大數(shù)據(jù)分析與挖掘介紹

數(shù)智創(chuàng)新變革未來大數(shù)據(jù)分析與挖掘大數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法分類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法聚類分析及應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析工具介紹大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢展望ContentsPage目錄頁大數(shù)據(jù)分析概述大數(shù)據(jù)分析與挖掘大數(shù)據(jù)分析概述1.大數(shù)據(jù)分析是指利用先進(jìn)的分析工具和技術(shù)，對大量、多樣、快速變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢，為決策提供支持。2.大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解客戶需求、市場趨勢和競爭狀況，提高業(yè)務(wù)效率和盈利能力。大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)和工具1.大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等。2.大數(shù)據(jù)分析的工具有很多，如Hadoop、Spark、TensorFlow等，可以幫助企業(yè)進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。大數(shù)據(jù)分析的概念和定義大數(shù)據(jù)分析概述大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域1.大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、教育、零售等。2.大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本、提高客戶滿意度等。大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)和機(jī)遇1.大數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)處理速度和效率、數(shù)據(jù)分析人才匱乏等。2.大數(shù)據(jù)分析帶來的機(jī)遇包括開拓新的市場和業(yè)務(wù)、提高決策效率和準(zhǔn)確性、改善客戶體驗(yàn)等。大數(shù)據(jù)分析概述大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢1.大數(shù)據(jù)分析將越來越注重實(shí)時(shí)分析和預(yù)測分析，以滿足企業(yè)對快速響應(yīng)和精準(zhǔn)決策的需求。2.隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析將與人工智能技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加智能化和自動化的數(shù)據(jù)處理和分析。大數(shù)據(jù)分析的社會影響和價(jià)值1.大數(shù)據(jù)分析對社會各個領(lǐng)域都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，如促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、改善醫(yī)療服務(wù)、提高教育質(zhì)量等。2.大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)更好地了解和利用數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)增長和創(chuàng)新。數(shù)據(jù)挖掘基本概念大數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)挖掘的定義和概念1.數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和知識的過程。2.數(shù)據(jù)挖掘通過特定算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)關(guān)系。3.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍廣泛，包括商業(yè)分析、醫(yī)療健康、社會科學(xué)等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘的基本過程1.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果解釋等步驟。2.在數(shù)據(jù)挖掘過程中，需要選擇合適的挖掘算法和技術(shù)，以提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。3.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果需要以易于理解的方式呈現(xiàn)，以便用戶能夠理解和利用這些結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)和算法1.數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。2.不同的挖掘技術(shù)適用于不同的問題和數(shù)據(jù)類型，需要根據(jù)具體情況選擇合適的技術(shù)和算法。3.隨著技術(shù)的發(fā)展，新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和算法不斷涌現(xiàn)，需要不斷更新和學(xué)習(xí)新的知識和技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用1.數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)分析、市場營銷、客戶關(guān)系管理等方面有著廣泛的應(yīng)用。2.數(shù)據(jù)挖掘也可以應(yīng)用于醫(yī)療健康、社會科學(xué)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域，為社會發(fā)展和進(jìn)步提供支持。3.隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用前景越來越廣闊。數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)和發(fā)展趨勢1.數(shù)據(jù)挖掘面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法復(fù)雜度和計(jì)算資源等方面的挑戰(zhàn)。2.隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘的效率和準(zhǔn)確性不斷提高。3.未來，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒏幼⒅財(cái)?shù)據(jù)的時(shí)效性和實(shí)時(shí)性，以及與用戶交互的智能性。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)清洗1.數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證：確保數(shù)據(jù)的完整性，修復(fù)或刪除缺失或異常的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，方便后續(xù)分析。3.數(shù)據(jù)噪聲處理：識別并處理數(shù)據(jù)中的噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，通過對數(shù)據(jù)的校驗(yàn)、轉(zhuǎn)換和清洗，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)集成1.數(shù)據(jù)源整合：將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。2.數(shù)據(jù)一致性維護(hù)：處理不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)一致性問題。3.數(shù)據(jù)冗余處理：識別并處理數(shù)據(jù)集中的冗余數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)分析的效率。數(shù)據(jù)集成能夠?qū)⒎稚⒌臄?shù)據(jù)整合在一起，形成一個完整、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供全面的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)變換1.數(shù)據(jù)規(guī)范化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)值范圍，方便后續(xù)分析。2.