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第一：大數(shù)據(jù)采集技術(shù)

大數(shù)據(jù)采集分為兩個重要的方面，首先是大數(shù)據(jù)智能感知層：必須著重攻克針對大數(shù)據(jù)源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術(shù)。其次是基礎(chǔ)支撐層：重點攻克分布式虛擬存儲技術(shù)，大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化接口技術(shù)，大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸與壓縮技術(shù)，大數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)等。

第二：大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

大數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清洗等操作。數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達(dá)到快速分析處理的目的。清洗是對數(shù)據(jù)通過篩選去除無效數(shù)據(jù)和不精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，從而提取出有效數(shù)據(jù)。

第三：大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)存儲與管理需要用存儲器將采集到的數(shù)據(jù)存儲起來，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，并進行管理和調(diào)用。重點解決復(fù)雜結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)管理與處理技術(shù)。主要解決大數(shù)據(jù)的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸?shù)葞讉€關(guān)鍵問題。

第四：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

第五：大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)

大數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用技術(shù)是大數(shù)據(jù)的最終目的。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)㈦[藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，從而提高各個領(lǐng)域的運行效率，大大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度。在我國，大數(shù)據(jù)將重點應(yīng)用于以下三大領(lǐng)域：商業(yè)智能、政府決策、公共服務(wù)。

目前大數(shù)據(jù)行業(yè)所涉及到的核心技術(shù)，就是采集、處理、儲存、分析和應(yīng)用這五個大的方面。雖然與之前我們接觸過的數(shù)據(jù)處理分析相對應(yīng)，每個環(huán)節(jié)看似簡單，而在實際應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)種類較多，目前只能通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)最終的數(shù)據(jù)分析以及應(yīng)用。在市場化經(jīng)濟的時代，數(shù)據(jù)支撐將成為企業(yè)的發(fā)展依據(jù)。所以能夠充分掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，一定可以在未來職場發(fā)展中獲得更好的機會。

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