一、深度解析海洋大數(shù)據(jù)分析與處理的未來(lái)發(fā)展
在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，海洋大數(shù)據(jù)分析逐漸成為科學(xué)研究和商業(yè)決策的重要工具。隨著科技的進(jìn)步，尤其是在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、遠(yuǎn)程感測(cè)和人工智能（AI）的推動(dòng)下，海洋中的數(shù)據(jù)量以驚人的速度增長(zhǎng)。那么，什么是海洋大數(shù)據(jù)？我們?nèi)绾芜M(jìn)行有效的分析與處理？本文將為您詳細(xì)解析海洋大數(shù)據(jù)分析與處理的現(xiàn)狀、技術(shù)以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
1. 什么是海洋大數(shù)據(jù)？
海洋大數(shù)據(jù)是指關(guān)于海洋環(huán)境、生態(tài)、資源與氣候等方面的大量復(fù)雜數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)源于多種渠道，包括衛(wèi)星遙感、浮標(biāo)、無(wú)人潛航器（UUVs）、漁船和研究船等。在這些數(shù)據(jù)中，信息的多樣性以及實(shí)時(shí)性使得海洋大數(shù)據(jù)的分析與處理尤為重要。
2. 海洋大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源
- 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù): 通常用于監(jiān)測(cè)海洋表面的溫度、鹽度、海洋波浪和海洋色素等。
- 船舶和浮標(biāo)數(shù)據(jù): 用于收集不同深度的水溫、鹽度和生物量等信息。
- 海洋觀測(cè)站: 提供長(zhǎng)期的海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，有助于判別氣候變化趨勢(shì)。
- 海洋調(diào)查和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù): 涉及各種科學(xué)研究和實(shí)驗(yàn)所獲取的數(shù)據(jù)，通常具有高準(zhǔn)確性。
3. 海洋大數(shù)據(jù)的分析方法
分析海洋大數(shù)據(jù)通常需要通過(guò)以下幾種方法：
- 統(tǒng)計(jì)分析: 利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)海洋數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性和推斷性分析。
- 機(jī)器學(xué)習(xí): 使用算法對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別，幫助識(shí)別海洋生態(tài)變化及資源分布。
- 可視化技術(shù): 通過(guò)圖形化界面展示數(shù)據(jù)，便于理解和監(jiān)測(cè)海洋狀況。
- 模型模擬: 運(yùn)用數(shù)值模型，結(jié)合海洋數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。
4. 海洋大數(shù)據(jù)處理的工具與技術(shù)
在海洋大數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中，有幾個(gè)重要的工具和技術(shù)可以提供支持：
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù): 便于對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，從而支持后續(xù)的分析工作。
- 云計(jì)算: 提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，可以在處理海洋大數(shù)據(jù)時(shí)提高效率和實(shí)時(shí)性。
- 分布式計(jì)算框架: 如Hadoop和Spark，能有效處理集群中的大規(guī)模海洋數(shù)據(jù)。
- 地理信息系統(tǒng)（GIS）: 用于空間數(shù)據(jù)的分析與可視化，幫助科學(xué)家解讀海洋環(huán)境。
5. 海洋大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景
海洋大數(shù)據(jù)的分析與處理已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用，包括：
- 氣候變化研究: 通過(guò)海洋數(shù)據(jù)追蹤全球變暖對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響。
- 漁業(yè)管理: 利用數(shù)據(jù)分析來(lái)調(diào)配漁業(yè)資源，避免過(guò)度捕撈。
- 環(huán)境保護(hù): 監(jiān)測(cè)海洋污染和生物多樣性，提供決策依據(jù)。
- 海洋災(zāi)害預(yù)警: 利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)風(fēng)暴潮、海嘯等自然災(zāi)害。
6. 未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)
海洋大數(shù)據(jù)分析與處理的發(fā)展趨勢(shì)可以歸納為以下幾點(diǎn)：
- 數(shù)據(jù)融合: 綜合多種來(lái)源的海洋數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更全面的洞察。
- 智能化分析: 隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，海洋數(shù)據(jù)的分析將更加智能化。
- 開放共享: 數(shù)據(jù)開放共享將促進(jìn)海洋科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新。
- 精準(zhǔn)決策: 基于精準(zhǔn)分析提供決策支持，推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。
7. 結(jié)論
綜上所述，海洋大數(shù)據(jù)分析與處理是一個(gè)充滿潛力的領(lǐng)域，不僅為科學(xué)研究提供了新的工具，也為可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)提供了重要支持。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，我們有理由相信，海洋大數(shù)據(jù)將在未來(lái)的海洋管理中發(fā)揮愈加重要的作用。
感謝您閱讀完這篇文章，希望本文能幫助您更深入地理解海洋大數(shù)據(jù)分析和處理，助力您的研究或工作。
