什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)(什么是大數(shù)據(jù)技術(shù))

1.什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)（Big Data）又稱(chēng)為巨量資料，是指需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義 的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

研究建立建筑業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用框架，統(tǒng)籌政務(wù)數(shù)據(jù)資源和社會(huì)數(shù)據(jù)資源，建設(shè) 大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，推進(jìn)公共數(shù)據(jù)資源向社會(huì)開(kāi)放。匯聚整合和分析建筑企業(yè)、項(xiàng)目、從業(yè)人員和信用信息等相關(guān)大數(shù)據(jù)，探索大數(shù)據(jù)在建筑業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用，推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，充分利用大數(shù)據(jù)價(jià)值。

建立安全保障體系，規(guī)范大數(shù)據(jù)采集、傳 輸、存儲(chǔ)、應(yīng)用等各環(huán)節(jié)安全保障措施。

2.什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（big data），或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。

（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。說(shuō)起大數(shù)據(jù)，就要說(shuō)到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)：BI），又稱(chēng)商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

商業(yè)智能作為一個(gè)工具，是用來(lái)處理企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換成知識(shí)、分析和結(jié)論，輔助業(yè)務(wù)或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù)，包含了從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到分析型系統(tǒng)等。

商務(wù)智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當(dāng)時(shí)將商業(yè)智能定義為一類(lèi)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。

商務(wù)智能是20世紀(jì)90年代末首先在國(guó)外企業(yè)界出現(xiàn)的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，其代表為提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。它把先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用到整個(gè)企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過(guò)對(duì)信息的開(kāi)發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，也有人稱(chēng)之為混沌世界中的智能。

因此，越來(lái)越多的企業(yè)提出他們對(duì)BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達(dá)到經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的一種有效手段。 目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。

這里所談的數(shù)據(jù)包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)，以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。

為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、線上分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)的綜合運(yùn)用。

把商業(yè)智能看成是一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個(gè)全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對(duì)其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識(shí)），最后將知識(shí)呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。

企業(yè)導(dǎo)入BI的優(yōu)點(diǎn)1.隨機(jī)查詢動(dòng)態(tài)報(bào)表 2.掌握指標(biāo)管理 3.隨時(shí)線上分析處理 4.視覺(jué)化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預(yù)測(cè)規(guī)劃 導(dǎo)入BI的目的1.促進(jìn)企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內(nèi)、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)。 2.降低整體營(yíng)運(yùn)成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫(xiě)程式、Poweruser制作報(bào)表的時(shí)間與人力成本，而彈性的模組設(shè)計(jì)介面，完全不需撰寫(xiě)程式的特色也讓日后的維護(hù)成本大幅降低。

3.協(xié)同組織目標(biāo)與行動(dòng)（Achieve a Fully Coordinated Organization）:BIS加強(qiáng)企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認(rèn)知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內(nèi)的每個(gè)人目標(biāo)一致、齊心協(xié)力。

商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用 商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse,DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining,DM）三部分組成。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，許多基本報(bào)表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。

所謂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽(tīng)到的例子，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。

在線分析處理（OLAP）技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來(lái)、能夠真正為用戶所理解的、并真實(shí)反映數(shù)據(jù)維特性的信息，進(jìn)行快速、一致、交互地訪問(wèn)，從而獲得對(duì)數(shù)據(jù)的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。 數(shù)據(jù)挖掘（DM）是一種決策支持過(guò)程，它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。

商業(yè)智能的應(yīng)用范圍 1.采購(gòu)管理 2.財(cái)務(wù)管理 3.人力資源管理 4.客戶服務(wù) 5.配銷(xiāo)管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷(xiāo)售管理 8.行銷(xiāo)管理 商業(yè)智能實(shí)。

3.什么是大數(shù)據(jù)概念

大數(shù)據(jù)概述

專(zhuān)業(yè)解釋?zhuān)捍髷?shù)據(jù)英文名叫big data，是一種IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

通俗解釋?zhuān)捍髷?shù)據(jù)通俗的解釋就是海量的數(shù)據(jù)，顧名思義，大就是多、廣的意思，而數(shù)據(jù)就是信息、技術(shù)以及數(shù)據(jù)資料，合起來(lái)就是多而廣的信息、技術(shù)、以及數(shù)據(jù)資料。

大數(shù)據(jù)提出時(shí)間

“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞是由維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶于2008年8月中旬共同提出。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）-由IBM提出。

大數(shù)據(jù)存在的意義和用途是什么？

看似大數(shù)據(jù)是一個(gè)很高大上的感覺(jué)，和我們普通人的生活相差甚遠(yuǎn)，但是其實(shí)不然！大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)存在我們生活中的各種角落里了，舉個(gè)例子，我們現(xiàn)在目前最關(guān)心的疫情情況數(shù)據(jù)，用的就是大數(shù)據(jù)的技術(shù)，可以實(shí)時(shí)查看確診人數(shù)以及各種疫情數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)存在的意義是什么？

