『壹』 推荐一本关于大数据，数据分析类似的书籍

1、《Hadoop权威指南》
现在3.1版本刚刚发布，但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍，从2.x版本开始也不失为良策。
本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。刚刚更新的版本中，相比之前的版本增加了介绍YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章节，非常适合于Hadoop 初学者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
3、《Spark机器学习：核心技术与实践》
以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

『贰』 大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么

  • 区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。

『叁』 大数据分析工具有哪些，有什么特点

大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。
在浩瀚的数据中，如果放置这些数据，不去分析整理，那就相当于一堆废的数据，对我们的发展没有任何意义。今天给大家分享的就是：大数据分析工具的介绍和使用。
工具一：Pentaho BI
Pentaho BI和传统的一些BI产品不一样，这个框架以流程作为中心，再面向Solution(解决方案)。Pentaho BI的主要目的是集成一系列API、开源软件以及企业级别的BI产品，便于商务智能的应用开发。自从Pentaho BI出现后，它使得Quartz、Jfree等面向商务智能的这些独立产品，有效的集成一起，再构成完整且复杂的一项项商务智能的解决方案。

工具二：RapidMiner
在世界范围内，RapidMiner是比较好用的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务涉及了很多的范围，主要包括可以简化数据挖掘的过程中一些设计以及评价，还有各类数据艺术。
工具三：Storm
Storm这个实时的计算机系统，它有分布式以及容错的特点，还是开源软件。Storm可以对非常庞大的一些数据流进行处理，还可以运用在Hadoop批量数据的处理。Storm支持各类编程语言，而且很简单，使用它时相当有趣。像阿里巴巴、支付宝、淘宝等都是它的应用企业。
工具四：HPCC
某个国家为了实施信息高速路施行了一个计划，那就是HPCC。这个计划总共花费百亿美元，主要目的是开发可扩展的一些计算机系统及软件，以此来开发千兆比特的网络技术，还有支持太位级网络的传输性能，进而拓展研究同教育机构与网络连接的能力。
工具五：Hadoop
Hadoop这个软件框架主要是可伸缩、高效且可靠的进行分布式的处理大量数据。Hadoop相当可靠，它假设了计算元素以及存储可能失败，基于此，它为了保证可以重新分布处理失败的节点，维护很多工作数据的副本。Hadoop可伸缩，是因为它可以对PB级数据进行处理。
当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

『肆』 IBM Power全面推动大数据分析发展

IBM日前在2015中国大数据技术大会上分享了其在大数据分析领域的最新成果，阐述了面向大数据分析领域的IT基础架构的最新战略。针对企业在认知时代面临的大数据分析工作负载，IBM坚信要以全新的IT基础架构作为支持。凭借产品和解决方案的持续革新，IBM致力于助力大数据应用创新，通过打造基于Power的本地生态系统，全面推动本地大数据分析技术的发展。

随着互联网和移动互联网技术的进一步发展，在数据量激增的同时，数据类型也变得更为复杂多样。如何快速处理这些数据使其产生价值，如何结合结构化与非结构化数据分析进行预测、推理、感知的判断并采取相应行动，成为企业亟须思考的难题。面对当前挑战，企业需要能够处理和分析大量结构化与非结构化数据，具备高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要一个具备更强事务处理能力、更灵活调配系统架构的领先IT 基础架构。

IBM Power一直致力于凭借领先的IT基础架构，满足企业的大数据分析需求，帮助企业实现数字化转型。针对大数据分析与认知工作负载，IBM今年推出了多款Power产品。Power Systems LC服务器基于OpenPOWER基金会创新成果，针对企业大数据分析工作负载，能够提供比同等x86服务器更快的速度及更低的成本，帮助客户实现便捷、快速的部署。此外，IBM不仅凭借基于POWER8的Linux专属服务器帮助用户发展新兴应用，还通过企业级高性能Linux分区服务器为用户的关键应用提供支持，帮助企业发展新兴工作负载、实现业务转型。

着眼未来趋势，IBM坚信认知技术与思维是满足企业发展需要不可或缺的一部分。作为IBM在认知计算领域的卓越代表，沃森（Watson）在大数据处理与分析方面已取得突破性成就，拥有分析海量数据、处理并行复杂数据以及快速判断和应答响应等卓越能力。基于由IBM Power平台构建的高性能运算基础架构的支持，IBM正联合多家合作伙伴，推动沃森的应用。

除了不断革新Power硬件平台，IBM还通过对本地人才的培养推动大数据应用的创新。今年，IBM已联手CSDN成功举办了8期POWER8极限挑战赛，吸引了逾万人次参赛。IBM也成功举办了十余次培训沙龙，为开发者带来更多学习和交流的机会。此外，IBM还以不同形式联合合作伙伴为本地开发者提供基于Power的开源技术创新环境，帮助开发者加速其创新进程。

为提升本地合作伙伴的能力，IBM还与合作伙伴联手，积极推动本地开源技术生态系统的构建。在IBM“中国合伙人”战略的引领下，IBM与CSDN等伙伴联手启动Linux开源生态系统联盟，基于IBM多年来为开源领域提供的先进支持，携手国内ISV、开源技术社区、企业用户、创投公司等多方力量，共同打造一个基于Power技术的开源技术生态圈。IBM还联手OpenPOWER基金会成员推出了全新硬件加速ISV支持计划，为本地ISV免费提供基于RedPOWER服务器以及赛灵思FPGA的云端开发及测试环境，帮助ISV提升大数据、云计算等新兴技术研发能力，促进第二代分布式计算的发展。

IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理郭仁声表示：“认知时代的到来标志着信息技术的发展步入了全新阶段，也对企业的IT基础架构提出了更为严苛的要求。为了帮助企业更好地处理、分析数量庞大的结构化和非结构化数据，IBM Power将凭借扎实的硬件基础和深入的行业洞察，帮助企业构建全新的IT基础架构，更好地应对当前和未来包括大数据在内的种种挑战。”

『伍』 数据分析和大数据哪个好

大讲台大数来据培训为你自解答：
1、大数据（big data）：
指无法在可承受的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》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，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（价值）Veracity（真实性）
2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

『陆』 IBM在大数据领域的四大核心能力和相应的产品线是什么

Hadoop领域的InfoSphere BigInsights，流计算领域的InfoSphere Streams，数据仓库方面的InfoSphere Warehouse和etezza以及信息整合与治理(Information Integration and Governance)方面的产品Optim及Guardium。

『柒』 谁能最简单明了的告诉我大数据是什么以及IBM到底是干什么的,不许在百科里复制!

大数据，海量数据
IBM，世界知名的IT公司。