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大数据技术有哪些

2023-06-02 14:06:36 483人浏览 独家记忆
摘要

本篇内容介绍了“大数据技术有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!  大数据的概念,指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容

本篇内容介绍了“大数据技术有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

  大数据的概念,指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。而大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。

  第一,数据采集

  ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

  第二,数据存取

  关系数据库NOSQLsql等。

  第三,基础架构

  云存储、分布式文件存储等。

  第四,数据处理

  自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU,Natural Language Understanding),也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(ai, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

  第五,统计分析

  假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、loGIStic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

  第六,数据挖掘

  分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, WEB ,图形图像,视频,音频等)。

  第七,模型预测

  预测模型、机器学习、建模仿真。

  第八,结果呈现

  云计算、标签云、关系图等。

“大数据技术有哪些”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!

--结束END--

本文标题: 大数据技术有哪些

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