二、大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的重要性愈發(fā)凸顯。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和各行各業(yè)數(shù)據(jù)量的急劇增加，企業(yè)和組織急需利用大數(shù)據(jù)來(lái)獲取更深入的洞察和優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。
大數(shù)據(jù)分析的定義
大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲(chǔ)、處理和分析，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、趨勢(shì)和價(jià)值，幫助企業(yè)做出更明智的決策的一種技術(shù)手段。
大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的重要性
大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
- 幫助企業(yè)深入了解產(chǎn)品和服務(wù)的受眾群體，精準(zhǔn)定位目標(biāo)市場(chǎng)。
- 提升企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化的應(yīng)變能力，快速調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略。
- 通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)潛在的商機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供支持。
- 優(yōu)化生產(chǎn)流程和供應(yīng)鏈管理，降低成本提高效率。
大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，包括但不限于：
- 金融行業(yè)：風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、反欺詐、貸款審批等。
- 電子商務(wù)：個(gè)性化推薦、用戶行為分析、市場(chǎng)營(yíng)銷優(yōu)化。
- 醫(yī)療保健：疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療資源分配、藥物研發(fā)。
- 物流運(yùn)輸：路線優(yōu)化、配載規(guī)劃、實(shí)時(shí)監(jiān)控。
大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)與解決方案
盡管大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)帶來(lái)了諸多好處，但也面臨著一些挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法選擇等問(wèn)題。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，可以采取以下解決方案：
- 建立完善的數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制，加強(qiáng)數(shù)據(jù)權(quán)限管理和數(shù)據(jù)加密。
- 優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理流程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到要求。
- 選擇合適的數(shù)據(jù)分析算法，根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
結(jié)語(yǔ)
綜上所述，大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)具有重要意義，可以幫助企業(yè)更好地了解市場(chǎng)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)、提升競(jìng)爭(zhēng)力。在未來(lái)的發(fā)展中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值。
三、大數(shù)據(jù)分析原理？
把隱藏在一些看是雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來(lái)，總結(jié)出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律
四、bms大數(shù)據(jù)分析？
bms即電池管理系統(tǒng)，是電池與用戶之間的紐帶，主要對(duì)象是二次電池。
bms主要就是為了能夠提高電池的利用率，防止電池出現(xiàn)過(guò)度充電和過(guò)度放電，可用于電動(dòng)汽車，電瓶車，機(jī)器人，無(wú)人機(jī)等。
此外，bms還是電腦音樂(lè)游戲文件通用的一種存儲(chǔ)格式和新一代的電信業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)名。
bms可用于電動(dòng)汽車，水下機(jī)器人等。
一般而言bms要實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能：
(1)準(zhǔn)確估測(cè)SOC：
準(zhǔn)確估測(cè)動(dòng)力電池組的荷電狀態(tài) (State of Charge，即SOC)，即電池剩余電量；
保證SOC維持在合理的范圍內(nèi)，防止由于過(guò)充電或過(guò)放電對(duì)電池造成損傷，并隨時(shí)顯示混合動(dòng)力汽車儲(chǔ)能電池的剩余能量，即儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)。
(2)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：
在電池充放電過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集電動(dòng)汽車蓄電池組中的每塊電池的端電壓和溫度、充放電電流及電池包總電壓，防止電池發(fā)生過(guò)充電或過(guò)放電現(xiàn)象。
同時(shí)能夠及時(shí)給出電池狀況，挑選出有問(wèn)題的電池，保持整組電池運(yùn)行的可靠性和高效性，使剩余電量估計(jì)模型的實(shí)現(xiàn)成為可能。
除此以外，還要建立每塊電池的使用歷史檔案，為進(jìn)一步優(yōu)化和開發(fā)新型電、充電器、電動(dòng)機(jī)等提供資料，為離線分析系統(tǒng)故障提供依據(jù)。
電池充放電的過(guò)程通常會(huì)采用精度更高、穩(wěn)定性更好的電流傳感器來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，一般電流根據(jù)BMS的前端電流大小不同，來(lái)選擇相應(yīng)的傳感器量程進(jìn)行接近。
以400A為例，通常采用開環(huán)原理，國(guó)內(nèi)外的廠家均采用可以耐低溫、高溫、強(qiáng)震的JCE400-ASS電流傳感器，選擇傳感器時(shí)需要滿足精度高，響應(yīng)時(shí)間快的特點(diǎn)
(3)電池間的均衡：
即為單體電池均衡充電，使電池組中各個(gè)電池都達(dá)到均衡一致的狀態(tài)。
