大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù) a股的問題，于是小編就整理了1個相關(guān)介紹大數(shù)據(jù) a股的解答，讓我們一起看看吧。

如何利用大數(shù)據(jù)進行預(yù)測？

大數(shù)據(jù)的“4V”特征表明大數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)據(jù)海量，對于大數(shù)據(jù)的分析將更加復(fù)雜、更追求速度、更注重實效。數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長的同時，隱藏在海量數(shù)據(jù)的有用信息卻沒有相應(yīng)比例增長，反而使我們獲取有用信息的難度加大。以視頻為例，連續(xù)的監(jiān)控過程，可能有用的數(shù)據(jù)僅有一兩秒。數(shù)據(jù)科學家必須借助預(yù)測分析軟件來評估他們的分析模型和規(guī)則，預(yù)測分析軟件通過整合統(tǒng)計分析和機器學習算法發(fā)揮作用。

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方而，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

IBM SPSS和SAS是兩個數(shù)據(jù)科學家常用的分析軟件。R項目則是一個非常流行的開源工具。如果數(shù)據(jù)量大到“大數(shù)據(jù)”的程度，那么還需要一些專門的大數(shù)據(jù)處理平臺如Hadoop或數(shù)據(jù)庫分析機如0racle的Exadata。

用數(shù)據(jù)預(yù)測，只能說是統(tǒng)計分析的算法問題。

而大數(shù)據(jù)的預(yù)測更多的是發(fā)現(xiàn)未知的規(guī)律和未知事物的聯(lián)系。

因此，用大數(shù)據(jù)的預(yù)測更多的是發(fā)現(xiàn)事物的發(fā)展趨勢，而不是預(yù)測準確的數(shù)值。

到此，以上就是小編對于大數(shù)據(jù) a股的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù) a股的1點解答對大家有用。