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如模糊数学和其他理论融合形成了模糊人工神经网络、模糊遗传算法、模糊进化算法、模糊计算学习理论;演化计算和其他理论融合渗透形成了模糊演化算法、演化人工神经网络等。另一方面大数据的智能分析技术的发展还有赖于新型的数据存储和组织技术以及新的高效率的计算方法的支持。数据存储和组织技术应该采用的更好的分布式的数据存储策略, 并尽量提高数据的吞吐效率、降低故障率。如谷歌公司的GFS和Hadoop项目的HDFS是两个的分布式文件系统, 他们都采用比较新颖的策略。高效率的计算方法有分布式运算、数据流技术、新硬件技术等。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。虹口区新款数据分析电话

智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化分析方法抽取其中的精华，才能转变为信息"金矿"，为人类造福。 [1]历史智能数据分析方法研究已经有数十年的历史，研究人员将人工神经网络、贝叶斯网络、决策树、遗传算法，基于范例的推理法、归纳逻辑编程法等智能数据分析方法应用到具体工作中。先后取得了很大的突决了许多疑难问题。杨浦区附近数据分析24小时服务这种方法主要是用于事物数据库中,通常带有大量的数据,当今使用这种方法来削减搜索空间。

Hadoop是Appach基金会支持的一个开源系统, 包括两部分, 一是分布文件系统、二是分布计算系统。Hadoop在HBase上还提供了一个数据仓库/数据挖掘软件Hivi。面向机器学习,还提供了一个机器学习软件包Mahout,从而满足大数据管理和分析的要求。 [5]一方面, 大数据分析相比传统的数据分析,具有数据量大、查询分析复杂等特点, 因而需要有新的大数据分析方法和理论的出现。一方面人们发现现有的单一智能数据分析方法已经不能高效地胜任数据分析的工作,由此一种趋势是交叉融合多种智能数据分析技术的方法和技术应运而生。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 [1]探索性数据分析探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 [1]定性数据分析定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。 [1]典型的神经网络模型主要分三大类,即前馈式神经网络模型, 反馈式神经网络模型,自组织映射方法模型。

离线数据分析离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。 [1]在线数据分析在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分析能够实时处理用户的请求，允许用户随时更改分析的约束和限制条件。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。杨浦区附近数据分析24小时服务

定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；虹口区新款数据分析电话

大数据由于其独特的特性决定了对其进行智能分析的技术必须有新的发展的进步, 才能胜任在如此庞大的数据中进行智能分析。有学者指出大数据的智能分析技术有望成为人工智能的解决之道, 目前有很多企业和科研人员提出了很多新的智能分析技术方案。如惠普推出基于HAVEn大数据分析平台、Teradata天睿公司推出的Teradata Aster大数据探索平台(TeradataAster Discovery Platform)以及IBM公司和Intel公司都推出了他们各自的大数据分析方案。这些方案都涉及Hadoop这个大数据分析平台。虹口区新款数据分析电话

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