從剛才的舉例中我們基本可以了解，大數(shù)據(jù)是很重要的，其存在的意義簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)也是為了幫助人們更直觀更方便的去了解數(shù)據(jù)。而通過(guò)了解這些數(shù)據(jù)后又可以更深一步的去挖掘其他有價(jià)值的數(shù)據(jù)，例如今日頭條/抖音等產(chǎn)品，通過(guò)對(duì)用戶進(jìn)行整理和分析，然后根據(jù)用戶的各種數(shù)據(jù)來(lái)判斷用戶的喜愛(ài)，進(jìn)而推薦用戶喜歡看的東西，這樣做不僅提升了自身產(chǎn)品的體驗(yàn)度，也為用戶提供了他們需要的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)的用途有哪些？

要說(shuō)大數(shù)據(jù)的用途，那可就相當(dāng)廣泛了，基本各行各業(yè)都可以運(yùn)用到大數(shù)據(jù)的知識(shí)。如果簡(jiǎn)單理解的話，可分為以下四類(lèi)：

用途一：業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

大數(shù)據(jù)更多的是協(xié)助業(yè)務(wù)流程效率的提升。能夠根據(jù)并運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息 、網(wǎng)站搜索及其天氣預(yù)告找出有使用價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，這其中大數(shù)據(jù)的運(yùn)用普遍的便是供應(yīng)鏈管理及其派送線路的提升。在這兩個(gè)層面，自然地理精準(zhǔn)定位和無(wú)線通信頻率的鑒別跟蹤貨物和送大貨車(chē)，運(yùn)用交通實(shí)時(shí)路況線路數(shù)據(jù)信息來(lái)選擇更好的線路。人力資源管理業(yè)務(wù)流程也根據(jù)大數(shù)據(jù)的剖析來(lái)開(kāi)展改善，這這其中就包含了職位招聘的調(diào)整。

用途二：提高醫(yī)療和研發(fā)

大型數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序的計(jì)算能力允許我們?cè)趲追昼妰?nèi)解碼整個(gè)dna?？梢詣?chuàng)造新的治療方法。它還能更好地掌握和預(yù)測(cè)疾病。如同大家配戴智能手表和別的能夠轉(zhuǎn)化成的數(shù)據(jù)信息一樣，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)還可以協(xié)助病人盡快醫(yī)治疾患?，F(xiàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)被用于醫(yī)院監(jiān)測(cè)早產(chǎn)兒和生病嬰兒的狀況。通過(guò)記錄和分析嬰兒的心跳，醫(yī)生預(yù)測(cè)可能的不適癥狀。這有助于醫(yī)生更好地幫助寶寶。

用途三：改善我們的城市

大數(shù)據(jù)也被用于改進(jìn)我們?cè)诔鞘械纳钇鹁印１热?，依?jù)城市的交通實(shí)時(shí)路況信息，運(yùn)用社交媒體季節(jié)變化數(shù)據(jù)信息，增加新的交通線路?，F(xiàn)階段，很多城市已經(jīng)開(kāi)展數(shù)據(jù)分析和示范點(diǎn)新項(xiàng)目。

用途四：理解客戶、滿足客戶服務(wù)需求

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用在這個(gè)行業(yè)早已廣為人知。重點(diǎn)是如何使用大數(shù)據(jù)來(lái)更好地掌握客戶及其興趣和行為。企業(yè)非常喜歡收集社交數(shù)據(jù)、瀏覽器日志、分析文本和傳感器數(shù)據(jù)，以更全面地掌握客戶。一般來(lái)說(shuō)，建立數(shù)據(jù)模型是為了預(yù)測(cè)。

如何利用大數(shù)據(jù)？

那我們了解了這么多關(guān)于大數(shù)據(jù)的知識(shí)，既然大數(shù)據(jù)這么好，我們?cè)趺慈ダ么髷?shù)據(jù)呢？那這個(gè)就要說(shuō)到大數(shù)據(jù)的工具BI了，BI簡(jiǎn)單理解就是用來(lái)分析大數(shù)據(jù)的工具，從數(shù)據(jù)的采集到數(shù)據(jù)的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI興起于國(guó)外，比較知名的BI工具有Tableau、Power BI等；而國(guó)內(nèi)比較典型的廠家就是億信華辰了。雖然BI興起于國(guó)外，但是這些年隨著國(guó)內(nèi)科技的進(jìn)步以及不斷的創(chuàng)新，目前國(guó)內(nèi)BI在技術(shù)上也不比國(guó)外的差，而且因?yàn)閲?guó)內(nèi)外的差異化，在BI的使用邏輯上，國(guó)內(nèi)BI更符合國(guó)內(nèi)用戶的需求。

希望對(duì)您有所幫助！~

4.學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)應(yīng)該掌握哪些知識(shí)

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì)，很多人紛紛選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，想要進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐大，包括的知識(shí)較多，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以讓你全面掌握大數(shù)據(jù)技能。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識(shí)？

1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)

怎樣進(jìn)行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的快速入門(mén)？學(xué)大數(shù)據(jù)課程之前要先學(xué)習(xí)一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言。Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語(yǔ)言基礎(chǔ)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)基于常用的高級(jí)語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習(xí)hadoop，還是數(shù)據(jù)挖掘，都需要有編程語(yǔ)言作為基礎(chǔ)。因此，如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的。

