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十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

发布时间:2018-11-12 18:38:20 所属栏目:教程 来源:佚名
导读:数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼,而其中最有价值的地方在于预测性分析,即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据,根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括: 大数据采集、

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如,在一项假设的减肥研究中,,可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而,那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂,因为在这样的研究中,那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面,戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此,虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的,但在一个有50%退出率的有限数据库中,实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国,大数据将重点应用于以下三大领域:商业智能 、政府决策、公共服务。例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统),大规模基因序列分析比对技术,Web信息挖掘技术,多媒体数据并行化处理技术,影视制作渲染技术,其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

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(编辑:核心网)

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