第一篇：大数据培训心得体会,给想学习的你

一、什么是大数据？

百度百科中是这么解释的：大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。我最开始了解大数据是从《大数据时代》了解到的。

大数据在几年特别火爆，不知道是不是以前没关注的原因，从各种渠道了解了大数据以后，就决定开始学习了。

二、开始学习之旅

在科多大数据学习这段时间，觉得时间过的很快，讲课的老师，是国家大数据标准制定专家组成员，也是一家企业的大数据架构师，老师上课忒耐心，上课方式也很好，经常给我们讲一些项目中的感受和经验，果然面对面上课效果好！

如果有问题，老师会一直讲到你懂，这点必须赞。上课时间有限，我在休息时间也利用他们的仿真实操系统不断的练习，刚开始确实有些迷糊，觉得很难学，到后来慢慢就入门了，学习起来就容易多了，坚持练习，最重要的就是坚持。

第二篇：数据网学习心得体会

数据通信技术与维护管理学习心得体会

在我们的仔细聆听中，我们期盼已久的培训学习在我们的恋恋不舍中敲响了结尾的钟声。对于一个月的培训课程，我想我只能用受益匪浅这四个字来形容了。老师们的博文广识、生动讲解、精彩案例无不在我的脑海里留下了深刻的印象，我只恨自己才疏学浅、文笔糟糕，不能够将所有的感触都通过文字显然于纸上。但是我还是尽力绞尽脑汁，以祈求能将培训完后心中所想所获能表达出来。

此次精彩的培训学习主要心得有以下几个方面：

一、让自己更加了解数据通信系统，了解数据通信原理，了解局域网技术和网络协议。

通过这次的培训学习，我知道了是一个由分布在各地的数据终端设备、数据交换设备和数据传输链路构成的网络，其功能是在网络协议支持下，实现数据终端间的数据传输和交换。数据通信网的组成包括:数据终端设备；数据交换设备；数据传输链路；通信协议。此外还掌握了网络协议分析软件的基本操作，并对ARP、TCP和UDP协议等做了基本的实作分析。

二、了解了综合视频监控、会议电视等数据通信业务 综合视频监控采用网络化、数字化视频监控技术和IP传输方式构建的视频监控系统，提供铁路各业务部门和信息系统所需的视频信息，实现网络和视频信息资源共享。全路现有视频系统达500多个，安装摄像机18524套。包括模拟和数字系统，除近年来建设的有青藏线路视频监视系统、客运专线、编组站及大站视频监视系统等，早期建设的视频系统大部分没有经过联网，仅为本地区单业务部门用户服务。

视频会议（会议电视）是视讯传输技术的典型应用之一，一种在不同地点的用户以电视的方式举行会议，传输图像、声音和文件的通信方式。视频会议具有节省时间、缩短空间、提高效率等优点。视频会议是现代计算机技术、通信技术和视频技术完美结合的产物。

三、学习了综合网管，数据网组网及相关技术规章，并了解了数据网常见故障分析及维护策略

网络管理功能可概括为OAM﹠P，即网络的操作(Operation)、管理(Administration)、维护(Maintenance)、服务提供(Provisioning)等所需要的各种活动。有时也只考虑前三种，即把网络管理功能归结为OAM.数据网网管的主要功能：对网络中的设备进行配置管理，以利于运营维护；实现网络的运行状况监控，包括：故障监视、告警等功能；实现网络的计费，例如：流量统计等；实现网络的安全管理，例如：相关安全设置、用户设置等。

铁路IP数据网分为专用IP数据网和综合IP数据网。专用IP数据网指独立组网的信息网络，包括：客票网、CTC/TDCS网、公安网、机要网等；铁路数据通信网是综合IP数据网（以下简称数据网），是铁路信息业务及通信系统数据通信业务共用的数据通信基础网络平台。

数据网应承载铁路信息化发展总体规划中的客货运营销、经营管理和部分运输组织的信息应用系统（包括：旅客信息服务信息系统、办公信息化、运输生产及调度指挥信息系统、各类监测系统等），以及通信系统数据通信业务（包括：铁路综合视频监控系统、GSM-R GPRS、会议电视系统、网管系统、SIM卡管理等系统）。

