非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
数据挖掘，无论是银行的大数据、证券的大数据、互联网的大数据、还是你在央视上看到的春运大数据，都是用过数据挖掘来产生价值的
大数据开发涉及到的关键技术：大数据采集技术大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据处理技术大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。大数据分析及挖掘技术大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据展示技术在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
大数据的核心就是需要数据的产生，并且需要将这些毫无关联的数据相互的关联起来，这样才能真正的利用这些数据进行分析获得有用的知识。
大叔就是什么学的合理只要你天天的是学习学习
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大数据是非常重要的。大数据对于科技的发展有着重要的支撑作用。
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大数据的核心有哪些中琛魔方大数据分析平台表示大数据的两个核心技术是云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单的总结是：大数据的目标驱动是BI，大数据实施落地是云技术。
大数据开发涉及到的关键技术：大数据采集技术大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据处理技术大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。大数据分析及挖掘技术大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据展示技术在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
很多人都想挤进数据分析这个行业，不单因为数据分析行业是一个十分火热的职业，同时还有十分广阔的就业前景。但是很多人并不知道数据分析究竟是需要做什么，以及数据分析行业需要具备什么能力才能够胜任这项工作，如果不知道数据分析需要具备的能力，很容易被淘汰。其实数据分析从业者需要具备的核心能力就是四种:具备基础科学的能力、能够使用分析工具的能力、掌握编程语言的能力以及逻辑思维的能力。我们在这篇文章中就给大家具体说说数据分析行业需要具备的能力。首先给大家说一下数据分析需要掌握编程语言的能力，在数据分析中，如果使用Python语言以及R语言的话，能够大大提高数据分析的能力，而Python爬虫可以在网上爬取很多数据，也就是数据挖掘的工作。R语言就是为了统计而产生的语言，通过掌握R语言的基础语法和数据建模来对数据进行统计，从而方便数据分析的进一步分析工作。掌握了这两门语言，就能够做好数据分析。第二给大家说一下使用分析工具的能力，所谓工具就是能够给大家带来方便，使人们在工作中提高工作效率的一种东西，不管是什么方面，只要使用工具就能够更快更好的工作，数据分析也不例外。数据分析工具一般有sql、Python、R、Excel等等工具，如果都掌握并且会使用这些工具，这样才能够更好的分析数据，从而提高数据分析的能力和效率。然后要给大家说一下基础的科学能力，通常来说，现在很多的企业都需要数据分析这个行业，而且数据分析的报告在行业中是十分广泛的东西。所以，在不同的公司中做好数据分析是需要扎实的基础的，那么需要学习什么知识呢？一名优秀的数据分析师需要学习统计学、数学、逻辑学等内容，这些都是数据分析师的基本功，如果基本不扎实，学习再多也是不牢靠。如果掌握了统计学，那么我们就知道怎么去分析不同数据，利用不同的分析方式去分析数据，这样才能够分析出更加精准的结果。当然，数据分析师还需要数学能力，毕竟数据分析师的工作内容就是分析数据，没有扎实的数学能力，想做好数据分析是不可能的。最后给大家说一下逻辑思维能力，对于数据分析来说，逻辑思维是一个非常重要的核心能力，在商业还是工业都是通过一定的逻辑来进行反应数据，在数据分析中，需要一个很清楚的逻辑思考能力，这样才能够在数据分析中不会迷失方向，在分析数据的时候只有有逻辑的推进，才能够得出令人信服的结果。关于数据分析从业者所需要的核心能力我们就给大家介绍到这里了。其实不管怎么说，只有扎实的理论基础以及很强的执行能力这样才能够胜任数据分析行业的每一个职业，最后祝愿大家能够早日进入数据分析行业。
①基本的理论知识；②常规分析工具的使用；③一定的业务理解能力；④数据报告和数据
主要由以下三点作用：第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。1、大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。2、借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。3、大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等
回答 您好 亲 主要由以下三点作用： 一、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。 云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 二、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。 在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 三、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。 大数据时代带来的机遇： 1、社会治理是对社会的经济、政治和文化等事务进行的组织、协调、指导、规范、监督的过程。它涉及合理有效配置社会资源，比如提供教育、文化、卫生、体育、社会保障等社会公共服务和公共产品，保障社会公平与公正；涉及通过行政及司法手段保障社会安全和社会稳定。 2、创新社会治理，是我国应对社会转型、化解社会矛盾、协调利益关系、维护社会秩序所面临的一项重大战略任务。 3、大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。 更多9条
您好，一是信息孤岛普遍存在。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度低，基本处于死锁状态，无法顺畅流动。二是对大数据产业发展规律认识不足。全社会尚未形成对大数据产业发展规律的客观、科学的认识，一些地方误将数据中心建设视为大数据产业发展重点，盲目追逐硬件设施投资，轻视了数据资源汇聚、积累、处理与应用能力建设，未能主动推进大数据产业发展与应用需求间的对接。三是技术创新与支撑能力不足。大数据需要从底层芯片到基础软件再到应用分析软件等信息产业全产业链的支撑，无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距，难以满足各行各业大数据应用需求。四是数据资源建设和应用水平低。用户普遍不重视数据资源的建设，即使有数据意识的机构也大多只重视数据的简单存储，很少针对后续应用需求进行加工整理。数据资源普遍存在质量差，标准规范缺乏，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用的问题。五是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系，制约了大数据发展。六是人才队伍建设亟须加强。综合掌握数学、统计学、计算机等相关学科及应用领域知识的综合性数据科学人才缺乏，远不能满足发展需要，尤其是缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合型人才。