如何快速全面建立自己的大数据知识体系？
一、如何快速全面建立自己的大数据知识体系？
大数据玩的是数量，多样性。个人要玩大数据不太好整。除非你细化哪一方面，得有工具，通过大量人员来抓取自己需要的数据。
量变带来质变，华为，阿里，腾讯，快手，今日头条。都是有主线，然后有量级别以后，拿出各个行业数据经营，变现！
目前来说短视频是不错的渠道
二、简要说明大数据系统的技术支撑体系？
分布式处理技术：
分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
云技术：
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
存储技术：
大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台；大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
三、武汉教育大数据体系账号如何注册？
想要注册武汉教育大数据体系账号的用户需要先进入武汉教育大数据平台官网，然后点击注册按钮，按照要求填写个人信息，包括用户名、密码、手机号码等。
接着点击提交按钮，系统会发送一条验证码短信到您的手机，输入正确的验证码即可完成账号注册。
注册完成后，用户可以通过该账号登录武汉教育大数据平台，享受平台提供的各种教育数据分析和服务。同时，用户需要妥善保管账号密码，避免账号信息被泄露、盗用等安全问题。
四、互联网大数据技术体系的层次是？
大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，大数据技术可以挖掘出大规模数据中隐藏的信息和知识，为人类社会经济活动提供依据，提高各领域的运行效率，甚至提高整个社会经济的集约化程度。那么大数据计算包含哪些结构层次
(1)统一数据基础层
我们通过各种方式采集到的丰富数据，在清洗、结构化后进入统一的ODS数据基础层。
其主要功能包括：
-同步：结构化数据增量或全量同步到数据中台
-结构化：非结构化(日志)结构化处理并存储到数据中台
累积历史、清洗：根据数据业务需求及稽核和审计要求保存历史数据、数据清洗
在权责方面，所有数据应该在源头统一，统一所有的数据基础层，并由一个团队负责和管控，其他团队无权复制数据基础层的数据。
(2)数据中间层
我们进行数据建模研发，并处理不因业务特别是组织架构变动而轻易转移的数据中间层。包括DWD明细数据中间层和DWS汇总数据中间层。
其主要功能包括：
-组合相关和相似数据：采用明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描。
-公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产-品、应用和服务提供公共指标;建立逻辑汇总宽表;
-建立一致性维度：建立一致数据分析维度表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。
在权责方面，面向业务提供服务之前，由统一的团队负责从业务中抽象出源于业务而又不同于业务的数据域，再主导统一建设数据中间层，包括侧重明细数据预JOIN等处理的明细中间层、侧重面向应用可复用维度和指标的汇总数据中间层。特别是要由团队负责将核心业务数据统一加入数据中间层。允许部分业务数据有独立的数据团队按照统一的OneModel体系方法论建设数据体系，ODS数据基础层和DWD+DWS数据中间层因其统一性和可复用性，被称为数据公共层。
(3)数据应用层
在面向应用提供服务时，业务团队或深入业务线的数据团队有极大的自由度，只要依赖数据公共层，即可自由的建设ADS数据应用层。
其主要功能包括：
-个性化指标加工：不公用性;复杂性(指数型、比值型、排名型指标)
-基于应用的数据组装：大宽表集市、横表转纵表、趋势指标串
大数据技术包含哪些结构层次.中琛魔方大数据平台(www.zcmorefun.com)表示不同功能的模块组合成一个具有实际应用价值的大数据分析平台，实现对各种业务的前瞻性预测和分析，为用户提供统一的决策分析支持，从而更好地突出平台本身的价值。
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