大数据应用开发作业指导书

大数据应用开发作业指导书TOC\o"1-2"\h\u27169第一章大数据应用开发概述 2319211.1大数据应用开发简介 2256381.2大数据技术体系 218636第二章数据采集与预处理 383122.1数据采集技术 3175452.1.1网络爬虫 3254162.1.2数据库采集 34272.1.3物联网数据采集 492992.1.4其他采集技术 4148072.2数据清洗与转换 4235552.2.1数据清洗 4316842.2.2数据转换 4159692.3数据预处理案例分析 413020第三章分布式存储系统 5313993.1分布式存储系统概述 5258543.2Hadoop分布式文件系统（HDFS） 532043.3分布式数据库系统 68002第四章分布式计算框架 7215744.1分布式计算框架概述 745914.2MapReduce计算模型 755094.3Spark计算框架 77424第五章数据仓库与数据分析 8143475.1数据仓库概述 8230155.2数据仓库架构与设计 8176715.3数据挖掘与机器学习 921629第六章大数据可视化 10109576.1可视化技术概述 10297456.2数据可视化工具 10255296.3可视化案例分析 1024568第七章大数据应用开发实践 11166127.1应用场景分析 11149977.2应用开发流程 12245287.3实践案例分享 1216935第八章大数据安全与隐私保护 13190048.1大数据安全概述 13299858.1.1数据安全风险 13311578.1.2数据安全策略 13123188.2数据加密与认证 1311928.2.1数据加密 1349068.2.2数据认证 14104908.3隐私保护技术 14129158.3.1数据脱敏 14185528.3.2差分隐私 14300938.3.3联邦学习 14198598.3.4安全多方计算 1524992第九章大数据产业发展与趋势 15254219.1大数据产业发展现状 15118349.2产业链分析 153239.3未来发展趋势 1616808第十章大数据应用开发项目管理 16542010.1项目管理概述 162277210.2项目进度与成本控制 16750810.3风险管理与团队协作 17第一章大数据应用开发概述1.1大数据应用开发简介大数据应用开发是指在计算机科学、信息技术和统计学等多个学科领域的基础上，针对大规模数据集进行有效管理、分析与挖掘，以实现数据驱动决策和智能化服务的过程。互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，大数据已经成为各行各业关注的焦点。大数据应用开发不仅有助于提高企业的运营效率，还可以为社会管理、民生服务等领域带来创新性的变革。大数据应用开发主要包括以下几个方面：（1）数据采集：通过各种手段收集不同来源、不同格式和不同类型的数据，为后续的数据处理和分析提供基础。（2）数据存储与管理：针对大规模数据集，采用分布式存储技术，如Hadoop、Spark等，实现高效的数据存储和管理。（3）数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、合并等操作，以提高数据质量。（4）数据分析与挖掘：运用统计学、机器学习等方法，对数据进行分析和挖掘，发觉数据中的规律和趋势。（5）数据可视化与展示：将数据分析结果以图表、报表等形式展示，方便用户理解和决策。1.2大数据技术体系大数据技术体系是一个涉及多个技术领域的复杂体系，主要包括以下几部分：（1）数据存储与处理技术：包括分布式存储、分布式计算、数据库管理系统等，如Hadoop、Spark、Flink等。（2）数据清洗与预处理技术：包括数据清洗、数据转换、数据合并等，如Pandas、DataWrangler等。（3）数据分析与挖掘技术：包括统计分析、机器学习、深度学习等，如R、Python、TensorFlow等。（4）数据可视化与展示技术：包括图表绘制、报表、交互式可视化等，如ECharts、Tableau等。（5）大数据平台与工具：包括大数据处理框架、开发工具、运维工具等，如Cloudera、Hortonworks、Docker等。