敏捷落地需不要辅助工具软件？如果要又有哪些好用的软件？
敏捷开发通常会受益于一些辅助工具软件，这些工具可以帮助团队更好地组织、跟踪和协作。以下是一些常用的敏捷开发辅助工具：
Jira： Jira 是Atl
2023-10-14 09:23
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大数据的定义
大数据是指规模庞大、种类繁多、变化快速的数据集合，以至于传统的数据处理工具和方法无法有效地处理和分析。大数据通常具有3V的特征，即体量大（Volume）、多样化（Variety）、速度快（Velo
2023-10-14 09:23
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数据采集
数据采集是从不同来源获取和收集数据的过程。在大数据分析中，高效、准确、可靠的数据采集是取得成功的分析和决策的关键步骤。以下是有关数据采集的关键方面：
明确数据需求：
在开始数据采集之前，明
2023-10-13 09:30
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Hadoop简介
Apache Hadoop 是一个开源的分布式存储和处理框架，设计用于处理大规模数据集。它提供了一种可靠、可扩展、分布式计算的解决方案，旨在解决大数据量的存储和处理问题。Hadoop 是 Ap
2023-10-13 09:30
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如何确定敏捷开发是否适合您的团队？
确定敏捷开发是否适合您的团队需要考虑多个因素，包括项目的性质、团队的文化、项目规模、客户需求等。以下是一些建议，可以帮助您评估是否应该采用敏捷开发：
项目的特性：
2023-10-13 09:30
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迭代开发
迭代开发是一种软件开发方法，其主要特点是将项目分成多个小的可迭代周期，每个周期称为一个迭代。在每个迭代中，团队都会完成一部分功能，使得软件逐步演进。这与传统的瀑布模型相比，更加灵活，能够更早地产生可用
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大数据主数据清洗与校验
在大数据环境中，主数据清洗与校验是确保数据质量和一致性的重要步骤。主数据是组织中关键的、共享的核心数据，例如客户信息、产品信息等。以下是主数据清洗与校验的一些关键方面：
去重处理：
2023-10-13 09:30
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建模仿真
建模和仿真是一种通过模拟系统或过程的行为来预测或分析其性能的方法。在大数据领域，建模和仿真可以用于理解和评估各种系统、算法和决策策略。以下是建模和仿真的一些关键方面：
定义问题和目标：
在
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