大数据基础知识培训
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
大数据培训方案
大数据培训方案一、方案背景随着信息时代的到来，数据已经成为了企业的重要资源之一。
大数据技术的应用已经逐渐普及，对于企业来说，拥有专业的大数据技术人才已经成为了必不可少的条件。
因此，大数据培训方案应运而生。
二、培训目标1.掌握大数据相关技术和工具，如Hadoop、Spark等；2.熟悉大数据处理流程和方法；3.能够独立完成大数据项目开发和实现；4.具备良好的团队合作能力和沟通能力。
三、培训内容1.基础课程：包括Linux操作系统基础、Java编程语言基础等；2.Hadoop课程：包括HDFS、MapReduce、YARN等核心模块的学习；3.Spark课程：包括Spark核心原理、Spark SQL等相关知识的学习；4.实战项目：通过实际项目演练，加深对于所学知识点的理解和掌握。
四、培训方式1.线下教学：采用面授方式进行教学，每周安排固定时间上课；2.在线教学：采用网络直播方式进行教学，学员可以随时随地进行学习。
五、培训周期1.线下教学：为期3个月，每周2-3次课程；2.在线教学：为期4个月，每周1-2次课程。
六、培训师资1.专业师资：拥有多年大数据开发经验的专业人士授课；2.企业导师：根据实际项目需求，提供实战指导和技术支持。
七、培训评估1.考试评估：每个阶段结束后进行考试，通过率达到80%以上方可晋级下一阶段；2.项目评估：通过实际项目演练，对学员的综合能力进行评估。
八、培训证书1.结业证书：完成全部培训课程并通过考试者颁发结业证书；2.实战证书：在实际项目中表现优秀者颁发实战证书。
九、总结与展望大数据技术已经成为了企业的重要资源之一，拥有专业的大数据技术人才已经成为了必不可少的条件。
本方案通过系统的课程设置和严格的考核机制，旨在培养出具备良好的大数据技术和团队合作能力的专业人才，为企业的发展提供有力的支持。
大数据基础知识入门
大数据基础知识入门大数据是当今社会不可忽视的重要组成部分，其对商业、科学、医疗等领域都产生了深远的影响。
作为一门新兴的技术和概念，了解大数据的基础知识是非常重要的。
本文将介绍大数据的定义、特征以及其在不同领域的应用。
一、大数据的定义大数据指的是规模巨大、类型繁多且产生速度快的数据集合。
传统的数据处理技术已经无法胜任大数据的处理任务，因此需要新的技术和工具来帮助分析处理大数据。
二、大数据的特征1. 三个V：大数据的特征可以用“三个V”来概括，即Volume（数据量大）、Velocity（数据产生速度快）和Variety（数据类型多样化）。
2. 可信度低：由于大数据的多样性和复杂性，数据的质量和可信度往往较低，需要进行数据清洗和处理。
3. 快速决策：大数据的处理速度非常快，可以帮助决策者更快地做出准确的决策。
三、大数据的应用1. 商业领域：大数据在商业领域的应用非常广泛。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求，优化产品设计，并制定更精确的市场营销策略。
2. 科学研究：大数据在科学研究中扮演着重要角色。
科学家可以通过对大数据的分析来发现规律、预测趋势，并进行更深入的研究。
3. 医疗健康：大数据在医疗健康领域的应用不断增加。
医疗机构可以通过大数据分析来改进临床治疗，预防疾病，并提供个性化的医疗服务。
4. 城市管理：大数据在城市管理中的应用可以提高城市的智能化程度。
例如，通过对大数据的分析，城市可以更好地优化交通流量、提高能源利用效率等。
四、大数据处理工具和技术为了更好地处理和分析大数据，许多工具和技术得到了广泛应用。
以下列举几种常用的大数据处理工具和技术：1. Hadoop：是一个开源的大数据处理框架，能够高效地存储和处理大规模数据。
2. Spark：是一种快速、通用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算能力。
3. NoSQL数据库：与传统的关系数据库相比，NoSQL数据库具有更好的横向扩展性和性能表现，适用于大数据存储和查询。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
大数据网络培训课程
大数据网络培训课程
1、Java语言基础
JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
Java语言基础包括Java 开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。
2、HTML、CSS与Java
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。
3、Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。
而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。
还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
4、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。
Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询。
5.其他课程
数据收集：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统
Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调：YARN、ZooKeeper。
大数据基础知识点
