
Kafka andStorm
说到当你需要快速的、实时的分析时，你会想到什么?Kafka将会是你的最佳伙伴。其实它已经出现五年有了，只是因为最近串流处理兴起才变的越来越流行。
Kafka是从Linkedin内诞生的，是一个特别快速的查询讯息系统。Kafka的缺点呢?就是它太快了，因此在实时操作时它会犯错，有时候会漏掉东西。
鱼与熊掌不可兼得，「必须要在准确度跟速度之间做一个选择」，Driscoll说。所以全部在硅谷的科技大公司都利用两个管道：用Kafka或Storm处理实时数据，接下来打开Hadoop处理一批批处理数据系统，这样听起来有点麻烦又会有些慢，但好处是，它非常非常精准。
Storm是另一个从Scala写出来的架构，在硅谷逐渐大幅增加它在串流处理的受欢迎程度，被Twitter并购，这并不意外，因为Twitter对快速事件处理有极大的兴趣。
Matlab
Matlab可以说是历久不衰，即使它标价很高；在非常特定的利基市场它使用的相当广泛，包括密集的研究机器学习、信号处理、图像辨识等等。
Octave
Octave和Matlab很像，除了它是免费的之外。然而，在学术信号处理的圈子，几乎都会提到它。
GO
GO是另一个逐渐兴起的新进者，从Google开发出来的，放宽点说，它是从C语言来的，并且在建立强大的基础架构上，渐渐地成为Java和Python的竞争者。
这么多的软件可以使用，但我认为不见得每个都一定要会才行，知道你的目标和方向是什么，就选定一个最适合的工具使用吧!可以帮助你提升效率又达到精准的结果。
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5. 郑州鱼塘智能大数据算不算传销
是否传销，根据具体经营模式判断。如果以入会的形式加入，必须缴纳会费或购买高价产品，通过拉人头发展下线从中抽取高额利润，就符合传销特点。
6. 最好的价格监控软件或者网站是哪个
可以试一下电脑监控专家，软件安装后，不留任何痕迹，可以记录所有的键盘输入，包括中文、英文、数字以及功能键按键记录。还可以对屏幕进行截图。禁止运行您指定的程序如果发现企图运行指定禁止运行的程序时，软件就会自动关闭程序并记录下来。可以记录所有打开的窗口标题以及打开的时间。
7. 大数据分析:选对池塘钓大鱼
大数据分析:选对池塘钓大鱼世界第一行销之神杰亚伯拉罕的《选对池塘钓大鱼》一书中，把不同的客户群描述成鱼，而不同的客户群的集合就是不同的池塘，企业应该根据自己的目标客户，去思考怎样借助从别人已经建立起来的池塘中快速找到目标客户。大数据分析挑战无限Gartner 调查显示：55%的组织正在实施大数据方案来提升客户体验，49%的组织使用大数据方案来改进流程效率;42%的企业正在寻找新产品、建立新的业务模型。然而，大数据分析却是企业现今面临的一大挑战，因为他们不仅需要管理不断增长的原生数据;而且，在物联网高度发展的今天，由于巨大数据量来源不同，有的来自传感器、机械设备，还有的来自社交媒体等等，多种多样的数据来源又给企业的大数据分析竖起一座屏障。解决上述难题的条件，是企业必须要选择正确的大数据分析平台，即要选对池塘，只有这样才能钓出少量数据中的“大鱼”。戴尔Cloudera数据分析应有尽有谈到大数据分析，毫无疑问，Hadoop是最受企业欢迎的数据分析平台。但Hadoop集群的安装、配置及运行，却有许多地方需要慎重考量。如软件方面，如何选择合适的Hadoop分布式与扩展软件和监测与管理软件?在硬件方面，如何分布Hadoop服务的物理节点?如何选择合适的服务器?在功能方面，Hadoop平台的性能与扩展性表现如何?等等。针对Hadoop所存在的这一系列问题，戴尔联合Cloudera推出了Dell Cloudera大数据解决方案。Dell Cloudera提供了包括硬件、软件、资源和服务在内所有Hadoop所需的东西。使用该解决方案，可帮助用户轻松解决与Hadoop部署、管理等相关的各种问题，快速从海量数据中的提取价值。戴尔Cloudera软硬件兼施戴尔Cloudera是由Cloudera服务以及Cloudera管理套件组成的一个参考架构，可以让开源Hadoop在数据驱动的企业在生产环境中高效运行。硬件结果处理更快速硬件方面，戴尔的PowerEdge C2100机架服务器和PowerConnect 6248以太网交换机都已经在大数据部署中成功应用，而戴尔Cloudera解决方案正是基于这个组件。Dell PowerEdge C2100服务器可让用户同时拥有内存和磁盘容量，它专门设计用于最大化数据中心中空间、电力和成本效益的。其中内存及存储的密度对数据中心至关重要，PowerEdge C2100可容纳18个DDR3内存插槽，最高支持144GB的内存容量，企业可以更快的速度获得数据分析结果。同时PowerEdge C2100机架服务器为MapRece、Web analytics和数据库提供了内存以及磁盘。另外，Dell PowerConnect 6248提供了完整的48千兆以太网及3层交换机，支持更高效的机架密度以及核心交换的高级功能。软件Hadoop管理更透明软件方面，在Hadoop集群内部以及Hadoop集群之间交付高能见度。戴尔Cloudera通过结合专家支持以及交付透明管理控制的软件，允许Hadoop维护人员以高效的方式进行集群资源的精确部署及管理。