數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)，有哪些應(yīng)用？數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)架構(gòu)開發(fā)需要考慮的重要因素數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)架構(gòu)開發(fā)需要考慮的重要因素隨著IT行業(yè)不斷灌輸廉價存儲的優(yōu)勢，企業(yè)擁有者比以前更多-2部署大-2業(yè)務(wù)。

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。這并不是說這些技術(shù)是唯一的，它們只是方便應(yīng)用。還有數(shù)據(jù)。所以這個問題你先有問題。Da 數(shù)據(jù)是方向場，就像你問什么是飲食，它有哪些方面。

在ForresterResearch最近的一份研究報告中，對數(shù)據(jù)整個生命周期中的22項技術(shù)的成熟度和軌跡進行了評估。這些技術(shù)為Da 數(shù)據(jù)的實時性、預(yù)測性和綜合洞察力做出了巨大貢獻。1.預(yù)測分析技術(shù)，這也是Da 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型數(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)性能或降低風(fēng)險。同時“Da 數(shù)據(jù)”的預(yù)測分析也與我們的生活息息相關(guān)。

學(xué)大數(shù)據(jù)需要哪些基礎(chǔ)知識？如果是大數(shù)據(jù)構(gòu)造，那就是hadoop。先學(xué)hadoop。要做大數(shù)據(jù)分析，需要學(xué)什么？雖然數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)是兩個很熱門的方向，但是大數(shù)據(jù)分析方向還是很多的，看你想去哪個行業(yè)了，比如互聯(lián)網(wǎng)，金融，零售，醫(yī)學(xué)，生物等。不同的行業(yè)要求不一樣，有些有偏差。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析要用到哪些知識？

2.熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的至少一種。3.至少可以用Acess開發(fā)數(shù)據(jù)庫；4.掌握至少一個數(shù)學(xué)軟件:matalab和mathmatics，建立新的模型。5.掌握至少一門編程語言；6.當然，我們還需要其他應(yīng)用領(lǐng)域的知識，比如市場營銷和經(jīng)濟統(tǒng)計，因為這是數(shù)據(jù) analysis的主要應(yīng)用領(lǐng)域。

Da數(shù)據(jù)-3/架構(gòu)開發(fā)需要考慮的重要因素隨著IT行業(yè)不斷灌輸廉價存儲的優(yōu)勢，企業(yè)擁有者比以前多了數(shù)據(jù)，所以我們在評估Da數(shù)據(jù)。本文涉及諸如容量、延遲、可達性、安全性和成本等重要因素的評估。除了比以前儲存了更多的數(shù)據(jù)之外，推動數(shù)據(jù)發(fā)展的因素也變得更加復(fù)雜。這些來源包括互聯(lián)網(wǎng)交易、社交網(wǎng)絡(luò)活動、自動化傳感器、移動設(shè)備和科學(xué)研究儀器。