均衡技術(shù)是目前世界正在致力研究與開發(fā)的一項(xiàng)電池能量管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。
五、什么是會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)？
會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)指的是規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V， 數(shù)據(jù)量大，速度快、類型多、價(jià)值、真實(shí)性比較高，利用這些優(yōu)點(diǎn)對(duì)會(huì)計(jì)方面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)挖掘方面進(jìn)行分析和處理，然后幫助公司和企業(yè)制定下一步的工作安排和計(jì)劃的。
六、大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)？
1、海量數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)是處理海量數(shù)據(jù)，即處理超過(guò)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能夠高效處理的數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)。
2、多維度數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之二是處理多維度的數(shù)據(jù)，即大數(shù)據(jù)不僅僅包含數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，還包括其他類型的數(shù)據(jù)，如文本，圖像和視頻等。
3、實(shí)時(shí)性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之三是實(shí)時(shí)性，即大數(shù)據(jù)分析需要根據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以滿足實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)需求。
4、高可靠性：大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)之四是高可靠性，即大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，以滿足業(yè)務(wù)需求。
七、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型？
無(wú)論是產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)營(yíng)、還是數(shù)據(jù)分析師在日常工作中, 都需要構(gòu)建一個(gè)完整的指標(biāo)體系, 但由于經(jīng)驗(yàn)或者對(duì)業(yè)務(wù)的熟悉程度, 互聯(lián)網(wǎng)人經(jīng)常會(huì)遇到下面的問(wèn)題:
1）指標(biāo)變成滿天星：沒(méi)有重點(diǎn)、沒(méi)有思路，等指標(biāo)構(gòu)建完成了也只是看到了一組數(shù)據(jù)，各有用處，卻無(wú)法形成合力，最終不僅浪費(fèi)了開發(fā)人力，也無(wú)益于業(yè)務(wù)推動(dòng)；
2）指標(biāo)空洞不落地：需求中沒(méi)有幾個(gè)具體的指標(biāo)，需求空洞，無(wú)法落地。
正是上面的原因，產(chǎn)品經(jīng)理, 運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)開發(fā)的矛盾不斷的激化，所以一個(gè)完整的搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系框架和方法是非常重要的。在此，為大家推薦一種實(shí)用的 AARRR 分析模型。
為了便于理解, 舉最近的很火的《隱秘的角落》, 分享一下如何搭建指標(biāo)體系，讓萬(wàn)物都可以被分析：
二、什么是AARRR
AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer這個(gè)五個(gè)單詞的縮寫，分別對(duì)應(yīng)用戶生命周期中的5個(gè)重要環(huán)節(jié)。
- A拉新：通過(guò)各種推廣渠道，以各種方式獲取目標(biāo)用戶，并對(duì)各種營(yíng)銷渠道的效果評(píng)估，不斷優(yōu)化投入策略，降低獲客成本。利用這個(gè)模塊可以很好幫助市場(chǎng)推廣部門比較各個(gè)渠道的拉新效果，評(píng)估新用戶的用戶質(zhì)量。
- A活躍：活躍用戶指真正開始使用了產(chǎn)品提供的價(jià)值，我們需要掌握用戶的行為數(shù)據(jù)，監(jiān)控產(chǎn)品健康程度。這個(gè)模塊主要反映用戶進(jìn)入產(chǎn)品的行為表現(xiàn)，是產(chǎn)品體驗(yàn)的核心所在。
- R留存：衡量用戶粘性和質(zhì)量的指標(biāo)。
- R轉(zhuǎn)化（變現(xiàn)）：主要用來(lái)衡量產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值。
- R傳播：衡量用戶自傳播程度和口碑情況
三、AARRR在指標(biāo)體系中的應(yīng)用
如果我們利用AARRR 框架去構(gòu)建可以判斷《隱秘的角落》的是否受歡迎：
1. 拉新
我們需要去評(píng)估現(xiàn)在這部劇在每一個(gè)投放的渠道拉來(lái)的新用戶情況是否有達(dá)到預(yù)期, 因?yàn)檫@部劇最開始的用戶進(jìn)來(lái)的都是新用戶, 所以前期的新用戶的觸達(dá)情況是后期是否這部劇火爆的關(guān)鍵所在。
監(jiān)控新用戶的增長(zhǎng)曲線, 有助于我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題, 利用用戶反饋等改進(jìn)。
2. 激活
當(dāng)這部劇的新用戶來(lái)的時(shí)候, 很關(guān)鍵的是這些用戶有沒(méi)有在以后的時(shí)間看這部劇, 看的時(shí)間是怎么樣的, 看的頻率是怎么樣, 每次看這部劇的時(shí)候是不是都經(jīng)常會(huì)從頭看到完等等, 這些是最直接說(shuō)明這部劇受到用戶的喜愛(ài)程度的
3. 留存
留存的定義如下:
- 次日留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶次日仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 7天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例；
- 30天留存：統(tǒng)計(jì)日新增用戶第七天仍然使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量占總新增用戶數(shù)量的比例
看了這部劇的用戶, 還會(huì)來(lái)看的用戶一定逃不出下面的模型.
