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數(shù)據(jù)治理的價值體系

數(shù)據(jù)治理的價值體系具體包括三個方面數(shù)據(jù)服務(主數(shù)據(jù)治理)：通過數(shù)據(jù)的采集、清洗、導入，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)的一致性。這部分體現(xiàn)著主數(shù)據(jù)治理的關鍵價值。數(shù)據(jù)流通（業(yè)務數(shù)據(jù)治理）：通過實現(xiàn)信息整合和分發(fā)機制，支持跨業(yè)務、跨部門、跨系統(tǒng)的信息流轉(zhuǎn)和協(xié)同。這部分體現(xiàn)著業(yè)務數(shù)據(jù)治理的關鍵價值。數(shù)據(jù)洞察(分析數(shù)據(jù)治理)：通過消除數(shù)據(jù)內(nèi)在的質(zhì)量缺陷，明確數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，幫助數(shù)據(jù)分析人員更好地理解數(shù)據(jù)，實現(xiàn)

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指點迷金

劉銘誠：7.12黃金多頭控盤謹防極樂生悲！原油走勢分析|周一操作建議

比你交易做的好人一定是保持著良好的心態(tài),時刻考慮到自己是在投機市場里面做的投資。而且勝不驕,敗不餒,每天從零開始,嚴格按計劃執(zhí)行操作,即使錯了也一定要執(zhí)行,不抱僥幸心理，計劃你的交易，交易你的計劃?！?020年7月11日黃金走勢分析———周五（7月10日）金價盤中下跌，一度較日高回落逾16美元，刷新近二日低點至1794.24美元/盎司。本周三，金價漲至每盎司1818.02美元，創(chuàng)下2011年9

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Tensorflow介紹（六）

壓縮的必要性很顯然，在計算圖中，張量在節(jié)點之間流動。在流到達可以處理的節(jié)點之前，減少流造成的延遲非常重要。一個方法是使用有損壓縮減小尺寸。張量的數(shù)據(jù)類型可以發(fā)揮重要作用，讓我們來理解為什么。很明顯機器學習中的操作中有更高的精度。例如，如果我們使用float32作為張量的數(shù)據(jù)類型，那么每個值都表示為32位浮點數(shù)，因此每個值占用32位的大小，這同樣適用于64位。假設一個形狀為（1000,440,440

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Tensorflow介紹（五）

在worker之間交換數(shù)據(jù)現(xiàn)在我們知道Tensorflow將其所有操作分配到由worker管理的不同設備上。更常見的是，worker之間交換張量形式的數(shù)據(jù)，例如在e =（c）*（d）的圖表中，一旦計算出c，就需要將其進一步傳遞給e，因此Tensor在節(jié)點間前向流動。該流動如圖所示：此處張量從設備A傳遞到設備B。這在分布式系統(tǒng)中引起了一些性能延遲。延遲取決于一個重要屬性：張量大小。設備B處于空閑模

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Tensorflow介紹（四）

計算子圖子圖是主圖的一部分，其本身就是計算圖。例如，在上面的圖中，我們可以獲得許多子圖，其中之一如下所示上面的圖是主圖的一部分，從屬性2我們可以說子圖總是表示一個子表達式，因為c是e的子表達式。子圖也滿足最后一個屬性。同一級別的子圖也相互獨立，可以并行執(zhí)行。因此可以在一臺設備上調(diào)度整個子圖。上圖解釋了子圖的并行執(zhí)行。這里有2個矩陣乘法運算，因為它們都處于同一級別，彼此獨立，這符合最后一個屬性。由

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Tensorflow介紹（三）

分布執(zhí)行Tensorflow允許用戶使用并行計算設備更快地執(zhí)行操作。計算的節(jié)點或操作自動調(diào)度進行并行計算。這一切都發(fā)生在內(nèi)部，例如在上圖中，可以在CPU上調(diào)度操作c，在GPU上調(diào)度操作d。下圖展示了兩種分布式執(zhí)行的過程：第一種是單個系統(tǒng)分布式執(zhí)行，其中單個Tensorflow會話（將在稍后解釋）創(chuàng)建單個worker，并且該worker負責在各設備上調(diào)度任務。在第二種系統(tǒng)下，有多個worker，他們

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Tensorflow介紹（二）

計算圖(流, flow)現(xiàn)在我們理解了Tensor的含義，是時候了解流(Flow)了。流是指一個計算圖或簡單的一個圖，圖不能形成環(huán)路，圖中的每個節(jié)點代表一個操作，如加法、減法等。每個操作都會導致新的張量形成。上圖展示了一個簡單的計算圖，所對應的表達式為：e = (a+b)x(b+1)計算圖具有以下屬性：· 葉子頂點或起始頂點始終是張量。意即，操作永遠不會發(fā)生在圖的開頭，由此我們可以推斷

