一、数据科学三大基础？
数据科学的三大基础包括数学、统计学和编程。数学提供了数据科学所需的数值计算和建模技能，包括线性代数、微积分和概率论等。
统计学帮助我们理解数据的分布和变化，以及如何从数据中提取有意义的信息。
编程是数据科学的实践工具，通过编写代码来处理和分析大量数据，使用工具如Python、R和SQL等。这三个基础相互支持，共同构建了数据科学的核心能力。
二、6大基础数据库？
1.Oracle数据库
是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统，系统可移植性好、使用方便、功能强，适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的 适应高吞吐量的数据库解决方案。
2、MySQL数据库
MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统（RDBMS），MySQL数据库系统使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言（SQL）进行数据库管理。MySQL数据库也是可以跨平台使用的（如linux和Windows），通常被中小企业所青睐。
3、SQL server数据库 （Windows上最好的数据库）
SQL Server是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统，实现了与WindowsNT的有机结合，提供了基于事务的企业级信息管理系统方案。
4、PostgreSQL（功能最强大的开源数据库）
PostgreSQL是一种特性非常齐全的自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS），POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。PostgreSQL支持大部分的SQL标准并且提供了很多其他现代特性，如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性、多版本并发控制等。
5、MongoDB（最好的文档型数据库）
MongoDB是可以配置各种规模的企业，各个行业以及各类应用程序的开源数据库。
6、 Redis（最好的缓存数据库）
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
三、大数据产生的数据基础？
1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
四、大数据基础平台建设
在当今数字化时代，大数据已经成为企业信息化建设中不可或缺的重要组成部分。而在大数据应用的前提下，一个稳定、高效的大数据基础平台是成功实施大数据项目的关键。本文将详细探讨大数据基础平台建设的重要性、关键步骤以及最佳实践。
大数据基础平台建设的重要性
大数据基础平台是支撑企业数据存储、处理和分析的基础架构，直接关系到企业对海量数据的管理和挖掘能力。一个完善的大数据基础平台可以提升企业数据管理效率、降低数据处理成本，更重要的是，可以为企业提供更准确、可靠的数据支持决策。
在当前竞争日趋激烈的市场环境下，企业需要借助大数据技术来实现信息化管理，提升核心竞争力。而大数据基础平台的建设就是企业实施大数据战略的基础，承担着数据安全、数据质量、数据共享等重要功能，为企业提供持续稳定的数据支持。
大数据基础平台建设的关键步骤
1. 需求分析：在启动大数据基础平台建设前，企业需要充分调研现有业务需求和数据规模，明确需要支撑的业务应用场景，并制定明确的建设目标。
2. 系统架构设计：根据需求分析的结果，设计大数据基础平台的系统架构，包括数据存储、数据处理、数据分析等模块，确保系统具有良好的扩展性和性能。
3. 技术选型：根据系统架构设计，选择适合的大数据技术组件和工具，包括存储引擎、数据处理引擎、数据分析引擎等，确保技术选型符合业务需求。
4. 环境部署：搭建大数据基础平台的技术环境，包括硬件设备的选购和部署、软件系统的安装与配置，确保平台运行稳定可靠。
