简介：许多朋友询问哪些技术适用于大数据分析。本文的首席CTO笔记将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
大数据技术是快速从各种数据中获取有价值的信息技术。，大数据应用，大数据安全等）。
随着大数据分析市场迅速渗透到各种行业中，只需要哪些大数据技术？哪些技术具有巨大的潜在价值？根据Frester Research Company发布的指数，此处提供了十个最热数据。
预测分析：预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，其中包括可以在结构化和非结构化数据中使用的算法和技术来确定未来结果。它可以用于许多其他目的，例如预测，优化，预测和预测，以及仿真。在硬件和软件解决方案的成熟度中，许多公司使用大数据技术收集大量数据，火车模型，优化模型和发布预测模型，以提高业务水平或避免风险；目前，最受欢迎的预测分析工具是IBMTHE公司的SPSS，SPSS软件已经熟悉该软件，它将数据输入，饰面和分析功能集成在一起。用户可以根据实际需求和计算机功能选择模块。SPS的分析结果清晰，直观，易于学习且易于使用，并且可以直接读取Excel和DBF数据文件。现在已将其晋升为各种操作系统的计算机。
NOSQL数据库：非授权数据库包括键值类型（REDIS）数据库，文档类型（MonoGodB）数据库和图形（NEO4J）数据库；第二代动作已经开始。尽管只能被视为早期堆栈代码实验，当前系统已经变得更加成熟和稳定。
搜索和认知业务：在当今时代，大数据和分析已发展到新的高度，即认知时代，认知时代不再是简单的数据分析和显示。使用数据使用数据A支持人 - 机器 - 机器人相互作用（例如Go War）的使用是一个很好的应用，这是一个很好的应用，它是一个很好的应用程序，它逐渐被促进了机器人的应用，也就是说下一个经济爆炸点 - 昆士人工智能，互联网人员更熟悉熟悉国内蝙蝠以及外国苹果，Google，Facebook，IBM，Microsoft，Amazon等。您可以看一下他们的业务布局。
流分析：目前，流计算是行业研究中的热点。最近，Twitter和LinkedIn等公司依次开放了流计算系统风暴，Kafka等，以及先前的Yahoo的开源S4！。在多个高吞吐量数据源上；数字格式的信息流对快速处理和反馈的需求。在目前，有许多大数据流分析平台，例如开源Spark和IBM的流。
内存数据结构：动态随机内存访问（DRAM），Flash和SSD分布式存储系统可提供大量数据的延迟访问和处理；
分布式存储系统：分布式存储是指大于一个的存储节点的计算网络，数据保存多副本和高性能计算网络；使用多个存储服务器共享存储负载并使用位置服务器定位存储信息，它不仅可以提高系统的可靠性，可用性和访问效率，而且很容易扩展。当前的开源HDFS仍然非常好。有需要的朋友可以了解更多。
数据可视化：数据可视化技术是指显示各种类型的数据源（包括有关Hadoop和Real -Time以及接近真实时间分布式数据的大量数据）。目前，在国内外有许多产品和展示。如果它是企业单位，建议使用政府单位使用Cognos，安全，稳定，强大，支持大数据和非常好的选择。
数据集成：诸如Amazon Elastic MR（EMR），Hive，Pig，Spark，MapReduce，Couchbase，Hadoop和MongoDB等软件等软件；
数据预处理：数据集成是指清洁和切割数据源，并共享多样化的数据以加快数据分析；
数据验证：在分布式存储系统和数据库上对大量和高频数据集的数据验证，删除非法数据并完成缺乏。
数据集成，处理和验证现已称为ETL。ETL过程可以清洁，绘制和将结构化数据和非结构化数据转换为所需的数据。建议将DATASTAGE用于ETL产品，可以完美处理任何数据源。
简而言之，有三个核心技术：获取数据，计算数据和销售数据。
首先，作为大数据，您无法获得很多数据。现在，由于机器学习的兴起和Wanjin Oil算法的兴起，算法的状态已经下降，数据状态也有所提高。举一个受欢迎的例子，由于教育的发展，个人智能的重要性降低了，教育背景变得重要，因为普通人可以根据标准过程阅读一本书，而不是牛顿。说：它被用niubi数据馈送到一般算法中，在许多情况下，最好用愚蠢的数据喂养niubi算法。您知道要获得牛算法有多么困难吗？知道这个困难...获取数据很重要，一个聪明的女人在没有米饭的情况下很难做饭。那么，为什么许多公司都会努力抢钱并抓住用户，竞争数据源！但是，操作和操作和操作和该产品对此有更多关注。我是程序员，我不在乎...
