大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。
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大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据涵盖的内容主要以数据价值化为核心的一系列操作，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用。随着5G的落地应用以及物联网技术的发展，未来更多的资源将逐渐实现数据化，所以大数据能够涵盖的内容也会越来越丰富，自身所能够体现的价值也会逐渐提升。
信息系统、互联网和物联网的发展共同促进了大数据的产生，在产业互联网的推动下，大数据的数据来源逐渐从消费端数据向生产端数据过渡，所以大数据未来能够产生的价值也会进一步向生产端体现，从而实现大数据赋能企业创新和企业管理。
要想充分利用大数据，需要从以下几个方面入手：
第一：按角色进行大数据应用分类。普通消费者与企业运营者所关心的数据是不同的，普通消费者也许关心的是目前的流行趋势，而企业运营者可能更关心整个市场的走势，所以要针对不同的用户角色需求制定对应的使用策略。
第二：注重数据采集。数据采集是进行大数据应用的前提，对于企业来说，需要采集的数据包括行业发展数据、市场需求数据以及自身的企业运营数据和生产数据，不同的数据采集渠道能够获得的数据价值也是不同的，多渠道采集的多维度数据是进行数据应用的重要基础，所以未来企业对于数据的争夺将越来越激烈。
第三：数据分析。数据应用的重要环节是数据分析，数据分析一方面用于各种决策（商业等），另一方面数据分析也是智能体进行任务执行的基础，所以数据分析是大数据应用的核心环节，也是目前大数据落地应用的主要方式之一。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
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大数据的概念是指传统软件工具在一段时间内无法对其进行爬网，管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力。那么大数据技术的一般内容是什么？我们今天来看看前锋小编吧。
首先，数据收集
ETL工具负责从分布式异构数据源（如关系数据和平面数据文件）中提取数据到临时中间层进行清理，转换，集成，最后加载到数据仓库或数据集市成为在线分析过程。数据挖掘的基础。
第二，数据访问
关系数据库，NOSQL，SQL等
第三，基础设施
云存储，分布式文件存储等。
四是数据处理
自然语言处理（NLP）是一门研究人与计算机之间语言问题的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理也称为自然语言理解（NLU），也称为计算语言学。一方面，它是语言信息的处理。另一方面，一个分支是人工智能（AI）的核心主题之一。
五，统计分析
假设检验，显着性检验，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，回归预测和残差分析岭回归，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主成分分析，因子分析，快速聚类和聚类，判别分析，对应分析，多元对应分析（最佳尺度分析），Bootstrap技术等。
六，数据挖掘
分类，估计，预测，亲和力分组或关联规则，聚类，描述和可视化，Deion和可视化，复杂数据类型挖掘（文本），Web，图形图像，视频，音频等）。
第七，模型预测
预测模型，机器学习，建模仿真。
第八，结果呈现
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1、数据收集，数据存取
在收集大数据的过程当中，主要有四个来源。可以通过管理信息系统来收集想要的大数据，可以通过科学实验的方式来收集大数据。同时也可以通过物理信息系统，通过web信息系统对数据进行收集。
当我们将需要的信息采集完成之后，就需要对数据进行存取，存取的技术路线有一定区别，主要的存取方式有三类。首先要面对的是规模比较大的结构化数据，其次是半结构化数据或者非结构化数据，最后需要面对的是两种结构化所混合在一起的大数据。
2、数据处理，统计分析
对于不同模式，不同结构的数据，我们需要进行进一步的处理，需要进行集成处理或者整合处理。当我们将不同的数据收集，整理并且转换之后，就可以获取一个新的数据。这样在后期想要查询或者想要分析的时候，能够有一个统一的数据图。
统计分析的方法多种多样，假设实验的方法，方差分析的方法，多元回归分析方法，队友分析，聚类分析等等。是整个大数据环节当中具有难度的一个环节，也是必须要突破的一个环节。
3、数据挖掘，结果呈现
数据挖掘在当下大数据当中是需要改进的，首先我们已有的数据挖掘需要改进，同时数据网络挖掘需要开发，特意群组挖掘也需要开发，对大数据进行挖掘，能够让整个大数据技术更加全面。
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大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合，基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。也有相关机构对其有所定义：“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。那么，大数据又包括哪些方面的内容呢？
1.数据类型
数据类型包括数据类型、收集方式和方法。供应链中的大数据主要有四种类型：结构化数据、非结构化数据、传感器数据和新数据。虽然关于数据和分析能力对供应链管理的重要性的研究和报告很多，但关于非结构化数据对供应链的影响和作用的研究相对较少。然而，社交媒体数据对于供应链管理是非常重要的。运营商利用社交媒体数据来规划供应链活动、供应链风险管理和市场开拓，深入挖掘社交媒体的具体机制数据影响供应链绩效。需要使用多种研究和测量方法，包括技术分析、内容分析和网络分析。
2.大数据质量
企业在分析大数据时，必须考虑数据的质量。低质量的数据不仅会影响公司的决策，而且对公司不利。事实上，数据的有效性取决于数据的质量，随着大数据的重要性越来越大，对高质量数据的需求也越来越大。
3.大数据5V特点
