简述大数据技术的关键技术

大数据关键技术有哪些 

01大数据采集

73%结果提及

大数据采集技术是指通过多种方式获取各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。这些数据源包括RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等。大数据采集技术面临着许多技术挑战，如数据源种类繁多、数据量大、产生速度快等，因此必须保证数据采集的可靠性和高效性，同时避免重复数据的产生。

02大数据处理

63%结果提及

大数据处理是大数据关键技术中的一个环节，主要分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。这个技术挑战性很高，因为数据源多样，数据量大，产生速度快，需要保证数据处理的可靠性和高效性，同时避免重复数据。

03大数据预处理技术

63%结果提及

大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构，以达到快速分析处理的目的。

04数据挖掘

56%结果提及

数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个过程主要从数据的立足点出发，运用挖掘算法对大量数据中具有价值的知识进行应用。

05大数据分析及挖掘

54%结果提及

大数据分析及挖掘技术是大数据的核心技术。它主要是在现有的数据上进行基于各种预测和分析的计算，从而起到预测的效果，满足一些高级别数据分析的需求。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机实际数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

06大数据存储及管理技术

33%结果提及

大数据存储及管理技术是大数据关键技术中的一种，其主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，并进行管理和调用。为了解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等问题，需要采用一些特定的技术和方法，例如数据库技术、云存储技术等。

07大数据展示

15%结果提及

大数据展示是大数据关键技术中的一个环节，它涵盖了数据存储、处理、应用等多方面的技术。