数据分析 传统的分析技术如数据挖掘、机器学习、统计分析等在大 数据时代需要做出调整,因为这些技术在大数据时代面临 着一些新的挑战,主要有 数据量大并不一定意味着数据价值的增加,相反这往往意味着数 据噪音的增多 大薮据时代的算法需要进行调整(邦弗朗尼原理) 数据结果好坏的衡量 《大数据技术基础》《大数据技术基础》 数据分析 • 传统的分析技术如数据挖掘、机器学习、统计分析等在大 数据时代需要做出调整，因为这些技术在大数据时代面临 着一些新的挑战，主要有： – 数据量大并不一定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数 据噪音的增多 – 大数据时代的算法需要进行调整（邦弗朗尼原理） – 数据结果好坏的衡量