池网科技 一、商务礼仪餐桌礼仪深析
商务礼仪：餐桌礼仪深析
商务场合中的餐桌礼仪是一门与成功紧密相关的技巧。无论是与客户进行商务宴请，还是与同事们的午餐会，优雅的餐桌礼仪能够给人留下深刻的印象，增加个人在职场中的影响力。本文将深入解析商务餐桌礼仪，分享一些重要的注意事项和技巧。
着装仪容
在商务餐桌上，适当的着装仪容能够体现出个人的专业素养和尊重他人的态度。对于男性来说，穿着正式的西装套装和领带是一个不错的选择。女性则应该选择得体而优雅的职业装或正式连衣裙。无论男女，都应该保持整洁的仪容，避免过多的饰品和浓重的香水等。
就座次序
就座次序在商务餐桌礼仪中显得尤为重要。一般来说，主人或是最贵宾的位置在主席位上，而其他人员则按照重要性或职位高低分别就座。若有女士参与进来，男士应当主动帮助女士拖开或拉开椅子，并在女士坐下之后再就座。当餐宴结束时，起身顺序则与就座次序相反，即从职位低的人员开始依次起立。
餐具使用
正确使用餐具是商务餐桌礼仪中的关键之一。以下是一些常见的餐具使用技巧，供您参考：
- 刀和叉的使用：根据不同菜肴的种类和吃法，适时使用刀与叉。用餐过程中，正式场合需要遵循“刀在右，叉在左”的原则来使用餐具。
- 餐巾的使用：餐巾应在用餐之前就摆放在膝部。用餐时，可以轻轻擦拭嘴角或掌握食物时使用，但不应用来擦汗或擦拭其他身体部位。
- 杯具的使用：餐桌上的水杯和酒杯应该用正确的方式使用，用饭时不要喝饮料或酒精饮品。
交流与用语
商务餐桌上的交流是非常重要的一环。在谈话时，要注重用语的得体与礼貌。以下是一些建议：
- 言谈举止：避免大声喧哗，要保持适度的谈话音量。不管餐桌上的谈话对象是谁，都要保持礼貌并尊重对方。
- 谈话话题：避免谈论敏感话题，如政治、宗教和财富等。以轻松、积极的话题为主，并尽量避免个人问题。
- 举手示意：在需要注意的情况下，可以举手示意服务员进餐或倒酒。如果对方需要后续的服务，可以用眼神或轻声的方式示意服务员。
礼仪细节
在商务餐桌上，一些细微的礼仪举止也能够帮助您塑造良好的形象：
- 等餐姿势：等待上菜时，可以轻轻交叉双手放在桌上，但不要用手肘支撑在桌面上。
- 维持桌面整洁：尽量不要弄脏桌布和餐具，如果不小心弄脏了，可以经过服务员同意后要求更换新的。
- 避免过食：切忌贪婪和过度进食，保持适量，避免引起别人的不适。
商务餐桌礼仪的重点在于展现个人的职业素养和尊重。良好的餐桌礼仪不仅可以提升个人的形象，还有助于建立良好的人际关系和拓展商务机会。通过了解和遵守商务餐桌礼仪，我们可以更加自信地应对各种商务社交场合，获得更多的成功和机遇。
二、大数据关键技术有哪些？
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
三、多媒体的关键技术是数据？
多媒体计算机的关键技术是解决视频、音频信号的获取和处理，包括多媒体数据的压缩编码和解码技术以及多媒体数据的输出技术。主要应用于通信、娱乐和计算机的融合，为解决电视数字化及高清晰度提供了切实可行的方案。多媒体计算机可制作DVD及影视音响设备，以及制作多媒体家庭网关。
四、企业推广活动的目的与意义深析
引言
在商业竞争日益激烈的今天，企业必须不断寻找有效的方式来吸引客户、提高品牌知名度和促进销售。在这一过程中，企业推广活动成为了不可忽视的重要环节。那么，企业推广活动到底有什么样的目的和意义呢？本文将为您详细解析。
企业推广活动的性质
首先，我们需要了解推广活动的基本性质。企业推广活动是指企业为了实现某些市场营销目标而进行的一系列活动，通常包括广告宣传、促销、公共关系等多个方面。这些活动的核心是通过各种方式与目标受众进行沟通，以提高企业的市场竞争力。
企业推广活动的主要目的
企业推广活动的目的可以从多个角度进行分析，主要包括以下几点：
- 提升品牌知名度：在市场上增加品牌曝光率是推广活动的重要目的之一。通过有效的推广手段，企业能够让更多的潜在客户了解到他们的品牌。
- 促进产品销售：通过促销活动和广告宣传，可以直接刺激消费者的购买欲望，进而达到提高销售额的目的。
- 培养客户忠诚度：良好的推广活动能够增强客户对品牌的认同感和忠诚度，提升他们的回购率。
- 收集市场反馈：通过推广活动，企业能够更好地了解客户的需求和市场动态。这些反馈信息对于后续产品改进和市场战略调整都有重要意义。
- 增强市场竞争力：在同类产品和服务竞争中，积极的推广活动有助于企业在目标市场中占据一席之地。
企业推广活动的意义
除了目的，企业推广活动的意义同样重要，主要体现在以下几方面：
- 推动经济发展：企业的推广活动不仅有利于自身的发展，也能够带动相关产业的经济发展。通过扩大销售，企业可以增加投资和就业机会，推动社会整体经济的繁荣。
