地理大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)？大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各種類型的數(shù)據(jù)中急速資源有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域再次出現(xiàn)了大量的新技術(shù)，它們也擁有大數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的使力武器。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)一般除開大數(shù)據(jù)

地理大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)？

大數(shù)據(jù)技術(shù)是從各種類型的數(shù)據(jù)中急速資源有價(jià)值信息的技術(shù)。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域再次出現(xiàn)了大量的新技術(shù)，它們也擁有大數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)的使力武器。大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)一般除開大數(shù)據(jù)收集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、分析和挖掘、大數(shù)據(jù)收集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、大數(shù)據(jù)的來表示和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索到、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別？

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不徹底的、有噪聲的、什么都看不清楚的、洗技能的數(shù)據(jù)中分離提取隱含在其中的、人們當(dāng)初到底的、但又是潛在因素用處不大的信息和知識(shí)的過程。

數(shù)據(jù)挖掘流程：

定義,定義問題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，考慮數(shù)據(jù)挖掘的目的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)打算和：你選數(shù)據(jù)–在小型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)中再提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)預(yù)處理–通過數(shù)據(jù)再可以加工，和檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，封鎖住丟失的域，刪掉生效數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)挖掘：依據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)你選或者的算法，在圣光普照和轉(zhuǎn)換成過的數(shù)據(jù)集上并且數(shù)據(jù)挖掘。結(jié)果分析什么：對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果通過解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換曾經(jīng)的都能夠最終被用戶再理解的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可粗統(tǒng)稱：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法，可可以細(xì)分為：回歸分析（多塊降臨、自回歸等）、怎么判斷分析什么（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可進(jìn)一步細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自參與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫方法比較多是基于條件可視化的四維一體數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，同時(shí)另外再朝屬性的歸納方法。