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數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責(zé)從分布式和異構(gòu)數(shù)據(jù)源（如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等）中提取數(shù)據(jù)到臨時中間層，然后進行清理、轉(zhuǎn)換和集成。最后，將ETL工具加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為在線分析、處理和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)訪問：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)設(shè)施：云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，自然語言處理)是人類與計算機交互的語言問題的一個研究課題。自然語言處理的關(guān)鍵是使計算機“理解”自然語言，因此自然語言處理也稱為自然語言理解，也稱為計算語言學(xué)。它一方面是語言信息處理的一個分支，另一方面又是人工智能(AI)的核心學(xué)科之一。

統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)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(yù)測及殘差分析、嶺回歸分析、邏輯回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析因子分析、快速聚類分析、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、自舉技術(shù)等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類（分類）、估計（估計）、預(yù)測（預(yù)測）、關(guān)聯(lián)分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則）、聚類（聚類）、描述和視覺、描述和可視化）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘（文本、Web、圖形、圖像、視頻、音頻等。）。

模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

結(jié)果：云計算、標(biāo)簽云、圖表等。

要理解大數(shù)據(jù)的概念，我們應(yīng)該從“大”開始，“大”是指數(shù)據(jù)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)通常指大于10 TB（1 TB=1024 GB）的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)與過去的海量數(shù)據(jù)不同。其基本特性可以概括為四伏（體積、種類、值和Velocc-ity），即，大體積、多樣性、低值密度和快速速度。

模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

結(jié)果：云計算、標(biāo)簽云、圖表等。

要理解大數(shù)據(jù)的概念，我們應(yīng)該從“大”開始，“大”是指數(shù)據(jù)的規(guī)模。大數(shù)據(jù)通常指大于10 TB（1 TB=1024 GB）的數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)與過去的海量數(shù)據(jù)不同。其基本特性可以概括為四伏（體積、種類、值和Velocc-ity），即，大體積、多樣性、低值密度和快速速度。

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