（6）云计算与边缘计算：为大数据应用提供计算和存储资源，如云、腾讯云、云等。（7）数据安全与隐私保护：包括数据加密、访问控制、审计等，以保证数据的安全和用户隐私。（8）行业应用解决方案：针对不同行业的需求，提供定制化的数据分析和应用解决方案，如金融、医疗、教育等。通过深入了解大数据技术体系，开发人员可以更好地把握大数据应用开发的趋势和方向，从而为企业和社会创造更多价值。第二章数据采集与预处理2.1数据采集技术数据采集是大数据应用开发的基础环节，其目的在于从各种数据源中获取原始数据。以下是几种常见的数据采集技术：2.1.1网络爬虫网络爬虫是一种自动获取网页内容的技术。通过模拟浏览器行为，网络爬虫可以遍历互联网，从网站中抓取所需的文本、图片、音频等多媒体数据。常用的网络爬虫技术包括Python的requests库、Scrapy框架等。2.1.2数据库采集数据库采集是指从数据库中获取数据的技术。这种方法适用于结构化数据的采集，如关系型数据库、NoSQL数据库等。常用的数据库采集技术包括SQL查询、数据库连接池等。2.1.3物联网数据采集物联网数据采集是指通过传感器、控制器等设备，实时获取物理世界中的数据。这种方法适用于实时数据采集，如气象、环境监测等领域。常用的物联网数据采集技术包括MQTT、HTTP等通信协议。2.1.4其他采集技术除上述方法外，还有许多其他数据采集技术，如日志采集、文件采集等。这些技术可根据实际应用场景和数据源特点进行选择。2.2数据清洗与转换采集到的原始数据往往存在许多问题，如数据缺失、重复、异常等。数据清洗与转换是大数据预处理的重要环节，旨在提高数据质量。2.2.1数据清洗数据清洗是指对原始数据进行清理、筛选和修正的过程。主要包括以下步骤：（1）去除重复数据：通过数据比对，删除重复的记录。（2）处理缺失数据：采用插值、删除等方法处理数据缺失问题。（3）异常值处理：识别并处理数据中的异常值。（4）数据一致性检查：检查数据是否符合业务规则，如数据类型、长度等。2.2.2数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合分析、存储和展示的格式。主要包括以下步骤：（1）数据类型转换：将原始数据转换为所需的数据类型，如字符串转换为日期、数字等。（2）数据格式转换：将原始数据转换为统一的格式，如日期格式、货币格式等。（3）数据归一化：将不同量级的数值转换为同一量级，以便于分析和比较。2.3数据预处理案例分析以下是一个数据预处理案例的分析：假设某电商公司需要分析用户购买行为，以便优化商品推荐策略。数据来源包括用户浏览记录、购买记录、商品信息等。（1）数据采集采用网络爬虫技术获取用户浏览记录和购买记录，从数据库中提取商品信息。（2）数据清洗对采集到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失数据、异常值处理等。（3）数据转换将清洗后的数据转换为统一的格式，如日期格式、货币格式等。同时对用户行为数据进行归一化处理。（4）数据存储将预处理后的数据存储到数据库中，以便后续分析和挖掘。第三章分布式存储系统3.1分布式存储系统概述互联网技术的快速发展，数据规模呈爆炸式增长，分布式存储系统应运而生。分布式存储系统是指将数据分散存储在多台物理或虚拟存储设备上，通过网络进行数据访问和处理的一种存储架构。其主要目的是提高存储系统的容量、功能和可靠性，以满足大规模数据存储和处理的需求。分布式存储系统具有以下特点：（1）高扩展性：分布式存储系统能够根据业务需求动态扩展存储资源，实现存储能力的线性增长。（2）高功能：通过并行访问多台存储设备，分布式存储系统能够提供更高的数据读写速度。（3）高可靠性：分布式存储系统通过数据冗余和副本机制，保证了数据的安全性和可靠性。（4）高可用性：分布式存储系统能够在部分节点故障时，自动切换到正常节点，保证业务的连续性。3.2Hadoop分布式文件系统（HDFS）Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，简称HDFS）是ApacheHadoop项目中的一个重要组件，用于分布式存储大规模数据集。HDFS采用主从架构，主要包括两个组件：NameNode和DataNode。