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3、界面錯誤!未定義書簽?;贕IS的數(shù)據(jù)可視錯誤味定義書簽。55其它功能錯誤!未定義書簽。數(shù)據(jù)探索錯誤味定義書氯事件定義錯誤味定義書簽。項目管理錯誤味定義書氯基礎(chǔ)管理錯誤味定義書簽。安全管理錯誤味定義書簽。部署與集成錯誤!未定義書簽。當(dāng)前,我們的世界已經(jīng)邁入大數(shù)據(jù)(Big Data)時代,隨著互 聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,信息技術(shù)與人類 世界、經(jīng)濟(jì)、軍事、科研、生活等方面不斷交叉融合,催生了超 越以往任何年代的巨量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)正在變得無處不在、觸手可 及,數(shù)據(jù)的背后隱藏著信息,而信息之中蘊(yùn)含著知識和智慧。而數(shù)據(jù)創(chuàng)造的真正價值,在于我們能否提供進(jìn)一步的稀缺的 附加服務(wù),就是數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)的分析過程往往離不開機(jī)器和人 的相互協(xié)作與優(yōu)勢互補(bǔ)。從這一立足點(diǎn)出發(fā),大數(shù)據(jù)分析的理論 和方法研究能夠從兩個維度展開:一是從機(jī)器或計算機(jī)的角度出 發(fā),強(qiáng)調(diào)機(jī)器的計算能力和人工智能,以各種高性能處理算法、智 能搜索與挖掘算法等為主要研究內(nèi)容,例如基于Hadoop和 MapReduce/Spark框架的大數(shù)據(jù)處理方法以及各類面向大數(shù)據(jù)的 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法等,這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究 主流;另一個維度從人作為分析主體和需求主體的角度出發(fā),強(qiáng)調(diào) 基于人機(jī)交

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