5. 数据导入与清洗：将企业现有的数据导入大数据平台，进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
6. 数据分析与挖掘：运用大数据平台提供的数据分析工具和算法，对数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的商业洞察。
7. 风险管控：建立完善的数据安全和隐私保护机制，定期进行系统漏洞扫描和数据备份，降低数据泄露和丢失的风险。
大数据基础平台建设的最佳实践
在实施大数据基础平台建设过程中，以下几点最佳实践能够帮助企业顺利完成建设任务，提升数据处理和分析效率：
- 跨部门协作：大数据平台建设涉及多个部门和岗位的协作，需要建立跨部门的沟通机制，确保各方需求得到充分理解和满足。
- 持续优化：大数据平台是一个持续演进的系统，需要不断进行性能优化和功能增强，保持平台的高效稳定运行。
- 人才培养：企业需要培养一支熟练掌握大数据技术的团队，包括数据科学家、数据工程师等，以确保大数据平台的良好运行。
- 合规管理：遵守相关数据保护法规，建立合规管理机制，保护用户隐私数据，避免因数据泄露等问题带来的法律风险。
通过以上最佳实践，企业可以更加高效地搭建大数据基础平台，提升数据处理和分析能力，为业务发展提供有力支持。
综上所述，大数据基础平台建设对企业的发展至关重要。只有建立稳定高效的大数据基础平台，企业才能更好地利用数据资源，实现业务创新和增长。希望本文对大家了解大数据基础平台建设有所帮助。
五、大数据基础知识大汇总？
大数据的基础知识，应当包括以下几方面。
一是大数据的概念。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力，洞察发现力和流程优化能力的海量，高增长率和多样化的信息资产。
二是大数据主要解决的问题。解决的主要问题有海量数据的存储，分析计算，统一资源管理调度。
三是大数据的特点。
特点主要有，数据量越来越大，数据量增长越来越快，数据的结构多种多样，价值密度的高低与数据总量大小成正比。
四是大数据应用场景。
包括物流，仓储，零售，旅游，推荐，保险，金融，房地产，人工智能。以及大数据部门组织结构等等。
六、什么是基础数据和业务数据？
基础数据是系统的数据字典，在系统初始化的时候，就存在于系统数据库中，是结构性或者功能性的支撑。
业务数据是系统启用后，新添加的数据。
业务数据的产生与修改基于基础数据，但业务数据的统计分析等不应依赖于基础数据。
基础数据的作用就是以此为基础产生业务数据，业务数据一旦产生和修改完成，就已经与基础数据无关系了。
不应由于自己处理逻辑不正确而限制正常可行的客户操作行为，正确的做法是寻找可行解决方案。
七、大数据基础项目如何找数据？
1.通过自有产品收集
简单的方式就是通过自有的产品收集用户数据，我们无论使用任何的app都需要注册个人账号才可以使用，这个账号内存储的就是我们的数据，这个时候相关企业就可以通过我们的数据来分析潜在需求进行不同的推荐。
2.收购其他公司
细心的同学会发现有一些大公司特别热衷于收购其他公司，你有想过为什么吗？其中很大的原因就是被收购的公司有他们需要的用户数据，通过收购直接获取想要数据是方便的方式，所以你才会发现那么多大公司这么热衷于收购其他公司。
3.爬虫
第三种方式就是通过爬虫获取数据了，不过这种方式获取数据比较局限，只能去获得网络上的数据，而一些用户数据还是很难得到的。
八、数据湖与大数据平台区别？
对于一个数据湖而言，它与大数据平台相同的地方在于它也具备处理超大规模数据所需的存储和计算能力，能提供多模式的数据处理能力;增强点在于数据湖提供了更为完善的数据管理能力，具体体现在：
1)更强大的数据接入能力。数据接入能力体现在对于各类外部异构数据源的定义管理能力，以及对于外部数据源相关数据的抽取迁移能力，抽取迁移的数据包括外部数据源的元数据与实际存储的数据。