（1）NameNode：作为HDFS的主节点，负责维护文件系统的命名空间，管理文件系统树及整个文件系统的元数据。（2）DataNode：作为HDFS的从节点，负责处理文件系统客户端的读写请求，在文件系统中实际存储数据。HDFS具有以下特点：（1）高容错性：通过数据副本机制，HDFS能够在节点故障时自动恢复数据，保证数据的安全性和可靠性。（2）高吞吐量：HDFS采用流式访问数据，适用于大规模数据集的批量处理。（3）高扩展性：HDFS能够根据业务需求动态扩展存储资源，实现存储能力的线性增长。（4）易于维护：HDFS采用简单的文件系统结构，降低了维护成本。3.3分布式数据库系统分布式数据库系统（DistributedDatabaseSystem，简称DDS）是指将数据分布存储在多个物理或虚拟节点上，通过网络进行数据访问和管理的数据库系统。分布式数据库系统旨在提高数据存储和处理的能力，满足大规模数据应用的需求。分布式数据库系统具有以下特点：（1）数据分布透明性：用户无需关心数据具体存储在哪个节点上，可以像访问单个数据库一样访问分布式数据库。（2）高功能：通过并行访问多个节点，分布式数据库系统能够提供更高的数据读写速度。（3）高可用性：分布式数据库系统能够在节点故障时，自动切换到正常节点，保证业务的连续性。（4）高可靠性：分布式数据库系统通过数据冗余和副本机制，保证了数据的安全性和可靠性。常见的分布式数据库系统包括以下几种：（1）NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra、HBase等，采用非关系型数据模型，适用于大规模数据存储和实时查询。（2）NewSQL数据库：如GoogleSpanner、AmazonAurora等，结合了关系型数据库和NoSQL数据库的特点，适用于大规模在线事务处理。（3）分布式关系型数据库：如MySQLCluster、OracleRAC等，采用关系型数据模型，适用于传统事务型应用。第四章分布式计算框架4.1分布式计算框架概述大数据时代的到来，分布式计算框架应运而生，其主要目的是为了高效地处理大规模数据集。分布式计算框架通过将计算任务分散到多个计算节点上，实现并行处理，从而提高计算速度和资源利用率。分布式计算框架主要包括以下几种：Hadoop、Spark、Flink等。分布式计算框架具有以下特点：（1）高效性：通过并行计算，提高数据处理速度。（2）可扩展性：可根据需求动态调整计算节点数量。（3）容错性：当某个计算节点出现故障时，其他节点可以接管其任务，保证计算任务的完成。（4）易用性：提供简洁的编程接口，降低开发难度。4.2MapReduce计算模型MapReduce是一种分布式计算模型，由Google公司提出。它将计算任务分为两个阶段：Map和Reduce。（1）Map阶段：对输入的数据集进行处理，一系列键值对。（2）Reduce阶段：对Map阶段的键值对进行合并处理，输出最终结果。MapReduce计算模型的主要优点是易于实现，适用于大规模数据处理任务。但它也存在一些缺点，如计算过程中数据传输开销较大，处理速度相对较慢等。4.3Spark计算框架Spark是一种基于内存的分布式计算框架，由UCBerkeleyAMPLab开发。它提供了比MapReduce更快的计算速度，主要原因是：（1）基于内存计算：Spark将数据存储在内存中，避免了磁盘IO的瓶颈。（2）精简的数据抽象：Spark提供了RDD（弹性分布式数据集）作为数据抽象，使得数据处理更加高效。（3）丰富的库支持：Spark提供了包括SQL、MLlib（机器学习库）、GraphX（图处理库）等在内的丰富库支持，方便开发者实现各种计算任务。Spark计算框架的主要特点如下：（1）高效性：Spark的计算速度比MapReduce快100倍以上。（2）易用性：Spark提供了简洁的API，支持Scala、Python、Java等多种编程语言。（3）高度可扩展：Spark可以轻松扩展到数千个节点。（4）容错性：Spark支持数据冗余，保证了计算任务的可靠完成。通过以上介绍，我们可以看出分布式计算框架在处理大规模数据方面的优势。MapReduce和Spark作为两种典型的分布式计算框架，各自具有独特的特点和适用场景。