大数据的技术

　　数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

　　数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

　　基础架构：云存储、分布式文件存储等。

　　数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

　　统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

　　数据挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinitygroupingorassociationrules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)

　　模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

　　结果呈现：云计算、标签云、关系图等。