数据挖掘，数据挖掘，数据准备包括:选择/0/。数据预处理-执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-0，在数据仓库的基础上，分析数据、数据、-1/，大数据。
BI商业智能基于ERP，一般基于EPR 数据，制作静态和动态报表、仪表盘等。，更具体的分析企业的资金和物流数据。要分析的话，可以从两个方面来做。一、ERP是构建BI的基础，ERP 数据的真实、全面、及时是构建商业智能的基本框架。第二，商业智能(BI)是erp的进一步完善，减少了报表的上报时间，即时分析企业各项数据，并可发送到移动终端，方便快捷。
ERP是企业资源计划系统，记录了企业的资金和物流数据，但是这些数据有时会包含垃圾数据，所以需要用ETL技术对数据进行清理。而ERP系统的数据并不能反映公司和竞争对手的全部信息。这就需要将其他系统数据(如SAP)或外部数据导入数据 warehouse。在数据仓库的基础上，分析数据、数据、-1/。
云技术是一组联网的计算机数据即数据量大数据 挖掘即分析数据，发现有趣的暗示。但是用数据来学习模式识别，就意味着机器可以识别一些东西，比如文字、图片、人脸、指纹...一组联网的计算机使用云计算来数据进位数据-1/然后。
当然，如果要大规模商业化，这里还存在一些问题，尤其是隐私保护。Big 数据:说白了就是数据太多了。今天的万亿数据也是20年前的大数据了。但是现在的大数据有什么特别的？现在的问题是数据太多了，已经超过了传统计算机(不同于量子计算机)的处理能力，所以我们不得不对大的数据(例如挖掘)采用一些折中的方法。其实数据的效用是非常有限的。就用数据-1/的方法把这些有限的知识提炼出来。
3、 数据 挖掘/大 数据方向以及视频处理方向哪个就业更好
