大數據的火爆我們是有目共睹的，學習大數據無疑都會選擇一家專業的大數據培訓機構，因為一般自學的效果都不是很好，畢竟大數據包含的技術知識太多了，首先要先了解大數據的一些基本概念。 

基本概念

在講什么是大數據之前，我們首先需要理清幾個基本概念。

1.數據

關于數據的定義，大概沒有一個權威版本。為方便，此處使用一個簡單的工作定義：數據是可以獲取和存儲的信息。

直觀而言，表達某種客觀事實的數值是很容易被人們識別的數據(因為那是“數”)。但實際上，人類的一切語言文字、圖形圖畫、音像記錄，所有感官可以察覺的事物，只要能被記下來，能夠查詢到，就都是數據(data)。

不過數值是所有數據中很容易被處理的一種，許多和數據相關的概念，例如下面的數據可視化和數據分析，都是立足于數值數據的。

傳統意義上的數據一詞，尤其是相對于今天的“大數據”的“小數據”,主要指的就是數值數據，甚至在很多情況下專指統計數值數據。這些數值數據用來描述某種客觀事物的屬性。

2.數據可視化

對應英語的data visulization(或可譯為數據展示)，指通過圖表將若干數字以直觀的方式呈現給讀者。比如非常常見的餅圖、柱狀圖、走勢圖、熱點圖、K線等等，目前以二維展示為主，不過越來越多的三維圖像和動態圖也被用來展示數據。

3.數據分析

這一概念狹義上，指統計分析，即通過統計學手段，從數據中精煉對現實的描述。例如：針對以關系型數據庫中以table形式存儲的數據，按照某些指定的列進行分組，然后計算不同組的均值、方差、分布等。再以可視化的方式講這些計算結果呈現出來。目前很多文章中提及的數據分析，其實是包括數據可視化的。

4.數據挖掘

這個概念的定義也是眾說紛紜，落到實際，主要是在傳統統計學的基礎上，結合機器學習的算法，對數據進行更深層次的分析，并從中獲取一些傳統統計學方法無法提供的Insights(比如預測)。

簡單而言：針對某個特定問題構建一個數學模型(可以把這個模型想象成一個或多個公式)，其中包含一些具體取值未知的參數。我們將收集到的相關領域的若干數據(這些數據稱為訓練數據)代入模型，通過運算(運算過程稱為訓練)，得出那些參數的值。然后再用這個已經確定了參數的模型，去計算一些全新的數據，得出相應結果。這一過程叫做機器學習。

機器學習的算法紛繁復雜，常用的主要有回歸分析、關聯規則、分類、聚類、神經網絡、決策樹等。

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（編輯：山）