大数据平台的技术指标（大数据技术评价指标有哪些）

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智能职涯（bigdata-job)总结了大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如web服务器记录的互联网点击流数据日志。

预测分析技术这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。

大数据平台的技术指标（大数据技术评价指标有哪些）

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。

大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

就业中心绿色指标是指就业中心为支持绿色职业和绿色经济活动所提供的服务和评价的指标。绿色职业是指对环境改善、应对气候变化和资源节约高效利用有积极作用的职业，比如环保、节能、清洁能源、绿色交通、绿色建筑等领域的职业。

节地、节能、节水、节材、室内环境、施工管理、运营管理七大指标。《绿色建筑评价标准》，自2019年8月1日起实施。

计算出数据中心所需的设备。这一信息是企业进行绿色数据中心创建的第一步。如果你不知道你现有的设备，或者你无法根据现有设备的运行状况做出决策或者测量改进。

四节一环保”性能，突出数据中心的供配电系统、制冷系统、信息系统的绿色性能要求，实现对数据中心全生命期内基础设施和IT系统的资源节约和环境保护性能进行综合评价，体现经济效益、社会效益和环境效益的统一。

PUE是Power Usage Effectiveness的简写，是评价数据中心能源效率的指标，是数据中心消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比，是DCIE的反比。

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