大数据具有五大特点，称为5V。分别是：多样(Variety)，大量(Volume)，高速(Velocity)，低价值密度(Value)，真实性(Veracity)。
4.大数据应用
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
5.大数据分析技术
此外，大数据分析不仅有助于获得新的见解，还有助于提高预测的准确性，而这些好处都是基于数据挖掘和统计分析。如果没有大数据分析来分析数据，那么大数据就只是一堆“数据”，可以说毫无价值。大数据需要分析，但如果没有足够的数据进行分析，就不得不依赖分析工具。当然，如果分析不研究大数据，它只是数学和统计学的一种工具和应用方法，并不能显示出它对企业的价值。
数通畅联的核心产品DAP（Data Analysis Platform）数据分析平台就是一款大数据分析产品，专为企业大数据平台构建，能够高效存储、计算、分析并处理海量数据，构建企业的大数据中心，能够真实、准确、清晰、有效的将企业内部及外部行业数据进行可视化展现，帮助企业提升行业洞察力，加强决策力，从而提升整体竞争力。
上面我们所指的大数据不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统数据不同。大数据更接近于某个群体行为数据，它是全面的数据、准确的数据、有价值的数据。这些新类型数据相信大家都很熟悉，它们已经比传统数据类型更深入地走进了我们的生活。
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一般来说，从收集到利用的整个流程中，大数据一共包括了四部分过程，这四部分包括，大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析等四个主要阶段。通过这四个阶段，企业就可以实现对用户进行精准营销，针对性提供服务等，随着DT时代的到来，大数据的使用会越来越广泛。
大数据采集
大数据采集其实就是对海量数据的搜集，大数据采集人员会通过数据库、爬虫、日志、记录等多种方式采集不同来源、不同方面的数据，举个例子，采集人员可以通过爬取网页数据的形式采集关键词、可以调取订单记录获取用户购买信息、可以查询数据库日志记录行为信息，也可以访问业务系统数据库获得客户业务数据。
大数据预处理
大数据采集的数据通常都是不同来源、不同格式等不能直接利用的信息，必须经过大数据预处理进行统一规范化，提高数据的质量，方便日后进行利用。
就拿派可数据BI中包含的数据仓库来举个例子，企业完成大数据采集后，可以利用ETL过程对数据进行处理，排除错误数据，将可以使用的数据以统一的规范，进行建模指标分类后存储到数据仓库中，也正因为经过了ETL处理，这时数据质量已经有了质的提升，可以被企业直接利用。
大数据存储
大数据存储可以使用基于Hadoop的技术扩展进行封装能够对一些难以处理的数据和场景进行存储，同时因为Hadoop是开源的框架，所以企业可以利用开源的优势，借助其他相关的模型，架构衍生出相关大数据技术的过程。
大数据分析
企业对大数据的利用主要是通过数据分析、可视化分析等方式。数据分析人员根据采集存储得到的大数据对用户营销推广、业务发展状况、活动复盘预测等。同时分析人员也可以借助可视化工具或者商业智能BI，通过图形化的手段，制作可视化报表清晰有效地传达信息，对各种数据进行信息化的展现。
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谢谢邀请！大数据包括大数据开发、大数据分析挖掘、数据工程师(大数据运维)几个方向,不过在企业经常会职能交叉。
1） 简单点评：
发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，
2）发展前景：
大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。
3）行业定位：
4）面向专业：
计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。
5）薪酬分析：
数据来源： 职友网
更多资讯请关注笔者我们“语凡提”，向智慧化身阿凡提致敬，致力于分享大数据/数据分析/人工智能视频！
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大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
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：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
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。
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按照数据结构分类，可以分为结构化数据(表格），非结构化数据(视频，音频，图像)，半结构化数据(如模型文档等)。
按照应用场景可以分为工业数据和消费数据两大类，工业数据主要是指生产制造企业从研发设计，生产制造，经营管理，客户服务等环节的数据。消费数据主要面向客户或者需求，比如客户喜好，客户评价，市场分布，仓储率等
按照数据重要程度可以分为，脏数据，低质数据，高质数据以及核心数据，这个就需要结合企业业务需求自行界定
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你好！我是爱生活爱科技的猫哥（190626）~！欢迎与我交流。
答：我理解的大数据是指某一行业或某一领域内的信息集合。是一个庞大的数据库，可以通过对该数据库的分析，来预见未来，指引方向。这就是大数据技术的作用。
大数据技术可以覆盖生活的方方面面
吃穿住行用，都在利用大数据技术
比如你要买什么东西，大数据会给你提供推荐，通过你之前的购买记录和搜索关键词，预先判定适合你的产品，再推荐给你。
再比如你要出行。大数据会通过你的位置和终点，计算出最省时间的路线供你选择。
等等，这样的例子数不胜数。
大数据还可以进行风险管控，更好的保障人民安全。
你也可以在评论出留言，聊聊大数据技术给你的生活带来了哪些具体改变和便利。
以上就是猫哥的分享，若有其他问题可在评论区留言，也欢迎在评论中发表您不同的观点。
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