大数据下数据挖掘技术的算法word版
关于大数据基本概念及数据挖掘的算法
关于大数据基本概念及数据挖掘的算法大数据是指由传统数据处理工具无法处理的、具有海量、高速、高维特征的数据集合。
随着互联网的快速发展和社会信息化的进程，各行各业都积累了庞大的数据资源，这些数据蕴含着宝贵的信息和价值。
数据挖掘作为从海量数据中发现隐藏的模式和规律的一种技术，成为了大数据时代的重要应用之一数据挖掘是从大数据中自动或半自动地发现模式、规律和知识的过程。
其关键任务包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
以下将介绍几种常用的数据挖掘算法。
1.关联规则算法关联规则算法是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
通过计算不同项集之间的支持度和置信度，可以得出频繁项集和关联规则。
其中，支持度表示一个项集出现的频率，而置信度表示关联规则的可靠性程度。
关联规则算法在市场营销、购物篮分析等领域有广泛的应用，可以帮助商家更好地了解客户需求、提高销量。
2.分类算法分类算法是将数据集中的实例按照一定标准分为不同类别的过程。
它通过构建分类模型来将未知实例分类到已知的类别中。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
分类算法在医疗诊断、航空飞行安全等领域有广泛的应用，可以帮助人们进行预测和判断。
3.聚类算法聚类算法是将数据集中的实例按照相似度或距离等标准划分为若干个不同的簇的过程。
聚类算法通过寻找数据集中的内在结构，可以帮助人们发现数据之间的相似性。
常见的聚类算法有K均值、层次聚类等。
聚类算法在客户细分、图像分析等领域有广泛的应用，可以帮助人们进行分类和归类。
4.预测算法预测算法是根据历史数据建立数学模型，通过对未来数据的预测来帮助决策和规划。
常见的预测算法有回归分析、时间序列分析等。
预测算法在金融风控、气象预报等领域有广泛的应用，可以帮助人们预测和规避风险。
5.神经网络算法神经网络算法是模拟人脑神经元之间相互连接的计算系统，通过多层次的网络结构和权重调整来进行学习和推理。
神经网络算法在图像识别、语音识别等领域有广泛的应用，可以帮助人们进行模式识别和模式生成。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法概述：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中的有用信息和模式的过程。
大数据挖掘是在大规模数据集上进行数据挖掘的一种技术。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法，包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和预测算法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。
通过分析数据集中的项集，可以找到经常同时出现的项之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物篮分析等场景。
例如，在超市购物数据中，我们可以通过关联规则挖掘发现“牛奶”和“面包”经常一起购买。
二、分类算法分类算法是一种根据已有的数据集对新数据进行分类的方法。
通过对已有数据集进行学习，分类算法可以建立一个分类模型，然后使用该模型对新数据进行分类。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在电子邮件分类中，我们可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
三、聚类算法聚类算法是一种将数据集中的对象分成不同组的方法。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或距离，将相似的对象分为同一组。
常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法等。
例如，在市场细分中，我们可以使用聚类算法将顾客分成不同的群体，以便进行精准营销。
四、预测算法预测算法是一种根据已有的数据集对未来数据进行预测的方法。
预测算法通过分析已有数据的趋势和规律，建立一个预测模型，然后使用该模型对未来数据进行预测。
常用的预测算法包括线性回归、时间序列分析等。
例如，在销售预测中，我们可以使用预测算法对未来的销售额进行预测。
五、数据挖掘流程数据挖掘的方法通常包括以下几个步骤：1. 数据准备：收集和清洗原始数据，包括去除重复数据、处理缺失值等。
2. 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，排除无关特征，以提高模型的准确性和效率。
3. 数据变换：对数据进行变换，以满足模型的要求，如对连续变量进行离散化、标准化等。
4. 模型选择：选择合适的数据挖掘方法和算法，根据具体问题进行选择。
大数据挖掘主要算法
大数据挖掘主要算法1. 关联规则挖掘算法：关联规则挖掘是指从大规模数据集中发现项集之间的相关关系。
