統(tǒng)計(jì)與Da的關(guān)系數(shù)據(jù)"社會統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與Da的統(tǒng)一理論數(shù)據(jù) -"其實(shí):這是一個錯誤的理論，也就是大呼小叫。大數(shù)據(jù)，我能否理解為大數(shù)據(jù)本質(zhì)上是一個概率統(tǒng)計(jì)因?yàn)橐治鰯?shù)據(jù)，必須先把數(shù)據(jù)。

Large 數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)集合、數(shù)據(jù)訪問、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)MapReduce生成的數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)分類，數(shù)據(jù)的集合主要來自四個來源:管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)和科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。2.數(shù)據(jù)存取:大額的存取數(shù)據(jù)采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為三類。

第二類主要面對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第三類面對的是結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化混合的大數(shù)據(jù)。3.基礎(chǔ)設(shè)施:云存儲、分布式文件存儲等。4.數(shù)據(jù)處理:對于收集到的不同數(shù)據(jù)集合，可能會有不同的結(jié)構(gòu)和模式，比如文件、XML樹、關(guān)系表等。，表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的異質(zhì)性。對于多個異構(gòu)數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)一步的集成處理或整合處理。從不同的數(shù)據(jù)集合中收集、整理、清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集合后，生成新的數(shù)據(jù)集合。

1。大數(shù)據(jù)其中一個處理:大數(shù)據(jù)的集合是指使用多個數(shù)據(jù)庫接收數(shù)據(jù)來自客戶端(以Web、App或傳感器等形式，).例如，電子商務(wù)協(xié)會使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle來存儲每筆交易數(shù)據(jù)。此外，NoSQL數(shù)據(jù)Redis、MongoDB等庫也常用于數(shù)據(jù)的收藏。

而這些數(shù)據(jù)庫之間如何進(jìn)行負(fù)載均衡和碎片化，確實(shí)需要深入的思考和設(shè)計(jì)。2.大數(shù)據(jù)處理2:導(dǎo)入/預(yù)處理雖然在采集端會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，就要把前端的這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入成一個。

今天大家都在喊“大數(shù)據(jù)次”，數(shù)據(jù)似乎被提到了一個前所未有的高度。無論是個人站長，大中型公司還是大型跨國集團(tuán)，無論是線上營銷還是線下營銷，都意識到數(shù)據(jù)的重要性，他們總是用數(shù)據(jù)說話。但據(jù)筆者了解，在很多中小公司和個人站長中，數(shù)據(jù)已經(jīng)得到了較多的關(guān)注，但一直未被充分利用。很多人不知道收藏什么數(shù)據(jù)；有的不清楚是通過什么渠道采集的數(shù)據(jù)；大部分還是不清楚怎么分析數(shù)據(jù)，然后怎么用數(shù)據(jù)。