數(shù)據(jù)你可以用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測如果你想做成的話預(yù)測，主要看你數(shù)據(jù)你能不能看到規(guī)律。大數(shù)據(jù)在哪些領(lǐng)域可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測價(jià)值？大值Da數(shù)據(jù)預(yù)測Da數(shù)據(jù)Da預(yù)測數(shù)據(jù)本身不會(huì)說話但是-數(shù)據(jù)預(yù)測Steps數(shù)據(jù)/決定目標(biāo):在獲得數(shù)據(jù)，之前。
不知道為什么一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列可以是預(yù)測:關(guān)于等均值和有限方差的設(shè)置，我的理解是現(xiàn)在使用的預(yù)測方法都是置信區(qū)間，所以需要知道均值和方差。至于自相關(guān)函數(shù)，只與滯后階數(shù)有關(guān)。我只是想到，因?yàn)槲覀兪且詺v史數(shù)據(jù)賴預(yù)測為基礎(chǔ)的，如果未來數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)是完全獨(dú)立和不相干的，那么我們就無從談起。同樣，如果這種相關(guān)性與未來時(shí)間點(diǎn)T相關(guān)，并且因?yàn)槭俏磥恚覀儫o法知道，所以不能預(yù)測；
1、(可視化分析)無論是對于數(shù)據(jù)分析師還是普通用戶來說，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法(數(shù)據(jù)挖掘算法)可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類、分割、離群點(diǎn)分析等算法讓我們深入數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理數(shù)據(jù)的量，還要處理數(shù)據(jù)的速度。
4.SemanticEngines(語義引擎)由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠智能地從“文檔”中提取信息。5.(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是管理中的一些最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具進(jìn)行處理可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。
3、大 數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值在于 預(yù)測未來Da 數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值在于預(yù)測Future Da數(shù)據(jù)Center的構(gòu)建，以便后期挖掘應(yīng)用數(shù)據(jù)當(dāng)“Da-2”被世界各國用于發(fā)酵時(shí)，伴隨而來的是數(shù)據(jù)各國科學(xué)家的普遍缺乏。根據(jù)數(shù)據(jù) processing的需求，無論企業(yè)決定采用哪種解決方案，科學(xué)家都需要數(shù)據(jù)來使用這些數(shù)據(jù)來激活數(shù)據(jù)的值，并重建。
