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，但他們對(duì)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^地呈現(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(shuō)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。
5、大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)應(yīng)該如何處理?1。利用所有的數(shù)據(jù)，而不是僅僅依靠一些數(shù)據(jù)，即不是隨機(jī)樣本，而是所有的數(shù)據(jù)。2.只有接受不準(zhǔn)確，才有機(jī)會(huì)打開新的世界之窗，也就是說(shuō)，不是準(zhǔn)確，而是雜合。3、不是每件事都要知道現(xiàn)象背后的原因，而是讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”，即不是因果關(guān)系，而是相關(guān)性。大數(shù)據(jù)時(shí)代，需要新的處理模式，擁有更強(qiáng)大的決策、洞察和流程優(yōu)化，海量、高增長(zhǎng)率、多元化的信息資產(chǎn)。
6、請(qǐng)問一下大數(shù)據(jù)的 數(shù)據(jù)處理包括什么方面big data 數(shù)據(jù)處理包括采集、存儲(chǔ)、變形、分析四個(gè)方面。采集:原始數(shù)據(jù)種類繁多，格式、位置、存儲(chǔ)、時(shí)效各不相同。數(shù)據(jù)收集從異構(gòu)數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的格式以便于處理。存儲(chǔ):采集到的數(shù)據(jù)需要根據(jù)成本、格式、查詢和業(yè)務(wù)邏輯的要求存儲(chǔ)在合適的存儲(chǔ)中，以便于進(jìn)一步分析。變形:需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變形和增強(qiáng)，才適合分析，比如在web日志中用省市替換IP地址，傳感器數(shù)據(jù)的糾錯(cuò)，用戶行為統(tǒng)計(jì)等。
7、財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)的處理流程是什么?處理金融大數(shù)據(jù)的過程通常包括以下步驟:1。數(shù)據(jù)收集:獲取所有與財(cái)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)報(bào)表、賬單、交易記錄等。這些數(shù)據(jù)可以來(lái)自內(nèi)部系統(tǒng)或外部數(shù)據(jù)源。2.數(shù)據(jù)清理:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清理和過濾，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)。這一步是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)。3.數(shù)據(jù)存儲(chǔ):將清理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以供將來(lái)分析和挖掘。
8、大 數(shù)據(jù)處理這要看你從事的大數(shù)據(jù)方向和量級(jí)。大數(shù)據(jù)處理挺麻煩的，和公司的程聊天的時(shí)候，他們說(shuō)的最多的就是:大數(shù)據(jù)可以比你媽媽更了解你，但總有一些很奇妙的東西可以分析。建議樓主可以試試下FineBI，大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換句話說(shuō)，如果把大數(shù)據(jù)比作一個(gè)行業(yè)，那么這個(gè)行業(yè)盈利的關(guān)鍵就在于提高數(shù)據(jù)的“處理能力”，通過“處理”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。
