能否根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來？如果可行，那么先知將無處不在，無時(shí)不在。我們或許可以文采飛揚(yáng)地宣稱，歷史展示了未來，但這在哲學(xué)上是危險(xiǎn)的，更難以甚至不可能上升到一種理性的邏輯。即使史料全面、完整、有效，甚至及時(shí)，也很難從邏輯上推斷或成立“歷史決定未來”的命題。大數(shù)據(jù)是全數(shù)據(jù)，來源于事實(shí)，也是事實(shí)。不是現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)理論的變量泛函分析，也不能在時(shí)間軸上適當(dāng)延伸。

1?？梢暬治龃髷?shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但是他們對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。

人類的大多數(shù)行為都是習(xí)慣性的、可預(yù)測的。因此，預(yù)測分析技術(shù)通常適用于與人類行為相關(guān)的領(lǐng)域。從這個角度來看，預(yù)測分析幾乎可以應(yīng)用于所有的稅收工作。在“大數(shù)據(jù)預(yù)測”列出的147個案例中，只有一個與稅務(wù)工作有關(guān)。主要原因是這門科學(xué)是隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及而出現(xiàn)的新興科學(xué)，目前還沒有得到廣泛的推廣。但同時(shí)也意味著其在稅務(wù)工作中的應(yīng)用有著無限的前景和可能性。

在稅收政策出臺之前，可以通過預(yù)測企業(yè)或個人的行為來提前調(diào)整政策。比如有的人對香煙的價(jià)格比較敏感，他們對香煙并不上癮。提高卷煙消費(fèi)稅，會讓他們少買煙，或者買更便宜的煙，這是減稅因素；有些人對香煙的價(jià)格并不敏感，提高香煙的消費(fèi)稅并不會影響他們的購買選擇，這是稅收的一個增加因素。如果能夠預(yù)測不同稅率變動對卷煙消費(fèi)者行為的不同影響，進(jìn)而找到均衡點(diǎn)，就可以將其作為稅率調(diào)整的依據(jù)，更好地實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)。

現(xiàn)在學(xué)西點(diǎn)技術(shù)挺好的。1.社會對西點(diǎn)教師的需求很大。目前中國西點(diǎn)精英人才匱乏，員工百萬左右，但優(yōu)秀的烘焙技師還是少之又少。2.西點(diǎn)行業(yè)人才匱乏。很多企業(yè)嘗試邀請專業(yè)的西方老師加入企業(yè)的付費(fèi)培訓(xùn)，但這種方式遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足用人的需求，而且抬高了用人的成本，但收效甚微。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，要真正解決企業(yè)的人才需求，應(yīng)該更多依靠專業(yè)職業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的力量。

由于社會需求量大，專業(yè)西點(diǎn)面包師短缺，西點(diǎn)的就業(yè)前景非常樂觀，不用擔(dān)心找不到好工作。4.就業(yè)快，創(chuàng)業(yè)容易。西點(diǎn)是一個投入少、風(fēng)險(xiǎn)小的行業(yè)，是風(fēng)險(xiǎn)投資的好選擇。學(xué)技能可以選擇學(xué)廚師技能，找個好工作，從事餐飲行業(yè)，發(fā)展前景不錯?，F(xiàn)在廚師工資高，待遇好，女生可以學(xué)西餐，男生可以學(xué)西餐，中國廚師可以去專業(yè)烹飪學(xué)校學(xué)習(xí)，都是實(shí)踐教學(xué)。畢業(yè)后推薦到名企工作，有技能，有學(xué)歷。

這只能說是主流技術(shù)，不是核心技術(shù)；目前國內(nèi)很多公司在大數(shù)據(jù)方面主要使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù)，如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark、hive、Hbase等。這些東西用的比較多，不僅僅是這些技術(shù)，還有應(yīng)用技術(shù)的便利性，數(shù)據(jù)分析的方向。所以這個問題你先有問題。大數(shù)據(jù)是一個方向領(lǐng)域，就像你問什么是飲食，飲食的哪些方面。

在ForresterResearch最近的一份研究報(bào)告中，評估了整個數(shù)據(jù)生命周期中22項(xiàng)技術(shù)的成熟度和軌跡。這些技術(shù)為大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、預(yù)測性和全面洞察性做出了巨大貢獻(xiàn)。1.預(yù)測分析技術(shù)這也是大數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測分析允許公司通過分析大數(shù)據(jù)源來發(fā)現(xiàn)、評估、優(yōu)化和部署預(yù)測模型，從而提高業(yè)務(wù)績效或降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析也與我們的生活息息相關(guān)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域涌現(xiàn)出大量新技術(shù)，成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器。Bigdatajob總結(jié)了大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)，包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。).

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是解決問題。大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值在于預(yù)測，企業(yè)運(yùn)營的核心是基于預(yù)測做出正確的判斷，談到大數(shù)據(jù)應(yīng)用，最常見的應(yīng)用案例是“預(yù)測股市”、“預(yù)測流感”、“預(yù)測消費(fèi)者行為”。大數(shù)據(jù)預(yù)測是基于大數(shù)據(jù)和預(yù)測模型來預(yù)測未來某件事情發(fā)生的概率，大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的最大區(qū)別是將分析從“面對已經(jīng)發(fā)生的過去”轉(zhuǎn)變?yōu)椤懊鎸磳⒌絹淼奈磥怼薄?/p>