- 塑造良好的企业形象：通过积极的品牌推广，企业能够构建一个正面的形象，这有助于增强公众对品牌的信任，从而提升企业的影响力。
- 促进社会互动：许多推广活动都是举办公共活动或者参与社会公益，通过这些活动企业与消费者及社会的关系得以密切，增强了品牌的社会责任感。
- 推动创新与发展：为了实现推广目标，企业必须不断创新，提升产品和服务质量。这种优化过程能够推动企业的可持续发展。
- 取得营销数据：通过推广活动，企业可以获得大量的市场数据和消费者行为分析，这些数据为未来的市场决策提供了重要的依据。
企业推广活动的常见形式
为了达到上述目的和意义，企业常用的推广活动形式通常包括：
- 线上广告：通过搜索引擎、社交平台、视频网站等进行品牌或产品的宣传。
- 线下活动：例如展览、路演、促销活动等，直接面对消费者，增强互动性。
- 公关活动：通过新闻发布会、媒体采访等形式，塑造企业的正面形象。
- 社交媒体营销：利用各类社交平台与消费者建立互动，增强品牌影响力。
- 内容营销：通过优质内容吸引、教育消费者，提高品牌的认知度和忠诚度。
实施效果评估
推广活动的实施并不意味着结束，评估其效果是必不可少的环节。企业应建立相应的绩效评价体系，通过以下指标来评估推广的效果：
- 销售数据：通过分析销售额变化，判断推广活动的直接效果。
- 市场份额：观察品牌在目标市场的占有率，评估推广活动的间接影响。
- 客户满意度：通过调查反馈客户对品牌的满意程度，了解品牌推广是否有效。
- 品牌知名度：定期进行市场调研，评估品牌的市场认知度和认同感。
总结
综上所述，企业推广活动的目的和意义是多方面的。它不仅仅是为了提升销售，更是为了塑造品牌形象、推动经济发展、促进社会互动等。有效的推广活动能够使企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，因此，各企业在制定市场策略时，应重视推广活动的设计与实施。
感谢您阅读这篇文章，希望通过对企业推广活动目的和意义的深入分析，能够帮助您更有效地理解和运用推广策略，推动您企业的健康发展。
五、深析：为什么有人喝酒会喝到吐？
介绍
酒精在社交场合中经常扮演重要的角色。然而，有些人可能会喝酒喝得过量，甚至喝到吐。为什么会有人喝酒喝得如此过瘾以至于吐出来呢？本文将从多个方面予以解答。
身体对酒精的反应
首先，要了解为什么有人会喝酒喝到吐，我们必须理解人体对酒精的反应。当我们饮用酒精饮料时，酒精首先被吸收到血液中，然后通过血液循环到达大脑。酒精会影响大脑的神经传递物质，从而抑制神经信号的传递，导致身体出现一系列变化。
当酒精摄入超过身体处理能力时，机体的反应将变得更为明显。过量的酒精会干扰神经系统的正常功能，导致中枢神经抑制，这会对身体产生一系列影响，如协调能力下降和思维能力减退。此时，身体常常会产生呕吐的反应，试图将多余的酒精排出体外。
个人因素
除了身体对酒精的反应外，个体的差异也会导致喝酒喝到吐。有些人可能天生对酒精耐受性较低，即使少量饮酒也容易出现不适反应，如头晕、恶心等。这些人在饮酒时需要格外小心，以避免喝酒过多导致不良反应。
此外，酒精的作用还受到个体体重、饭前或空腹饮酒、酒精浓度以及饮酒速度等因素的影响。一些人可能因为各种原因选择快速饮酒，这会导致酒精迅速进入血液，增加身体负担，容易喝得过量。
心理因素
除了生理和个体因素外，心理因素对于喝酒喝到吐也起着一定的作用。饮酒情绪化是指在消费酒精饮料时，个体情绪状态的影响。一些人在情绪低落或压力过大时容易选择过度饮酒，以期望通过酒精的作用来改善情绪。然而，这种消极情绪下的酗酒行为容易导致过量饮酒，引发呕吐等不适症状。
饮酒后果
喝酒喝到吐不仅给身体带来不适，还可能对健康造成不良影响。酒精摄入过量会对肝脏、消化系统、神经系统等产生负面影响，甚至有可能引发严重的健康问题。因此，合理控制饮酒量，避免过量饮酒对个人健康是至关重要的。
结论
综上所述，人们喝酒喝到吐的原因有多种多样，其中身体对酒精的反应、个人因素和心理因素起着重要作用。为了避免酒精带来的负面影响，建议我们在饮酒时要控制好酒精摄入量，合理享受酒精带来的快乐。
感谢阅读本文，相信通过本文，您对喝酒喝到吐的原因有了更深入的了解。
六、传统数据采集的关键技术有哪些？
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
一、大数据采集技术
数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
六、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。
七、地理大数据分析的关键技术？
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
