大數據能預測哪些

① 大數據的預測作用診斷作用有哪些

有作用，但是不能過於誇大大數據帶來的影響。如果這樣？人類存在的意義，有經驗的人生存的空間在哪裡呢？
但是不可否認，更多大數據的應用，的確幫助我們：
1.更好地透過本質發現問題。至少算大的東西，可以更能高度歸納，給出結論性的結論。判襪激
2.更能高效的處理復雜工作，且都未來工作更有前瞻性。
3.新品上市時候，通過大數據分析可以幫助運營的小夥伴更好了解用戶反饋。前期測試數據，去反掘襪過來預測用戶行為。
很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個好嫌很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。
現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。這也許就是數據分析在現實生活中的獨特魅力吧？

② 大數據可以應用於哪些方面

1、首先說說金融交易吧，大數據在金融行業的主要作用體現在金融交易。高頻交易是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法幫助人們計算出自己的業務交易的具體信息。這樣很多企業都能夠掌握到自己的業務的實際情況，從而對未來的發展有所參考。
2、然後說收大數據對城市的改變，大數據還被應用改善我們日常生活的城市。比如說我們所在的城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。但是目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。在不久的將來，大數據會在國內越來越普及。這樣每個人都能夠對大數據有所了解。
3、其次就是大數據正在不斷的改變我們的生活，大數據不單單只是應用於企業中，同樣也適用我們生活當中的每個人。現在很多人都戴著智能手錶或者智能手環，這些都能夠生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。這樣能夠讓我們的生活更加美好。
4、大數據還可以提高醫療和研發。大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以了解到某個DNA的信息。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。大數據可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據還可以通過記錄和分析嬰兒的心跳，從而監控嬰兒的身體情況。從而保證嬰兒的健康。

③ 大數據預測分析方法有哪些

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

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④ 根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析

根據本講大數據技術可以實現疫情防控的什麼分析：快速、動態

2020年開年之際，新冠病毒洶涌而至，此次病毒傳播速度快，致病力強，隨著大數據時代的來臨，給疫情防控、應急救援帶來挑戰，也給大數據技術的應用帶來前所未有的機遇。大數據及其技術的應用，也為快速高效解決應急救援與應急保障提供新的思路和方法。

分析涉疫人員的軌跡信息。通過聯動大數據、電信運營商、互聯網公司、交通部門、公安等部門提供的數據信息，完成涉疫人員的地理位置確定與軌跡信息，

利用大數據技術分析出涉疫人員的流動軌跡遲租。如通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據進行分析，繪制出病患的行動軌跡，形成涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，

利用大數據技術推斷出病患密切接觸者，疑似病患和相關接觸者盯銀的行動軌跡，並可以預測出高風險地區和潛在的高風險地區。

追溯傳染病源頭。根據病患的確診時間先後順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，通過大數據技術綜合分析涉疫人員的歷史時段軌跡信息圖，推斷出疾病傳播路徑，

⑤ 為什麼預測是大數據的核心價值

大數據的核心就是預測，大數據能夠預測哪卜中體現在很多方面。
大數據不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數學演算法運用到海量的數據上李山來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質變化，所以商家會比消費者更了消費者的行為。
大數據預測是大數據最核心的應用，大數據預測將傳統意義預測」拓展到「現測」。大數據預測的優勢體現在它把一個非常困難的預測問題，轉化為一個相對簡單的描述問題，而這是傳統小數據集根本無法企及的。從預測的角度看，大數據預測所得弊歲出的結果不僅僅得到處理現實業務簡單、客觀的結論，更能用於幫助企業經營決策，收集起來的資料還可以被規劃，引導開發更大的消費力量。

⑥ 大數據發展趨勢預測

九十年前，法國詩人保羅瓦列里寫道：「未來不再像過去那樣。」從00年代中期開始的大數據趨勢也可以這么說。

面對嶄新的2019年，Datanami(提供研究和企業數據密集型計算的新聞和見解，涵蓋大數據生態系統的新聞門戶網站)從未停止腳步，他們已經從大數據，分析和IT領域行業預冊源核測者開始，IT培訓http://www.kmbdqn.cn/聽聽他們要說些什麼?

數據分析及解決方案投入增長

服務公司Qubole的大數據創始人兼首席執行官AshishThusoo說「毫無疑問，商業智能和數據分析解決方案的投資將在2019年繼續增長。隨著企業試圖利用實時信息在客戶支持，營銷，欺詐檢測和追加銷售客戶等領域做出明智決策，我預計流媒體數據分析會有所增長。」

2019年大數據發展趨勢預測

行為元數據年

Alation宣布2018年為「數據目錄年」。這種趨勢沒有任何放鬆的跡象，因為各組織繼續為了貨幣化和監管合規而不斷努力清點數據資產。2019年開始認真，在您的目錄中為特定類型的數據保留空間：行為元數據。

lation的設計和戰略計劃副總裁兼聯合創始人AaronKalb「對這些數據的分析可以通過挖掘來更好地突出顯示所使用的和有用的東西，這與二十年前推動谷州掘歌搜索的排名能力相同：網頁的內容對其效用的預測性低於與其他網頁建立的其他網頁相關聯的頻率。隨著ML/AI繼續消失，我們將看到這種類型的影響驅動技術和組織間行為元數據的強烈興趣。」

