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在上一章节中，我们讲到实时数仓的建设，互联网大数据技术发展到今天，各个领域基本已经成熟，有各式各样的解决方案可以供我们选择。在实时数仓建设中，解决方案成熟，消息队列Kafka、Redis、Hbase鲜有敌手，几乎已成垄断之势。而OLAP的选择则制约整个实时
技术升级快于我们的想象，今天的故事在明天来看就是一种常识。对于数仓而言，又何尝不是？互联网的发展，导致大数据的人才缺口。互联网公司雨后春笋，传统行业机巧转身。短短几年，数据行业已沧海桑田。今天谈大数据已不复当年雾里看花的景象，它像一列更高速的快车，和老前辈
像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势，用来支持决策和AI驱动的自动化决策。如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。这种趋势基本上始于十年前标准设备进入数据仓库主流，然后随着市场向新一
自从今年5月阿里首次推出能49秒点完34杯咖啡的AI收银员，围绕新零售的AI智能硬件风潮已越来越猛烈。蚂蚁金服在今年8月就宣布在商用领域推行刷脸支付，在未来一年内将向各种商业场景普及自助收银+刷脸支付。随后，阿里旗下的盒马鲜生推出了首款AI驱动的收银设备R
本文属于 Seaborn 的基础教程，介绍了直方图、联合分布图、矩阵图、箱形图等。通过本文可以看出，使用 seaborn 可以轻松的进行数据可视化。Seaborn 是一个数据可视化库，可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和
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