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第一:大數(shù)據(jù)采集技術
大數(shù)據(jù)采集分為兩個重要的方面,首先是大數(shù)據(jù)智能感知層:必須著重攻克針對大數(shù)據(jù)源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。其次是基礎支撐層:重點攻克分布式虛擬存儲技術,大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術,大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡傳輸與壓縮技術,大數(shù)據(jù)隱私保護技術等。
第二:大數(shù)據(jù)預處理技術
大數(shù)據(jù)預處理技術主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數(shù)據(jù)轉化為單一的或者便于處理的構型,以達到快速分析處理的目的。清洗是對數(shù)據(jù)通過篩選去除無效數(shù)據(jù)和不精準數(shù)據(jù),從而提取出有效數(shù)據(jù)。
第三:大數(shù)據(jù)存儲及管理技術
大數(shù)據(jù)存儲與管理需要用存儲器將采集到的數(shù)據(jù)存儲起來,建立相應的數(shù)據(jù)庫,并進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數(shù)據(jù)管理與處理技術。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關鍵問題。
第四:大數(shù)據(jù)分析技術挖掘技術
大數(shù)據(jù)分析技術是改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術;開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術;突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術;突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數(shù)據(jù)挖掘技術。
大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
第五:大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應用技術
大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應用技術是大數(shù)據(jù)的最終目的。大數(shù)據(jù)技術能夠將隱藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來,為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù),從而提高各個領域的運行效率,大大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度。在我國,大數(shù)據(jù)將重點應用于以下三大領域:商業(yè)智能、政府決策、公共服務。
目前大數(shù)據(jù)行業(yè)所涉及到的核心技術,就是采集、處理、儲存、分析和應用這五個大的方面。雖然與之前我們接觸過的數(shù)據(jù)處理分析相對應,每個環(huán)節(jié)看似簡單,而在實際應用中,由于數(shù)據(jù)量較大,數(shù)據(jù)種類較多,目前只能通過大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)最終的數(shù)據(jù)分析以及應用。在市場化經(jīng)濟的時代,數(shù)據(jù)支撐將成為企業(yè)的發(fā)展依據(jù)。所以能夠充分掌握大數(shù)據(jù)相關技術,一定可以在未來職場發(fā)展中獲得更好的機會。
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