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數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)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(shí)中間層，然后進(jìn)行清理、轉(zhuǎn)換和集成。最后，將ETL工具加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)設(shè)施：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

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

統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、t檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)及殘差分析、嶺回歸分析、邏輯回歸分析、曲線估計(jì)、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(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)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(jì)（估計(jì)）、預(yù)測(cè)（預(yù)測(cè)）、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(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

結(jié)果：云計(jì)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(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

結(jié)果：云計(jì)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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