2)更强大的数据管理能力。管理能力具体又可分为基本管理能力和扩展管理能力。基本管理能力包括对各类元数据的管理、数据访问控制、数据资产管理，是一个数据湖系统所必须的，后面我们会在“各厂商的数据湖解决方案”一节相信讨论各个厂商对于基本管理能力的支持方式。扩展管理能力包括任务管理、流程编排以及与数据质量、数据治理相关的能力。任务管理和流程编排主要用来管理、编排、调度、监测在数据湖系统中处理数据的各类任务，通常情况下，数据湖构建者会通过购买/研制定制的数据集成或数据开发子系统/模块来提供此类能力，定制的系统/模块可以通过读取数据湖的相关元数据，来实现与数据湖系统的融合。而数据质量和数据治理则是更为复杂的问题，一般情况下，数据湖系统不会直接提供相关功能，但是会开放各类接口或者元数据，供有能力的企业/组织与已有的数据治理软件集成或者做定制开发。
3)可共享的元数据。数据湖中的各类计算引擎会与数据湖中的数据深度融合，而融合的基础就是数据湖的元数据。好的数据湖系统，计算引擎在处理数据时，能从元数据中直接获取数据存储位置、数据格式、数据模式、数据分布等信息，然后直接进行数据处理，而无需进行人工/编程干预。更进一步，好的数据湖系统还可以对数据湖中的数据进行访问控制，控制的力度可以做到“库表列行”等不同级别
九、大数据平台基础架构
大数据平台基础架构是现代企业信息技术中的核心组成部分，它承担着处理海量数据、实现数据分析和挖掘的重要任务。随着互联网和移动互联网的快速发展，各行各业都面临着海量数据的挑战，因此建立稳定可靠的大数据平台基础架构显得尤为重要。
大数据平台基础架构的重要性
大数据平台基础架构的建设不仅关乎企业的生存和发展，还直接影响到企业在市场竞争中的地位。一个高效稳定的大数据平台基础架构可以提升数据的处理和分析能力，为企业决策提供有力支持。
大数据平台基础架构的核心组件
- 数据采集模块：负责从各个数据源采集数据，并将数据存储到大数据平台中。
- 数据存储模块：用于存储各类数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 数据处理模块：承担数据清洗、转换、计算等任务，确保数据的质量和准确性。
- 数据分析模块：支持各类数据分析任务，包括BI分析、机器学习和数据挖掘等。
- 数据可视化模块：将数据通过可视化手段展现给用户，帮助用户理解数据并作出决策。
大数据平台基础架构建设的关键技术
建设一个稳定可靠的大数据平台基础架构需要掌握一系列关键技术，包括但不限于：
- 分布式计算：利用分布式计算框架，实现数据的快速处理和分析。
- 容错机制：保障大数据平台的稳定性和可靠性，避免单点故障导致的数据丢失。
- 数据安全：加强数据的加密、权限管理等安全措施，保护数据不被非法获取。
- 性能优化：通过性能调优和资源管理，提升大数据平台的数据处理效率。
- 元数据管理：建立完善的元数据管理体系，方便数据的查找、维护和可追溯性。
大数据平台基础架构建设的挑战与解决方案
在建设大数据平台基础架构的过程中，企业可能会遇到一些挑战，如数据安全问题、系统性能不足等。针对这些挑战，可以采取以下解决方案：
- 数据安全挑战：加强数据的加密保护，建立完善的权限管理机制，确保数据的安全性。
- 系统性能挑战：进行系统性能优化，合理配置资源，采用高效的计算和存储方案，提升系统性能。
- 数据一致性挑战：引入分布式事务处理机制，保障数据在不同节点的一致性，避免数据不一致问题。
大数据平台基础架构的发展趋势
随着技术的不断进步和创新，大数据平台基础架构也在不断演进。未来大数据平台基础架构的发展趋势可能包括：
- 智能化：引入人工智能、机器学习等技术，实现数据处理和分析的智能化。
- 边缘计算：将计算能力推至数据产生的边缘，减少数据传输和处理的时间成本。
- 容器化：采用容器化技术，提高系统的灵活性和部署效率。
- 大数据与云计算融合：将大数据与云计算相结合，实现资源的弹性调配和成本的优化。
总的来说，建设一个稳定可靠的大数据平台基础架构是企业在数字化转型中至关重要的一环。只有建立起完善的大数据平台基础架构，企业才能更好地利用数据驱动业务发展，赢得市场竞争的先机。
十、云中君基础数据？
1.云中君基础属性，成长属性，英雄定位
2.在特定等级下的面板属性，比如说在4级8级12级以及15级，有铭文有装备和没铭文没装备的区别，因为不知道你们卡的那三个点是什么，所以自己挑几个等级来比较
3.技能加点以及每个等级需要的人物等级
4.分别在不同时候点满三技能的相互关系，也就是说先点满一二技能，点一级大招，最后满三技能，以及先满两级三技能，先点满一二技能最后满三技
5.技能基础伤害冷却时间以及技能简单易懂介绍
6.铭文装配以及局内出装