數(shù)據(jù)離散化：將連續(xù)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)值，降低數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜度。3.數(shù)據(jù)屬性構(gòu)造：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)屬性，構(gòu)造新的數(shù)據(jù)屬性，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)變換能夠改變數(shù)據(jù)的形態(tài)和表現(xiàn)形式，使得數(shù)據(jù)更適應(yīng)于特定的數(shù)據(jù)分析和挖掘任務(wù)，提高數(shù)據(jù)分析的精度和效率。數(shù)據(jù)歸約1.數(shù)據(jù)維度歸約：通過特征選擇或特征提取，降低數(shù)據(jù)的維度。2.數(shù)據(jù)數(shù)量歸約：通過采樣或聚類等方法，減少數(shù)據(jù)的數(shù)量。3.數(shù)據(jù)壓縮：通過數(shù)據(jù)編碼或數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等方法，壓縮數(shù)據(jù)的大小。數(shù)據(jù)歸約能夠在保留重要信息的前提下，減少數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)脫敏1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，保護(hù)個人隱私。2.數(shù)據(jù)安全性提高：通過數(shù)據(jù)脫敏，降低數(shù)據(jù)泄露和被攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。3.數(shù)據(jù)可用性保障：確保脫敏后的數(shù)據(jù)仍可用于分析和挖掘任務(wù)。數(shù)據(jù)脫敏能夠在保護(hù)個人隱私和數(shù)據(jù)安全的前提下，使得數(shù)據(jù)仍能夠被用于各種分析和挖掘任務(wù)，保障數(shù)據(jù)的可用性和價(jià)值。數(shù)據(jù)質(zhì)量評估1.數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)定義：定義評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)。2.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法選擇：選擇合適的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法，如誤差率、完整率等。3.數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)措施制定：根據(jù)評估結(jié)果，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)措施，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量評估能夠評估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為數(shù)據(jù)預(yù)處理提供指導(dǎo)和改進(jìn)方向，提高數(shù)據(jù)分析和挖掘的準(zhǔn)確性和可信度。數(shù)據(jù)挖掘算法分類大數(shù)據(jù)分析與挖掘數(shù)據(jù)挖掘算法分類分類算法基礎(chǔ)1.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法是用于將數(shù)據(jù)集中的對象映射到預(yù)定的類別中的一種技術(shù)。2.常見的分類算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等。3.這些算法的基礎(chǔ)理論和適用范圍需要深入理解，以便在特定的問題中選擇合適的算法。決策樹1.決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，用于分類和回歸問題。2.ID3、C4.5和CART是常見的決策樹算法。3.決策樹的構(gòu)建需要考慮特征選擇、剪枝等關(guān)鍵技術(shù)，以防止過擬合和提高泛化能力。數(shù)據(jù)挖掘算法分類樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理的分類算法。2.它假設(shè)特征之間是獨(dú)立的，通過計(jì)算每個類別的先驗(yàn)概率和各個特征的條件概率來進(jìn)行分類。3.樸素貝葉斯算法簡單高效，常用于文本分類等問題。支持向量機(jī)1.支持向量機(jī)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的分類算法。2.它通過尋找一個最優(yōu)超平面來將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開。3.支持向量機(jī)具有強(qiáng)大的非線性分類能力，能夠處理高維數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘算法分類集成學(xué)習(xí)1.集成學(xué)習(xí)是一種通過組合多個基分類器來提高分類性能的技術(shù)。2.Bagging、Boosting和Stacking是常見的集成學(xué)習(xí)方法。3.通過合理地組合不同的基分類器，集成學(xué)習(xí)能夠降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高泛化能力。深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用1.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，它通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。2.深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。3.深度學(xué)習(xí)模型需要大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，效果越好。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法大數(shù)據(jù)分析與挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘簡介1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)集之間有趣關(guān)系的方法。2.這種方法可以幫助我們理解數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，預(yù)測未來的趨勢和行為。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用，如市場籃子分析、醫(yī)療診斷、網(wǎng)絡(luò)安全等。關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念1.項(xiàng)集：一組相關(guān)的項(xiàng)目，例如市場籃子中的商品。2.支持度：項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。3.置信度：規(guī)則的可靠程度，表示條件項(xiàng)集和結(jié)果項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)程度。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法1.Apriori算法：通過查找頻繁項(xiàng)集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.FP-Growth算法：通過構(gòu)建頻繁模式樹生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，效率更高。3.Eclat算法：使用垂直數(shù)據(jù)格式進(jìn)行頻繁項(xiàng)集挖掘。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用示例1.市場籃子分析：通過分析顧客的購物數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為商品擺放和促銷提供參考。2.醫(yī)療診斷：通過分析病人的癥狀和數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)疾病之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。3.網(wǎng)絡(luò)安全：通過分析網(wǎng)絡(luò)流量和數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常行為之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，提高網(wǎng)絡(luò)安全性的效率。常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展1.數(shù)據(jù)稀疏性：在大型數(shù)據(jù)集中，項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)可能非常稀疏，需要更高效的算法來處理。