其中最著名的算法是Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法通过迭代地扫描数据集，找出频繁项集之间的关联规则。
FP-Growth算法通过构建FP树，有效地发现频繁项集。
2.分类算法：分类算法是指从已知的训练数据中学习一个分类模型，然后使用该模型对新的数据进行分类。
常用的分类算法有决策树算法、K近邻算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。
3.聚类算法：聚类算法是指将相似的数据点分组到同一个簇中。
常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法和DBSCAN算法。
4.随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。
每个决策树由随机选择的数据集和特征组成。
随机森林的输出是由其所有决策树的输出合并而成的。
5.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型。
在大数据挖掘中，神经网络算法被广泛应用于模式识别和分类问题。
6.支持向量机算法：支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。
它通过在数据空间中找到最大间隔超平面来进行分类。
7. 关键词提取算法：关键词提取是指从文本中识别出最重要的关键词。
常用的关键词提取算法有TF-IDF算法和TextRank算法。
8.用户画像算法：用户画像是指用于描述用户特征和行为的模型。
在大数据挖掘中，用户画像算法通过分析用户行为和兴趣，从而为用户提供个性化的推荐和服务。
9.时间序列分析算法：时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。
常用的时间序列分析算法有ARIMA模型和LSTM神经网络。
10. 图挖掘算法：图挖掘是指从图数据中发现模式和知识的过程。
常用的图挖掘算法有PageRank算法和社区发现算法。
这些算法在大数据挖掘中起着重要的作用，能够处理海量的数据并从中提取有用的信息和知识。
随着技术的不断发展，也会有更多新的算法被提出来应对不断增长的大数据挑战。
大数据分析的数据挖掘技术和方法
大数据分析的数据挖掘技术和方法近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘技术的研究和应用已经成为一个热门的话题。
大数据分析技术已经被广泛应用于商业、医疗、能源、交通等诸多领域，并取得了良好的应用效果。
本文将聚焦于大数据分析的数据挖掘技术和方法，探讨其优点、技术路线和应用场景，并尝试提出一些问题和展望。
一、数据挖掘技术和方法概述数据挖掘是指从大规模数据集中提取有效信息的过程，是一种基于数据驱动的分析技术。
它通过设计合适的算法和模型，从海量数据中找出数据之间的联系和规律，以支持决策制定、商业预测、产品设计等企业和组织的决策活动。
数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测和异常检测等方法。
具体来说，常用的数据挖掘技术有：决策树分析、聚类分析、关联规则分析、预测模型和异常检测等。
这些技术的目的都是为了从数据集合中挖掘出对决策和业务有用的信息。
二、大数据分析的技术路线大数据分析的过程主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个阶段。
其中，数据采集是指从不同的来源获取数据，包括内部系统数据和外部数据，数据需求会议对数据的采集提出了要求。
数据处理阶段主要针对采集到的数据进行去重、清洗、预处理等处理，以保证数据的完整性和准确性。
数据分析阶段则是将处理后的数据应用于数据挖掘、统计分析、机器学习、深度学习等算法和模型，从而挖掘有价值的信息。
通常情况下，大数据分析的技术路线从数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘、数据建模、数据可视化六个方面展开。
在这六个方面，数据挖掘、数据建模和数据可视化是大数据分析中的重要环节。
三、大数据分析的应用场景大数据分析技术具有很强的灵活性和适应性，广泛应用于金融、医疗、电子商务、保险、物流等领域。
以金融领域为例，数据挖掘技术能够通过对各类金融数据的挖掘和分析，对股票价格、汇率波动、基金收益等进行预测，帮助投资者实现理财增值。
在医疗领域，大数据分析技术可以运用在疾病预测、诊断和治疗等领域，为医生提供科学的治疗建议。
《大数据》第3章数据挖掘算法(下) - 精选全文完整版
活动场地出租合同范本20206篇篇1活动场地出租合同范本2020甲方（出租方）：____________（以下简称甲方）乙方（承租方）：____________（以下简称乙方）为明确甲方与乙方之间关于活动场地出租的权利义务，双方经友好协商，就有关事项达成一致意见，特订立本合同：一、租赁场地1.1 甲方同意将其拥有的______（地址）______场地出租给乙方使用，作为举办活动之用途。
1.2 场地租金：本次租赁期间，乙方应向甲方支付场地租金为___________，支付方式为___________。
二、租赁期限2.1 租赁起止时间：本次租赁期限为______年月日至______年月日。
