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大數據技術有哪些-創新互聯

本篇內容介紹了“大數據技術有哪些”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!

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  大數據的概念,指的是無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。而大數據技術,是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。

  第一,數據采集

  ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成,最后加載到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

  第二,數據存取

  關系數據庫、NOSQL、SQL等。

  第三,基礎架構

  云存儲、分布式文件存儲等。

  第四,數據處理

  自然語言處理(NLP,Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言,所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU,Natural Language Understanding),也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支,另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

  第五,統計分析

  假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

  第六,數據挖掘

  分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像,視頻,音頻等)。

  第七,模型預測

  預測模型、機器學習、建模仿真。

  第八,結果呈現

  云計算、標簽云、關系圖等。

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