對大資料的處理分析正成為新一代資訊科技融合應用的結點
大資料是資訊產業持續高速增長的新引擎
大資料利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素
大資料時代，科學研究的方法手段將發生重大改變
具體可以看這篇文章
大資料時代確實讓使得很多方面都可以基於資料來進行操作，其中對個人來說最突出的一點是，基於資料而做出的決策。在判斷一件事情是否能做時，所基於的是大量資料驗證而不是個人以及多人的經驗所談，這樣讓決策更加科學化，更加客觀化。
資料對於企業來說是資產，個人收集整理，創造的資料對各人來說何嘗不是資產呢？所以我們在這個大資料時代要做的就是整理出具有我們個性的資料，而不是氾濫的可以隨意賦值的資料。通過我們的知識產出資料。
5.1.2 引子
5.1.3 針對 4 種不同的資料來源，大資料採集方法有以下幾大類
資料庫採集
系統日誌採集
高可用性、高可靠性、可擴充套件性是日誌收集系統所具有的基本特徵。系統日誌採集工具均採用分布式架構。
網路資料採集
感知裝置資料採集
5.1.4 疑問
噪音資料處理（什麼是噪音資料處理，回歸是機器學習的回歸方法嗎？）
不一致資料處理
資料冗餘
資料值衝突
資料規約
圖出自**
批處理模式
mapreduce 的核心設計思想有兩點。
流處理模式
要求
- 實時性
- 操作簡單
- 更豐富的展現
- 多種資料整合支援方式
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