2.2 若乙方需延长租赁期限，应提前__ 个工作日书面通知甲方，并经甲方同意后方可继续使用场地。
三、租赁用途3.1 乙方仅可将租赁场地用于举办___________活动，不得用于其他商业用途。
3.2 乙方应确保所举办活动符合国家法律法规，不得违反法律法规。
四、使用规定4.1 乙方须按照租赁期间的约定时间使用场地，不得超时使用。
4.2 使用场地期间，乙方应保持场地整洁，不得擅自摆放物品，保持周围环境卫生。
4.3 乙方应妥善保管场地内设施设备，避免损坏或丢失，如有损坏或丢失，应按照实际损失赔偿甲方。
五、违约责任5.1 若乙方未按时支付场地租金，或未按时退还场地，甲方有权解除本合同，并要求乙方承担相应违约责任。
5.2 若乙方在使用场地期间违反法律法规或本合同约定，甲方有权终止合同并要求乙方承担法律责任。
六、其他条款6.1 本合同经双方签字盖章后生效，合同一式____份，甲方、乙方各执____份。
6.2 本合同未尽事宜，由双方协商解决。
合同解释权属于甲方。
甲方（盖章）：____________ 乙方（盖章）：____________签订日期：______年_____月______日【友情提醒】甲方与乙方签订活动场地出租合同时应注意合同内容是否完整、清晰，避免产生纠纷。
大数据处理与分析中的数据挖掘算法
大数据处理与分析中的数据挖掘算法在大数据时代，数据的价值愈发凸显出来。
然而，随着数据规模的急剧扩大，如何从庞大的数据集中获得有用的信息变得越来越具有挑战性。
这就需要利用数据挖掘算法来处理和分析大数据，以发现其中的潜在模式和规律。
本文将介绍大数据处理与分析中的数据挖掘算法，以及它们的应用和挑战。
一、聚类算法聚类算法是数据挖掘中常用的一类算法，它通过将数据划分为不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，而不同群组之间的数据相似度较低。
聚类算法的目标是将数据进行分类，以便于后续的分析和推断。
常见的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法等。
这些算法可以帮助我们发现数据之间的关联性，从而为数据处理和分析提供有力支持。
二、分类算法分类算法是另一类常用的数据挖掘算法，它通过学习数据的特征和类别之间的关系，将数据进行分类。
分类算法常用于预测和识别任务，如垃圾邮件过滤、图像识别等。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以将数据按照其特征进行分类，为后续的预测和决策提供参考。
三、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指经常同时出现的一组项，而关联规则是指一种项之间的关系（如A→B）。
关联规则挖掘算法可以帮助我们发现数据中的潜在关联性，从而为商业决策和市场推广等提供支持。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
四、异常检测算法异常检测算法用于发现数据集中的异常或离群点。
在大数据处理与分析中，异常检测算法可以帮助我们发现数据中的异常情况，如欺诈交易、网络攻击等，从而及时采取相应的措施。
常见的异常检测算法包括孤立森林算法、LOF算法等。
五、时序模式挖掘算法时序模式挖掘算法用于发现时间序列数据中的模式和规律。
它可以帮助我们理解时间数据的趋势和周期性，从而进行相应的预测和决策。
常见的时序模式挖掘算法包括序列模式挖掘算法、时间序列聚类算法等。
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘技术在大数据时代，数据挖掘技术成为了一项重要的技术和工具。
数据挖掘技术是通过对大量的数据进行分析和处理，从中发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以帮助企业做出更明智的决策和提供更好的服务。
数据挖掘技术的标准格式文本如下：一、背景介绍在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对数据的深入挖掘和分析的需求。
因此，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有价值的信息和知识的技术。
二、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是一种从大量的数据中自动或半自动地发现模式、关联和趋势的技术。
它主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、集成和转换，以便后续的挖掘工作。
2. 数据挖掘：通过使用各种数据挖掘算法和技术，从预处理后的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
3. 模型评估和选择：对挖掘得到的模式和关联进行评估和选择，以确定其可靠性和有效性。
4. 结果解释和应用：将挖掘得到的模式和关联解释给相关的领域专家，并应用到实际的业务决策中。
三、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 金融领域：通过对客户的消费行为和信用记录进行挖掘，识别潜在的风险和欺诈行为。
