本篇内容介绍了“大数据技术有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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　　大数据的概念，指的是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。而大数据技术，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。

　　第一，数据采集

　　ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

　　第二，数据存取

　　关系数据库、NOSQL、SQL等。

　　第三，基础架构

　　云存储、分布式文件存储等。

　　第四，数据处理

　　自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

　　第五，统计分析

　　假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

　　第六，数据挖掘

　　分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。

　　第七，模型预测

　　预测模型、机器学习、建模仿真。

　　第八，结果呈现

　　云计算、标签云、关系图等。

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