数据分析
在实际使用大数据阵列之前，其进行分析。为了达到此目的，使用以下内容：
- SQL。与 DBMS 交互时生成查询的语言。
- 神经网络。可训练的数学模型，允许以极高的速度与大量信息进行交互。
为了处理大数据，已经开发了基于商 WS 数据库 业智能（BI）的分析平台。例如，Microsoft 的 Power BI 是一种商业分析服务，它从各种来源收集信息，并根据生成的请求将数据转换为报告。
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大数据技术的应用领域
实际应用范围相当广泛：
- 重工业。在工业中的积极使用 联合王国数据 可以优化技术流程并预测商品需求。
- 招聘中。利用大数据可以帮助人力资源经理搜索、分类和选择人员。
- 金融和信贷机构。银行业务的数字化极大地方便了与客户的互动。最近，人们越来越重视交易时的安全性。
- 药品。该领域的大数据技术用于诊断、新药研发、优化医疗检查和疫苗接种活动等。
- 政府机构。数字政府使公民能够轻松访问政府结构的管理功能，而无需人工参与。这有助于大幅减少腐败对决策的影响。
- 营销。大大简化了广告专家在消费市场上推广商品或服务时的工作。资料来源：shutterstock.com
- 媒体。大数据被积极用于目标受众群体的分析。
- 后勤。优化路线，降低货运和客运成本。
- 处理图形文件。大量的信息使得在实践中应用大量不同的风格和过滤器成为可能，大大简化了设计师的工作。
- 零售贸易。在零售领域，大数据被市场成功利用，根据影响销售量的因素分析来创建独特的销售主张。
- 房地产市场。收集有关住房的信息可以让房地产经纪人向客户提供相关的报价。
- 运动的。在这一领域，大数据最常用于招募有前途的球员和制定训练计划。
- 农业工业综合体。大数据使得获取天气变化的准确报告并调整播种时间成为可能。
- 地质学。目前，新矿床的寻找和盈利能力的评估正在进行中。
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教育。大数据技术有助于更高效地选择培训所需的课程。