小数据 时代技术 ， 如统计学分析，数据 挖掘和机器学习等 。数据时代数据 分析技术面临的挑战数据分析是整个大分析，数据时代数据分析技术面临一些新的挑战，主要有以下几个方面 。
1、大 数据安全问题及应对思路研究 large 数据安全问题及对策研究随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展 ， 全球数据卷呈爆炸式增长 。同时，云计算为这些海量的多样性提供了存储和计算平台数据 ， 分布式计算数据挖掘make it big数据分析regular等技术 。在“大-4”不断渗透到各个行业，深刻影响国家政治、经济、民生和国防的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全构成巨大的潜在威胁 。如何应对面临巨大挑战 。
(一)国家数据资源大量流失 。数据在互联网上的大量跨境流动，加剧了数据作为国家战略资源的大量流失 。世界各地的各种海量数据不断向美国聚合，短期内没有改变的迹象 。未来随着数据的广泛应用，关系国家安全的政府和公共事业中的大量数据资源将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监督机制的不完善 ， 极有可能造成国家密钥数据资源的流失 。
2、大 数据 时代网络舆情管理变革探讨Da-4时代网络舆情管理变革的探讨/Da数据时代对人类的生活、工作和思维产生了变革性的影响，深刻地改变了商业王国和公共管理的面貌等 。当前，我国网络舆情环境复杂，网络舆情危机时有发生 。社会热点舆情事件、官政舆情事件不断涌现，造成社会民主生活与政治稳定失衡等诸多影响 。在“Big 数据”的大背景下，网络舆情正在发生着巨大的变化，网络舆情管理也变得日益复杂和重要 。如何抓住“大数据 时代”带来的机遇，用“大数据”改变传统？准确把握网络舆情的内在特征及其演化过程中的潜在规律，实现网络舆情管理在思维、模式和技术上的创新，对于做好网络舆情引导工作，加强和改进新形势下网络内容建设 ， 具有重要的理论意义和实践价值 。
3、请问大 数据的关键技术有哪些?【大数据时代下的情报分析与挖掘技术研究】 Da 数据研制中涉及的关键技术:Da 数据采集技术数据采集技术指RFID数据sensors-4 。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、归并、归一化、一致性检查等操作 。存储和管理的主要目的是将收集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，并对其进行管理和调用 。
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