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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据分析技术实践与应用方法。
大数据分析技术包括已有数据信息的分布式统计分析技术，以及未知数据信息的分布式挖掘和深度学习技术。分布式统计分析技术基本都可藉由数据处理技术直接完成，分布式挖掘和深度学习技术则可以进一步细分为：
(1)聚类
聚类指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。
(2)分类
分类是指在一定的有监督的学习前提下，将物体或抽象对象的集合分成多个类的过程。也可以认为，分类是一种基于训练样本数据(这些数据已经被预先贴上了标签)区分另外的样本数据标签的过程，即另外的样本数据应该如何贴标签。
(3)关联分析
关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联分析在数据挖掘领域也称为关联规则挖掘。
(4)深度学习
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而终提升分类或预测的准确性。
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