第二个是数据。如果数据直接有价值，它不需要公司，政府将直接制造出来。顾客可以看到牛顿可以在整个过程中被吸引，我只能捡起它来吃饭，差距...因此数据，因此数据被放置在那里，可以挖出来。计算数据需要计算平台。
再一次，它可以实现，否则将是公共福利。例如，“犯罪嫌疑人”中的Li Si和大锤正在...看到人们从未看到过它，预测未来并避免伤害是智力和存在的最终目标，对吗？
实际上，我认为最后一个是“核心技术”。火花，风暴，深度学习是第二个梯队...当然，没有强大的计算能力来支持，不应提及智能。
NOSQL，分布式计算，机器学习和新兴的真实时间流处理，可能还有其他东西。
数据收集，数据存储，数据清洁，数据挖掘，数据可视化。DATACollection收集了硬件集合，例如OBD，软件收集，例如DIDI，TAOBAO.DATA存储包括NOSQL，Hadoop等。DATA清洁包括语言分析，包括语言分析，流媒体格式化等等。DATA挖掘包括关联分析，相似性分析，距离分析，群集分析等。DATA可视化是Web。
1.数据收集
对于任何数据分析，第一件事是数据收集。因此，大数据分析软件的第一个技能是数据收集技能。这件事可以将分布在Internet上的数据进行。并且已广泛收集，它还可以将来自其他平台的数据源引入数据中的数据中，清洁，转换，集成数据，然后形成数据市场为联络提供了基础分析和数据挖掘。
2.数据访问
收集数据后，大数据分析的另一个技能数据访问将继续扮演角色，该角色可以联系数据库，该数据库很方便用户将原始数据存储在使用中，并快速收集和使用。例如传输存储和分布式文件存储等更常见。
3.数据处理
数据处理可以说是该软件拥有的最重要的技能之一。面对巨大而混乱的数据，东西可以使用一些计算方法或计算方法来处理数据，包括计算和诱导。，分类等，然后允许用户深入了解数据的深度值。
4.计算分析
计算分析是该软件的另一个核心功能，例如假设检查等，可以帮助用户分析某种数据现象的原因，并且始终显示出巨大差异的差异分析可以使布局更多未来的时间和地区合理。
5.相关分析
某种数据现象与其他数据现象之间有什么联系？大数据分析可以通过增加数据的增加和数据减少来分析两者之间的联系。相应分析等是常用的技能。这些技能的使用将使数据开发更接近人们的应用程序政策。
大数据分析和应用的十大应用领域！每当我们谈论大数据应用程序分析时，许多人都会觉得这是一个巨大的服务器群集。实际上，大数据应用分析平台的开发是GueadVantages，其应用的深度和广度超出了我们。今天，我将向您介绍大数据应用分析平台的十大常见应用领域。让我们来看看。
1.了解和定位客户：这是目前最广为人知的应用程序字段。许多企业都热衷于社交媒体数据，浏览器日志，文本挖掘和其他类型的数据集。他们通过大数据技术创建预测模型，以了解客户及其行为和偏好，以定位客户或产品。
2.理解和优化业务流程：越来越多地应用大数据分析和应用程序平台来优化业务流程，例如供应链或分销路径优化。通过定位和识别系统，轨道或运输车辆，并根据真实的运输路线进行优化- 时间运输数据。
3.提供个性化服务：大数据分析应用程序平台不仅适合公司和政府，而且适合我们每个人，例如从智能手表或智能手镯等可穿戴设备收集的数据收集。如果：智能手镯可以分析人们的卡路里消费，活动和睡眠质量。婚礼网站使用大数据分析工具和算法来匹配最适合用户的对象。
4.改善医疗保健和公共卫生：分析大数据分析应用程序平台的数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，这有助于我们找到新的治疗方法，并更好地理解和预测疾病模型。重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行病或传染病的爆发，并可以通过一些社交媒体的数据分析医疗记录的数据。
5.提高运动技能：现在大多数顶级体育赛事都采用了大数据分析技术。可以收集和分析培训外运动员的营养和睡眠状况。运动员在学习体育场地期间，以减少不必要的球员伤害。
6.促进科学研究：应用大数据分析带来的无限可能性正在改变科学研究。例如，政府的需求普查数据，自然灾害数据等更容易获得和分析，从而为我们的健康和社会发展。
7.提高机械和设备性能：大数据分析应用程序使机械和设备更加智能和自动化。
8.加强安全性和执法能力：大数据分析和应用已被广泛用于改善安全性和执法。
9.改善城市和国家建设：分析和应用用于改善我们城市和国家的各个方面。目前，许多大城市致力于建造智能运输。车辆，行人，道路基础设施和公共服务场所都集成了在智能运输网络中，以提高资源应用的效率并优化城市管理和服务。
10.金融交易：分析应用也广泛用于金融交易领域。大多数股票交易都是通过某些算法模型决定的。现在，这些算法的输入将考虑社交媒体和新闻网络的数据，以便做出更全面的销售和销售决策。根据客户的需求和愿望，这些算法模型同时也随着市场的变化而变化。
随着大数据分析和应用程序平台的开发成本的下降以及人们接受的增加，大数据在日常生活中将更加流行。我们值得期待将来会出现哪些新应用程序。
有五种主要技术。要查询大数据相关的数据，大数据分析的主要技术被分为以下5个类别。
1.数据收集：对于任何数据分析，首先是数据收集。因此，数据中间的数据被快速而广泛地收集。同时，它可以快速在其他平台中的数据源中迅速将数据引入工具中，清洁，转换和集成数据以形成工具以形成此工具，以形成数据库或数据市场，它提供了接触分析处理和数据挖掘的基础。
有一个基本的体系结构，例如传输存储和分布式文件存储等，它们相对常见。
3.数据处理：可以说数据处理是软件具有的核心技术之一。面对巨大而复杂的数据，该工具可以使用一些计算方法或统计方法来处理数据，包括对成对，包括配对统计，归纳，分类等，以便用户可以深入了解数据的深度值。
4.统计分析：统计分析是软件的另一个核心功能，例如假设检查等，可以帮助用户分析某种数据现象的原因。不同时间和地区的产品销售的巨大差异可以将来在时间和地区进行更合理的布局。
5.相关分析：某种数据现象与另一种数据现象之间的关系是什么？大数据分析可以通过减少数据增长来分析两者之间的关系。此外，聚类分析和主要组件分析和相应的分析是常见技术。这些技术的使用将使数据开发更接近人们的应用程序目标
结论：以上是首席CTO注释为每个人编制的技术的一般内容。不要忘记找到数据分析的相关内容。