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　　第一：大数据采集技术

　　大数据采集分为两个重要的方面，首先是大数据智能感知层：必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。其次是基础支撑层：重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

　　第二：大数据预处理技术

　　大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。清洗是对数据通过筛选去除无效数据和不精准数据，从而提取出有效数据。

　　第三：大数据存储及管理技术

　　大数据存储与管理需要用存储器将采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

　　第四：大数据分析技术挖掘技术

　　大数据分析技术是改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

　　大数据的数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

　　第五：大数据展现与应用技术

　　大数据展现与应用技术是大数据的最终目的。大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。

　　目前大数据行业所涉及到的核心技术，就是采集、处理、储存、分析和应用这五个大的方面。虽然与之前我们接触过的数据处理分析相对应，每个环节看似简单，而在实际应用中，由于数据量较大，数据种类较多，目前只能通过大数据技术实现最终的数据分析以及应用。在市场化经济的时代，数据支撑将成为企业的发展依据。所以能够充分掌握大数据相关技术，一定可以在未来职场发展中获得更好的机会。

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