数据查询、数据分析与数据建模技术的介绍：前文我们对数据查询进行了侧重简要的介绍，接下来我们再来探讨下数据分析和数据建模。数据分析目前，社交网站、电子商务等网络服务的迅速发展，使得网络服务及网络信息规模裂变式增长，这样就会对大规模数据的处理带来了很大的挑战。金融业、零售业、医疗、电信、航空等领域也会产生大量的数据，在数据挖掘中如何处理海量数据，提高挖掘质量和效率，是迫切需要解决的问题。数据固有的记录历史信息的能力，使得企业认识到，大量数据中，尤其是历史数据中是隐藏着许多有价值的东西的。艾默生精密空调http://www.jhforever.com/emerson/ qyq1934通过对历史数据的分析，能够对现在和未来的业务发展有很大的帮助。这种分析需要两点的支持，一是对海量数据的规整和处理，数据的量越多，数据的种类越丰富，其提供的结果越准确、越详细。二是有数据统计分析的方法，根据分析业务内容的不同，使用的分析方法也会有所不同，常用的几种分析方法包括：分类、聚合、关联等。数据分析最重要的领域为数据挖掘。针对海量数据的增长速度，许多国内外从事海量数据挖掘、知识发现领域的相关人士进行了深入的研究。海量数据的存储和处理能力本身就对数... [
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