四、最后我们学员间还进行了工作交流

通过交流我们互相之间了解了各铁路局数据网的使用情况，并通过交流我们互相学习数据网的维护，从而提高了我对数据网维护工作的技术水平。以便以后能够更好的进行工作。

学习是可贵的，培训是精彩的。通过这次可贵而精彩的培训学习，我们向铁路数据通信更进了一步。感叹与憧憬之余，我想我们只有靠自己的聪明与才智、努力与勤奋去建设好铁路，为我们的铁路数据通信更好的发展贡献自己微薄的力量。

太原通信段技术支持中心

武威

2013年12月13日

第三篇：千锋大数据培训心得体会（推荐）

千锋教育www. 精品课程 全程面授

千锋大数据培训心得体会

大数据培训如火如荼地进行着，想想自己在参加培训之前的犹豫，在加入千锋大数据培训班的两个月之后，真心为自己当初的决定感到庆幸。这两个月的时间改变了我很多，刚入学时候的我，多么盼望着早日学成，步入社会迎接各种挑战。可是慢慢的我知道不能急于求成，心急吃不了热豆腐。

还记得转折点是在于有一次周考结束后，看着自己的成绩是在是不如人意，正心灰意冷，心想着自己是否不适合这个行业，想要放弃的时候。老师找到我，开导我说像我这种跨行来到千锋参加大数据培训的学员比比皆是。像我们这种零基础学员选择大数据，就要一步一步把基础学牢固，不要想着赶快学完，基础学不牢固在以后的学习中很容易就“崩”掉的。

初入千锋，负责任的千锋大数据培训讲师的教导，同学们热心的帮助让我对大数据这条路坚定不移。其实在千锋大数据培训的这段时间，我知道在求学的道路上一定是困难的艰辛的，但是以后工作的时候就一定会感谢在这么吃苦的自己。

从一开始的java基础，到现在学习的Hadoop技术，从一开始对大数据的陌 做真实的自己-用良心做教育 千锋教育www. 精品课程 全程面授

生，到现在有了一定的项目开发经验，两个月的时间，大数据培训带给自己的不仅仅是知识层面的提升，还有项目经验的实践分享都让我成长了很多。

有多少付出就有多少回报，在千锋大数据培训班上，我比别的同学少了一些基础，那我就要努力补回来!在千锋，我更是学会了要朝着自己的目标奋勇前进!现在的日子虽然每天学习压力非常大，我必坚持不放弃。

非常感谢千锋大数据培训讲师成为我的人生指路明灯，很感谢千锋大数据培训的同学细心的照顾。祝愿千锋大数据越办越好，祝愿每一位同学都能找到自己心仪的工作!

做真实的自己-用良心做教育

第四篇：学习大数据的黄金时代,错过就是你的损失

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学习大数据的黄金时代，错过就是你的损失

伴随着全球信息化时代的展开，IT培训越来越赢得毕业学生的青睐。在软件开发领域当中，学习Java培训成为许多人的不二之选。专业的Java培训机构是哪家?如何选择一所值得信赖并且能够真正学到技术知识的培训机构呢?专家指出，选择一家培训机构勿盲目，其品牌影响力及师资力量是非常重要的两点。如何培养与国际接轨的高素质软件工程人才，已经成为目前国内软件产业的当务之急。

如何在工作的头三年里，让自己变强大？关于这个问题，无论你是大学应届毕业生，或者是潜心苦学技术的在读者，可能都会思考过，迷惘过。因为对于答案，你有太多太多的不确定。

你想要有钱，有梦想，有女朋友，有房有车，你想要的很多，多到你会感到迷茫，会对未来的职业规划感到困惑。对自己的个人能力，没有深刻的了解与定位。也不知道学校外面的社会岗位中，究竟水有多深，火有多热。用人单位将会列出什么样的条条框框，要求过高究竟是对你激励还是苛责。现在无论是公众号还是微博都喜欢谈理想，瞎扯淡.在你踏入社会工作的前三年里，你要做什么，什么能让你充实自我，而不是得过且过。

