① 大數據方面核心技術有哪些
簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：
大數據採集
資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。
網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。
文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。
大數據預處理
數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。
數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。
數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。
數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。
大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：
大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。
大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。
1、基於MPP架構的新型資料庫集群
採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。
較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。
2、基於Hadoop的技術擴展和封裝
基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。
伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。
3、大數據一體機
這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。
四、大數據分析挖掘
從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。
1、可視化分析
可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。
具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。
2、數據挖掘演算法
數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。
數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。
3、預測性分析
預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。
幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。
4、語義引擎
語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。
5、數據質量管理
指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。
以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：
文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
離線計算：Hadoop MapRece、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron
K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
分布式協調服務：Zookeeper
集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
數據同步：Sqoop
任務調度：Oozie
② 大數據存儲技術都有哪些
1. 數據採集：在大數據的生命周期中，數據採集是第一個環節。按照MapRece應用系統的分類，大數據採集主要來自四個來源：管理信息系統、web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。
2. 數據訪問：大數據的存儲和刪除採用不同的技術路線，大致可分為三類。第一類主要面向大規模結構化數據。第二類主要面向半結構化和非結構化數據。第三類是面對結構化和非結構化的混合大數據，
3。基礎設施：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：對於收集到的不同數據集，可能會有不同的結構和模式，如文件、XML樹、關系表等，表現出數據的異構性。對於多個異構數據集，需要進行進一步的集成或集成處理。在對不同數據集的數據進行收集、排序、清理和轉換後，生成一個新的數據集，為後續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5. 統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測、殘差分析，嶺回歸、logistic回歸、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析等方法介紹了聚類分析、因子分析、快速聚類與聚類、判別分析、對應分析等方法，多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等。
6. 數據挖掘：目前需要改進現有的數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破面向領域的大數據挖掘技術如用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等挖掘技術。
7. 模型預測：預測模型、機器學習、建模與模擬。
8. 結果：雲計算、標簽雲、關系圖等。
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③ 請問大數據的關鍵技術有哪些
分布式計算，非結構化資料庫，分類、聚類等演算法。
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。
(3)屬於大數據存儲與處理相關的技術擴展閱讀：
大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
④ 大數據處理的關鍵技術有哪些
大數據開發涉及到的關鍵技術：
大數據採集技術
大數據採集技術是指通過 RFID 數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得各種類型的結構化、半結構化及非結構化的海量數據。
大數據預處理技術
大數據預處理技術主要是指完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗、填補、平滑、合並、規格化及檢查一致性等操作。
大數據存儲及管理技術
大數據存儲及管理的主要目的是用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。
大數據處理技術
大數據的應用類型很多，主要的處理模式可以分為流處理模式和批處理模式兩種。批處理是先存儲後處理，而流處理則是直接處理。
大數據分析及挖掘技術
大數據處理的核心就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。
大數據展示技術
在大數據時代下，數據井噴似地增長，分析人員將這些龐大的數據匯總並進行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那麼就沒有幾個人能理解，所以我們就需要將數據可視化。
數據可視化技術主要指的是技術上較為高級的技術方法，這些技術方法通過表達、建模，以及對立體、表面、屬性、動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。
⑤ 大數據技術包括哪些
大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。
大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。
一、大數據採集技術
數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。
大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。
二、大數據預處理技術
主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。
三、大數據存儲及管理技術
大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。
開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。
開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。
⑥ 大數據處理的五大關鍵技術及其應用
作者 | 網路大數據
來源 | 產業智能官
數據處理是對紛繁復雜的海量數據價值的提煉，而其中最有價值的地方在於預測性分析，即可以通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘形式幫助數據科學家更好的理解數據，根據數據挖掘的結果得出預測性決策。其中主要工作環節包括：
大數據採集 大數據預處理 大數據存儲及管理 大數據分析及挖掘 大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。一、大數據採集技術
數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。
大數據採集一般分為：
大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。
基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。
二、大數據預處理技術
完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。
抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。
清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。
三、大數據存儲及管理技術
大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。
開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。
開發大數據安全技術：改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。
四、大數據分析及挖掘技術
大數據分析技術：改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，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。
數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。
機器學習中，可細分為歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。
數據挖掘主要過程是：根據分析挖掘目標，從資料庫中把數據提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘演算法使用寬表，然後利用數據挖掘軟體進行挖掘。傳統的數據挖掘軟體，一般只能支持在單機上進行小規模數據處理,受此限制傳統數據分析挖掘一般會採用抽樣方式來減少數據分析規模。
數據挖掘的計算復雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於數據挖掘問題開放性，導致數據挖掘會涉及大量衍生變數計算，衍生變數多變導致數據預處理計算復雜性;二是很多數據挖掘演算法本身就比較復雜，計算量就很大，特別是大量機器學習演算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優解，例如K-means聚類演算法、PageRank演算法等。
從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：
可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。 數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。 預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。 語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。 數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。預測分析成功的7個秘訣
預測未來一直是一個冒險的命題。幸運的是，預測分析技術的出現使得用戶能夠基於歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。
盡管如此，與任何新興技術一樣，想要充分發揮預測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰變得更加復雜的是，由不完善的策略或預測分析工具的誤用導致的不準確或誤導性的結果可能在幾周、幾個月甚至幾年內才會顯現出來。
預測分析有可能徹底改變許多的行業和業務，包括零售、製造、供應鏈、網路管理、金融服務和醫療保健。AI網路技術公司Mist Systems的聯合創始人、首席技術官Bob fridy預測:「深度學習和預測性AI分析技術將會改變我們社會的所有部分，就像十年來互聯網和蜂窩技術所帶來的轉變一樣。」。
這里有七個建議，旨在幫助您的組織充分利用其預測分析計劃。
1.能夠訪問高質量、易於理解的數據
預測分析應用程序需要大量數據，並依賴於通過反饋循環提供的信息來不斷改進。全球IT解決方案和服務提供商Infotech的首席數據和分析官Soumendra Mohanty評論道:「數據和預測分析之間是相互促進的關系。」
了解流入預測分析模型的數據類型非常重要。「一個人身上會有什麼樣的數據?」 Eric Feigl - Ding問道，他是流行病學家、營養學家和健康經濟學家，目前是哈佛陳氏公共衛生學院的訪問科學家。「是每天都在Facebook和谷歌上收集的實時數據，還是難以訪問的醫療記錄所需的醫療數據?」為了做出准確的預測，模型需要被設計成能夠處理它所吸收的特定類型的數據。
簡單地將大量數據扔向計算資源的預測建模工作註定會失敗。「由於存在大量數據，而其中大部分數據可能與特定問題無關，只是在給定樣本中可能存在相關關系，」FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，FactSet是一家金融數據和軟體公司。「如果不了解產生數據的過程，一個在有偏見的數據上訓練的模型可能是完全錯誤的。」
2.找到合適的模式
SAP高級分析產品經理Richard Mooney指出，每個人都痴迷於演算法，但是演算法必須和輸入到演算法中的數據一樣好。「如果找不到適合的模式，那麼他們就毫無用處，」他寫道。「大多數數據集都有其隱藏的模式。」
模式通常以兩種方式隱藏:
模式位於兩列之間的關系中。例如，可以通過即將進行的交易的截止日期信息與相關的電子郵件開盤價數據進行比較來發現一種模式。Mooney說:「如果交易即將結束，電子郵件的公開率應該會大幅提高，因為買方會有很多人需要閱讀並審查合同。」
模式顯示了變數隨時間變化的關系。「以上面的例子為例，了解客戶打開了200次電子郵件並不像知道他們在上周打開了175次那樣有用，」Mooney說。
3 .專注於可管理的任務，這些任務可能會帶來積極的投資回報
紐約理工學院的分析和商業智能主任Michael Urmeneta稱:「如今，人們很想把機器學習演算法應用到海量數據上，以期獲得更深刻的見解。」他說，這種方法的問題在於，它就像試圖一次治癒所有形式的癌症一樣。Urmeneta解釋說:「這會導致問題太大，數據太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。」
而當任務相對集中時，成功的可能性就會大得多。Urmeneta指出:「如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復雜關系的專家」 。「這樣，我們就很可能會有更清晰或更好理解的數據來進行處理。」
4.使用正確的方法來完成工作
好消息是，幾乎有無數的方法可以用來生成精確的預測分析。然而，這也是個壞消息。芝加哥大學NORC (前國家意見研究中心)的行為、經濟分析和決策實踐主任Angela Fontes說:「每天都有新的、熱門的分析方法出現，使用新方法很容易讓人興奮」。「然而，根據我的經驗，最成功的項目是那些真正深入思考分析結果並讓其指導他們選擇方法的項目——即使最合適的方法並不是最性感、最新的方法。」
羅切斯特理工學院計算機工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說:「用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法」。「必須擁有一種高效且可解釋的技術，一種可以利用序列數據、時間數據的統計特性，然後將其外推到最有可能的未來，」Yang說。
5.用精確定義的目標構建模型
這似乎是顯而易見的，但許多預測分析項目開始時的目標是構建一個宏偉的模型，卻沒有一個明確的最終使用計劃。「有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因為沒有人知道如何使用這些模型來實現或提供價值，」汽車、保險和碰撞修復行業的SaaS提供商CCC信息服務公司的產品管理高級副總裁Jason Verlen評論道。
對此，Fontes也表示同意。「使用正確的工具肯定會確保我們從分析中得到想要的結果……」因為這迫使我們必須對自己的目標非常清楚，」她解釋道。「如果我們不清楚分析的目標，就永遠也不可能真正得到我們想要的東西。」
6.在IT和相關業務部門之間建立密切的合作關系
在業務和技術組織之間建立牢固的合作夥伴關系是至關重要的。客戶體驗技術提供商Genesys的人工智慧產品管理副總裁Paul lasserr說:「你應該能夠理解新技術如何應對業務挑戰或改善現有的業務環境。」然後，一旦設置了目標，就可以在一個限定范圍的應用程序中測試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價值。
7.不要被設計不良的模型誤導
模型是由人設計的，所以它們經常包含著潛在的缺陷。錯誤的模型或使用不正確或不當的數據構建的模型很容易產生誤導，在極端情況下，甚至會產生完全錯誤的預測。
沒有實現適當隨機化的選擇偏差會混淆預測。例如，在一項假設的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出後續的體重測量。然而，那些中途退出的人與留下來的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復雜，因為在這樣的研究中，那些堅持參加這個項目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒有減肥經歷的人。因此，雖然減肥在整個世界都是具有因果性和可預測性的，但在一個有50%退出率的有限資料庫中，實際的減肥結果可能會被隱藏起來。
六、大數據展現與應用技術
大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。
在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能 、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。
⑦ 請問大數據的關鍵技術有哪些
大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。
智能職涯（bigdata-job)總結了大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。
⑧ 現在流行大數據,有哪些大數據相關技術
現在講大數據的確實很多，數據處理關鍵技術一般包括:大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用。鴨梨科技建設企業的互聯網平台，重在對平台的綜合應用，通過大數據讓企業保持競爭力，提升企業對互聯網技術的應用，拓寬企業的發展渠道。