大數據分析系統核心技術包括資料收集、預處理、分散式儲存、分散式運算、資料探勘和視覺化等面向。詳細介紹：1、資料擷取技術：大數據分析系統需要從各種資料來源即時或及時收集不同類型的數據，並發送給儲存系統或資料中介軟體系統進行後續處理；2、資料預處理技術：數據的品質對數據的價值大小有直接影響，低品質數據將導致低品質的分析和挖掘結果。因此需要對資料進行清洗、去重、合併、轉換等預處理操作。
大數據分析系統的核心技術包括以下幾個面向：
##資料擷取技術：大數據分析系統需要從各種資料來源即時或及時收集不同類型的數據，並發送給儲存系統或資料中間件系統進行後續處理。 - 資料預處理技術：資料的品質對資料的價值大小有直接影響，低品質資料將導致低品質的分析和挖掘結果。因此，需要對資料進行清洗、去重、合併、轉換等預處理操作，以提高資料的品質。
- 分散式儲存技術：大數據分析系統需要儲存大量的數據，因此需要使用分散式儲存技術，如Hadoop分散式檔案系統（HDFS）等，以實現資料的分散式儲存和存取。
- 分散式運算技術：大數據分析系統需要對大量資料進行處理和分析，因此需要使用分散式運算技術，如MapReduce等，以實現資料的分散式處理和運算。
- 資料探勘技術：大數據分析系統需要對資料進行挖掘和分析，因此需要使用資料探勘技術，如聚類分析、關聯規則探勘、時間序列分析等，以發現資料中的模式和規律。
- 視覺化技術：大數據分析系統需要將分析結果以直覺的方式呈現給用戶，因此需要使用視覺化技術，如數據視覺化、互動式視覺化等，以幫助用戶更好地理解和分析數據。
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總之，大數據分析系統的核心技術包括資料收集、預處理、分散式儲存、分散式運算、資料探勘和視覺化等面向。這些技術的結合使用可以實現大數據的高效處理和分析，為企業的決策提供強大的支援。
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