這部劇高能開篇,片頭驚悚的開始。可以說(shuō)開篇即高能，吊足了觀眾胃口， 秦昊飾演的張東升，和岳父岳母一起去爬山，到了山頂，前幾秒還在調(diào)整相機(jī)，微笑著給岳父岳母擺姿勢(shì)準(zhǔn)備拍照，下一秒就將岳父岳母推下懸崖,。
片頭的懸疑給了用戶很強(qiáng)的刺激作用, 也就是上面的"酬賞", 讓用戶會(huì)想著去看下面發(fā)生了什么, 于是就是上面的"投入", 不斷投入, 也就提升了留存
4. 付費(fèi)變現(xiàn)
劇的收入應(yīng)該包括點(diǎn)播(提前看結(jié)局購(gòu)買的特權(quán)費(fèi)用), 流量變現(xiàn)收入(廣告), 這個(gè)收入真心不了解, 應(yīng)該還有很多其他方面的收入, 從數(shù)據(jù)上我們可以將從總收入和人均收入和成本去刻畫整體的劇的利潤(rùn)情況。
5. 自傳播
這部劇的火爆, 除了本身的的情節(jié)引人入勝以外, 自傳播也貢獻(xiàn)了很大的原因, 當(dāng)"一起去爬山吧" 這種在各大社交媒體上瘋傳時(shí), 傳播帶來(lái)的增長(zhǎng)就需要用數(shù)據(jù)去科學(xué)的衡量:
如果希望掌握更多數(shù)據(jù)分析的萬(wàn)能模型，學(xué)會(huì)行業(yè)頭部大廠的數(shù)據(jù)分析套路，歡迎參與知乎知學(xué)堂與合作方聯(lián)合推出的「京東互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營(yíng)」，接受大廠分析師一對(duì)一輔導(dǎo)、踏上面試直通車。訓(xùn)練營(yíng)限時(shí)體驗(yàn)價(jià) 0.1 元，不容錯(cuò)過(guò)：
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八、大數(shù)據(jù)分析中，有哪些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型？
常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強(qiáng)大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡(jiǎn)單，已被廣泛應(yīng)用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學(xué)反映用戶行為狀態(tài)以及從起點(diǎn)到終點(diǎn)各階段用戶轉(zhuǎn)化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來(lái)分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始化行為的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來(lái)衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標(biāo)下的頻次、總額等的歸類展現(xiàn)。
5、點(diǎn)擊分析模型即應(yīng)用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁(yè)面或頁(yè)面組區(qū)域中不同元素點(diǎn)點(diǎn)擊密度的圖標(biāo)。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網(wǎng)站中的訪問(wèn)行為路徑。為了衡量網(wǎng)站優(yōu)化的效果或營(yíng)銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時(shí)常要對(duì)訪問(wèn)路徑的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標(biāo)簽化，通過(guò)用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個(gè)群體，并進(jìn)行后續(xù)分析。
8、屬性分析模型根據(jù)用戶自身屬性對(duì)用戶進(jìn)行分類與統(tǒng)計(jì)分析，比如查看用戶數(shù)量在注冊(cè)時(shí)間上的變化趨勢(shì)、省份等分布情況。
九、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)應(yīng)用區(qū)別？
（1）概念上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，以挖掘出數(shù)據(jù)中的有用信息，并研究其中的相互關(guān)系；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用是指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)改善企業(yè)的管理和決策，以期實(shí)現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展和提高競(jìng)爭(zhēng)力。
（2）應(yīng)用場(chǎng)景上的區(qū)別：
大數(shù)據(jù)分析主要針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，以便更好地了解數(shù)據(jù)，以此改善企業(yè)的管理決策；而大數(shù)據(jù)應(yīng)用則是將挖掘出來(lái)的數(shù)據(jù)用于實(shí)際應(yīng)用，在企業(yè)管理和決策中產(chǎn)生實(shí)際的影響。
十、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要點(diǎn)？
大數(shù)據(jù)分析，第一要會(huì)hive，是一種類sql的語(yǔ)法，只要會(huì)mysql的語(yǔ)法，基本沒(méi)問(wèn)題，只有略微不同；
第二，要懂一些數(shù)據(jù)挖掘算法，比如常見(jiàn)的邏輯回歸，隨機(jī)森林，支持向量機(jī)等；
第三，懂得一些統(tǒng)計(jì)學(xué)的計(jì)算邏輯，比如協(xié)方差怎么算，意義是什么，皮爾遜相關(guān)系數(shù)的意義和條件等等。
