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怎样理解大数据时代的数据分析?

帮考网校2020-06-22 17:30:32
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大数据时代的数据分析是指利用大数据技术和工具,对海量、多维、异构的数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘,从中发现规律、提取价值、支持决策的过程。与传统的数据分析相比,大数据时代的数据分析具有以下几个特点:

1. 数据量大:大数据时代的数据分析需要处理的数据量非常大,可能涉及到数十亿、数百亿甚至上千亿条数据。

2. 数据类型多样:大数据时代的数据分析需要处理的数据类型非常多样,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,如文本、图像、音频等。

3. 处理速度快:大数据时代的数据分析需要在很短的时间内对大量数据进行处理,因此需要使用高效的数据处理技术和算法。

4. 数据来源广泛:大数据时代的数据分析需要从不同的数据来源进行数据收集和整合,包括社交媒体、传感器、网络日志、移动设备等。

5. 数据价值高:大数据时代的数据分析可以从海量数据中发掘出有价值的信息和规律,为企业和决策者提供更准确的数据支持和决策依据。

因此,大数据时代的数据分析需要使用先进的技术和工具,如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等,同时需要具备数据挖掘、机器学习、人工智能等相关领域的知识和技能。
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