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宣布 Databricks 模型服务的普遍可用性

数据探索是通过提出基本问题来调查新数据集以获得深入分析的过程。提供对大量数字资产数据(区块链网络、加密市场和去中心化金融)的无缝访问对于支持交易和风险策略至关重要。借助的数字资产市场数据,金融机构可以: 访问加密交易、报价和订单簿的数据集 将大型数据集的 ETL 从几个月减少到几分钟 分析和探索全球市场的不同货币对 为大规模分析和 AI 准备数字资产数据产品套件的一部分,旨在为客户做出明智决策提供重要价值。作为世界上第一个电子股票市场的创建者,纳斯达克技术为 50 个国家的 70 多个市场和全球十分之一的证券交易提供支持。

与Amberdata合作,纳斯达克的数

字资产市场数据是一套数据产品,涵盖 15 个交易所的密货币对的交易、账面顶层和账面深度数据。 大数据集和增量共享 随着企业寻求新的收入来源并更好地管理组织内部的 最新邮件数据库 风险,数据共享已成为一种行之有效的途径,可以通过数据货币化并与外部数据提供商合作以获得更好的风险治理策略。虽然有提供共享数据能力的数据平台,但通常存在一些缺点,例如供应商锁定和数据传输成本高等。 为了解决这些问题,是一种开源协议,可以轻松访问和处理从 Lakehouse 到任何计算平台的共享数据。数据不会被复制,而是管理,它会生成短期 URL 以供访问。

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这些 URL 允许各种与供应商无直接读取和处理数据

Delta Sharing 允许高效共享和处理各种规模的数据集,是处理数字资产市场数据等大型数据集的基本要求。 数据探索 今天,我们正在分析纳斯达克数字资产市场数据套件中的两个可用表:账簿顶部 (BBO) 和账簿深度(OB 更新),分别为 3 TB 和 30+ TB。在深入研究这么多数据之前,重要的是对其 按列表 结构和模式有一个基本的了解。这将显示数据遵循贸易和报价 (TAQ) 数据的标准字段。 数据探索 数据转换和清理 快速查看表格列后,可以开始基本的数据探索。在 中探索数据的一种有效方法是使用笔记本。在这两个数据集中,用于分割和分组数据的最重要的列。这些列允许检查加密货币对、列出报价或交易的交易所,以及标记 TAQ 数据的交易所的时间戳。 重要的是要注意时间戳列应该转换为人类可读的,因为它在 UNIX 时间中是一个 long 值。

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