大数据技术与大数据分析ppt（大数据技术与大数据分析）

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本文目录一览：

1、因子分析方法所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

2、本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。

3、预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式，并超越当前所发生的情况预测未来进展。

4、指标分析在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。

5、常用大数据分析方法描述性分析这是业务上使用最多的分析方法，也是最简单的数据分析方法，为企业提供重要的指标和业务衡量方法，可以通过企业各种数据获得很多客户的情况，例如客户的喜好，使用产品习惯等。

1、——发展趋势：数据治理成为大数据发展的重要方向 ——发展前景预测据赛迪顾问预测，2023年中国大数据产业市场规模将超过10000亿元，2021-2023年增速将达到15%以上。

2、数据管理仍然困难大数据分析有一个相当清晰的想法：找到隐藏在大量数据中的信息模式，训练机器学习模型来发现这些模式，并将这些模型应用到生产中，实现操作自动化。您需要清理数据并在必要时重复它。

3、趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

4、趋势一：提升企业竞争力随着互联网时代的飞速发展，大数据产业已经成为这个时代发展不可或缺的因素，同时也是提升企业竞争力的强力资源。大数据行业有着巨大的价值和资源，只有掌握了大数据，才能有效地控制资源。

5、趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。

1、软件开发与维护能够借助大数据技术的优势，软件开发人员在进行软件设计过程中，可以借助大数据技术对当前市场中应用软件现有功能和用户需求进行全面的了解，构建较为系统的分析模型。

2、技术区别大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

3、大数据开发工程师分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

4、大数据开发有两种开发方向，一种是基于Hadoop和Spark开发大数据平台应用，另一种是基于大数据开源组件开发公司需求的一种完善的大数据系统平台，大数据开发主要偏向于使用计算机编程类的知识。

5、大数据的作用在于通过对数据的分析，达成两种目的：一了解事物的发展规律。二预测事务的发展方向。

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