大数据技术一般用来结合机器学习和图计算做数据挖掘和预测。想问问有没有将Spark、Hadoop等计算框架用到传统OLTP系统当中，提高运算速度的。OLTP系统中计算的特点:1. 计算逻辑非常复杂。涉及很多关联、筛选、聚合、分组等。2. 参与单次计算的数据量不会太大。几百M到几G。目前用Spark开发了几个功能做测试，发现效果并不理想。对这块比较迷茫。

能耗预测，数据挖掘，数据分析

关于制造企业，建立公司财务分析数据库及财务分析模型？

上周五周六经管之家（人大经济论坛）主办的数据分析师行业峰会我没有参加，但看了录播视频。有两个问题请教各位：1.怎样看待数据分析师如此火爆的现状？2.会上文科生频频被黑，招聘单位也倾向于有数学和计算机背景的学生，请问倾向于文科的经管生想走数据分析师方向真的可行吗？谢谢！附两个链接：2015中国数据分析师行业峰会视频数据分析师行业峰会文字记录

就是这样的数据，只想留下电话号码，有什么好的方法快速过滤出来。谢谢帮忙，感激不尽。

本人现在需要做EEG实验，需要以下几个软件进行数据分析，Global Field Synchronization(GFS)、Topographical analysis of covariance(TANCOVA)、Standardized lowresolution electromagnetic tomograpy(sLORETA)但是不知道在哪里找，各位能否告诉我在哪里有，如果自己有的能否共享，我还想知道软件的使用方法及其分析。有劳各位了。

将异常值剔除后重新回归，仍然会出现新的异常值。

本人是滴滴和Uber的双重资深用户，自从去年五月滴滴快车上线，最近发现有很多以前用Uber的人开始更多地使用滴滴。但是还是有些人大家一直坚持在Uber的场地，希望与大家讨论。个人一点见解：从品牌形象、产品体验、界面设计、价格、客服、用户习惯五个方面来说，Uber早先的进入市场的行为与营销，同时最早的快车业务让它更快的建立了口碑，用户会有洋品牌很fasion的感觉；同时早期价格Uber更加便宜，养成用户习惯；Uber车子不错。但是至今日，超过五成的车辆相似度；Uber车辆减少有所颓势；价格也没有巨大的优势，反而滴滴有时候更加便宜，但是周围Uber依然有很多用户，其中奥秘也是一知半解。希望抛出来大家讨论，Uber靠什么黏住了用户？