在实际应用中，开发者可以根据需求选择合适的框架，以提高数据处理效率。第五章数据仓库与数据分析5.1数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、反映历史数据的、用于支持决策制定的数据集合。它区别于传统数据库的主要特点在于数据仓库的数据是从多个数据源中抽取、转换并加载（ETL）而来的，其目的是为了支持复杂的数据分析和决策制定。数据仓库的核心功能包括数据的整合、清洗、转换、加载以及数据的查询与分析。数据仓库的出现为企业提供了一个统一、高效的数据平台，使得企业能够更好地利用历史数据进行趋势分析、预测分析等决策支持活动。5.2数据仓库架构与设计数据仓库的架构可以分为三个层次：数据源层、数据集成层和数据应用层。数据源层包括各种业务数据库、文件系统、外部数据源等，它们是数据仓库的数据来源。数据集成层负责将数据源中的数据抽取、清洗、转换并加载到数据仓库中。这一层的主要任务包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。数据应用层是数据仓库的用户接口层，主要包括各种数据查询工具、报表工具、分析工具等。用户可以通过这些工具对数据仓库中的数据进行查询、分析和挖掘。数据仓库的设计需要考虑以下几个关键因素：（1）数据模型：数据模型是数据仓库设计的核心，常用的数据模型包括星型模型和雪花模型。（2）数据分布：数据分布是指数据在数据仓库中的存储方式，合理的分布可以提高数据查询和分析的效率。（3）数据更新策略：数据更新策略是指数据仓库中的数据如何进行更新，包括实时更新、定期更新等方式。（4）数据安全性：数据仓库中的数据安全性是的，需要采取相应的安全措施，如访问控制、数据加密等。5.3数据挖掘与机器学习数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类和预测、聚类分析等。数据挖掘在数据仓库中的应用可以为企业提供有价值的信息，支持决策制定。机器学习是人工智能的一个分支，它通过算法自动从数据中学习规律，并用这些规律对新的数据进行预测。机器学习技术在数据仓库中的应用主要包括分类、回归、聚类、降维等。数据挖掘与机器学习在数据仓库中的应用可以提高数据分析的效率和准确性，为企业提供更加精准的决策支持。以下是几种常见的数据挖掘与机器学习算法：（1）决策树：决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归。（2）支持向量机（SVM）：支持向量机是一种基于最大间隔的分类和回归算法，它通过找到数据中的最优分割超平面来对数据进行分类或回归。（3）神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它通过学习数据中的特征和关系来进行分类或回归。（4）Kmeans聚类：Kmeans聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分为K个簇，使得每个簇内的数据点距离最近，而不同簇的数据点距离最远。（5）主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维算法，它通过找到数据中的主要特征方向来降低数据的维度，从而简化数据分析和可视化。第六章大数据可视化6.1可视化技术概述大数据技术的飞速发展，数据可视化技术在信息展示和数据分析中扮演着越来越重要的角色。可视化技术旨在将复杂的数据信息以图形、图像等直观形式展示出来，帮助用户理解数据、挖掘价值。可视化技术主要包括以下几种：（1）基础可视化技术：如柱状图、折线图、饼图等，用于展示数据的分布、趋势和比例等。（2）交互式可视化技术：通过用户与图形的交互，实现数据的动态展示和实时更新。（3）空间可视化技术：用于展示数据在空间分布上的特征，如地理信息系统（GIS）等。（4）多维数据可视化技术：用于展示多维数据之间的关系，如平行坐标图、雷达图等。6.2数据可视化工具数据可视化工具是支持数据可视化过程的各种软件和平台。以下是一些常用的数据可视化工具：（1）Tableau：一款功能强大的数据可视化工具，支持多种图表类型，操作简单，易于上手。（2）PowerBI：微软开发的一款商业智能工具，集成了丰富的数据可视化功能。