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日本 大数据分析与挖掘,python数据分析与挖掘

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大数据金融-第1章大数据金融简介1 。大数据和小数据2，大数据的内涵(1)数据类型(2)技术方法(3)分析应用(3)大数据特征的多样性:随着互联网的发展和传感器类型的增加，网页、图片、音频、视频、微博等未处理的半结构化和非结构化数据越来越多，数量激增 。

1、大数据发展方向是什么?1 。大数据采集与预处理方向最常见的问题是数据的多源性和多样性，导致数据质量存在差异，严重影响数据的可用性 。为了解决这些问题，许多公司推出了各种数据清理和质量控制工具(如IBM的DataStage) 。2.在大数据存储和管理方向，最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化数据 。
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在大数据存储和管理方向，我们特别关注大数据索引和查询技术、实时和流式大数据存储和处理的发展 。3.大数据计算模式的方向由于大数据处理的多样性，目前有很多典型的计算模式，包括大数据查询分析计算(如Hive)、批量计算(如HadoopMapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana)，这些计算模式的混合计算模式将得到满足 。
2、大数据金融-第一章大数据金融概论1 。大数据和小数据2 ， 大数据的内涵(1)数据类型(2)技术方法(3)分析应用(3)大数据的特征多样性:随着互联网的发展和传感器类型的增加 ， 网页、图片、音频、视频、微博等未处理的半结构化和非结构化数据越来越多，数量激增 ， 类型多样 。非结构化数据比结构化数据更复杂，数据存储和处理的难度增加 。

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