大数据基础知识点一、什么是大数据随着互联网的快速发展和各种智能设备的普及，人们产生的数据呈现爆炸式增长的趋势。
这些数据体量庞大、种类繁多，涵盖了各个领域的信息。
大数据就是指这些海量、高速、多样化的数据集合，它们对于传统的数据处理技术和工具来说存在着无法处理的挑战。
因此，大数据的处理和分析是当今科技领域的热点问题。
二、大数据的特点1. 体量巨大：大数据的体量往往以PB（1PB=1024TB=1048576GB）或EB（1EB=1024PB）为单位，远远超过了传统数据处理的能力范围。
2. 高速性：大数据的产生速度非常快，要求对数据进行及时的采集、存储和分析。
3. 多样性：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音视频等多种形式。
4. 来源广泛：大数据的来源多样，包括社交媒体、传感器、移动设备等各种渠道。
三、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据可以用来进行风险评估、信用评分、个性化推荐等，提供精准的金融服务。
2. 医疗行业：大数据可以用来进行疾病预测、基因分析、医疗资源优化等，提高医疗效率和质量。
3. 零售行业：大数据可以用来进行消费者行为分析、商品推荐、供应链管理等，提升销售业绩和客户满意度。
4. 交通运输行业：大数据可以用来进行交通流量预测、路况优化、智能导航等，提高交通效率和安全性。
5. 媒体行业：大数据可以用来进行内容推荐、舆情监测、营销策划等，增强媒体的影响力和竞争力。
四、大数据的处理方法1. 数据采集：通过各种方式收集数据，包括传感器、网络爬虫、日志文件等。
2. 数据存储：将采集到的数据存储到分布式文件系统（如Hadoop）或数据库中，以便后续处理和分析。
3. 数据清洗：对数据进行清理和去重，排除无效的数据和异常值，保证数据的质量和准确性。
4. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等方法，对数据进行统计分析和模式识别，以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
5. 数据可视化：通过图表、图像等形式，将分析结果以直观的方式展示出来，帮助用户理解和利用数据。
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料一、介绍大数据1.1 什么是大数据1.2 大数据的应用领域1.3 大数据的重要性和挑战二、大数据基础知识2.1 数据的类型2.2 数据存储与处理2.2.1 数据存储技术2.2.2 数据处理技术2.3 数据分析与挖掘2.3.1 数据可视化2.3.2 数据挖掘算法2.3.3 机器学习和深度学习三、大数据技术以及工具3.1 Hadoop3.1.1 Hadoop的架构3.1.2 Hadoop的核心组件3.1.3 HDFS的原理和工作机制3.2 Spark3.2.1 Spark的概述3.2.2 Spark的应用场景3.2.3 Spark的核心概念和组件3.3 NoSQL数据库3.3.1 NoSQL的概念和分类3.3.2 NoSQL数据库的应用3.3.3 NoSQL数据库的特点和优势3.4 数据可视化工具3.4.1 Tableau3.4.2 Power BI3.4.3 QlikView四、大数据的应用案例4.1 金融行业4.1.1 风险控制与欺诈检测4.1.2 客户行为分析4.1.3 营销策略优化4.2 零售行业4.2.1 供应链管理4.2.2 忠诚度和客户细分4.2.3 销售预测和库存管理4.3 健康医疗领域4.3.1 个性化医疗和基因分析4.3.2 医疗资源优化4.3.3 病症预测和监测五、大数据的安全与隐私保护5.1 大数据安全的挑战5.2 大数据隐私保护的方法5.3 大数据安全和隐私保护的法律法规六、附件本文档涉及的附件包括但不限于：1.示例代码2.数据集样例3.相关文献法律名词及注释1.GDPR（General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）：欧盟于2018年5月25日实施的一项数据保护法律法规，旨在加强对个人数据的保护和隐私权。
2.HIPAA（Health Insurance Portability andAccountability Act，医疗保险便携性和责任法案）：针对美国医疗保健行业的法律法规，旨在保护个人的医疗信息隐私。
大数据基础知识
大数据基础知识在当今数字时代，数据变得异常庞大和复杂，为了应对这样的挑战，大数据技术应运而生。
大数据指的是规模之大以至于传统的数据处理工具无法处理的数据集合。
对于许多人来说，大数据可能是一个陌生的概念，因此本文将介绍一些大数据的基础知识，希望能为读者提供一个全面的了解。
一、大数据的定义大数据的定义可以从不同的角度进行解释。
从技术层面来看，大数据是指具有极大体积、复杂性和多样性的数据集合，这些数据需要进行高效的处理和分析以从中发现有价值的信息。
此外，大数据还具有高速性和实时性，即数据的快速产生和处理。
从应用层面来看，大数据可用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。
通过对大数据的分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为并作出相应决策，从而提高效率和竞争力。
二、大数据的特点大数据有以下几个典型的特点：1. 体积大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过个人电脑或传统数据库的处理能力。
2. 多样性：大数据来自不同的来源，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等），并且以不同的格式呈现。