（3）Excel：微软办公软件中的表格处理工具，支持基本的图表绘制功能。（4）Python：一款编程语言，通过Matplotlib、Seaborn等库实现数据可视化。（5）R：一款统计分析软件，拥有丰富的数据可视化包，如ggplot2等。6.3可视化案例分析以下是一些典型的数据可视化案例分析：案例一：某电商平台的销售数据分析针对某电商平台的销售数据，通过柱状图展示各品类的销售额占比，折线图展示销售额随时间的变化趋势。通过可视化展示，可以直观地看出各品类的销售情况，为电商平台制定营销策略提供依据。案例二：城市交通拥堵分析利用地理信息系统（GIS）技术，将城市交通拥堵数据以热力图形式展示。通过可视化，可以清晰地看出城市交通拥堵的分布情况，为制定交通政策提供参考。案例三：社交媒体用户行为分析通过收集社交媒体用户的互动数据，利用雷达图展示不同用户群体的活跃度、互动次数等指标。通过可视化分析，可以了解不同用户群体的特点，为社交媒体运营提供数据支持。案例四：股票市场分析利用Python编程语言和Matplotlib库，绘制股票市场的K线图、成交量柱状图等。通过可视化展示，可以直观地看出股票市场的走势和成交情况，为投资者提供决策依据。第七章大数据应用开发实践7.1应用场景分析在当前信息时代，大数据技术已被广泛应用于各个行业。本节将对大数据应用开发中的常见场景进行分析，以便为后续开发提供指导。（1）金融行业：大数据技术在金融行业中的应用主要包括信用评估、风险控制、投资决策等方面。通过对海量数据进行挖掘和分析，可以帮助金融机构降低风险、提高盈利能力。（2）电商行业：大数据技术在电商行业中的应用主要体现在用户行为分析、推荐系统、库存管理等环节。通过对用户数据进行分析，可以为用户提供更精准的个性化推荐，提高购物体验。（3）医疗行业：大数据技术在医疗行业中的应用包括疾病预测、医疗资源优化、医疗数据分析等。通过对医疗数据的研究，有助于提高医疗服务质量，降低医疗成本。（4）交通行业：大数据技术在交通行业中的应用涵盖智能交通管理、道路规划、出行服务等。通过对交通数据的分析，可以优化交通布局，提高道路通行效率。7.2应用开发流程大数据应用开发流程主要包括以下几个阶段：（1）需求分析：明确项目背景、目标、业务需求，为后续开发提供方向。（2）数据采集：根据需求分析，收集相关数据，包括结构化数据和非结构化数据。（3）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、整合等处理，提高数据质量。（4）数据存储：选择合适的存储方案，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。（5）数据处理与分析：采用大数据技术对数据进行处理和分析，如Hadoop、Spark等。（6）可视化展示：将分析结果以图表、报告等形式展示，方便用户理解和使用。（7）应用部署与优化：将开发完成的应用部署到生产环境中，并根据实际运行情况进行优化。7.3实践案例分享以下是几个大数据应用开发实践案例：（1）金融行业信用评估系统该系统通过对用户在金融平台上的行为数据、社交数据等多源数据进行分析，为金融机构提供信用评估服务。系统采用Hadoop集群进行数据存储和处理，利用机器学习算法实现信用评分，提高了金融机构的风险控制能力。（2）电商推荐系统该系统基于用户历史购物行为、浏览记录等数据，为用户提供个性化商品推荐。系统采用Spark进行数据处理，结合协同过滤算法和内容推荐算法，实现了精准的商品推荐，提高了用户购物满意度。（3）医疗数据分析平台该平台通过收集医疗机构的病例数据、检查报告等，为医生提供数据查询、分析、可视化等服务。平台采用大数据技术对医疗数据进行分析，帮助医生发觉潜在的健康风险，提高医疗服务质量。（4）城市智能交通系统该系统通过对城市交通数据进行实时监测和分析，为提供道路规划、交通优化等决策支持。系统采用分布式数据库存储交通数据，利用大数据技术进行实时数据处理，实现了城市交通的智能管理。第八章大数据安全与隐私保护8.1大数据安全概述大数据技术的快速发展，数据安全已成为企业、及社会各界关注的焦点。大数据安全主要包括数据存储安全、数据传输安全、数据访问安全等方面。本章将从以下几个方面对大数据安全进行概述。