2. 零售领域：通过对销售数据进行挖掘，发现产品的潜在需求和消费者的购买模式，以优化产品定价和推广策略。
3. 医疗领域：通过对病历和医疗数据进行挖掘，发现潜在的疾病风险和治疗方案，以提高医疗服务的质量和效率。
4. 电信领域：通过对用户通信记录和行为数据进行挖掘，发现用户的需求和行为模式，以提供个性化的服务和推荐。
5. 社交媒体领域：通过对用户的社交关系和行为数据进行挖掘，发现用户的兴趣和需求，以提供个性化的推荐和广告。
四、数据挖掘技术的挑战和未来发展方向数据挖掘技术虽然在各个领域都取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。
大数据分析中的数据挖掘算法
大数据分析中的数据挖掘算法大数据时代的到来已经让数据分析成为了人们必须面对的重要工作。
作为数据分析的重要工具之一，数据挖掘算法显得尤为重要。
在众多的数据挖掘算法中，哪些算法比较适用于大数据分析呢？下面将分析几种常用的数据挖掘算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的算法，它可以发现数据中已知的任何类型之间的相互关系。
在大数据分析中，Apriori算法可以用于挖掘出数据的规律和模式，通过对这些规律和模式的分析，可以帮助企业在市场中更好地应对竞争。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘算法，它的核心思想是首先找到数据中出现频率最高的模式，然后再继续挖掘该模式的子集。
2. K-Means算法K-Means算法是一种聚类算法，它可以将数据划分为多个不同的类别。
在大数据分析中，K-Means算法可以用于对数据进行分类和预测。
通过将大量的数据分为多个类别，并对每个类别进行独立的分析，可以更加快速和准确地分析大数据。
K-Means算法的主要思想是通过对数据进行聚类，使得同一类别的数据相似度更高。
该算法一般通过距离的计算来确定数据之间的相似度。
3. 决策树算法决策树算法是一种通过分类和回归来进行数据挖掘的算法。
在大数据分析中，决策树算法可以用于对数据进行预测和分类。
通过对决策树的构建和优化，可以更加精确地分析大数据中的潜在规律。
决策树算法的主要思想是通过不断的迭代和优化，将数据分为高度相关的几个类别，并在每个类别中进行进一步的分析。
在将数据分为不同的类别时，决策树算法主要通过信息增益的计算来确定每个类别之间的差异。
4. 随机森林算法随机森林算法是一种基于分类和回归的算法，它可以对数据进行预测和分类。
在大数据分析中，随机森林算法可以用于分析数据中的潜在规律和模式，从而帮助企业更好地应对市场竞争。
随机森林算法的主要思想是通过将多颗决策树结合起来，形成一个“森林”。
在每个决策树的构建过程中，都会随机选取一定数量的数据和特征，从而使得每个决策树都具有独立的分析和预测能力。
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大数据下数据挖掘技术的算法
在大数据背景下，许多传统科学技术的发展达到了新的高度，同时也衍生出一些新兴技术，这些推动着互联网行业的前行。
新技术的发展也伴随着新问题的产生，现有的数据处理技术难以满足大数据发展的需要，在数据保护等方面依旧存在着一定的风险。
因此，进一步完善大数据技术是当下需要攻克的难题。
本文主要进行了大数据的简单引入，介绍数据挖掘技术及其应用，分析了当下的发展进度和面临的困难。
1大数据的相关引入
1.1大数据的概念。
大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。
大数据技术存在的意义不仅在于收集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提取有价值的知识。
大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库等。
1.2大数据的特点。
伴随着越来越多的学者投入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。
（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。
（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效的前提。
（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。
（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。
1.3大数据的结构。
大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。
结构化一般指类似于数据库的数据管理模式。
半结构化具有一定的结构性，但相比结构化来说更加灵活多变。
目前非结构化数据占据所有数据的70%-
80%，原因在于互联网上的信息内容多种多样，暂时无法找到有序的存储归类方法。
1.4大数据技术大数据技术是指如何从各种类型的数据中，获得有利用价值的信息，其中大数据技术包括数据收集、数据存取、数据架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测和结果呈现。
