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大数据分析被定义为一个清理、转换和建模数据的过程，以发现对业务决策有用的信息。数据分析的目的是从数据中提取有用的信息，并在数据分析的基础上做出决策。
时空数据可视化，时空数据主要是指具备一定时间标签和地理位置的数据，大数据时代发展模式下，时空数据具备实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。

对不完整的信息进行推理的能力;构造可发现新事物的程序。机器学的核心是“通过选择科学的算法解析相关数据，然后学，进而对相关业务做出决测”，也就是说与其明确地编写程序来完成特定任务，不如教计算机开发用于完成任务的算法。

推荐系统作为一种有效的信息过滤手段，是当前解决信息过载问题及实现个性化信息服务的有效方法之一。目前，主流推荐系统可以分为4类：协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐和组合推荐。

机械学主要被分为如下几类：监督学、无监督学和强化学：监督学就是人工给定大量有标记的数据让机器分析以期达到识别数据的目的，回归分析和统计分类是常见的监督学算法。
从而及时对产品的设计等方面进行调整修改，即使出现了产品错误的情况，也有整改时间，减少了企业不必要的人力物力财力的消耗，不受空间与时间的束缚，进行实时跟踪调研并实时反馈。

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