2020年一场突如其来的疫情使得我们的生活发生了很大的变化，在疫情期间要各地严防疫区的人们随意活动，那么是如何来判断是否去过疫区呢？这一切离不开大数据的应用，通过大数据的分析能很快的知道我们的行踪为防控提供了可靠的依据。

大数据来源于随时产生的数据，一般可以通过手机移动数据连接的基站确定位置信息；通过物品信息的确认比对；以及社会交往信息分析大致就能得到我们在某一段期间内的行程。因为我们手机的信号来自于基站因而每个地区都有不同运营商的基站，当我们路过某地或较长时间的停留都会和基站进行连接。

大数据时代的来临意味着获取信息的途径更简便，但同时在大数据中获取真正符合个人需求的信息越来越难。用户往往被淹没在海量数据中，很难发现对自己真正有价值的信息。虽然搜索技术的不断完善使得我们可以通过搜索引擎查找到需要的信息，但对于用户深层次的需求，仅仅依靠搜索引擎难以挖掘与分析。

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更地处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够增加分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

大数据分析挖掘的主要目标功能有：自动预测趋势和行为。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识，若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联分析旨在找出具有强相关关系的几个属性。

大数据分析技术经过这几年的发展，已经形成了一些比较成熟稳定的模型算法。常见的模型算法有关联规则分析(Apriori)、决策树、神经网络、K-MEANS聚类、支持向量机、多元线性回归、广义线性回归、贝叶斯网络、Cox以及K近邻等。这些算法模型有的适合预测趋势和行为，有的适合关联分析，有的适合聚类分析；每种模型算法都有各自的优劣性，我们可以针对不同的场景选择合适的算法模型进行大数据分析挖掘。

温馨提示:想要了解更多课程安排、开班时间、优惠活动、学费地址等欢迎随时来电咨询并领取试听资格!