在大数据的生命周期中，数据收集处于第一阶段，主要来源有管理信息系统、Web信息系统等。
根据数据结构类型不同，大数据的存取采用三种不同的形式，这样有利于其他技术的应用。
数据架构源于谷歌提出的一种基于软件的可靠文件存储体系GFS（Google文件系统），相应推出的还有MapReduce计算模型，二者共同解决了当时的文件存储和运算问题。
而后随着需求的不断增多，有学者基于谷歌的研究，开发出可以满足更多需求的Hadoop。
2数据挖掘技术
2.1数据挖掘技术以及云计算。
如今全球每年都有数十亿人使用着计算机等电子设备，并产生了庞大的数据，各行各业都已经被数据所渗透，在大数据时代，数据挖掘已成为不可或缺的技术。
数据挖掘通过统计、在线分析、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现从海量数据中搜索隐藏于其中的信息这一过程。
云计算是分布计算的其中一种，通常是指：通过网络搜集共享计算资源，并以最低的管理代价和最精准的计算方式获取结果的新型IT运算模式。
也就是说云计算技术将庞大的数据计算处理程序拆分为一个个小程序，再通过多个服务器分别计算、处理和分析，最后将结果汇总并返回给用户。
这项技术可以在短时间内迅速完成海量的数据处理，从而为日益更新的互联网服务。
2.2数据挖掘的发展现状。
从最早的数据库技术，到如今逐渐发展成熟的大数据技术，其目的都是实现数据的高效管理和有效利用。
数据在我们身边无处不在，数据的收集已经不再是困扰我们的难题，如何将隐藏在数据背后的信息高效率的挖掘出来，才是我们需要探索的道路。
如今数据挖掘技术已发展为：数据源提供数据，再将预处理的数据整合成适用的模式，由模式分析出
这些数据中有用的知识。
2.3数据挖掘中的经典算法。
2.3.1C4.5算法C4.5算法是在决策树算法的基础之上改进的，根据对目标变量产生的效果的不同而构建的分类规则，其原理是根据每次选择一个特征或分裂点作为当前节点的分类条件。
C4.5算法继承了决策树算法的优点：过程可见、操作简便、准确率高，可同时也有难以基于组合的形式发现规律。
2.3.2K-Means算法即K均值聚类算法K 均值聚类算法顾名思义是一种聚类算法，将n个对象根据属性分为k个分割，计算出每个对象与各个种子聚类间的距离，然后将每类对象分配给最近的聚类中心，这样每个聚类中心再不断重复以上操作以达到某个终止条件。
这种算法的优点是容易实现，但在大规模数据的运用上效率较低，一般适用于数值型数据。
3最新数据挖掘技术及其应用
在新时代大数据的发展中，信息数据在我们的生活中无处不在，衣、食、住、行中都有大数据技术作为支撑，从“暗处”给用户提供帮助。
随着大数据的出现到发展为现阶段互联网不可缺少的一部分，我们生活中大多数传统的统计、计算、分析方法已无形中被大数据取代。
3.1数据挖掘技术在金融领域的应用。
在信息化发展如此迅速的时代，金融信息数据化已成为必然趋势，各种互联网金融企业如雨后春笋般出现，给传统金融带来了不小的冲击。
线上支付、P2P模式的网贷，甚至于股票期货，都已完成从传统数据模式向大数据技术的更新。
大数据时代给金融行业带来了全新的一面，可以为客户分类、风险评估等提供更高层次的参考价值。
利用有效地数据分析把控客户类别和客户需求，从而提高经济效益和服务质量，为金融行业的发展提供更广阔的平台。
3.2数据挖掘技术在教育领域的应用。
教育数据挖掘(EducationDataMining)应用了多个大数据技术，综合运用了数理统计、人工智能与机器学习和数据挖掘等。
对教育原始数据进行分析、构建数据模型，从而有效地预测学习者的学习趋势。
也为互联网教育提供发展的基础，实现线上教育系统的普及和有效应用，增加新型的
学习方式。
同时教育信息数据化也可以进行全面的、精准的学习分析，提供有理论数据支撑的分析结果，有利于学生的自主学习和问题分析。
4大数据的发展趋势
大数据时代的来临给我们带来了全新的发展模式，同时也催生出许多新兴行业，如云计算、人工智能等。
大数据技术如今已被应用到商业、工业等领域，更是诸多新领域的基础，其中机器学习是人工智能的一个分支，研究方向是使计算机在没有明确代码的条件下自主学习，它所运用的原理就是大数据技术。
在科学领域，大数据也是必不可少的计算方式，它拥有多种不同的算法，可适应性的解决一系列科学研究中的计算难题。
在信息技术发展如此迅速的今天，大数据技术依然面临着许多挑战，庞大的数据资源，它的储存和保护是长久以来人们需要克服的难题。
近几年数据泄露的消息比比皆是，大小企业都无法免受影响，而唯一措施就是从源头阻止信息的泄露。
盗取数据的方法在日益更新，保护数据就更难上加难，所以完善企业自身的安全防范能力，提前做好屏障保护，是大数据应用上的重要环节。
5结束语
总而言之，在信息技术发展如此迅速的时代，大数据的广泛应用已成为大势所趋，从最早运用大数据进行简单的分析，作为一种论据为科学研究提供数据支撑，到如今大数据成为互联网技术的基石，操纵庞大的数据资源。
可以说，大数据技术已走在当今科技发展的前沿。
但科学技术的发展依旧伴随着许多待解决的问题，在技术创新与实时出现的问题中寻求可持续发展的平衡，使得计算机技术可以更好的服务人们的生活，是我们需要努力的目标。