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大数据技术的战略意义不在于庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于对数据的"加工能力",通过"加工"实现数据的"增值"。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

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数据分析: 数据分析相对于数据挖掘而言,更多的是偏向业务应用和解读,当数据挖掘算法得出结论后,如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义。

大数据产业的发展离不开政策的支持,对大数据的战略政策制定和实施,也成为大数据市场不断发展的条件。比如上海的"大数据局"和贵州的"云上贵州",长江三角洲和京津冀还有中西部地区,都在的政策下发展得良好。政策的支持在不断更新着我们对大数据的认识。 大数据分析师证报名入口进入

懂分析。指数据分析基本原理与 些有效的数据分析,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。基本的分析有:对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高 的分析有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

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