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Tensorflow介紹（一）

Tensorflow是廣泛使用的實現(xiàn)機器學習以及其它涉及大量數(shù)學運算的算法庫之一。Tensorflow由Google開發(fā)，是GitHub上最受歡迎的機器學習庫之一。Google幾乎在所有應用程序中都使用Tensorflow來實現(xiàn)機器學習。TensorFlow的核心組件是通過邊遍歷所有節(jié)點的計算圖和張量。張量(Tensor)在數(shù)學上，張量是N維向量，這意味著張量可以用來表示N維數(shù)據(jù)集。上面的圖有點復

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劉銘誠：7.11現(xiàn)貨黃金爭奪千八關口，能源原油下周一行情分析預測

不經(jīng)一番寒徹骨，怎得梅花撲鼻香。黃金原油投資市場也是如此，不經(jīng)歷一番挫折，也同樣不會成長，在這里沒有什么不可能，有賺的金盆滿缽，有虧的體無完膚，當然賺錢和虧錢必然有其原因所在，只是大部分的朋友們不肯去接受錯誤，致使陷入深淵無法自拔，錯誤的認知一旦形成，就需要外界來助力改掉操作上的惡習，投資的市場中不要抱有僥幸，因為僥幸的心里一旦存在，一朝就會萬劫不復，所以，無規(guī)矩，不成方圓，遵守原則才是交易的核心

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惡惡露咯

MySQL開窗函數(shù)

開窗函數(shù)格式為函數(shù)(字段) over(partition by 要分區(qū)的字段名 order by 要排序的字段名 asc/desc 滑動窗口) 滑動窗口格式為between frame_start and frame_end 即between ..1. and 2... 形式其中1和2的代碼為以下幾種：current row 邊界是當前行，一般和其他范圍關鍵字一起使用 unbounded p

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數(shù)據(jù)中臺之數(shù)據(jù)服務體系

前面利用數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)開發(fā)建設企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，利用數(shù)據(jù)管理展現(xiàn)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，但是并沒有發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)一定是在業(yè)務層面、即數(shù)據(jù)服務體系。就是把數(shù)據(jù)變?yōu)橐环N服務能力，通過數(shù)據(jù)服務讓數(shù)據(jù)參與到業(yè)務，激活整個數(shù)據(jù)中臺，數(shù)據(jù)服務體系是數(shù)據(jù)中臺存在的價值所在。數(shù)據(jù)服務體系是基于公司自身的產(chǎn)品和業(yè)務的，比如以電商公司為例，數(shù)據(jù)服務就包括了：精準營銷、用戶畫像、經(jīng)營分析、可視化大屏等。

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數(shù)據(jù)中臺之數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全

數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全在很多架構(gòu)圖中歸屬于資產(chǎn)管理模塊，但是筆者認為數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全應該是貫穿整個數(shù)據(jù)中臺的。數(shù)據(jù)匯聚和數(shù)據(jù)開發(fā)的時候顯然也應該考慮質(zhì)量和安全問題，所以筆者傾向于將數(shù)據(jù)質(zhì)量單獨拿出來作為一個模塊。數(shù)據(jù)質(zhì)量我們會遇到無處不在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，包括業(yè)務系統(tǒng)臟數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)不一致不準確等。影響數(shù)據(jù)使用和上層決策。為什么會出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題呢？大部分是如下幾個原因開發(fā)代碼的BUG數(shù)據(jù)源變更：比如由于MYSQ

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數(shù)據(jù)中臺之數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

有了數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)開發(fā)模塊，中臺已經(jīng)具備傳統(tǒng)數(shù)倉平臺的基本能力，可以做數(shù)據(jù)的匯聚以及各種數(shù)據(jù)開發(fā)，就可以建立企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系。這里我有必要再次強調(diào)一遍：數(shù)據(jù)資產(chǎn)指的是有價值的數(shù)據(jù)。這個也正是資產(chǎn)管理模塊需要去做的事情。如何讓數(shù)據(jù)變的有價值？第一體現(xiàn)在數(shù)據(jù)本身上，比如需要保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。第二體現(xiàn)在業(yè)務上，偏技術的數(shù)據(jù)體系業(yè)務人員是比較難理解的，因此資產(chǎn)管理需要用企業(yè)全員更好理解的方式，把企業(yè)的數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)中臺之數(shù)據(jù)開發(fā)

