第一篇：民謠大數據,大數據里的民謠的雜文隨筆

QQ音樂通過大數據分析發現，用戶聽歌播放量每年都有大幅度增長，音樂已經成為滲透到人們生活方方面面的一種生活方式。

有意思的是，春運期間的“回家、返程”兩個時間點，聽歌風格形成很大反差，一部分用戶在歸鄉期間醉聽澎湃的搖滾，卻在返程期間靜聽淡淡的民謠。

用聽搖滾的方式表現放假回家的愉悅，用聽民謠的方式表現開始工作的惆悵，這是大數據能直接告訴我們的。

其實，搖滾更多的表達一種極強的精神信仰，而民謠則具有遠不止惆悵的精神氣質。

有人認為當今民謠鮮有精品，多數都是為賦新詞強說愁，南方北方、麥田姑娘的混搭。但無論如何，好的音樂總會被人們發掘。

民謠儼然已經成為某種情感的連接點，正彌補著千千萬萬個返程人空虛的情感。

民謠產生了大數據，大數據也開始了分析民謠。

有人用大數據分析發現，民謠中出現最多的幾個意象是：再見，姑娘，夜空，孤獨，快樂。

于是，再見吧，姑娘，這夜空孤獨又快樂！愛民謠的我們，感受著世界的悲催，卻還是在憧憬著美好的明天。

這是大數據直接告訴我們的，也是大數據里的民謠。

第二篇：大數據學習心得

大數據學習心得

現在大數據已經成為IT行業的一塊香饃饃了，有很多人開始學習大數據了，我也不例外，我兩個多月前開始在科多大數據學習大數據，因為是零基礎，所以目前還在學習Java基礎，學的時間也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。學習大數據其實并不是一條很簡單的道路，大數據行業不算輕松，但是努力了之后回報很大，但從薪資來說，就能讓人很滿意。所以一開始還是要做好準備，零基礎的朋友不要被網上各種說難的言論嚇到，只要你決定開始，跟著課程安排走，一般專業的培訓機構課程的設置都是逐步遞進的，一旦有什么不懂的就積極的向老師詢問，及時把問題解決的，慢慢的你就會發現自己已經掌握了很多知識了，所以說一開始不要有畏難心理。

其次就是要多交流，和老師交流和同學交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丟臉，我們就是因為不懂才去學的，只有把自己的疑惑都提出來了，才能更好地學到知識，要不然什么都一知半解的，最后發現自己什么都沒學會，這相當于浪費了自己的時間精力和學費，所以學知識一定要學透，不要怕問。

最后就是多練，選學習機構的時候，一定要看看他們的課程安排里面有沒有實戰課程，這一點很重要，比如我在科多大數據學的時候，課程中間有老師帶著做一些實際的項目，我覺得來參加培訓，實踐真的比知識更重要，只有這樣才能對自己今后要做的工作更清晰。

第三篇：大數據學習體會

“大數據前沿技術及應用”專題研修活動

大數據技術是“互聯網+”時代的利器之一，它可以幫助我們從不同角度和層面來剖析教學，探索教育教學的新規律，大數據的全樣本特征解決了教育管理中局部數據或抽樣數據的片面性問題，使得教育需求的把握更加整體化。下面我結合實際，談談大數據在教育管理中的幾點應用：

1.現在社會進入互聯網時代，學生在學校的每一次考試，在哪方面有特長、曾經獲得過哪些獎勵、參加過哪些社會活動等，其實在電子檔案中就可以一目了然，再加上現在的學生都會有微博、微信、QQ 等網絡社交工具，這些社交平臺中會會留下大量的信息，學生的成長軌跡也可以說是非常清晰的。只要把這些信息過程數據化，教師的教育教學工作可以有更明確的指向性，學生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，這對學生更為重要。

