来自 数据 2021-11-08 18:13 的文章

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几年前,在成功预测2008年大选结果之后,民调分析师内特·西尔弗(Nate Silver)写了一本书,名为《信号与噪音》(the Signal and the Noise)。这本书概述了他如何理解民意测验的局限性,以代表选举的最终结果。通过更好地了解民调机构提出问题的内容和对象,通过代理服务器防御ddos,他设计了一种方法,集中在总体上最能代表投票选民的民调,更重要的是,避免那些历史上扭曲结果以造福特定选区的民调。这本书的书名最好地总结了这一课:识别有意义的信号,避免噪音。这正是今天大数据呈现给分析专业人士(和非专业人士)的问题。在一个你可以收集一切的世界里,是不是?可能没有。最近,ZDNet的stiligherian写了一篇文章,他在文章中讨论了大数据"收集所有东西的心态",防御ddos攻击服务器,这是许多Hadoop实现与数据最小化(这是数据保护法的一个基本原则)的基础。他写道:"大数据收集尽可能多的数据的方法,即使它看起来无关紧要,因为它可能揭示了一个以前未知的相关性,棋牌ddos防御,这也与数据隐私法的‘数据最小化’原则相冲突,即你只收集完成工作所需的数据。"这就触及了许多大数据实现在未来几年中不知不觉将面临的潜在危险的核心,收集更多的数据本身就是一种糟糕的哲学。它可以使从这些数据中获取价值的成本更高、更具挑战性,但加上法律限制,ddos攻击防御360,那些收集所有数据的人可能会面临真正的问题。相反,在数据收集失控之前,企业应该专注于识别有价值的相关数据,特别是针对其业务所面临的挑战,掌握大西洋的所有历史温度数据并不能帮助任何企业更好地解决在波兰销售的阿米什家具利润率下降的问题,但了解这些海洋温度的波动如何影响俄亥俄州和宾夕法尼亚州木材的质量可能会有所帮助。这就是FICO®Big Data Analyzer的用武之地。该工具专门为新的数据专业人士(从业务用户到分析师和数据科学家)提供数据查询和可视化功能以及异构数据互连功能,以解析任何数据集并将众所周知的小麦与也就是说,它识别与解决特定问题或提供预测值相关的数据。然而,大数据分析器并不是在竖井中设计的。它是FICO®analysis Modeler软件系列中的一个重要新工具。它与analysis Modeler无缝协作,为分析建模软件提供优化的数据集,防火墙防御ddos攻击,以创建决策树、记分卡、情绪分析等。通过这种方式,数据存储库得到优化整理、提炼、分析和建模数据,最终提供最有力的见解。同样重要的是,Big Data Analyzer提供了数据管理器(大数据或其他)限制和优化收集和存储的数据所需的所有功能。这些限制还可以减少业务数据收集要求和数据保密责任。