大數(shù)據(jù)第三個處理流程:數(shù)據(jù) 分析并對導(dǎo)入的mass 數(shù)據(jù)根據(jù)自身特點進行了統(tǒng)計分析并進行分類匯總，以滿足最常見的需求。處理數(shù)據(jù) 分析和數(shù)據(jù)的方法有很多種，但數(shù)據(jù)的一般和實用的處理流程可以歸納為四個步驟，即數(shù)據(jù)采集和收集。

Python全棧開發(fā)以及人工智能的Python開發(fā)基礎(chǔ)知識包括:Python基本語法、數(shù)據(jù) type、字符編碼、文件操作、函數(shù)、decorators、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系過于復(fù)雜，基礎(chǔ)技術(shù)涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、NOSQL 數(shù)據(jù)庫、多模態(tài)計算(批處理、在線處理、實時流處理、內(nèi)存處理)、多模態(tài)計算(圖像、文本、視頻、音頻。

近年來，大連數(shù)據(jù)不斷滲透到世界各行各業(yè)，影響著我們的衣食住行。比如網(wǎng)購時，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)電商門戶網(wǎng)站向我們推薦商品，而這些商品往往是我們最近需要的。這是因為用戶在線行為的相關(guān)性數(shù)據(jù)會被收集和記錄，用戶可能需要的物品會通過推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù) 分析推薦，從而達到精準(zhǔn)營銷的目的。下面簡單介紹幾個大型數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

以往對患者的治療方案大多是通過醫(yī)生的經(jīng)驗來進行的。雖然優(yōu)秀的醫(yī)生可以為患者提供好的治療方案，但是由于醫(yī)生水平的不同，很難保證患者能夠接受最好的治療方案。隨著Da 數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，Da 數(shù)據(jù)平臺積累了大量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源。所有常見病例和既往病例都有記錄，醫(yī)生可以通過有效、持續(xù)的診療記錄，給患者高質(zhì)量、合理的診療方案。

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