2．實現個性化教育。利用大數據，我們可以去關注每一個學生個體的微觀表現，比如，他在什么時候翻書，聽到什么話的時候微笑點頭，在一道題上逗留多久，在不同學科的課堂上提問多少次，開小差的次數，會向多少同學發起主動交流，等等。這些數據的產生全是過程性的，包括課堂的過程，作業的過程，師生互動過程等，這些數據完全是在學生不自的情況下收集，因此采集非常自然真實，可以獲得學生的真實表現。在教學上根據學生情況因材施教。

3．大數據能夠幫助我們解決沒有辦法收集分析大數據的困境，做以前不能做的事情。那這對學習意味著什么呢？它不僅僅意味著能影響教學結果，還影響著決定者每個學生學習的方式和學習的內容。我們可以給每個學生提供個性化的教學內容，教學服務以及教學方式，也讓他們的學習變得越來越容易和簡單。十九大報告提出，建設教育強國是中華民族偉大復興的基礎工程，必須把教育事業放在優先位置，加快教育現代化，辦好人民滿意的教育。我認為當進入大數據時代后，在黨和國家的關心下，我們的教育管理和運行會迎來了更多的發展機遇。更多的大數據的預測、分析將逐步融入我們的教育管理和決策中去，從而幫助我們更好地做好教育發展的規劃,改變我們的教育教學評價體系,甚至還有更深遠的影響。

第四篇：大數據答案

1.寧家駿委員指出，過去我們研制一個新型號的航天器，平均需要多長時間？（單選題1分）得分：1分 A.7-8年 B.5-6年 C.3-4年 D.1-2年

2.大數據元年是指（單選題1分）A.2010年 B.2011年 C.2013年 D.2012年

3.《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》提出，到2020年，統籌區域布局，依托現有資源建成（）區域臨床醫學數據示范中心。（單選題1分）1分

A.300個 B.100個 C.400個 D.200個

4.醫療健康數據的基本情況不包括以下哪項？（單選題1分）A.診療數據 B.個人健康管理數據 C.公共安全數據 D.健康檔案數據

5.（）提出在今后的十幾年里，半導體處理器的性能，比如容量、計算速度和復雜程度，每得分：1分

得分：

得分：0分 18個月左右可以翻一番。（單選題1分）A.喬布斯 B.比爾?蓋茨 C.愛因斯坦 D.戈登?摩爾

得分：1分

6.吳軍博士認為過去五十年是（）的時代。（單選題1分）A.拉爾定律 B.摩爾定律 C.科爾定律 D.艾爾定律

得分：1分

7.根據周琦老師所講，高德2014年被（）全資收購了。（單選題1分）A.騰訊 B.搜狐 C.百度 D.阿里巴巴

得分：1分

8.根據涂子沛先生所講，現在非結構化數據已經占人類數據總量的（）。（單選題1分）分：1分

A.45% B.60% C.75% D.95%

得9.根據周琦老師所講，高德早在（）就開始投入資源來做全國交通信息的采集和發布。（單選題1分）得分：1分 A.2002年 B.2007年 C.2004年 D.2005年

10.戈登?摩爾提出在今后的十幾年里，半導體處理器的性能，比如容量、計算速度和復雜程度，每（）左右可以翻一番。（單選題1分）A.4個月 B.1個月 C.6個月 D.18個月

11.根據周琦老師所講，高德交通信息服務覆蓋（）多個城市以及全國高速路網。（單選題1分）得分：1分

得分：1分

A.一百一十 B.八十 C.一百 D.九十

12.郭永田副主任指出，1982以來，CPU的性能提高了（）。（單選題1分）A.350倍 B.35000倍 C.35倍 D.3500倍

13.美國首個聯邦首席信息官是下列哪位總統任命的？（單選題1分）A.老布什

得分：1分

得分：1分 B.克林頓 C.小布什 D.奧巴馬

14.（）年3月1日，貴州·北京大數據產業發展推介會在北京隆重舉行，貴州大數據正式啟航。（單選題1分）A.2016 B.2010 C.2014 D.2012 15.根據周琦老師所講，高德交通報告針對全國（）個城市交通狀態進行挖掘分析。（單選題1分）A.25 B.38 C.30 D.21 16.大數據正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的（）。（單選題1分）A.新一代信息技術

