1、資料的獲取，量一定是特別大，不是隨便弄一點資料就叫大資料

2、資料的清洗，怎樣找出真正有用的資料

3、對清洗後的資料進行分析，比如建模啊等等的

修機小白

1、資料的獲取，量一定是特別大，不是隨便弄一點資料就叫大資料

2、資料的清洗，怎樣找出真正有用的資料

3、對清洗後的資料進行分析，比如建模啊等等的

我們每天做資料趨勢分析中，最常用到的工具包括：聚類分析、條件機率分析、迴歸分析、相關分析等等。

至於預測的原理，取決於目的和物理模型。

大資料時代的資訊分析可稱為大資料分析。大資料分析主要遵循三大基本理念。　　（１）要全體不要抽樣：大資料分析是宏觀資訊分析，需要完整全面地觀察總體的本質、特徵、屬性、規律和聯絡，而抽樣割裂了資料或現象之間的聯絡。　　（２）要相關不要因果：在大資料時代，面對海量資料的挑戰，知道是什麼比知道為什麼更重要。如股票資訊，根據大資料分析很容易知道漲還是跌，但很難知道為什麼會漲或跌。大資料分析的典型任務是透過相關性實現模式挖掘與預測分析。大資料分析強調發現事先不知道的新模式和未知的相關關係。　　（３）要效率不要精確：在海量資料時代，時間和成本比精確結果更有意義。因為大資料分析以全體或總體為物件，幾乎不可能找到合適的統計學或數學模型來描述全體或總體的特徵、規律、聯絡，即使有，時間和成本花費肯定很驚人，同時也很難直接或直觀地發現全體或總體的本質、屬性、特徵、規律、聯絡。