3.预测分析能力-2挖掘算法使得数据分析更好理解数据，通过建模数据。可以说，预测分析能力是Da-2智能的分析的精髓。4.数据质量管理能力是基于对不同平台、不同结构、不同类型的有效管理和实践智能，从而构建合理的不同类型的数据库，这是一个大数据。
7、如何使用 数据 挖掘 技术量化个人建议如下:第一阶段:掌握数据 挖掘的基本概念和方法。先对数据 挖掘有个概念并掌握基本算法，比如分类算法，聚类算法，协同过滤算法。参考书:-2挖掘Concept and技术(第3版)，樊明、孟晓峰译。第二阶段:掌握数据挖掘和数据时代的分布式处理算法。现在已经进入大数据的时代，传统的数据 挖掘的算法已经不再适用于参考书:大数据:互联网海量数据。
Hadoop有一个Mahout组件，包含了几乎所有的数据 挖掘算法，包括分类、聚类和关联规则。参考书:Hadoop在行动(第二版)。作者:陆家恒。另外，数据挖掘Yes数据Library技术，Manual智能技术，Machine Learning。-3/，所以，如果你想学数据 挖掘，这些技术都得懂。建议阅读浙江大学王灿教授的课程-2挖掘并在网上搜索。
8、什么是大 数据 技术?大 数据的概念随着大数据时代的到来，科学数据的产生和积累呈指数级增长。专业图书馆作为社会储存信息知识和提供信息服务的信息中心，必须主动进行战略创新，以满足需求，创造未来。1.从数据和文学到数据集约型科学研究的新数字图书馆学范式转换的成功，标志着一种新的常规科学的形成，必将导致科学研究概念和方法的新突破和新发展。
培训数据密集型科研环境下的管理人才数据信息时代的石油数据管理人才是密集型科研环境下的稀缺人才数据。来自世界各地的各种海量数据不断向美国(或美国公司)聚集，这种趋势短期内没有改变的迹象。未来一个国家的核心竞争力很大程度上取决于将数据转化为信息和知识的速度和能力，而这实际上取决于数据的能力。
9、大 数据从 数据 挖掘、商业 智能发展而来Da 数据From数据挖掘、Business 智能云计算和Da 数据主题论坛很好地为我们解释了Da/的问题。据报道，业界逐渐开始区分大数据和云计算。大数据的需求主要集中在面授分析和应用，关注数据架构，解决业务问题。云计算的需求主要在资源的服务模式上，主要是指资源的动态分配和按需付费的商业模式。
“我们从四个方面对商用智能和大型数据进行比较:数据特点、数据来源和应用领域。据悉，Da 数据具有“实时”的特征，但并不代表实时，往往是近似实时，还具有新的数字数据源特征，我们现在看到的数据分别包括个人、公共部门和私人部门。在这些数据被共享之后，这些数据 挖掘和分析可以帮助我们更快地跟踪和响应紧急事件以及违规事件。