3. 速度快：大数据的产生速度极快，企业需要实时处理和分析数据以及做出快速决策。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据必须准确无误，并且具有可靠性和可信度。
三、大数据的处理和分析针对大数据的处理和分析，一般有以下几个步骤：1. 数据采集：大数据的采集可以通过传感器、网络爬虫、日志文件等方式进行。
为了确保数据的质量和准确性，采集过程需要遵循一定的规范和标准。
2. 数据存储：大数据的存储一般采用分布式文件系统，如Hadoop 和HDFS。
这些系统能够高效地存储和管理大量的数据。
3. 数据清洗：由于大数据的多样性和来源的不同，其中可能会包含一些无效或冗余的数据。
因此，为了减少误差和提高分析的准确性，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理。
4. 数据分析：数据分析是对大数据进行挖掘和发现有价值信息的过程。
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智慧乃以知识为根基，加上的运用能力、综合判断、 创造力及实践能力来创造价值。
2. 大数据价值
在此大数据作为服务工具，是数据分析能力的表现
对大数据分析，主要分为五个方面（提供大数据解 决方案时的价值输出载体）：
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旁观者的姓名永远爬不到比赛的计分 板上。 。20.8.1 020.8.1 007:22: 5207:2 2:52August 10, 2020
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我不理解这句话的意思。。2020年8月 10日上 午7时2 2分20. 8.1020. 8.10
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渐进思想是创新的最大敌人。。2020 年8月10 日星期 一上午 7时22 分52秒0 7:22:52 20.8.10
2. 大数据价值
大数据解决方案在企业知识管理项目上的价值点：
1. 提供专业团队（数据建模、挖掘技术）与客户（行业专家）进行企业 数据价值勘探。
2. 提供统一可扩展的元数据规则库构建方案。避免组织内产生不同信息 和知识体系，保证数据的信息流通、知识管理、智慧创新。
3. 在公共大数据挖掘平台。 定制数据汇集，并依托平台集约化的全面高效支持的时效、海量、弹 性、关联等核心能力下快速构建解决和集成实施方案。
4. 提供私有大数据挖掘平台解决、集成方案，并建设性开放安全数据接 口避免“数据孤岛”。
3. 大数据产业链
大数据产业链，关键点， 1. 基础设施提供商 2. 基础系统提供商 3. 大数据解决方案提供商 4. 平台服务提供商
3. 大数据产业链
1. 基础设施提供商 a. 采集卡 / 视频采集卡、监控采集卡、空气质量采集器 b. 网络带宽 / 电信 c. 存储介质 / d. 计算设备 / e. 数据提供商
3. 大数据产业链
4. 平台服务提供商 / 电信云.大数据产品线 我们致力于云计算.大数据生态环境的建设，全面提供集约化面向企业提供大 数据平台和技术服务支持，在核心技术上我们已经完成， a. 大规模数据分析
支持Map、Reduce、Join、Union 等多种数据节点处理模式，支持直接使用SQL 语句 对海量数据进行离线分析 提供与ANSI SQL 高度兼容的语法支持，支持用户复杂的数据分析需求。
著名的“啤酒和尿布”的故事就是数据挖掘算法的经典案例。沃尔 玛通过对啤酒和尿布购买数据的分析，挖掘出以前未知的两者间 的联系，并利用这种联系，提升了商品的销量。亚马逊的推荐引 擎和谷歌的广告系统都大量使用了数据挖掘算法。
2. 大数据价值
语义引擎（Semantic Engines）
语义引擎是机器学习的成果之一。过去，计算机对用户输入内容的 理解仅仅停留在字符阶段，不能很好的理解输入内容的意思，因 此常常不能准确的了解用户的需求。通过对大量复杂的数据进行 分析，让计算机从中自我学习，可以使计算机能够尽量精确的了 解用户输入内容的意思，从而把握住用户的需求，提供更好的用 户体验。苹果的Siri和谷歌的Google Now都采用了语义引擎。
3. 大数据产业链
4. 平台服务提供商 / 电信云.大数据产品线 b. 分布式文件系统
分布式文件系统拥有高可扩展性，支持上亿个文件和PB以上量级的文件存储 实现了大规模数据的快速读写功能，实现了文件并行操作的高效机制
支持大规模并发读写，充分利用分布式并行带宽
3. 大数据产业链
4. 平台服务提供商 / 电信云.大数据产品线 c. 任务调度
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自知之明是最难得的知识。。20.8.102 020年8 月10日 星期一 7时22 分52秒2 0.8.10
谢谢各位！
大数据基础知识
电信云@大数据产品线
目录
• 大数据定义 • 大数据价值 • 大数据产业链
1. 大数据定义
共识， 全球数据量每年 +50% 的速度指数递增 工业、生产数据远大于我们 现在关注的消费数据 大量即时数据在价值未流失之前等待处理
大数据营销， 根据企业数据需要组织挖掘分析，并基于IT系统实时把分析提供给
需要决策帮助的内部企业成员。
互联网统计
大数据是一个服务行业。 大数据是传统统计与互联网相结合的行业。
1. 大数据定义
大数据定义： 所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流
软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、 并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 主要的特点:
