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什么是大数据
大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。
它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。
换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。
从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。
大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。
其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。
但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。
没有必要将其神话或保持敬畏。
在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。
通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。
是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。
这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。
实践是大数据的终极价值。
在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
大数据分析的具体内容有哪些？
大数据分析的工作内容，可以大致分为四个步骤：数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现：1.数据获取数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。
此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。
2.数据处理数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；
其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能；
还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。
3.分析数据分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。
SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。
kb88凯时平台官网4.数据呈现可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。