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“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。

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【金融大数据分析】CAPM练习

大数据分析平台总体架构——数据存储层 业务系统前日增量数据 缓存数据，支持后续ELT数据处理 数据内容 主要用途 数据模型 保留周期 用户 访问模式 工作负载 平台要求 贴源数据模型 保存最近7天数据 贴源数据区和主题数据区批量作业访问 无最终用户访问 I/O敏感，连续小批量的数据抽取和加载 少量量数据使用Hive的Load命令，大量数据使用MR程序 与主题区/贴源区/集市区构成一个Hadoop集群（Hive） 无单点故障，7×24小时+非工作日有限停机 主题数据区、集市数据区和沙盘演练数据区批量作业访问 无最终用户访问 I/O敏感，日终批量ETL 以ELT形式通过Hive SQL执行 与主题区/贴源区/集市区构成一个Hadoop集群（Hive） 无单点故障，7×24小时+非工作日有限停机 贴源数据模型 不保存历史 业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据 数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据 临时数据区 贴源数据区

使用Logistic回归进行预测建模时，重要的是要了解预测建模的主要目标，要达到的业务目标以及达到该目标的基本步骤。 目标 在本主题中，您将学习执行以下操作： • 确定预测建模的目标 • 定义预测建模元素的术语 • 解释预测建模的基本步骤 • 识别预测建模的业务应用 • 识别业务场景数据问题

01_大数据项目的开发流程 02_大数据的应用领域（一） 03_大数据的应用领域（二） 04_大数据分析平台（一） 05_大数据分析平台（二） 06_数据量及集群规模的规划（一） 07_数据量及集群规模的规划（二） 08_企业常见数据分析需求（一） 09_企业常见数据分析需求（二）

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