B.新一代信息技術和服務業態 C.新一代服務業態 D.新一代技術平臺

17.2012年全國各城市支付寶人均支出排名中，位居第一位的是（）（單選題1分）1分

A.杭州市

得分：

得分：0分 得分：1分 得分：1分 B.嘉義市 C.嘉興市 D.高雄市

18.總書記指出，我國有（）網民，這是一個了不起的數字，也是一個了不起的成就。（單選題1分）A.4億 B.5億 C.7億 D.6億

19.大數據的利用過程是（）。（單選題1分）A.采集——挖掘——清洗——統計 B.采集——清洗——挖掘——統計 C.采集——清洗——統計——挖掘 D.采集——統計——清洗——挖掘

20.2013年，國務院在《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》中指出：到2015年，農村家庭寬帶接入能力達到（）Mbps。（單選題1分）A.8Mbps B.6Mbps C.2Mbps D.4Mbps 21.關于大數據的特征，以下理解正確的是（）。（多選題3分）A.大數據將顛覆諸多傳統 B.大數據的價值重在挖掘

得分：3分

得分：1分

得分：1分 得分：1分 C.重視事物的因果性 D.重視事物的關聯性

22.美國大的獵頭公司儲備人才考慮的因素包括（）。（多選題3分）A.情商 B.經歷 C.智商 D.價值觀

23.關于信息技術產品的演進，下列說法正確的有（）。（多選題3分）A.可穿戴式設備產生

B.信息技術產品量化生活/量化自我 C.遵循三大定律

D.微電子技術在和其他技術領域相融合

24.關于Web1.0時代，下列說法正確的有（）。（多選題3分）A.人和物之間可以全面互聯，客觀準確地感知和表達 B.更多的是傳統的信息化方式

C.根本理念是用信息化替代傳統服務管理方式

D.人類可能賦予物質世界更多自我表述、自我展現的機能

25.云計算使得使用信息的存儲是一個（）的方式，它會大大地節約網絡的成本，使得網絡將來越來越泛在、越來越普及，成本越來越低。（多選題3分）A.密集式 B.密閉式 C.共享式 D.分布式

得分：0分 得分：3分

得分：3分 得分：3分 26.郭永田副主任指出，物聯網在大田作物生產中的應用體現在以下哪些方面？（多選題3分）得分：3分

A.農田環境監測 B.農作物長勢苗情監測 C.農作物病蟲害監測 D.農業精準生產控制

27.根據周琦老師所講，高德地圖有哪些功能？（多選題3分）A.為用戶搜索地點 B.避堵路線方案規劃 C.交通路況實時播報

D.智能計算到達目的地所需的時間

28.信息技術發展產生了怎樣的深刻變革？（多選題3分）A.信息技術發展推動了人類社會獲取信息方式的變革 B.信息技術發展推動了智能手機、家電等的普及 C.信息技術發展推動了商品銷售方式的變革 D.信息技術發展推動了工業生產方式的變革

29.下列哪些國家已經將大數據上升為國家戰略？（多選題3分）A.美國 B.法國 C.日本 D.英國

30.貴州發展大數據帶動的衍生業態包括（）。（多選題3分）A.智慧健康

得分：3分

得分：3分 得分：0分

得分：3分 B.智慧教育 C.創客小鎮 D.智慧旅游

31.關于大數據的內涵，以下理解正確的是（多選題3分）A.大數據里面蘊藏著大知識、大智慧、大價值和大發展 B.大數據在不同領域，又有不同的狀況

C.大數據還是一種思維方式和新的管理、治理路徑 D.大數據就是很大的數據

32.大數據作為一種數據集合，它的含義包括（多選題3分）A.數據很大 B.很有價值 C.變化很快 D.構成復雜

33.郭永田副主任認為，云計算的優勢體現在以下哪些方面？（多選題3分）A.云計算服務更加安全可靠 B.云計算可以大大降低成本和能耗 C.云計算可以有效提高資源利用率 D.云計算可以真正實現按需服務

