Category: Theory & Solution
[转]基于大数据的情绪分析(二)
1. 导言 情绪分析使用机器学习算法来确定正面或负面文本内容的方式。情绪分析的示例包括: 快速了解客户评论的基调: 了解客户喜欢或不喜欢的产品或服务。 了解可能影响新客户购买决策的因素。 为企业提供市场意识。 尽早解决问题 了解股市情绪,以获得对金融信号预测的见解 社交媒体监控 品牌/产品/公司人气/声誉/感知监控 不满意的客户检测监控和警报 营销活动监控/分析 客户服务意见监测/分析 品牌情绪态度分析 客户反馈分析 竞争情绪分析 品牌影响者监控
[转]基于大数据的情绪分析(一)
1. 导语 社交媒体、电子邮件、聊天、产品评论和推荐的文本挖掘和分析已经成为几乎所有行业垂直行业研究数据模式的宝贵资源,它能够帮助企业获得更多信息、更加了解客户、预测和增强客户体验、量身定制营销活动,并协助做决策。
[转]快手万亿级实时OLAP平台的建设与实践
快手 App 目前日活 1.5 亿,每天会产生数万亿规模的用户行为数据,对这些数据的高效探索是一件很有挑战同时也很有价值的工作。今天重点分享快手建设万亿级数据规模 OLAP 平台的设计方案以及主要改进过程。
[转]小米大数据:借助Apache Kylin打造高效、易用的一站式OLAP解决方案
如今的小米不仅是一家手机公司,更是一家大数据与人工智能公司。随着小米公司各项业务的快速发展,数据中的商业价值也愈发突显。而与此同时,各业务团队在数据查询、分析等方面的压力同样正在剧增。因此,为帮助公司各业务线解决这些数据方面的挑战,小米大数据团队不断地尝试通过不同的技术手段打造新的解决方案。
[转]饿了么调度系统全解
随着饿了么在大数据应用的不断深入,需要解决任务数量增长快、任务多样化、任务关系复杂、任务执行效率低及任务失败不可控等问题。 饿了么大数据平台现状:每天完成大数据任务计算 54000+;节点集群 85 台。
[转]滴滴是如何从零构建集中式实时计算平台的
滴滴出行作为一家出行领域的互联网公司,其核心业务是一个实时在线服务。因此具有丰富的实时数据和实时计算场景。本文将介绍滴滴实时计算发展之路以及平台架构实践。
[转]知乎如何基于开源Druid打造下一代数据平台?
本文重点介绍了知乎数据分析平台对 Druid 的查询优化。通过自研的一整套缓存机制和查询改造,该平台目前在较长的时间内,满足了业务固化的指标需求和灵活的分析需求,减少了数据开发者的开发成本。
[转]大规模集群下的Hadoop高并发以及高性能架构原理总结
小白都能看懂的Hadoop架构原理 大规模集群下Hadoop NameNode如何承载每秒上千次的高并发访问 【性能优化的秘密】Hadoop如何将TB级大文件的上传性能优化上百倍? 【眼前一亮!】看Hadoop底层算法如何优雅的将大规模集群性能提升10倍以上?