2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識(shí)

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具HIVE；大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語(yǔ)言；數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。

如果把大數(shù)據(jù)比作容器，那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大，什么都能往里裝，大數(shù)據(jù)離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)有著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要高擴(kuò)展就離不開(kāi)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)計(jì)算分析采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會(huì)比較慢，需要做并行計(jì)算和分布式計(jì)算擴(kuò)展。

3、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備的能力

數(shù)學(xué)知識(shí)，數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容，需要有一定公式計(jì)算能力，了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法。而對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師來(lái)說(shuō)，各類(lèi)算法也需要熟練使用，對(duì)數(shù)學(xué)的要求是最高的。

編程語(yǔ)言，對(duì)于想學(xué)大數(shù)據(jù)的同學(xué)，至少需要具備一門(mén)編程語(yǔ)言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。

4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用的領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等，應(yīng)用范圍非常廣泛，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)將社會(huì)帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標(biāo)，也是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。

5.大數(shù)據(jù)什么技術(shù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)

1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)

統(tǒng)計(jì)學(xué)雖然是一門(mén)“古老的”學(xué)科，但它依然是最基本的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，特別是多元統(tǒng)計(jì)分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分析等。

2. 聚類(lèi)分析和模式識(shí)別

聚類(lèi)分析主要是根據(jù)事物的特征對(duì)其進(jìn)行聚類(lèi)或分類(lèi)，即所謂物以類(lèi)聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式。這類(lèi)技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘的最重要的技術(shù)之一。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計(jì)分析的聚類(lèi)方法外，近些年來(lái)模糊聚類(lèi)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法也有了長(zhǎng)足的發(fā)展。

3. 決策樹(shù)分類(lèi)技術(shù)

決策樹(shù)分類(lèi)是根據(jù)不同的重要特征，以樹(shù)型結(jié)構(gòu)表示分類(lèi)或決策集合，從而產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

4. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳基因算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)迅速發(fā)展的前沿研究領(lǐng)域，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué) 人工智能、認(rèn)知科學(xué)以及信息技術(shù)等產(chǎn)生了重要而深遠(yuǎn)的影響，而它在數(shù)據(jù)挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)示例學(xué)習(xí)，形成描述復(fù)雜非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)，這實(shí)際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個(gè)基礎(chǔ)，預(yù)測(cè)的難題就會(huì)迎刃而解。目前在數(shù)據(jù)挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò) 不過(guò)，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是一個(gè)新興學(xué)科，一些重要的理論問(wèn)題尚未解決。

5. 規(guī)則歸納

規(guī)則歸納相對(duì)來(lái)講是數(shù)據(jù)挖掘特有的技術(shù)。它指的是在大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中搜索和挖掘以往不知道的規(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：IF … THEN …

6. 可視化技術(shù)

可視化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘不可忽視的輔助技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘通常會(huì)涉及較復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法和信息技術(shù)，為了方便用戶理解和使用這類(lèi)技術(shù)，必須借助圖形、圖象、動(dòng)畫(huà)等手段形象地指導(dǎo)操作、引導(dǎo)挖掘和表達(dá)結(jié)果等，否則很難推廣普及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

6.學(xué)大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)

說(shuō)到大數(shù)據(jù)，肯定少不了分析軟件，這應(yīng)該是大數(shù)據(jù)工作的根基，但市面上很多各種分析軟件，如果不是過(guò)來(lái)人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。

小編通過(guò)各大企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的崗位要求，總結(jié)了以下幾點(diǎn)：（1）SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理（2）會(huì)用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)分析和展示（3）會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R(4)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力，如爬蟲(chóng)（5）會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫(xiě)數(shù)據(jù)報(bào)告（6）熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，總體來(lái)說(shuō)，先學(xué)基礎(chǔ)，再學(xué)理論，最后是工具?；旧?，每一門(mén)語(yǔ)言的學(xué)習(xí)都是要按照這個(gè)順序來(lái)的。

1、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)，包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)。基礎(chǔ)這種東西還是要掌握好的啊，基礎(chǔ)都還沒(méi)扎實(shí)，知識(shí)大廈是很容易倒的哈。

2、你的目標(biāo)行業(yè)的相關(guān)理論知識(shí)。比如金融類(lèi)的，要學(xué)習(xí)證券、銀行、財(cái)務(wù)等各種知識(shí)，不然到了公司就一臉懵逼啦。

3、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具，軟件結(jié)合案列的實(shí)際應(yīng)用，關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學(xué)會(huì)怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗(yàn)及解讀數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等理工科專(zhuān)業(yè)的人確實(shí)比文科生有著客觀的優(yōu)勢(shì)，但能力大于專(zhuān)業(yè)，興趣才會(huì)決定你走得有多遠(yuǎn)。畢竟數(shù)據(jù)分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學(xué)習(xí)好多的編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)分析更注重的是你的實(shí)操和業(yè)務(wù)能力。

如今的軟件學(xué)習(xí)都是非常簡(jiǎn)單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān)，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來(lái)的。

相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng)造力也是一個(gè)人不可或缺的。