在我们深入探讨数据科学的领域时，首先需要明确两个核心概念：大数据和预测分析。大数据是指大型企业和风险投资机构获取的海量、大规模或庞杂的数据、信息及相关统计数据。由于难以手动计算这些数据，我们为此创建和准备了大量的软件和数据存储系统。它主要用于发现模式和趋势，并做出与人类行为和交互技术相关的决策。
而预测分析则包含了通过研究当前和过去的数据趋势来对未来结果进行预测的过程。它利用数据建模、数据挖掘、机器学习和深度学习算法，从数据中提取所需信息，并投射未来的行为模式。我们常用于预测分析的一些行业工具包括 Periscope Data, Google AI Platform, SAP Predictive Analytics, Anaconda, Microsoft Azure, Rapid Insight Veera, 和 KNIME Analytics Platform。
大数据
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大数据是一组技术的集合。它是不断呈指数级增长的庞大数据集合。
它主要处理数据的数量，通常在 0.5 TB 或更多。
它是处理海量数据的最佳实践。
它拥有庞大的后端技术导入，用于仪表板和可视化，如 D3js，以及一些付费工具，如 Spotfire（一款 TIBCO 报告工具）。
虽然它的引擎（如 Spark 和 Hadoop）附带了内置的机器学习库，但对于数据工程师来说，将人工智能（AI）结合进来仍然是一个研发任务。
它具有高度的先进性，其引擎在开发过程中不断升级，并具有高度的跨平台兼容性。
它用于做出数据驱动的决策。
大数据和预测分析的未来
新兴技术正在塑造大数据和预测分析的未来，使数据分析变得更快、更准确：
- 实时分析：允许企业在创建数据的同时对其进行分析，从而在金融和零售等行业实现即时决策。
- 边缘计算：在更靠近数据生成的地方处理数据，减少延迟，并改善 物联网 设备、自动驾驶汽车和智慧城市的决策制定。
- AI驱动的分析：利用 AI 更快、更准确地分析数据，有助于预测医疗保健和营销等领域的成果。
- 云和混合解决方案：为大数据提供可扩展的存储和处理能力，使管理大型 数据集 变得更加容易。
- 数据民主化：使分析工具更易于访问，允许组织中的每个人都做出数据驱动的决策。
> 必读内容
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> – 大数据的6V特征
> – 逐步预测分析 – 机器学习
> – 前6大预测分析工具
结论
总之，大数据和预测分析正在通过做出更智能、更具数据驱动的业务决策来改变各行各业。大数据分析主要关注海量信息的处理和存储；而预测分析则利用这些数据来进行预测。得益于实时分析、边缘计算和 AI 驱动的洞察，企业现在可以行动得更快，并做出更准确的预测。
事实上，云解决方案和数据民主化已经重塑了大数据和预测解决方案，使它们最终拥有一个更加光明的未来。