8.1.1数据安全风险大数据时代，数据安全风险主要表现在以下几个方面：（1）数据泄露：黑客攻击、内部员工泄露等导致数据泄露，给企业带来经济损失和信誉损害。（2）数据篡改：非法篡改数据，影响数据的真实性和完整性。（3）数据滥用：数据被非法使用，侵犯用户隐私权益。（4）数据丢失：自然灾害、硬件故障等导致数据丢失。8.1.2数据安全策略为应对数据安全风险，企业应采取以下数据安全策略：（1）制定严格的数据安全政策，明确数据安全责任。（2）加强数据访问控制，实现最小权限原则。（3）采用加密技术保护数据存储和传输安全。（4）实施数据备份和恢复策略，保证数据可用性。8.2数据加密与认证数据加密与认证是保障大数据安全的关键技术，下面将从数据加密和认证两个方面进行介绍。8.2.1数据加密数据加密技术是将数据按照一定的算法转换成不可读的密文，以保护数据在存储和传输过程中的安全性。常见的数据加密算法包括对称加密、非对称加密和混合加密。（1）对称加密：加密和解密使用相同的密钥，如AES、DES等。（2）非对称加密：加密和解密使用不同的密钥，如RSA、ECC等。（3）混合加密：结合对称加密和非对称加密的优点，如SSL/TLS等。8.2.2数据认证数据认证是指验证数据的真实性和完整性。常见的数据认证技术包括数字签名、数字证书和Hash算法。（1）数字签名：基于非对称加密技术，对数据进行签名和解签，验证数据的真实性和完整性。（2）数字证书：用于验证身份和加密通信，如SSL证书、数字身份证等。（3）Hash算法：将数据转换为固定长度的摘要，用于验证数据的完整性。8.3隐私保护技术在大数据时代，隐私保护已成为亟待解决的问题。以下介绍几种常见的隐私保护技术。8.3.1数据脱敏数据脱敏是对敏感数据进行变形或替换，以保护数据中的个人隐私信息。常见的数据脱敏方法包括：（1）数据掩码：将敏感数据部分替换为特定字符，如星号()。（2）数据加密：对敏感数据进行加密处理。（3）数据混淆：将敏感数据与其他数据进行混淆，降低隐私泄露风险。8.3.2差分隐私差分隐私是一种保护隐私信息的方法，通过添加一定程度的随机噪声，使得数据分析师无法准确推断出特定个体的信息。差分隐私主要应用于数据发布和查询处理等领域。8.3.3联邦学习联邦学习是一种分布式学习框架，通过在本地训练模型并仅共享模型参数，保护数据隐私。联邦学习可以有效降低数据泄露风险，同时保证模型训练的准确性和泛化能力。8.3.4安全多方计算安全多方计算（SMC）是一种在不泄露数据内容的情况下，实现多方数据计算的方法。SMC基于加密技术，保证参与方在计算过程中无法获取其他方的数据内容。第九章大数据产业发展与趋势9.1大数据产业发展现状信息技术的飞速发展，大数据产业在全球范围内呈现出蓬勃发展的态势。我国大数据产业发展迅速，已经成为国家战略性新兴产业的重要组成部分。以下是大数据产业发展现状的几个方面：（1）政策支持：我国高度重视大数据产业发展，出台了一系列政策措施，为大数据产业发展提供了良好的政策环境。（2）市场规模：我国大数据市场规模逐年扩大，已成为全球最大的数据市场之一。根据相关统计数据，我国大数据市场增长率保持在20%以上，市场潜力巨大。（3）技术创新：我国在数据存储、数据处理、数据分析等方面取得了显著成果，形成了一批具有国际竞争力的技术产品和服务。（4）应用场景：大数据在金融、医疗、教育、智慧城市等领域得到了广泛应用，为各行各业提供了有力的数据支持。9.2产业链分析大数据产业链包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据应用等多个环节，以下是对产业链的简要分析：（1）数据采集：数据采集是大数据产业链的基础环节，包括物联网、互联网、数据等多个来源。数据采集技术的发展为大数据产业提供了丰富的数据资源。（2）数据存储：数据存储是大数据产业链的关键环节，涉及分布式存储、云存储等技术。我国在数据存储领域已形成了一批具有竞争力的企业。（3）数据处理：数据处理技术包括数据清洗、数据整合、数据挖掘等，为大数据分析提供基础支持。我国在数据处理领域取得了显著成果。（4）数据分析：数据分析是大数据产业链的核心环节，涉及机器学习、深度学习、数据挖掘等技术。我国在数据分析领域具有较高的技术实力。（5）数据应用：数据应用是大数据产业链的最终环节，涵盖