发布时间：
关键词主要可以分为以下几种： 核心关键词，避免使用热关键词，避免使用不相关的关键词。 长尾关键词,可以避免关键词过热而无法得到预期排名，亦可保证关键词搜索指数。更加容易准确定位用户搜索信息。 错拼关键词，如花篮螺丝/花兰螺丝。 问题关键词：什么导航仪最好？深圳哪里有卖手拉葫芦？ 时间关键词。 生僻关键词:搜索的用户量很少,竞争程度小，容易做排名。
按照关键词的热度分为：一、热门关键词；二、一般关键词；三、冷门关键词；按照关键词长短分为：一、泛关键词；二、长尾关键词；按照关键词针对某些特性分为：一、问题关键词；二、、借力关键词。
进行网站优化推广的人员都知道，要让企业的网站有很好的优化效果，网站的关键词设置是必不可少的，而且需要懂得如何设置才可以得到最好的效果，对关键词的了解就必须要全面了。武汉肥猫科技就来补充介绍一下，网站关键词的分类吧！前面已经介绍了三类的网站关键词了，接下来就继续介绍三类，前面的三种关键词是建设网站的基础，打好基础后期的优化工作才可以得到更好的效果，而接下来介绍的三种关键词就是可以细节的为企业网站吸引更多的用户了。相关关键词：这种关键词就是指跟目标关键词存在着一定相关的关系的词汇，而且可以延伸或者细化目标关键词的定义，这样只要用户搜索的关键词适合企业网站设定的关键词相关的，就可以使得企业的网站进入用户的视野了。长尾关键词：这种关键词就是指设置的关键词比较的长，通常包含有2-3个词汇，通常是一个短语，可以是陈述句，也可以是疑问式的或者是反问式的，最主要的目的就是匹配用户的搜索词汇，吸引更多的流量。长尾关键词一般存在于内容页面，除了内容页的标题，还存在于内容中，在软文的编辑中就可以使用。借力关键词：这种关键词就是借助某些品牌或是热门关键字来宣传推广，让那些品牌或者是热门关键词带动用户对企业网站的浏览，这样就可以扩大自己的用户圈了。武汉肥猫科技知道， 每一种关键词都有自己的优势，只要在进行网站优化的时候，能够合理的进行使用，就能够使得企业的网站通过这些关键词获得更好的优化效果。
关键词主要分类有三种：核心关键词、拓展关键词。关键词源于英文“keywords”，特指单个媒体在制作使用索引时，所用到的词汇。是图书馆学中的词汇。关键词搜索是网络搜索索引主要方法之一，就是访问者希望了解的产品、服务和公司等的具体名称用语。扩展资料：①核心关键词就是网站的主题，整个网站是做什么的，也就是网站的核心思想是什么，然后概括成几个关键词的形式。例如一个做网站优化服务的网站，那么核心关键词可以有“网站优化”“网站seo”“网站推广”等，选取1个(最好是1个，但是别超过3个)。再比如肥料厂的核心关键词选择，可以有“肥料”“化肥”“肥料公司”“肥料供应”等，也是选取1个作为网站的核心关键词。②拓展关键词是相对核心关键词而言的，除了核心关键词外的关键词都叫拓展关键词。虽然不是网站的核心主题，但是也与这个主题非常有关，通过核心关键词而拓展出来的相关关键词，通常不放在首页。③目标关键词和长尾关键词不能列入分类中，他们只是一些相对的概念，他们既可以是核心关键词也可以是拓展关键词。参考资料：关键词_百度百科
我这有四级的主要词汇，是mp3的，要吗
你最想推广出去的通过这个关键词就能联想到你公司或者你网站的，还有就是能为你带来最大利益的关键词，就是核心关键词。
没有人回答的，因为这个东西基本就没有什么意义的
就是你网站中最主要的关键词，也是你想优化排名的关键词。
伟大的] 高尚的坚强的不屈的美好的神圣的
你内心深处的需要
指人们对某种观点、原则和理想等所形成的内心的真挚信仰。信念是人的精神支柱,是意识的核心部分。世界观、历史观、人生观、道德观等都属于人的基本信念。信念和信仰是密切相关的。但二者又有区别。信仰,侧重强调人们对某种理论、学说的认识和态度;信念,则主要表现为人们内心深处的判断标准和行为动机。信念不是先天的,而是后天的。它是人在社会实践中对各种观点、原则、理论和事业经过鉴别和选择而逐渐形成发展起来的。当某个人确认某种思想、某种理论和某种事业是正确的,是真理,并去自觉维护这种思想理论和事业,就确立了信念。在阶级社会,信念属于不同的阶级意识。基于不同的信念,人们就会对事物有不同的立场、观点和态度。信念是认识、情感和意志的有机统一,是一种综合性、稳定性和持久性很强的心理品质。在社会生活中,各人总是从自己的信念出发去观察周围的事物,又总是根据自己的信念,站在不同的立场上去判断是非。同时,人们又总是为了自己的信念去努力奋斗。人们既有共同的信念,又有不同的信念。共同的信念是人们共同活动的思想基础。信念是可以培养的,也是可以改变的
信念这玩意只可意会不可言传。。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
你的问题有些泛泛，请详细一些，暨于该问题情况比较空洞，我只能给你举例说明一下，例如系统集成类的招标文件，他分为三种情况。1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。也只能给你讲这么多了，因为我的确没有看懂你到底想知道什么，呵呵。看看对你有没有用。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。以上是从大的方面来讲，具体来说大数据的框架技术有很多，这里列举其中一些：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie
非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
你的问题有些泛泛，请详细一些，暨于该问题情况比较空洞，我只能给你举例说明一下，例如系统集成类的招标文件，他分为三种情况。1，已经在运作该项目的准投标单位：如果是你从项目立项开始，就参与进来，并且运作商务关系也比较到位，那就需要你方参与进来与业主共同来制定招标文件的商务及技术部分，确保涉及到的几个重要产品的参数设定，主要在于有技术特色的软件产品跟硬件产品，是你方能拿到授权或者直接就是你们自主开发的（但是不能太过，如指定品牌等行为，这样是不符合招标法的，会引起其他投标单位的质疑）。更确保你们在此次投标中的竞争力优势。从而达成中标。商务卷也很重要，从资质角度也可以围标，如你方有的资质，此次投标过程中的竞争对手没有，而在商务卷中加上该资质也不会违反招标原则，你就可以加上，更有中标的保障了。2，前期参与项目运作了，但是客户关系没有那么深，可以通过某一个商务关系点（可以是业主单位的内应人员，要是政府采购的话，可以通过财政局政采中心的人脉），你方不参与，想办法让他们去帮你调整技术卷中的参数，已达到偏向你方，技术围标的目的。3，没有任何人运做过的项目（当然，理论上是一种现象，现实当中是不存在的），此时的技术卷内容完全由委托第三方配合业主需求来制定。具体的各项产品规格型号参数能够满足客户采购需求就可以了，一定要本着公平公正的原则。综上所述，招标文件技术卷的“关键点”大致就这三点多。当然还有其他情况，需具体问题具体分析。但是要注意的两点为：1技术卷不能有违反招标原则的字词句出现。高手做出的标书一般都是表面看似公平公正，实则有一些商务卷中的资质、技术卷里的参数是存在偏向性的。到最后未中标的几家投标方还纳闷为什么自己没有中标呢。也只能给你讲这么多了，因为我的确没有看懂你到底想知道什么，呵呵。看看对你有没有用。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。