🌱 什么是大数据？

大数据指无法用传统数据处理工具处理的海量、高增长、多样化的数据集合。其核心特征为：

  • Volume（体量）：数据规模巨大
  • Velocity（速度）：数据生成和处理速度快
  • Variety（多样性）：数据类型复杂（结构化/非结构化）
  • Value（价值）：蕴含巨大商业价值
大数据_概念

🔧 大数据技术栈

常见的大数据技术包括：

  • 数据存储：Hadoop HDFS、Apache Cassandra
  • 数据处理：Apache Spark、Flink
  • 数据分析：Hive、Pig、Tableau
  • 数据可视化：Power BI、ECharts
大数据_技术架构

📈 大数据应用场景

大数据广泛应用于：

  • 智能推荐系统（如电商、短视频平台）
  • 金融风控与反欺诈
  • 智慧城市与物联网
  • 医疗健康数据分析
大数据_应用案例

🧭 学习路径推荐

建议从基础到进阶逐步学习：

  1. 入门：了解数据采集与清洗（点击学习数据预处理）
  2. 进阶：掌握分布式计算框架（如Hadoop/Spark）
  3. 实战：参与真实项目（点击查看项目案例）

如需进一步探索数据科学领域，可访问 数据科学入门 专栏。