數(shù)據(jù)開發(fā)可以理解為數(shù)據(jù)匯聚和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的一個橋梁。何為數(shù)據(jù)資產(chǎn)？數(shù)據(jù)資產(chǎn)是有價值的數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)匯聚是原始數(shù)據(jù)，業(yè)務人員一般是難以使用的。原始數(shù)據(jù)-->有價值的數(shù)據(jù)，是需要一個過程的。那么就是讓數(shù)據(jù)開發(fā)模塊來完成這個過程。數(shù)據(jù)開發(fā)是一整套數(shù)據(jù)加工及管控的工具，包括離線開發(fā)，智能調(diào)度，實時開發(fā)，人工智能等。舉個例子，某公司想知道廣告投放的效益，而原始數(shù)據(jù)包括埋點數(shù)據(jù)，用戶注冊數(shù)據(jù)，用戶消費數(shù)據(jù)等，是不是

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數(shù)據(jù)中臺之數(shù)據(jù)匯聚

數(shù)據(jù)匯聚，首先必然要有數(shù)據(jù)來源，有了數(shù)據(jù)來源之后，需要確定采集工具，有了采集工具之后你還要確定存儲位置。數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)中臺的核心，所以數(shù)據(jù)匯聚無疑是數(shù)據(jù)中臺的入口。企業(yè)中的數(shù)據(jù)來源極其多，但大都都離不開這幾個方面：數(shù)據(jù)庫，日志，前端埋點，爬蟲系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)庫我們不用多說，例如通常用mysql作為業(yè)務庫，存儲業(yè)務一些關鍵指標，比如用戶信息、訂單信息。也會用到一些Nosql數(shù)據(jù)庫，一般用于存儲一些不

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什么是數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)中臺是在底層存儲計算平臺與上層的數(shù)據(jù)應用之間的一整套體系，屏蔽掉底層存儲平臺的計算技術復雜性，降低對技術人才的需求，可以讓數(shù)據(jù)的使用成本更低。如果用三句話來概括數(shù)據(jù)中臺的組成架構(gòu)，那么一定是：通過數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)開發(fā)模塊建立企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)。通過資產(chǎn)管理與治理、數(shù)據(jù)服務把數(shù)據(jù)資產(chǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)服務能力，服務于企業(yè)業(yè)務。數(shù)據(jù)安全體系、數(shù)據(jù)運營體系保障數(shù)據(jù)中臺可以長期健康、持續(xù)運轉(zhuǎn)?？傊瑪?shù)據(jù)中臺離

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指點迷金

劉銘誠：7.10期貨原油搖搖欲墜#外匯黃金行情分析|今日操作建議

——2020年7月10日原油走勢分析——原油昨日行情走預期，EIA庫存數(shù)據(jù)利空抗跌高位盤整，等到周四才開始暴跌洗盤，確實是利空出盡先漲后跌，受到持續(xù)供應過剩和全美嚴峻疫情形勢的壓制，美油跌逾3%，創(chuàng)逾一周新低至39.27美元/桶。昨日于40.6果斷干空也順利止盈，今日周五重點需要留意前面我給到的39.0支撐企穩(wěn)情況，若是破位再跌20個點也有可能。從技術面日線來看，油價處于布林帶中軌39.0-38.

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1、圖的定義圖是一個頂點集合Vertex和一個頂點間關系的集合Edge組成，記G=(V,E) V(Vertex)：頂點的有限非空集合。 E(Edge)：頂點間關系的有限集合（邊集）。存在一個結(jié)點v，可能含有多個前驅(qū)節(jié)點和后繼結(jié)點。例如：2、無向圖和有向圖無向圖在G=(V,E)中，如果對于任意的結(jié)點a,b∈V，當(a,b)∈E時，必有(b,a)∈E（即關系R對稱），此圖稱為無向圖。無向圖中

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永洪科技

數(shù)據(jù)圈都在看，永洪新品發(fā)布直播大會干貨集錦！

“BI是企業(yè)轉(zhuǎn)型數(shù)字化最高效的方式之一。”知名調(diào)研分析機構(gòu)很早就做出了這樣的判斷。7月9日，以《綻放科技創(chuàng)新力量，推進BI國產(chǎn)化替代》為主題的2020永洪科技新產(chǎn)品發(fā)布會與業(yè)界見面，聚焦BI與數(shù)據(jù)分析領域，以新態(tài)勢、新產(chǎn)品、新方案助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。1、新態(tài)勢：國產(chǎn)化替代提速日本科學史學家湯淺光朝提出當一個國家的科學成果數(shù)量占世界科學成果總量25%的時候，就可以稱之為世界科學中心，世界科學中心轉(zhuǎn)移

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張敏玉

MySQL的分組查詢

在 select 語句中，允許使用 group by 子句將查詢結(jié)果按照一個或多個字段進行分組，字段值相同的為一組，對每個組進行聚合計算，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分組匯總。語法：select from [where ] group by select 后的字段名應該是分組字段和聚合字段。group by分組字段可

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