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大数据分析 非结构化,半结构化的数据分析需求可以使用

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但是，大数据有一个最突出的特征数据，它不是结构化或half 结构化 。1.大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获得的各类结构化、半结构化(或弱结构化)和非-1，大数据发展涉及的关键技术:大数据采集技术大数据采集技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各类结构化、half 结构化、non结构化 。

1、请问大数据的关键技术有哪些?大数据发展涉及的关键技术:大数据获取技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获取各类结构化、semi 结构化、non结构化 。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、检查一致性等操作 。大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，进行管理和调用 。

批处理是先存储后处理，流处理是直接处理 。大数据分析和挖掘技术大数据处理的核心是分析大数据，只有通过分析才能得到大量智能的、深入的、有价值的信息 。大数据展示技术大数据时代，数据像井喷一样增长 。分析师对这些庞大的数据进行汇总分析，如果分析出来的结果是密密麻麻的文字，很少有人能看懂，所以我们需要将数据可视化 。

2、大数据的特征有哪些大数据的特点:海量、高速、多样化、有价值、真实 。“大数据”的研究机构Gartner给出了这样的定义 。“大数据”是一种信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力 ， 以适应海量、高增长率和多样化 。麦肯锡全球研究院给出的定义是:规模远远超出传统数据库软件工具在获取、存储、管理和分析方面能力的数据集，具有数据规模海量、数据流动迅速、数据类型多样、价值密度低四大特征 。

【大数据分析 非结构化,半结构化的数据分析需求可以使用】根据IDC的调查报告 ， 企业中80%的数据是非结构化数据，这些数据每年以60%的指数级增长 。大数据只是互联网发展到现阶段的一种表征或特征 。没有必要将其神话或保持敬畏 。在以云计算为代表的技术创新的背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用 。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值 。

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