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cdn国外防DDoS高防

小墨安全管家 2021-01-14 12:32 CC防护 89 ℃
DDoS防御

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作者:Feather Hickox在探究频道的电视节目mythbusters的启示下,DDoS防御,我们正在举行一系列对于大数据、分析、客户参与度和挪移技术的热议信念,以确定该信念是否能够被证实、是否可信或是否被摧毁(不是的确)。今天的神话将被置于显微镜下:我们需要更多的客户数据吗?"我们是否需要更多的客户数据"的争论在过去一年里向来在举行。AllThingsD去年推出了一具系列文章,提出了"更多数据依旧更好的算法?"它以更好的数据获胜的妙语结束。这与Kenneth Cukier和Viktor Mayer Schönberger的结论形成鲜亮对照,在他们的书《大数据:一场将改变我们日子、工作和思维方式的革命》中,他们将大数据描述为无限和无组织的;不精确但可预测的;不是因果关系的,而是相关的。大数据本质上算是杂乱无章的数据,它不适合整齐的行和列,依照定义,当当前的数据收集和分析范式不能满脚您的需要时,它就开始了。它们的前提是,越混乱的数据,而不是更好的数据,才是赢家。我们的看法是,我们真的需要更多的客户数据,但仅凭庞大的数据并不能带来成功。从现有数据和新数据源中猎取更故意义的见解的能力是啥。在大数据时代,您需要可以轻松地将新的数据源和分析添加到决策过程中,而不必排队等待IT时刻。业务规则治理系统(businessrules management systems,BRMS)和包含它们的应用程序使非技术用户可以将这些强大的新元素注入到现有流程中。特别快,决策变得更加明智。很多公司基本收集了大量的数据,但还没有充分利用这些数据做出更好的决策。例如,来自客户服务谈天和电话交谈以及在线客户产品评论的非结构化数据充满了潜在的有价值的见解。分析技术,如FICO的语义记分卡技术,能够从这些数据中提取最具预测性的特征,并将其与传统的结构化数据分析相结合,以提高客户行为预测的准确性。在其他事情下,假如数据基本被分析,这么经过以一种新的方式来看数据,DDoS防御,仍然有大概获得更多的价值。例如,很多公司收集了事务日志(TLOG)数据。但目前特别少有人用时刻事件模型来分析它,以便精确地预测客户行为最有大概发生的时刻(本周?下周?)。 图1:Time-to-event模型确定了发出报价的最佳时刻今天还有一些分析技术能够超越通常的相关数据关系(当A发生时B也发生)。他们能够搜索现有的数据,找到更强大的,往常未被发觉的因果关系(A以这种特定的方式阻碍B)。有了这些和其他先进的技术,公司能够回答一些复杂的咨询题,例如:"哪些客户只会用这种优惠券购买,哪些客户会使用三种大概的优惠券中的任何一种购买,以及哪些客户会购买,而无论他们是否获得折扣?"利用数学优化,我们能够找到最佳的决策策略,在给定所有的商业目标和约束条件下,DDoS防御,使一具特定的目标,如利润最大化。我们还能够模拟对一具或多个约束举行调整对关键性能指标的阻碍。FICO基本关心一家大型美国零售商使用这些技术,使其忠诚度俱乐部成员的响应率高达30%。我们还关心一家率先的加拿大银行采纳分析技术,进展"优化文化",以推动绩效提升。在信贷额度治理方面,如图2所示,我行最新的优化策略(紫色V3线)基本在4个月的基础上提升了每个账户5美元的增量利润,将超过之前2个成功的优化策略(蓝色V2和绿色V1线)。图2:使用优化驱动增量利润增长现实事情是,更多的数据处于一具延续体中,既能提供真正的洞察力,DDoS防御,又能分散人们的注意力。更好的咨询题是:你能从更多的客户数据中获得啥价值?收集数据既简单又相对廉价;让数据实用才是挑战所在——无论你是否在处理更多的数据。我们讲服你了吗?要想了解更多的谬论,请查看我们的《洞察》文章,题目是:营销神话六条格言答应考验(No.73;需要登录)


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