"大数据时代的数据分析方法与技术"

数据分析方法与技术是一门涉及到数据量增长、数据结构、数据分析时代背景、以及大数据的4V特征的学科。随着人类产生数据量的指数级增长，数据结构日益复杂，大数据时代正式来临。数据分析方法与技术课程的第一部分着重介绍了数据分析平台技术。第二部分包含了数据仓库建模方法，而第三部分则给出了课程目录。随后，课程介绍了数据分析与数据挖掘，并展示了了数据量增加、多样性、价值密度和速度在数据分析时代的重要性。 随着数据量的增大，从TB到EB，数据结构的复杂度也在日益增加。新数据源的不断涌现导致非结构化和半结构化数据量激增，挑战着传统数据处理的能力。然而，这些数据中所蕴藏的信息远远超过了目前人类所能处理的范畴。在这个背景下，大数据时代正在逼近。根据IDC的数据监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，这意味着在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 数据的多样性和非结构化的超大规模是大数据时代的一个重要特点。80%到90%的数据为非结构化数据，增长速度比结构化数据快10倍到50倍，并且具有着很多不同的形式，如文本、图像、视频和机器数据等。这些多样化的数据形式和无明显模式的特点给数据分析提出了挑战，如对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析以及实时分析。 为能够充分把握这些海量和多样的数据，大数据技术应被设计用于成本可承受的条件下，通过非常快速的采集、发现和分析从大量、多类别的数据中提取数据价值。因此，数据分析方法与技术的关键问题之一就是如何发现数据价值，以及如何在成本可承受的条件下加速数据的采集、处理和分析技术。 数据分析方法与技术还涵盖了多种分析技术，包括统计和分析、数据挖掘以及模型预测等。其中，统计和分析技术包括A/B测试、排名、地域占比和文本情感分析等。而数据挖掘则包括了关联规则分析、分类和聚类。最后，模型预测方面涉及了预测模型、机器学习和建模仿真等。 总的来说，数据分析方法与技术是一门涉及到大数据时代的学科，它挑战者我们对数据的处理能力以及分析技术。通过学习这门课程，我们可以更深入地了解和掌握数据分析的方法和技术，从而更好地应对大数据时代的挑战。