八、深析有色金属走势分化背后的动因
近期有色金属市场呈现出明显的分化态势。铜、铝、镍等有色金属价格维持较高水平，而铅、锌等有色金属价格则出现不同程度的回调。究其原因,不同类型有色金属背后的供需格局及影响因素各不相同,导致了这一走势分化。下面我们来深入探讨有色金属走势分化的动因,为投资者提供专业分析。
供需面分析驱动有色金属分化
首先,我们从供需角度来看有色金属市场的分化走势。铜、铝、镍等有色金属目前供需基本面偏紧,库存偏低,价格因此保持坚挺。铜受益于全球电动车产业快速发展以及基建投资增加,需求持续向好;铝则受益于新能源汽车等领域对铝材料的强劲需求;镍则受益于不锈钢及动力电池行业的拉动。
相比之下,铅、锌等有色金属则呈现供需偏松的格局。铅受汽车行业需求放缓影响,价格有所回调。而锌市场则由于近期产能逐步释放,导致库存逐步累积,价格承压。
地缘政治和通胀因素影响有色金属分化
除了供需因素之外,地缘政治因素和通胀压力也是导致有色金属市场分化的重要原因。
俄罗斯-乌克兰地缘政治冲突持续发酵,对镍等有色金属供给产生了不确定性,推动了镍价格的上涨。与此同时,通胀高涨也使得一些避险资产如黄金、白银等贵金属价格攀升,而铜、铝等工业金属则受到了抑制,呈现分化态势。
政策调控影响有色金属分化
此外,各国政府出台的相关政策法规对不同有色金属的影响也不尽相同。比如,中国政府为应对能源危机,出台了一系列限电政策,这直接打击了铝锭的供给,使得铝价保持高位。而针对铅蓄电池行业,一些国家也出台了更加严格的环保标准,限制了相关产能的释放,带动了铅价的上涨。
综上所述,有色金属市场的分化走势源自供需、地缘政治、通胀以及政策等多重因素的综合影响。面对复杂多变的市场形势,投资者需要密切关注相关动态,审慎做出投资决策。
感谢您阅读本文,希望通过本文的分析,能够帮助您更好地把握有色金属市场的走势变化,为您的投资决策提供参考。
九、高级数据库，数据仓库有哪些关键技术？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
十、数据处理和分析是大数据的关键技术之一？
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术
数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。
大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。
1、抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。
2、清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。
开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。
根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；
根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；
根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：
1、可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。
2、数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
3、预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4、语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。
5、数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
五、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统（道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统），大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
大数据分析处理关键技术有哪些？中琛魔方大数据表示在不久的将来，智慧的时代将完全进入我们的生活，对未来有兴趣进入尖端产业的朋友们，可以收集到智慧的时代，及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的尖端信息和基础知识，让我们共同努力，引领人工智能的未来！
