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怎樣理解大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析?

幫考網(wǎng)校2020-06-22 17:30:32
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具,對海量、多維、異構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲、處理、分析和挖掘,從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、提取價(jià)值、支持決策的過程。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比,大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析具有以下幾個(gè)特點(diǎn):

1. 數(shù)據(jù)量大:大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析需要處理的數(shù)據(jù)量非常大,可能涉及到數(shù)十億、數(shù)百億甚至上千億條數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)類型多樣:大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析需要處理的數(shù)據(jù)類型非常多樣,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如文本、圖像、音頻等。

3. 處理速度快:大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析需要在很短的時(shí)間內(nèi)對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,因此需要使用高效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法。

4. 數(shù)據(jù)來源廣泛:大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析需要從不同的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和整合,包括社交媒體、傳感器、網(wǎng)絡(luò)日志、移動(dòng)設(shè)備等。

5. 數(shù)據(jù)價(jià)值高:大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘出有價(jià)值的信息和規(guī)律,為企業(yè)和決策者提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。

因此,大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析需要使用先進(jìn)的技術(shù)和工具,如Hadoop、Spark、NoSQL數(shù)據(jù)庫等,同時(shí)需要具備數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)領(lǐng)域的知識和技能。
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