34.根據周琦老師所講，高德現在的數據來源主要是（）。（多選題3分）A.政府數據 B.國外數據 C.公眾數據

得分：3分

得分：3分

得分：3分 得分：3分 D.行業數據

35.信息社會經歷的發展階段包括（多選題3分）A.互聯網時代 B.計算機時代 C.云計算時代 D.大數據時代

36.從傳播學角度解釋，新興的網絡平臺提供了非常大的開放空間，讓人們更加有可能享有對信息的（）等。（多選題3分）A.監督權 B.參與權 C.知情權 D.表達權

37.大數據時代的五個無處不在，具體指的是（）、服務無處不在。（多選題3分）3分

A.網絡無處不在 B.軟件無處不在 C.大數據無處不在 D.計算無處不在

38.信息技術產品的演進遵循哪些定律？（）（多選題3分）A.梅特卡夫定律 B.摩爾定律 C.吉爾德定律 D.圖靈定律

得分：3分

得分：

得分：3分

得分：3分 39.根據涂子沛先生所講，有哪些因素推動了大數據的出現？（多選題3分）A.普適計算 B.摩爾定律 C.社交媒體 D.數據挖掘

40.云計算的特點包括以下哪些方面？（多選題3分）A.低使用度 B.高性價比 C.服務可租用 D.服務可計算

得分：3分

得分：3分

41.根據涂子沛先生所講，在大數據時代，我們會越來越依賴機器和網絡。（判斷題1分）得分：1分

正確 錯誤

42.信息技術發展推動了人類社會獲取信息方式的變革。（判斷題1分）正確 錯誤

43.《促進大數據發展行動綱要》指出，要加快政府數據開放共享，推動資源整合，提升治理能力。（判斷題1分）正確 錯誤

44.寧家駿委員指出，以大機械系統為主的工業革命發生在18世紀。（判斷題1分）得分：1分

正確

得分：1分

得分：1分 錯誤

45.大數據應用的主要領域是政府和商業領域。（判斷題1分）正確 錯誤

46.寧家駿委員指出，越來越多的企業，通過部署云計算、開發大數據資源，實現了協同設計、協同制造。（判斷題1分）正確 錯誤

47.《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》指出，要從人民群眾迫切需求的領域入手，重點推進網上預約分診、遠程醫療和檢查檢驗結果共享互認等便民惠民應用。（判斷題1分）正確 錯誤

48.根據周琦老師所講，高德現在的數據來源主要是公眾數據和行業數據。（判斷題1分）得分：1分

正確 錯誤

49.在沒有大數據的條件下，人才的發現與選拔都很難做到“全信息”，大數據能夠幫助人們解決這個問題。（判斷題1分）正確 錯誤

50.寧家駿委員指出，大數據并不能成為全球治理的工具。（判斷題1分）正確 錯誤

51.吳軍博士認為凡是簡單、重復的工作，在未來的時代里一定是機器做得比人更好。（判斷

得分：1分

得分：1分 得分：1分 得分：1分

得分：0分 題1分）正確 錯誤 得分：1分

52.在醫療健康領域中，大數據面臨著安全風險、道德風險、倫理風險。（判斷題1分）分：1分

正確 錯誤

53.20世紀50年代-80年代，第一代信息傳輸技術只能傳輸4380路信號。（判斷題1分）得分：1分

正確 錯誤

得54.2015年，國務院辦公廳在《關于加快高速寬帶網絡建設推進網絡提速降費的指導意見》中指出：到2017年底，90%以上的行政村將實現光纖到村。（判斷題1分）正確 錯誤