答案当然是学技术，有过硬的技术，在企业出人头地有何难，有钱，有房，有何难，如今随着“互联网+”上升到国家战略，软件行业与国民经济关系密，几乎绝大多数行业的发展都会促进软件行业的发展。因此，只要国民经济保持增长，软件行业就会增长。甚至当国民经济衰退时，也可以保持增长态势，所以说软件是可以做一辈子的行业。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。随着社会进步与发展，女性在职场中扮演的角色愈发重要。她们可以像男人一样拥有自己的事业，叱咤风云。但并不是每个女生都能收获职场成功，对于那些低学历的女生来说，做什么工作轻松又高薪？

不要被小编的慷慨陈词所打动了，和你们说好做彼此的天使，所以今天不选择套路你们。好了，言归正传，来看看小编送上的it培训福利是否能打动你吧~好了，废话少说，下面来看看小编为大家带来的it培训相关资讯吧～

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近年来，我国大数据产业发展进入爆发期，由于成熟的人才培训体系尚未建立，直接导致人才短缺的问题日益突出。“我们面临的很严重的问题就是应用场景和人才的问题，应用场景的问题是需要时间，人才问题是我这么多年来碰到的最严峻的问题。” 人才不足限制了大数据产业创新发展的成效。清华大学计算机系教授武永卫透露的数据显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》则显示，数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的6类人才职位之一。

同时，大数据行业选才的标准也不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域的延伸发展，对统计学、数学专业的人才，主要从事数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。在高端人才稀缺的现实情况下，企业多选择从海外和传统行业挖掘跨界人才，但仍然无法满足国内市场的大量需求。针对大数据人才供应不足的现象，各种培训机构和各大高校也开始强化大数据人才的培养。但培养大数据人才需要时间，在短期内对于大数据领域的高端人才仍然会呈现出供不应求的现象。值得注意的是，今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批开设该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

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对于大数据人才建设，潘文表示，要建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制，并建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。同时，还要完善配套措施，培养大数据领域创新型领军人才，吸引海外大数据高层次人才来华就业、创业。

成都国信安信息产业基地有限公司（简称“国信安”）是中国电子科技集团公司（简称“中国电科”）下属子集团——中国电子科技网络信息安全有限公司（简称“中国网安”）的全资子公司。于2002年由成都市政府倡导发起，依托中国电科、中国网安的行业和产业集团资源，形成了以信息化和软件技术为核心的教育培训、检测评测、产业促进服务的三大业务群。建立起了研发、测试、教育、人才培训、就业服务为一体的教育业务，旨在为中国电科集团单位，成都乃至西部地区电子信息、信息安全、服务外包等产业领域的发展提供源源不断的人才储备和输送。截至目前，成都国信安已经培养了上千万名学员，学员毕业之后的薪资远远超过其他IT技能培训。独立研发大数据教材，开设的大数据工程师课程、大数据分析课程、大数据可视化课程以及 大数据运维课程，等都受到了广大学员的欢迎！

如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://www.进行了解

国信安IT培训基地指定的官方IT人才培训机构。专注java培训、php培训、UI设计培训、IOS培训、安卓培训、嵌入式培训、.NET培训、web前端培训等培训课程。你们准备好怎么学习IT技术了吗?来参加国信安IT培训课程，你的选择不会有错！

第五篇：大数据心得体会

大数据心得体会

早在2007年，人类制造的信息量有史以来第一次在理论上超过可用存储空间总量，近几年两者的剪刀差越来越大。2010年，全球数字规模首次达到了“ZB”（1ZB＝1024TB）级别。2012年，淘宝网每天在线商品数超过8亿件。2013年底，中国手机网民超过6亿户。随着互联网、移动互联网、传感器、物联网、社交网站、云计算等的兴起，我们这个社会的几乎所有方面都已数字化，产生了大量新型、实时的数据。无疑，我们已身处在大数据的海洋。

