大数据的数据科学与关键技术是什么？

发布网友 发布时间：2022-03-27 02:13

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懂视网 时间：2022-03-27 06:35

大数据应用的关键是数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式和数据再利用。

　　

　　大数据（big data，mega data）或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度）、Veracity（真实性）。

　　

　　“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。

热心网友 时间：2022-03-27 03:43

对于大数据想必大家都有所了解了吧？随着信息化的不断发展，大数据也越来越被人们所熟知。我们都知道，现在很多行业都离不开数据分析，在数据分析中我们有听说了大数据，大数据涉及到了很多的行业，一般来说，大数据涉及到了金融、交通、医疗、安全、社交、电信等等。由此可见，大数据面向的方向有很多，面向的范围很广。我们可以把大数据比喻成一个大容器，很多的东西都能够装在这个大容器中，但是大数据都是有一些技术组成的，那么大数据的数据科学和关键技术都是什么呢？在这篇文章我们就给大家解答一下这个问题。
通常来说，大数据的数据采集是通过传感器、智能终端设备、数据储存这三个方面组成，而通过传感器的大数据离不开物联网，通过智能终端的大数据离不开互联网，而数据的海量储存离不开云计算，最重要的就是大数据的计算分析采用机器学习，大数据的互动展示离不开可视化，所以我们需要知道大数据的数据科学和关键技术，只有这样我们才能够用好大数据。
首先我们来说说数据科学，数据科学可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统集合，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学，统计，模式识别，机器学习，人工智能，深度学习，数据可视化，数据挖掘，数据仓库，以及高性能计算等。很多的领域都是离不开数据科学的。
那么数据科学的过程是什么呢？一般来说，数据科学的过程就是有原始数据采集，数据预处理和清洗，数据探索式分析，数据计算建模，数据可视化和报表，数据产品和决策支持等内容，而传统信息化技术多是在结构化和小规模数据上进行计算处理，大数据时代呢，数据变大了，数据多源异构了，需要智能预测和分析支持了，所以核心技术离不开机器学习、数据挖掘、人工智能等，另外还需考虑海量数据的分布式存储管理和机器学习算法并行处理，所以数据的大规模增长客观上促进了数据科学技术生态的繁荣与发展，包括大数据采集、数据预处理、分布式存储、MySQL数据库、多模式计算、多模态计算、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。由此可见大数据是一门极度专业性的学科。
在这篇文章中我们给大家介绍了数据科学的关键技术的实际内容，大数据的数据科学的关键技术有很多，我们需要学习很多的知识，这样我们才能够触类旁通，让大数据更好地为我们服务。

热心网友 时间：2022-03-27 05:01

简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。
基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。