– Volume 数据体量 – Velocity 数据速度 – Variety 数据多样 – Veracity 数据真实
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学而不厌，诲人不倦。—《论语》。 上午7时 22分52 秒上午 7时22 分07:22: 5220.8. 10
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管理就是把复杂的问题简单化，混乱 的事情 规划化 。。20. 8.1020. 8.1007: 2207:22 :5207:2 2:52Aug-20
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金钱损失了还能挽回，一旦失去信誉 就很难 挽回。 。2020 年8月10 日星期 一7时2 2分52 秒Monday, August 10, 2020
信息是在时效内的一定含义的， 经过加工处理对决 策有价值的数据流。
2. 大数据价值
数据价值 数据 < 信息 < 知识 < 智慧
通过人们的参与对信息进行归纳、演绎、 比较等手 段进行挖掘， 使其有价值的部分沉淀下来， 并于 已存在的人类知识体系相结合， 这部分有价值的 信息就转变成知识。
2. 大数据价值
采用数据驱动的多级流水线并行计算框架，在表述能力上兼容MapReduce，MapReduce-Merge，Spark等多种编程模式
高可扩展性，支持十万以上级的并行任务调度 自动检测故障和系统热点，重试失败任务，保证作业稳定可靠运行完成
大数据基础知识
Q&A
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每一个优秀的人，都有一段沉默的时 光。那 一段时 光，是 付出了 很多努 力，忍 受孤独 和寂寞 ，不抱 怨不诉 苦，日 后说起 时，连 自己都 能被感 动日子 。。20. 8.1020. 8.10Monday, August 10, 2020
可视化分析（Analytic Visualization） 数据挖掘算法（Date Mining Algorithms） 预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities） 语义引擎（Semantic Engines） 数据质量管理（Data Quality Management）
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பைடு நூலகம்
无须匆忙，该来的总会来，在对的时 间，和 对的人 ，因为 对的理 由。。2 020年8 月上午 7时22 分20.8.1 007:22 August 10, 2020
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人在得意时须沉得住傲气；失意时则 要忍得 住火气 。2020 年8月10 日星期 一7时2 2分52 秒07:22: 5210 August 2020
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企业的出路在于产品更新换代。。07: 22:5207 :22:520 7:228/ 10/2020 7:22:52 AM
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在企业内部，只有成本。。20.8.1007: 22:5207 :22Aug -2010-A ug-20
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人人是人才，赛马不相马，给每一个 愿意干 事的人 才以发 挥才干 的舞台 。。07: 22:5207 :22:520 7:22M onday, August 10, 2020
2. 大数据价值
在阐述大数据价值时，先一起先学习下 数据价值
数据 < 信息 < 知识 < 智慧
数据是约定俗成的数值量化，对客观事物的数量、 熟悉、位置及其相互关系进行抽象表示， 以适合 在这个领域中用人工或自然的方式进行保存、传 递和处理。
2. 大数据价值
数据价值 数据 < 信息 < 知识 < 智慧
2. 基础系统提供商目前最热门的开源生态系统：hadoop 分布式计算框架 - Yarn: MR / Spark / Storm 分布式文件系统 - Hdfs 分布式结构化存储 - Hbase / Cassandra
3. 大数据产业链
3. 大数据解决方案提供商 a. 行业、政府解决方案 发现周期规律、促进数据关联、 b. 企业大数据解决方案 加强数据一致，信息流通，知识积累 b. 企业面向主题解决方案 面向 市场营销、推广回报比 、渠道质量、投资风险 、 产品定价 等主题 c. 企业面向运营解决方案 发现异常、跟踪质量、客户管理、预警风险 解决方案
2. 大数据价值
可视化分析（Analytic Visualization）
2. 大数据价值
数据挖掘算法（Date Mining Algorithms）
数据挖掘算法是大数据分析的理论核心，其本质是一组根据算法事 先定义好的数学公式，将收集到的数据作为参数变量带入其中， 从而能够从大量复杂的数据中提取到有价值的信息。
数据价值 数据 < 信息 < 知识 < 智慧
智慧是人类基于已有的知识， 针对物质世界运动过 程中产生的问题根据获得的信息尽行分析，对比， 演绎找出解决方案的能力。
智慧乃以知识为根基，加上的运用能力、综合判断、 创造力及实践能力来创造价值。
2. 大数据价值
数据价值 数据 < 信息 < 知识 < 智慧