2 **大数据技术的战略意义**大数据的价值不在于数据本身的数量，而在于对这些数据的深入分析和处理通过提高数据的“加工能力”，可以实现数据的“增值”，这在当今产业中尤为重要3 **大数据技术在人工智能和机器学习中的应用**人工智能和机器学习是大数据分析的核心技术，它们通过深度学习等方法。

2 计算机科学为了进行大数据分析和处理，需要掌握编程语言开发工具以及分布式系统和数据库技术3 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发掘隐藏的关系规律和趋势，需要深入理解各种数据挖掘算法和技术4 人工智能人工智能技术，如机器学习和深度学习，常用于大数据分析，为大数据提供更深入的分析5。

三数据处理与分析 大数据处理与分析技术包括分布式计算与统计分析深度学习与挖掘等分布式计算如MapReduce内存计算与流计算系统，通过并行处理实现大数据高效处理统计分析与深度学习技术则分别针对已知数据和未知数据进行分析，挖掘数据关联性与规律性，提升预测准确性四数据可视化与应用 数据可视化是。

1大数据计算模型是统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘深度学习人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的2大数据计算模型的要点降维对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的。