2.數(shù)據(jù)動態(tài)性：隨著數(shù)據(jù)的不斷更新和變化，關(guān)聯(lián)規(guī)則也需要不斷更新和調(diào)整。3.隱私保護(hù)：在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，需要保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)的安全。以上是關(guān)于“關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法”的簡報(bào)PPT章節(jié)內(nèi)容，希望能夠幫助到您。聚類分析及應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析與挖掘聚類分析及應(yīng)用聚類分析的基本概念1.聚類分析是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，用于根據(jù)相似性將數(shù)據(jù)對象分組。2.聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和分布模式。3.不同的聚類算法基于不同的相似性度量和分組策略。常見的聚類算法1.K-means算法：通過最小化每個聚類中數(shù)據(jù)點(diǎn)的平方距離來分組數(shù)據(jù)。2.層次聚類算法：通過逐步合并或分裂數(shù)據(jù)對象來生成嵌套的聚類。3.DBSCAN算法：基于密度來發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類。聚類分析及應(yīng)用聚類分析的應(yīng)用領(lǐng)域1.數(shù)據(jù)挖掘：用于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集中的有趣模式和結(jié)構(gòu)。2.圖像分割：用于將圖像中的像素分組以提取目標(biāo)對象。3.市場細(xì)分：用于識別具有類似行為或興趣的客戶群體。聚類分析的挑戰(zhàn)1.選擇合適的聚類算法和參數(shù)是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。2.高維數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值可能會影響聚類結(jié)果。3.聚類結(jié)果的解釋性和可理解性是一個重要的研究問題。聚類分析及應(yīng)用聚類分析的未來發(fā)展趨勢1.結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)以提高聚類的性能和準(zhǔn)確性。2.研究更加復(fù)雜的相似性度量和分組策略以應(yīng)對更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。3.開發(fā)更加高效和可擴(kuò)展的聚類算法以適應(yīng)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理需求。以上內(nèi)容僅供參考，如有需要，建議您查閱相關(guān)網(wǎng)站。大數(shù)據(jù)分析工具介紹大數(shù)據(jù)分析與挖掘大數(shù)據(jù)分析工具介紹Hadoop1.Hadoop是一個能夠處理大量數(shù)據(jù)的開源軟件框架，其核心設(shè)計(jì)是MapReduce編程模型，能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)集分割成較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行并行處理。2.Hadoop具有高可靠性、高效性、高可擴(kuò)展性，并且能夠存儲和處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)還包括其他工具，如HBase、Hive、Pig等，這些工具提供了更加靈活和高效的數(shù)據(jù)處理和分析能力。Spark1.Spark是一個用于大數(shù)據(jù)處理的快速、通用計(jì)算引擎，提供了基于內(nèi)存的計(jì)算能力，提高了大數(shù)據(jù)處理的效率。2.Spark具有與Hadoop相似的生態(tài)系統(tǒng)，包括SparkSQL、GraphX、MLlib等模塊，提供了數(shù)據(jù)查詢、圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等能力。3.Spark支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式，并能夠與Hadoop集成，提供更加全面和高效的大數(shù)據(jù)處理和分析能力。大數(shù)據(jù)分析工具介紹TensorFlow1.TensorFlow是一個開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，支持深度學(xué)習(xí)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。2.TensorFlow具有高效性、可擴(kuò)展性和靈活性，能夠在不同硬件上高效運(yùn)行，并且有一個龐大的社區(qū)和豐富的生態(tài)系統(tǒng)，提供了各種工具和庫。3.TensorFlow在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)特征工程、模型訓(xùn)練和預(yù)測等。Keras1.Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，可以運(yùn)行在TensorFlow、Theano等后端上，提供了簡單易用的接口和高效的計(jì)算能力。2.Keras支持快速實(shí)驗(yàn)和原型開發(fā)，并且能夠方便地構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以及進(jìn)行模型評估和可視化。3.Keras在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用包括文本分類、圖像識別、語音識別等。大數(shù)據(jù)分析工具介紹PyTorch1.PyTorch是一個開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，適用于深度學(xué)習(xí)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。與TensorFlow相比，它更加靈活和易于使用。2.PyTorch支持動態(tài)計(jì)算圖，具有高效的GPU加速能力，并且有一個活躍的社區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)，提供了各種工具和庫。3.PyTorch在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用包括自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、推薦系統(tǒng)等。Tableau1.Tableau是一個數(shù)據(jù)可視化工具，能夠幫助用戶快速創(chuàng)建和共享交互式數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。2.Tableau支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式，提供了豐富的可視化選項(xiàng)和數(shù)據(jù)分析功能，包括篩選、分組、聚合等。3.Tableau還具有強(qiáng)大的協(xié)作和共享功能，能夠方便地與同事、客戶和合作伙伴共享數(shù)據(jù)分析結(jié)果和洞察。大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢展望大數(shù)據(jù)分析與挖掘大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢展望大數(shù)據(jù)技術(shù)的演進(jìn)1.隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)將不斷進(jìn)步，能夠更加高效地處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。2.在未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)將與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)更加緊密地結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。3.大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷演進(jìn)，將進(jìn)一步推動各行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會進(jìn)步。大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用1.大數(shù)據(jù)將在各行業(yè)得到更廣泛的應(yīng)用，幫助各行業(yè)實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)分析和決策。2.大數(shù)據(jù)將與各