大数据决策技术

① 大数据方面核心技术有哪些

总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。还有新兴的实时流处理，可能还有别的

② 利用大数据进行决策，是否有效可行

讲一个目前应用方面做得比较好的大数据-网络信息采集和舆情监测。

网络专舆情监测系统是针对互联网属这一新兴媒体，通过对海量网络舆论信息进行实时的自动舆情采集，舆情分析，舆情汇总，舆情监视，并识别其中的关键舆情信息，及时通知到相关人员，从而第一时间应急响应，为正确舆论导向及收集网友意见提供直接支持的一套信息化平台。

③ 大数据分析的技术包括哪些

与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技回术，一般而言，机器学答习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。
1、编程语言：Python/R
2、数据库MySQL、MongoDB、Redis等
3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库... 等
4、进阶：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习... 等

④ 大数据的关键技术包括

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大版数据分析及挖掘权、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

⑤ 如何利用大数据提高决策的正确性

大数据可以看到很多东西，比如：行业的走向、行业发展、区域经济、人民生活水平、人民消费水平等，拥有这些数据，就可以很好的决策了。要是还是感觉困难，可以用大数据建模，这样直接输入参数，就能得到你想要的答案了。

⑥ 大数据思维与决策的基本介绍

伊恩生动而严谨地描述了定量分析和大数据决策方法的运用……社会科学家和商界人士在享受阅读乐趣的同时都可以从本书中获益。 ——肯尼斯·阿罗 （Kenneth Arrow）诺贝尔经济学奖得主斯坦福大学荣誉教授 在过去，直觉和经验主导着我们的生活。如今，时代变迁，游戏的名字已改为大数据分析。伊恩·艾瑞斯在这本奠基之作《大数据思维与决策》中告诉我们更名换代的原因以及变化的形式。这本书不仅充满了阅读的乐趣，而且能改变你的思维方式。 ——史蒂芬·列维特 （Steven D Levitt）《魔鬼经济学》作者 《大数据思维与决策》向我们展示了数据主导的决策不仅仅给商界和棒球界带来了革命，它还是教育、医疗，甚至税收政策的变革之本。大数据分析正一步步重塑政府的运作方式。政客们喜欢吹捧政策，但他们在上任后很少会告诉你哪些政策成功了，哪些政策失败了。大数据分析主导的政策制定过程使得政府要时刻自问一个问题——这么做管用吗——这种制定方法显然会得到所有人的支持。 ——约翰·伯德斯塔（ John Podesta）美国Progress公司总裁

⑦ 大数据技术有哪些

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。