第一個是Da 數(shù)據(jù)。我認為Da 數(shù)據(jù)與其說是一個詳細的技術細節(jié)，不如說是一個方法論。他的提議并不是開創(chuàng)性的創(chuàng)造，而是一種文體解決方案的總結，是作為解決實際問題的可行手段正式提出的。但是，光有方法是沒用的。它必須得到執(zhí)行，而且必須在實際工作中富有成效，看得見，摸得著。那么相應的，大量完整的技術體系也發(fā)展起來了，尤其是在開源社區(qū)的推動下，變得越來越迅猛。

我給大家簡單羅列一下，排名不分先后:計算模型、計算引擎、運維、調(diào)度、虛擬化、存儲等等。其實這些東西都不是在這個浪潮中新提出來的，過去也取得了一些成果，只是在特定的時間點上，地位和作用有了很大的提高，得到了全社會的認可。于是，我們有了mapreduce、hadoop/spark/storm/、ganglia等運維系統(tǒng)、Yarn/mesos等調(diào)度系統(tǒng)、docker等性能卓越的虛擬化工具、hdfs/hbase等優(yōu)秀的分布式存儲容器。

目前，隨著數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的不斷發(fā)展，各行各業(yè)都積累了大量的原始數(shù)據(jù)，尤其是在這個互聯(lián)網(wǎng)時代。重要的是數(shù)據(jù)對錯足夠有價值所以數(shù)據(jù)分析這個行業(yè)但是數(shù)據(jù)這個行業(yè)的新人是數(shù)據(jù)分析和-2。廣義的數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘，但狹義的數(shù)據(jù)分析和。

用專業(yè)術語來說，數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析的目的，用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法和事物，對收集到的數(shù)據(jù)進行加工和分析，從而獲得有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的效果。那么數(shù)據(jù)，分析效果如何呢？數(shù)據(jù)分析效果首先達到三大效果:現(xiàn)狀分析、因素分析、猜測分析、量化。數(shù)據(jù)分析的方針很明確。先做假設，然后通過數(shù)據(jù)分析驗證假設是否準確，再得出相應的結論?，F(xiàn)在就說吧數(shù)據(jù) 挖掘。

1。-2挖掘數(shù)據(jù)挖掘指通過統(tǒng)計學、人工智能和機器學習從大量數(shù)據(jù)中學習。數(shù)據(jù) 挖掘主要著重解決分類、聚類、相關、預測四類問題，即定量和定性。數(shù)據(jù) 挖掘?qū)Ｗ⒂趯ふ椅粗哪Ｊ胶鸵?guī)律。輸出模型或規(guī)則，并據(jù)此得到模型分數(shù)或標簽。模型得分例如損失概率值、總得分、相似度、預測值等。標簽有高、中、低價值用戶，虧損與不虧損，信用好與差。

綜合起來看，數(shù)據(jù)分析(狹義)和數(shù)據(jù) 挖掘本質(zhì)上是一樣的，都是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)知識(有價值的信息)，從而幫助商業(yè)運營和改善。這些內(nèi)容與數(shù)據(jù) analysis不同。2.數(shù)據(jù)分析其實我們可以說數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)的一種運算方法或算法。目標是根據(jù)先驗約束進行整理、篩選和處理數(shù)據(jù)，從而得到信息。

large數(shù)據(jù)(bigdata)，即巨量數(shù)據(jù)，是指所涉及的信息無法被當前主流的軟件工具捕捉、管理、處理和整理，以幫助企業(yè)在合理的時間內(nèi)做出更加積極的商業(yè)決策。(在維克多·邁耶、勛伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《Da 數(shù)據(jù) Time》中，Da 數(shù)據(jù)是指采用所有方法數(shù)據(jù)而不是隨機分析(抽樣調(diào)查)的捷徑)。

數(shù)據(jù)的四個“V”有四個特點:第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級跳到PB級；第二，數(shù)據(jù)有很多類型，前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。再次，數(shù)據(jù)的來源直接導致分析結果的準確性和真實性，如果數(shù)據(jù)的來源完整真實，最終的分析結果和決策會更加準確。第四，處理速度快，一秒定律。