1、 1. 数据收集和存储技术:这包括数据掘、数据清洗、数据预处理和数据仓库等技术,它们的作用是收集、整理和存储海量数据,确保数据为分析做好准备。 2. 分布式计算技术:由于大数据的处理量巨大,分布式计算技术成为必要选择。
4、 目前,大数据域每年都会涌现出大量新的技术,成为大数据获取、存储、处理分析或可化的有效手段。 大数据技术能够将大规模数据中隐的信息和知识掘出来,为类社会经济活动提供依据,提高各个域的运行效率,甚至整个社会经济的集约化程度。
3、 数据处理和分析技术:包括机器学习、数据掘、统计分析等技术,用于从大数据中掘出有价值的信息和知识。 这些技术可以帮助分析员识别出数据中的模式、趋势和异常,以及进行数据的分类、聚类、预测和推荐等分析。 可化技术:大数据分析结果需要进行可化展示,以便决策者能够更直观地了解数据的含义和趋势。
5、 包括机器学习、自然语言处理、图像识别等方面的技术,云计算技术:包括云计算架构、云存储、云安全等方面的技术。 3、物联网技术:包括传感器技术、嵌入式系统、智能家居等方面的技术,大数据技术:包括数据采集、数据存储、数据分析等方面的技术,虚拟现实技术:包括虚拟现实设备、虚拟现实应用等方面的技术。