同时，戴尔Cloudera允许将与现代IT管理相似的业务指标以可支付的成本在生产环境中运行Hadoop集群，达到资源利用最优化。其内置的可预测功能能够预见Hadoop基础设施的改变，从而确保了操作的可靠性。此外，戴尔还为Cloudera大数据解决方案提供服务及支持。保证企业的解决方案由专业的软硬件团队支持，根据企业特定的需求进行量身定做。戴尔Cloudera内存式大数据解决方案的惊人表现戴尔中国和SAP中国为某石油客户在SAP HANA数据库+Compellent存储全闪存技术的BI分析系统的性能：?星形模型设计，包含2个事实表数据，明细数据模型、指标汇总模型?6个维度表数据，编号维表、ID维表、组织维度表、人员姓名、三级单位名称、分公司名称?主表包含180亿条记录，数据分析量超过60TB容量!原有系统，2小时以上计算出结果，且易发生中断……采用戴尔Compellent存储全闪存技术在SAP HANA的新商业智能架构，单个查询缩短到20秒以内，400并发查询运行缩短到10分钟以内。戴尔自身就是这一内存式“大数据”方案的使用者，用于企业内部的“精准营销” 智慧决策和分析系统。在2015年，戴尔更获得了"SAP HANA Innovation Award-2015"第一名的殊荣。结语“鱼是游动的，机会也是在变化的，我们必须不断变化位置来寻找大鱼，并且在其饥饿的时候投下鱼饵，将其钓上来。”——《选对池塘钓大鱼》在这个数据颠覆一切的时代，企业的数据不断变化，企业也要以不断发展的眼光挑选出适合自己的数据分析平台。选对平台，才能钓出数据池塘之下的大鱼——大价值。
8. 大数据时代的到来会为社会发展带来哪些影响
对社会管理提出了更高的要求、考验政府的危机应急能力和让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取。
1、大数据的大众性对社会管理提出了更高的要求
在大数据时代，各类信息大规模的自由流动使得民众参与社会管理和政治事务的热情很容易被点燃，而这些海量的数据鱼目混珠，其中有很多假信息、伪信息和谣言，这对信息的监管提出了更高的要求。
2、大数据的即时性考验政府的危机应急能力
大数据时代，数据的传播不受时间和空间的限制，产生后便可即时传播，使得一旦发生社会事件，信息会通过各种渠道在第一时间传播到公众中，而公众的情绪也能第一时间呈现在庞大的数据洪流中，这让个别事件在快速传播之后会从局部事件迅速变成公众事件。
利用大数据技术，在发生一起公共事件后，通过开放式的软件平台，人人都可能实时地将自己所看、所听及所知的具体细节上传。
在这一人人参与的过程中，人们的心理也会不知不觉发生变化，形成一种共同意识，因为他们在参与的同时，也是在进行一种公开的表达。一个能够进行公开表达的人群就构成了德国政治哲学家哈贝马斯所说的“公共领域”。
3、大数据技术让个人隐私和国家机密更容易被泄露和窃取
大数据时代的到来使得各类信息的公开性和可获得性空前增加，但这并不意味着任何信息都可以被轻率地使用。
在不断进步和革新的大数据技术面前，个人的隐私面临越来越容易泄露的风险，因为日常的电话记录、邮件往来、经济消费、交通出行、甚至是医疗档案等个人信息都在逐渐实现数据化管理和存储，而这些数据都并非绝对安全。
(8)鱼大数据扩展阅读
在大数据时代，鉴于离散型的文献和文献检索方法已无法满足社会科学研究者对专题性、指向性强的学术文献的需求，文献信息服务机构应推进集成式检索，优化数据挖掘技术、知识发现技术，提供定制化、个性化、知识化服务。
尤其是建立面向科技创新基地、科研院所、课题组乃至个人的学科化服务机制，进一步拓宽文献信息服务范围，提升服务层次，加快学术交流和信息、知识的传播速度，提高文献信息资源的利用率和共享率，使文献信息服务机构的服务更直接、更有针对性，更好地服务于创新研究。
对大数据的探索只是刚刚开始，科学认识和把握大数据与经济社会发展的内在关系、与信息和知识管理的内在关系，可能是包括文献信息工作者在内的整个学术界在今后相当长一段时间的重要课题。
因此，文献信息工作者不能停留在低层次、低水平重复的传统内容生产模式上，而应适应大数据时代的新形势，推进知识生产过程的有序化、结构化。
人类正处在一个强调知识和信息的时代。培根曾提出“知识就是力量”，后来学术界又提出“信息就是力量”。现在，又有学者提出“共享知识就是力量”，强调把信息管理、信息共享提升到知识管理和知识共享的阶段。
利用互联网来构建知识社会，在网络环境下实现知识交流与共享，这体现了时代的进步，有着丰富的时代内涵。在大数据时代，我们应做好数据管控，把“共享知识就是力量”的理念贯彻到知识服务实践中。
9. 食鱼人群比食肉人群发生各项心血管疾病的风险都要低，这是为什么
引言：在日常生活中我们会发现这样的一个问题，就是食鱼的人群比食肉的人群发生各项心血管疾病的风险都是比较低的，这到底是什么样的原因呢？接下来跟着小编一起去了解一下吧。
当血管的弹性变得比较僵硬，或者是加上一些过多的脂肪堆积心脑血管疾病就容易出现。所以通过这样的一些方法，我们可以很清楚的看出鱼肉跟普通肉类的一些营养或者是功效。我们为了预防一些心脑血管疾病方面的一些疾病，就要控制一些糖和盐和普通的酒精摄入，所以在平时的时候要注意饮食安全饮食方面的一些注意事项。我们在平时吃油的时候也尽量吃一些植物油，这个时候对心脑血管特别的好，在平时选择油的时候，我们可以选择玉米油，葵花油，橄榄油，亚麻籽油或者是茶籽油，这些油都是特别好的一种油。注意日常的饮食习惯，铸就健康的身体。