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网页设计欣赏和解析,seo算法是什么,fotor懒设计,wordpress 手机跳转本文来源于阿里云-云栖社区,原文点击这里。 本书的缘起与成书过程 大数据经过分析能够产生高价值,这无疑已在大数据火爆的今天成为共识,从而使得大数据分析在 “大数据” 涉及的领域(如工业、医疗、农业、教育等)有了广…

本文来源于阿里云-云栖社区,原文点击这里


本书的缘起与成书过程


大数据经过分析能够产生高价值,这无疑已在大数据火爆的今天成为共识,从而使得大数据分析在 “大数据+” 涉及的领域(如工业、医疗、农业、教育等)有了广泛的应用。大数据分析的相关知识不仅是大数据行业的从业人员应该必备的,也是和大数据相关的各行各业的从业者需要了解的。


然而,人们对大数据分析的解读有多个不同方面。从 “分析” 的角度解读,大数据分析可以看作统计分析的延伸;从 “数据” 的角度解读,大数据分析可以看作数据管理与挖掘的扩展;从 “大” 的角度解读,大数据分析可以看作数据密集高性能计算的具体化。


而大数据分析的有效实施也需要多个方面的知识。从分析的角度来讲,需要统计学、数据分析、机器学习等方面的知识;从数据处理的角度来讲,需要数据库、数据挖掘等方面的知识;从计算平台的角度来讲,需要并行系统和并行计算的知识。


上述多样化造成了目前大数据分析的教材和参考书的多样化:有些书重点介绍统计学或者机器学习知识,突出“分析”;有些书重点介绍实现平台和技术,突出“大”;有些书重点介绍数据挖掘知识及其应用,突出“数据”。笔者认为,这三类知识对大数据分析都是必不可少的,于是试图编写一本教材来融合这三类知识,给读者展示一个相对广阔的大数据分析图景。


也正是因为解读的角度和所需知识的多样化,本书的成书过程也比较曲折。在成书的过程中,笔者对大数据分析的认识也在不断加深,因而在编写过程中几次变换结构和体例。由于笔者主要从事数据相关工作,所以起初以大数据分析算法和相关技术为主,对数据分析模型方面的知识只是一笔带过。在和业内人士的交流中发现,对于很多读者来说,了解分析模型可能更重要,因为很多分析算法和大数据分析所需的技术都有平台实现,分析模型却需要了解业务的人来建立,于是笔者增加了较多数据分析模型方面的内容。

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