大數(shù)據(jù)分析需要哪些技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析主要有哪些核心技術(shù)

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-06-07 19:40:52 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

1，大數(shù)據(jù)分析主要有哪些核心技術(shù)

簡(jiǎn)單說(shuō)有三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣(mài)數(shù)據(jù)

轉(zhuǎn)換率

大數(shù)據(jù)分析主要有哪些核心技術(shù)

2，大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)

1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL、SQL等。3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。4、數(shù)據(jù)處理：自然語(yǔ)言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語(yǔ)言問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。處理自然語(yǔ)言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)"理解"自然語(yǔ)言，所以自然語(yǔ)言處理又叫做自然語(yǔ)言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱(chēng)為計(jì)算語(yǔ)言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語(yǔ)言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。5、統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。6、數(shù)據(jù)挖掘：分類(lèi) （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類(lèi)（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)7、模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)都需要什么技術(shù)

3，大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)有哪些

簡(jiǎn)單說(shuō)有三大核心技術(shù)：拿數(shù)據(jù)，算數(shù)據(jù)，賣(mài)數(shù)據(jù)。首先做為大數(shù)據(jù)，拿不到大量數(shù)據(jù)都白扯。現(xiàn)在由于機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，以及萬(wàn)金油算法的崛起，導(dǎo)致算法地位下降，數(shù)據(jù)地位提高了。舉個(gè)通俗的例子，就好比由于教育的發(fā)展，導(dǎo)致個(gè)人智力重要性降低，教育背景變重要了，因?yàn)橐话闳税礃?biāo)準(zhǔn)流程讀個(gè)書(shū)，就能比牛頓懂得多了。谷歌就說(shuō)：拿牛逼的數(shù)據(jù)喂給一個(gè)一般的算法，很多情況下好于拿傻傻的數(shù)據(jù)喂給牛逼的算法。而且知不知道弄個(gè)牛逼算法有多困難？一般人連這個(gè)困難度都搞不清楚好不好……拿數(shù)據(jù)很重要，巧婦難為無(wú)米之炊呀！所以為什么好多公司要燒錢(qián)搶入口，搶用戶(hù)，是為了爭(zhēng)奪數(shù)據(jù)源呀！不過(guò)運(yùn)營(yíng)，和產(chǎn)品更關(guān)注這個(gè)，我是程序員，我不管……其次就是算數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)拿到直接就有價(jià)值地話，那也就不需要公司了，政府直接賺外快就好了。蘋(píng)果落地都能看到，人家牛頓能整個(gè)萬(wàn)有引力，我就只能撿來(lái)吃掉，差距呀……所以數(shù)據(jù)在那里擺著，能挖出啥就各憑本事了。算數(shù)據(jù)就需要計(jì)算平臺(tái)了，數(shù)據(jù)怎么存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎么算（Hadoop, Spark）就靠咱們程序猿了……再次就是賣(mài)得出去才能變現(xiàn)，否則就是搞公益了，比如《疑犯追蹤》里面的李四和大錘他們……見(jiàn)人所未見(jiàn)，預(yù)測(cè)未來(lái)并趨利避害才是智能的終極目標(biāo)以及存在意義，對(duì)吧？這個(gè)得靠大家一塊兒琢磨。其實(shí)我覺(jué)得最后那個(gè)才是“核心技術(shù)”，什么Spark，Storm，Deep-Learning，都是第二梯隊(duì)的……當(dāng)然，沒(méi)有強(qiáng)大的算力做支撐，智能應(yīng)該也無(wú)從說(shuō)起吧。NoSQL，分布式計(jì)算，機(jī)器學(xué)習(xí)，還有新興的實(shí)時(shí)流處理，可能還有別的。數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)可視化。數(shù)據(jù)采集有硬件采集，如OBD，有軟件采集，如滴滴，淘寶。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)就包括NOSQL，hadoop等等。數(shù)據(jù)清洗包括語(yǔ)議分析，流媒體格式化等等。數(shù)據(jù)挖掘包括關(guān)聯(lián)分析，相似度分析，距離分析，聚類(lèi)分析等等。數(shù)據(jù)可視化就是WEB的了。

大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)有哪些