【大数据】数据分析和挖掘技术和应用 A Brief Review of Big Data Technologies and Application

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在现代信息社会里,数据的爆炸性增长已经给传统行业带来巨大的商机,并促进了人工智能、机器学习、云计算等新兴技术的出现。作为数据驱动的经济领域,数据分析和挖掘技术成为绩效提升和产品优化的关键环节,也是各个公司争相追逐的新兴市场。本文将围绕Big Data Technologies (BDT)、Big Data Analytics (BDA)以及一些典型应用场景展开介绍。首先对BDT与BDA进行简单介绍,然后分别介绍一些重要的Big Data Applications。最后讨论一下BDT、BDA与AI的结合对未来的发展趋势和挑战。

2.基本概念术语说明

2.1 Big Data Technologies (BDT)

Big Data Technologies (BDT)包括两个主要的分支:数据采集、存储和处理。数据采集方面包括网络数据采集、数据库数据采集、日志文件数据采集等;存储方面包括分布式文件系统、数据仓库、高性能存储设备等;处理方面包括批处理、实时计算和搜索引擎等。

Big Data Technologies (BDT)的发展可以从以下三个阶段展开:

  • 海量数据收集阶段,包括网页浏览数据、移动应用程序用户数据、社交媒体数据、无线通讯数据等;
  • 大规模数据集成阶段,包括将海量数据存储到分布式文件系统中,通过批处理、实时计算等方式进行数据分析;
  • 分析结果呈现阶段,包括用图形、可视化的方式展现分析结果。

2.2 Big Data Analytics (BDA)

Big Da文章来源地址:https://www.uudwc.com/A/zkvGg/

原文地址:https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132222837

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