Page 70 - 高中生活AI大智慧-電子書_Neat

第二步：儲存數據
由於資料量龐大，突破儲存技術限制是大數據應用領域的第一個
難關。處理大數據時人們多使用分散式處理系統，透過分割資料與備
份儲存，突破記憶體過小的障礙。

第三步：運算數據
為達成預測未來的目的，計算機器可以透過分類、迴歸分析、排
序、關聯分析等方式找出其中規律，並運用決策樹、遺傳演算法、人
工神經網路等模型進行計算。
第四步：視覺化數據分析

經過分析後的數據仍是數字與列表，不易閱讀，因此可搭配視覺
化工具，將數據轉化為較容易閱讀與理解的形式。

最後，引用業界大數據應用公司 (LargitData) 推薦常用的工具，
給有需要的學習者參考：
1. 推薦大數據取得工具：Google Form 與 SurveyCake
除了 Amazon( Amazon.com, Inc. )、Facebook 等擁有大量使用
者而能快速累積資料的大企業，一般企業可以用統計軟體取得資料，
或請目標客群填寫問卷，持續累積資料量，推薦工具包括：Google
Form、SurveyCake 等，可以讓使用者免費製作線上問卷並提供簡單
的問卷結果統計與分析。

2. 推薦大數據儲存工具：Apache
Hadoop
目前最常見的大數據轉體技術為
Hadoop，是由 Apache 軟體基金會
使用 Java 語言發展的軟體框架，並
開放原始碼供人免費使用。

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