2.数据 Integration，数据 Integration例程组合并存储数据来自多个数据 sources，构建数据 warehouse的过程实际上是/ 3。数据 Transform，convert 数据转换成适合于数据通过平滑聚合进行挖掘，数据泛化和规范化的形式。4.数据还原，数据挖掘时数据的量很大，对少量数据还原进行挖掘分析需要很长时间。
8、汶川 地震十余年了,人类还是无法预测 地震,其难点究竟在哪里?因为当时发生的事情太突然了，很多人都没有对地震采取应急措施。因为每次地震都无法预测，也没有征兆。难点在于地震没有预警，难以察觉。因为地震的产生有太多不确定因素，很难预测。这主要是因为地震，他是无预警的，他的意思是该发生的时候就发生。地震预报难最重要的原因是地球进不去。我们可以看到我们周围的东西，如蓝天、白云、太阳、月亮和星星。
目前人类最深钻井已达万米，开采深度达数公里，仅为地球半径的几百倍、几千倍。所以自古以来就有“天道易入地难入”的说法。虽然现在人们还不能进入地球内部，但是可以利用高科技对地球内部进行探测:由地震产生的振动波会穿透地球内部，将地球内部的信息传递给地震 station。铺在地上。地球科学家用地震 wave的精华来探测地球内部，就像给地球做“ct”一样。
9、大 数据都能应用在哪些方面?它可以用在很多方面，比如large 数据它可以分析客户前几年的消费习惯，客户的消费年龄，结合之前的预测未来的发展趋势。1、政府治理；包括舆情监测、风险发现、风险防范、风险判断、应急指挥、精准调查、话题引导、引导效果评估、决策辅助等。2.企业品牌管理；包括品牌口碑管理、品牌传播管理、品牌战略管理(竞争力评估、行业环境评估等。) 3.媒体传播；
10、大 数据四大特征是什么large数据(BigData)是指那些规模超过传统计算机处理能力的集合。在当前的互联网时代，Da 数据在经济、科技、政治等领域得到了广泛的应用和发展。大数据有四个特点:数量大、速度快、种类多、价值密度低。下面将详细介绍这四个特性。1.数量大数据的特点是数量巨大，往往由数据的数十亿甚至更多组成。这些数据包括结构化数据(例如，传统数据在库中数据)、半结构化数据和非结构化。
2.速度快随着工业自动化、物联网等技术的发展，实时监控系统逐渐出现，产生的时间越来越多数据越来越短，如地震监控传感器、智能手机等设备发送到平台数据。所以大数据需要快速处理，比如在金融领域，投资者不仅需要获得股票价格、交易量等实时信息，还需要快速判断和处理这些数据的影响并做出决策。3.品种数据的一个特点就是品种多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
