数据挖掘

       数据库是电脑整理过的一组资料，储存于一个或多个档案中，并以此为管理资料库的软体

       在大数据处理过程中，数据库提供了底层的支持，实现了海量数据的稳定存储，为下一步数据的计算提供了支持

      在回答数据分析入门应该具备什么样的能力的问题时，我经常提到统计知识

    大数据分析和数据分析这些年来一直是个高频词，很多人开始纷纷转投这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进入大数据或数据分析领域

        数据收集 是进行 大数据处理 的前提和必要条件，它在整个过程中占有重要地位

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数据湖可以简单理解为一个集中存储数据的数据库，不论是结构化数据or非结构化数据，海量数据or少量数据，都能够支持存储和计算。

       当今的学习数据库既要注重数据库的应用，也要有主攻方向，要能深入理解数据库的体系结构，才能从事存储类的工作，要能根据数据库进行数据分析和挖掘

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       数据科学和大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术的知识和技能，从大数据应用（即数据管理、系统开发、海量数据分析和挖掘）三个主要层面分析和解决实际问题

基于Tempo BI提供的从数据处理、场景设计、分析计算到报告总结的一体化数据分析解决方案，不仅能实现数据的可视化展现，还可以赋能用户进行数据的深度挖掘与落地应用。

      近年来，大数据分析岗的领域越来越广，涉及的行业也很多，但是数据分析学起来还是有一定的难度，但只有掌握相关的基本技能，才能学好数据分析

     大数据是指数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集

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，大数据相关的职位则有很多，按级别划分为 数据分析 、 数据挖掘 、数据工程师、数据架构师

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       在数据时代，拥有数据分析技能的人才越来越受到各个厂商的青睐

        数据分析 就是对所收集到的大量资料，运用适当的统计分析方法进行分析、提取有用信息、形成结论，并对资料进行详细研究、归纳、总结的过程

BI是商业智能Business Intelligence的简称，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值

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       而数据，要像生产企业的产品那样，做到5S管理，那么数据存储，就是需要有结构化的，有组织的

       归根结底，大数据之所以能从概念走向落地，是因为 大数据处理技术 的成熟

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       在日常生活中，人们可以直接用中文、英文等自然语言描述客观事物

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