有两个重要的趋势使得目前的这个时代（大数据时代）与之前有显著的差别：其一，社会生活的广泛数字化，其产生数据的规模、复杂性及速度都已远远超过此前的任何时代；其二，人类的数据分析技术和工艺使得各机构、组织和企业能够以从前无法达到的复杂度、速度和精准度从庞杂的数据中获得史无前例的洞察力和预见性。

大数据是技术进步的产物，而其中的关键是云技术的进步。在云技术中，虚拟化技术乃最基本、最核心的组成部份。计算虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化技术，使得大数据在数据存储、挖掘、分析和应用分享等方面不仅在技术上可行，在经济上也可接受。

在人类文明史上，人类一直执着探索我们处的世界以及人类自身，一直试图测量、计量这个世界以及人类自身，试图找到隐藏其中的深刻关联、运行规律及终极答案。大数据以其人类史上从未有过的庞大容量、极大的复杂性、快速的生产及经济可得性，使人类第一次试图从总体而非样本，从混杂性而非精确性，从相关关系而非因果关系来测量、计量我们这个世界。人类的思维方式、行为方式及社会生活的诸多形态（当然包括商业活动）正在开始发生新的变化。或许是一场革命性、颠覆性的变化。从这个意义上讲，大数据不仅是一场技术运动，更是一次哲学创新。1 大数据的概述

1.1 大数据的概念

大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。

数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。

对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者。

1.2 大数据的三层关系

第一层关系：数据与机器的关系。大数据纪元刚开始，产业界碰到的第一个核心问题就是“大”的问题。做了几十年的数据仓库甚至海量并行处理的数据库都不能处理那么大的数据，怎么办？需要范式切换。主要有三个方面，新型的数据与机器关系当中的第一条就是重新考虑架构与算法，重新考虑舍得，有舍才能得，天下没有免费的午餐，所以必须要舍弃一些，得到一些新的。必须舍弃贵族化的高端小型机和UNIX服务器，得到平民化的更大量的X86服务器。通过这样一种可横向、可水平扩展服务器处理每两年翻番的数据量的挑战。第二个舍得是舍弃硬件的可靠性和可用性，得到软件的可靠性和可用性。这也就是谷歌三大论文以及Hadoop的核心重点。第三个舍得是舍弃传统数据库的强一致性，获得更放松一致性、可扩展架构，如NoSQL。第四个舍得是传统算法强调非常严格的精确性，现在要放弃一些精确性，通过近似、采样这种方式来获得更好的扩展性。

最早大数据的处理范式是Mapreduce的批量处理，英特尔慢慢有其他的需求，实时的流处理、多迭代的处理、图计算、即时查询等等新的范式百花齐放，最后万法归宗。刚才王斌老师将讲的SAP的HANA本身就是数据管理和分析的融合，现在非常流行的Hadoop之后的SPARK，就是把前面的各种范式进行了融合。存储与内存的消长，大数据第一个要解决把数据存储下来，后来发现要把它放到大的内存里进行处理，获得实时性，接着在存储和内存之间现在又出现了闪存，有闪存化甚至全闪存的存储，也有闪存化的内存，把所有的计算在闪存里面处理，已经被微软、Facebook等等大量使用。大家可以预期，两年以后出现新的非易失性的闪存，它的速度可能要比闪存快几百倍，和内存相似，这又会极大地颠覆数据与机器的关系。

