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谈到销售流向数据，必然离不开营销模式，纵观多数工业型药企，采用的药品经典销售模式大概总结为两种：自营和代理。医药公司分销渠道中，准确的产品流向数据就成为了企业决策与管控的依据。基于产品流向数据的重要性，甚至有的销售公司专门分立出一个流向数据管理岗位。有人说

大数据”这个词，从2012年开始，成了时髦、高端、创新的代名词，一直火到2015年初。2015年开始，“大数据”一边被人耳熟能详，一边又成了让人嗤之以鼻的词汇。如果业内人士，关注 Gartner 的技术成熟度报告的朋友，会有清晰的了解，2015年正是“大数

Hystrix Dashboard只能监控单个实例节点，如果要监控集群下hystrix的metrics情况，则需要借助Hystrix Turbine。Hystrix Turbine将每个服务的Hystrix监控数据进行了整合。Turbine是Netflix

在集群管理界面，将会定义分布缓存和节点本地缓存。缓存配置文件存储在集群共享目录中的 home 目录下面。

有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrow

工作中我们常常会遇到各种各样的数据，为了分析这些数据，往往会将其可视化。它取消了图表类型的概念，以“形状“和对应的“颜色“，“大小“，“提示“，“标签“等属性进行图表类型替代，这样一来FineBI也就摆脱图表类型对可视化效果的限制，从而达到无限制图表类型的

被用来在升级系统的时候确定那个数据库的版本应该使用，这个表格只对数据库升级有影响。记录系统安装所有的插件的版本和时间。data 是一个 blob 字段，是插件使用的 JAR 文件，这个通常在集群使用的时候存储。

通过MongoShake的订阅消费，可以灵活对接以适应不同场景，例如日志订阅、数据中心同步、监控审计等。其中，集群数据同步作为核心应用场景，能够灵活实现灾备和多活的业务场景。此外，MongoShake还提供了Hypervisor机制用于在服务挂掉的时候，将

　　大数据是对海量数据存储、计算、统计、分析等一系列处理手段，处理的数据量是TB级，甚至是PB或EB级的数据，是传统数据处理手段无法完成的，大数据涉及分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等等，汇集的是IT最热门、最流行的IT技术，大数据是机

摘要：日前，在“2017杭州·云栖大会”上阿里云宣布，日志服务与Splunk打通合作，同时面向亿级实时日志分析功能上线。兼容SQL92标准与JDBC协议，集中解决各类环境日志一站式需求，包括采集、存储、投递与查询分析等，将日志分析提升到全新高度，达到国内领

如果你初来乍到，大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。大数据分析的实质是利用大量数据来进行推断和讲故事。数

大数据计算服务是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。MaxCompute向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型，能够更快速的解决用户海量数据计算问题，有效降低企业成本，并保障数据安全。MaxCompute把100TB数据的

双十一数据库技术总负责人，曾两次担任双十一技术保障总负责人。自2005年加入阿里巴巴以来，一直主导整个阿里数据库技术的不断革新。近日，在京举行的2017中国数据库技术大会上，来自阿里巴巴集团研究员张瑞发表了题为《面向未来的数据库体系架构的思考》的主题演讲。

2、实现了modelDriven接口.

数据仓库呈现给数据应用人员的是一张张数据表，而仓库建设人员要解决的关键问题是：如何对客观世界的复杂业务逻辑进行建模，高效组织数据，将模型转化成数据表，最大化的发挥数据价值，应对业务变更以及进行上层业务支撑。如果数据组织不好，将会产生大批垃圾数据, 如果数据

大数据的经典定义4V:海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值。 断层是大数据所面临的严重问题，收集数据的人不知道将来的人怎么使用数据，创建模型的人也不知道自己所采用的数据在未来是否稳定，使用模型的人也不知道整个数据的

有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，但激活量只有个位数。也有可能点击激活数量都很高，但是留存率很低。费用都花光了，但是效果没有出来。自己做数据分析，但是却得不到结论。我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。即便在平台靠谱的情况下，也有

数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的、随着时间的流逝发生变化的数据集合。数据仓库收集了企业相关内部和外部各个业务系统数据源、归档文件等一系列历史数据，最后转化成企业需要的战略决策信息。分析型处理数据一般来说对性能要求不高，数据是分析驱动

传统工业系统支配下的德国社会已经达成共识：真正的互联网精神，不应该是IT和互联网界人士强加给社会普通人士的投机诱饵，而应该是互联网工具化后的全景渗透和数字经济引导。下周一即将召开的德国汉诺威CEBIT电子信息展的开幕式上，梅克尔总理将和马云一同致辞宣告开幕