55.根據周琦老師所講，通過索引技術，在分析具體問題時，可以回調出每條道路對應時刻的通車軌跡。（判斷題1分）正確 錯誤

56.Web2.0的實質沒有變化，只是用電子化過程替代人工過程。（判斷題1分）分

正確 錯誤

57.1997年，1GB閃存的價格將近8000美元，現在是25美分。（判斷題1分）分

得分：1得分：

1得分：1分

得分：1分 正確 錯誤

58.大數據的應用之一是，促進健康管理的個性化和多元化。（判斷題1分）正確 錯誤

59.我國國內行業之間的信息化發展水平差距比較大，農業信息化屬于短板。（判斷題1分）得分：1分 正確 錯誤

60.《三網融合推廣方案》指出：要擴大農村地區寬帶網絡覆蓋范圍，提高行政村通寬帶、通光纖比例。（判斷題1分）正確 錯誤

得分：1分

得分：1分

第五篇：大數據認識

大數據認識

班級：B200216電商本科2 姓名：陳家瑋 學號：20021624

一

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

層面

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

價值

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷 2)做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3)面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值 趨勢

趨勢一：數據的資源化

何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。

趨勢二：與云計算的深度結合

大數據離不開云處理，云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平臺之一。自2013年開始，大數據技術已開始和云計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。趨勢三：科學理論的突破

隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智能等相關技術，可能會改變數據世界里的很多算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基于數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之后，數據共享將擴展到企業層面，并且成為未來產業的核心一環。

趨勢五：數據泄露泛濫

未來幾年數據泄露事件的增長率也許會達到100%，除非數據在其源頭就能夠得到安全保障。可以說，在未來，每個財富500強企業都會面臨數據攻擊，無論他們是否已經做好安全防范。而所有企業，無論規模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財富500強企業中，超過50%將會設置首席信息安全官這一職位。企業需要從新的角度來確保自身以及客戶數據，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障，而并非在數據保存的最后一個環節，僅僅加強后者的安全措施已被證明于事無補。

趨勢六：數據管理成為核心競爭力

數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當“數據資產是企業核心資產”的概念深入人心之后，企業對于數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對于具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所占比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。

趨勢七：數據質量是BI(商業智能)成功的關鍵

采用自助式商業智能工具進行大數據處理的企業將會脫穎而出。其中要面臨的一個挑戰是，很多數據源會帶來大量低質量數據。想要成功，企業需要理解原始數據與數據分析之間的差距，從而消除低質量數據并通過BI獲得更佳決策。

趨勢八：數據生態系統復合化程度加強

大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網絡，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網絡服務提供商、網絡接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向于系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。

二

Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，并且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。

優點

高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據并完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。

高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，并保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。

高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，并且能夠自動將失敗的任務重新分配。

低成本。與一體機、商用數據倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數據集市相比，hadoop是開源的，項目的軟件成本因此會大大降低。

hadoop大數據處理的意義

Hadoop得以在大數據處理應用中廣泛應用得益于其自身在數據提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優勢。Hadoop的分布式架構，將大數據處理引擎盡可能的靠近存儲，對例如像ETL這樣的批處理操作相對合適，因為類似這樣操作的批處理結果可以直接走向存儲。Hadoop的MapReduce功能實現了將單個任務打碎，并將碎片任務(Map)發送到多個節點上，之后再以單個數據集的形式加載(Reduce)到數據倉庫里。

大數據精髓

A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴于隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制)B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的癡迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力

C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷于找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能準確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。

開源大數據生態圈：

1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。

2、.Hypertable是另類。它存在于Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。

3、NoSQL，membase、MongoDb 商用大數據生態圈：

1、一體機數據庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。

3、數據集市：QlikView、Tableau、以及國內的Yonghong Data Mart。大數據分析

Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

Semantic Engines（語義引擎）

我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。

數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。