第二层关系：数据与人的关系。主要是价值的觉醒，如果数据不能产生价值它可能是负面资产。数据怎么能够给人带来价值？我们介绍一下它的价值维度，把它映射到二维的时空象限里，用六个关键词来描述它。第一是“Volume”，两个关键词，小数据见微对个人进行刻划，大数据知著能够了解宏观规律，它是空间概念，同时也是时间概念，数据刚刚产生的时候，它的个性化价值、见微的价值最大，而随着时间的推移，它渐渐退化到只有集合价值。第二是Velocity，时间轴的原点是当下实时价值，副轴是过往，正轴是预测未来，如果知道知前后就能够做到万物的皆明。第三是Variety，多源异质的数据，能够过滤噪声、查漏补缺、去伪存真，就是辩讹。还有晓意，能够从大量的非结构化数据中获得语意，从而能够使机器窥探人的思维境界，这六个价值维度怎么去实现？主要是两部分人，一是数据科学家要洞察数据，另外一个是终端用户和领域专家要去解读数据并利用数据。首先看洞察数据，数据科学，人和机器作用发生了消长，讲个例子，机器学习大家觉得是机器的问题，其实人在里面起到很重要的作用，尤其是机器学习是模型加特征，而特征工程是一个人力工程，你要有经验非常丰富的特征团队去死磕特征，找出更好、更多的特征，才能够使机器学习的效果更好。但是现在深度学习这些新技术出来，能够用机器学习特征，能够在大量非结构化数据中找到丰富的信息维度用特征表达出来，这远远超出了人的能力。大家知道黑客帝国描述了一个场景，人脑袋后面插一个插头，给机器提供营养，我可能不会那么悲观，但是像这样的互动关系以一种更良性的方式出现了，现在人的一言一行、社交行为、金融行为都已经成为机器的养料、机器的数据，使得机器获得更好的洞察。

终端用户需要更好地、更傻瓜化的分析工具和可视化工具，两年前我去参加大数据的会，基本上都是Hadoop和NoSQL现在大家参加大数据会可以看到清一色的分析工具和可视化工具。大数据跟各行各业的化学作用正在发生。如果马化腾说“互联网+”是互联网与各行各业的加法效应，那么大数据将与各行各业产生乘法效应。

第三个关系，数据与数据的关系。现在只有海面平的数据是搜索引擎可以检索到，深海的数据可能是黑暗的数据，在政府、在企业里大家看不到。我们怎么办呢？必须让数据发现数据。只有让数据能够发现数据、遇到数据，才能产生金风玉露一相逢、便胜却人间无数的效果。这里有三个重要的观念，需要法律、技术、经济理论和实践上配合。法律上要明确数据的权利，数据所有权，数据的隐私权，什么数据不能给你看；数据的许可权，什么数据是可以给你看的；数据的审计权，我给你看了以后，你是不是按照许可的范围去看；数据的分红权。数据像原油又不同于原油，原油用完了就没有了，数据可以反复地产生价值，因此数据的拥有者应该得到分红。我们要保证数据的开放、共享、交易。公共数据和部分科研数据要开放，开放过程中注意保护隐私。企业之间可以进行数据的点对点共享，最高境界是不丢失数据的所有权和隐私权的前提下共享，这里有多方安全计算的概念。1982年姚期智老先生提出了百万富翁的窘境的问题，两个百万富翁他们想要比谁更富，但是谁都不愿意说出来自己都多少钱，在我们的数据共享当中要通过各种各样的技术达到这样的效果。还有数据交易，建立多边多边平台来支持数据交易。

互联网能发展起来经济学理论和实践是很重要的支撑，梅特卡夫定律决定了一个互联网公司的价值，跟它用户数的平方成正比，又比如说谷歌请最好的经济学家，它的一个广告业务的核心就是建立在一个非常先进的拍卖经济学的模型基础上。数据经济也需要这样一些基础的理论，比如数据定价和信息定价不一样，信息做一个咨询报告5000美金卖给你，可以卖给所有人。但数据对不同的单位价值不一样，可能我之毒药是彼之蜜糖。另外估值，一个企业拥有大量的数据，是无形资产的一部分，对于企业的市场价值带来了多大的增长。

1.3 大数据的四个特性

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这也是一个描述性的定义，在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征，用这些特征来描述大数据。当前，较为统一的认识是大数据有四个基本特征: 数据规模大(Volume)，数据种类多(Variety)，数据要求处理速度快(Velocity)，数据价值密度低(Value)，即所谓的四V 特性。

数据规模大(Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。

数据种类多(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。

处理速度快(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。

数据价值密度低(Value)：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。

1.4 大数据的三个特征

除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。

第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求.第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据的技术与处理

2.1 大数据的技术

1.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。

2.数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

3.基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)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，NaturalLanguage 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。

5.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。

6.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)。

7.模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8.结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

2.2 大数据的处理

1.采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据