大數(shù)據(jù)分析內(nèi)部培訓(xùn)

1、大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)概念第一部分目錄大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分思考與交流第三部分大數(shù)據(jù)概念第一部分大數(shù)據(jù)分析第二部分思考與交流第三部分第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念應(yīng)用技術(shù)數(shù)據(jù)認知大數(shù)據(jù)（Big Data），通常人們用它來描述和定義信息爆炸時代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-認知維克托邁爾舍恩伯格的大數(shù)據(jù)思維： 處理的數(shù)據(jù)從樣本數(shù)據(jù)變?yōu)槿繑?shù)據(jù)； 接受數(shù)據(jù)的混雜性； 更注重相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-數(shù)據(jù)海量交易數(shù)據(jù)/海量交互數(shù)據(jù)/傳感器獲取數(shù)據(jù)第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-技術(shù)1第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-技術(shù)2第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-技術(shù)3

2、第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-技術(shù)4想想煙草產(chǎn)品相關(guān)的信息？第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-技術(shù)5第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-技術(shù)6第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-應(yīng)用關(guān)聯(lián)分析推薦系統(tǒng)趨勢預(yù)測發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式。更精準的個性化推薦和營銷，最大程度減少了資源浪費，實現(xiàn)了商家和用戶的最大化收益。大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測，把數(shù)學(xué)計算運用到海量數(shù)據(jù)上，來預(yù)測事情發(fā)生的可能性。第一部分 | 大數(shù)據(jù)概念-小結(jié)大數(shù)據(jù)概念第一部分大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分思考與交流第三部分第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二

3、部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用第二部分 | 分布式計算處理技術(shù)分布式存儲分布式計算大量普通PC服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，對外作為一個整體提供存儲服務(wù)?？蓴U展低成本高性能 代表：GFS、HDFS研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多計算機進行處理，最后把這些計算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果。 代表：MapReduce分布式系統(tǒng)：運行在不具有共享內(nèi)存的多臺機器上，但在用戶的眼里卻像是一臺計算機。第二部分 | 分布式系統(tǒng)-Hadoop/Spark/Storm大數(shù)據(jù)概念第一