LexalyticsCEO傑夫·卡特林寫道「自動駕駛汽車越來越好，足以讓原型在加利福尼亞，新加坡乃至西澳大利亞的道路上得到信任。但是，盡管人類在涉及自動駕駛汽車的絕大多數事故中都有過錯，但自動駕駛汽車仍有一些問題需要解決。如裂鏈從在雪地條件下「看到」車道標記到判斷是否要保護行人或司機在路上檢測袋鼠，該技術仍然沒有完全弄清楚如何處理所需的所有決策「交通堵塞」。」

數據隱私法規頒布出台

WasingtonDC-區域公司，開發的軟體旨在提高AI隱私。該公司告訴Datanami，「我們預計隱私在新的一年裡將變得越來越重要，突顯出當前在美國制定單一的國家隱私標準的努力。考慮到歐盟的GDPR對美國和全球公司運營的影響，這不會讓所有公司措手不及，但它會增加隱私問題對企業利潤的影響，並將繼續產生影響。

QuestSoftware產品管理高級顧問AdrianMoir「無論是否受到GDPR的影響，公司應該將其視為一個框架，對於那些構建流程的人來說，這是一個很好的起點，為數據的保存和使用方式設置一些內容非常重要。如果我們想繼續保護個人信息，我們需要有更多的監管。2019年，我相信我們會看到更多的監管建議和/或實施，比如俄勒岡州參議員RonWyden最近推出的「消費者數據隱私法案」。」

企業收購拓展商業版圖

KARTHIK拉瑪沙米的創始人Streamlio和創建者在開源Heron分析平台的微博：「在2018年末，我們目睹了開源軟體供應商對雲供應商的強烈反對。在2019年，雙方之間的緊張關系將持續發酵。」

⑦ 大數據的未來 人們應該意識到的10個預測

大數據的未來：人們應該意識到的10個預測
到了2020年，世界上每個人每秒將創造7 MB的數據。在過去的幾年裡，我們已經創造了比人類歷史上更多的數據。大數據席捲全球，並且沒有放緩的跡象。人們可能會想，「大數據產業從哪裡開始?」以下有10個大數據預測可以回答這個有趣的問題。
1、機器學習將成為大數據應用的下一件大事
當今最熱門的技術趨勢之一就是機器學習，它也將在未來的大數據中發揮重要作用。根據調研機構Ovum的預測，機器學習將在大數據革命的最前沿。它將幫助企業准備數據並進行預測分析，從而使企業能夠輕松克服未來的挑戰。
2、隱私將成為最大的挑戰
無論是物聯網還是大數據，新興技術面臨的最大挑戰是數據的安全性和隱私性。人們現在正在創建的數據量以及將來創建的數據量將使隱私更為重要，因為風險將大大提高。據調研機構Gartne公司的研究，到2018年，超過50%的商業道德違規將與數據有關。數據安全和隱私問題將成為大數據行業面臨的最大障礙，如果不能有效應對數據安全問題，我們將會看到一大批技術趨勢將會曇花一現。
3、將會出現首席數據官這個新的職位
人們可能熟悉首席執行官(CEO)，首席營銷官(CMO)和首席信息官(CIO)，但是否聽說過首席數據官(CDO)?如果答案是否定的話，別擔心，因為很快就會知道。據調研機構Forrester公司的研究，將會出現首席數據官這個新的職位，企業將任命首席數據官。雖然，首席數據官的任命完全取決於業務類型及其數據需求，但是各行業廠商廣泛採用大數據技術，聘請首席數據官將成為常態。
4、數據科學家的需求量很大
如果IT人員仍然不確定選擇哪條職業道路，那麼最好地選擇是開始在數據科學領域的職業生涯。隨著數據量的增長和大數據應用的增長，組織對數據科學家、分析師和數據管理專家的需求將激增。數據專業人員的需求與可用性之間的差距將會擴大。這將有助於數據科學家和分析師獲得更高的薪酬。那麼還在等什麼?深入數據科學的世界，將會擁有更美好的未來。
5、企業將購買演算法，而不是軟體
人們將看到對軟體的業務方法將有360度的轉變。越來越多的企業將尋求購買演算法而不是創建自己的演算法。在購買演算法後，企業可以自己添加數據。與購買軟體相比，購買演算法可以為企業提供更多的自定義選項。企業無法根據需要調整軟體。事實上，正好相反。企業的業務必須根據軟體流程進行調整，但所有這些都將隨著銷售服務的演算法成為重點而結束。
6、對大數據技術的投資將會大幅增長
調研機構IDC分析師表示，「大數據和業務分析的總收入將從2015年的1,220億美元增加到2019年的1870億美元。」2017年大數據的業務支出將超過570億美元。盡管對大數據的商業投資可能因行業而異，但大數據支出的增長將保持一致。製造業將在大數據技術方面投入最多，醫療保健，銀行業和資源行業將是最快採用的行業領域。
7、更多的開發人員將加入大數據革命
據統計，目前有600萬開發人員正在使用大數據和使用高級分析。這將是世界上33%以上的開發人員。更令人驚奇的是，大數據才剛剛開始，未來數年將出現大量開發大型數據的應用程序，其數量激增。有了更高薪水的經濟回報，開發人員就喜歡創建能夠處理大數據的應用程序。
8、規范分析將成為商業智能軟體的一部分
企業必須為所有業務購買專用軟體的時代已經一去不復返了。今天，企業需要單一軟體，提供他們所需的所有功能。商業智能軟體也將遵循這一趨勢，我們將看到在未來添加到該軟體的規范分析功能。
IDC公司預測，一半的商業分析軟體將採用建立在認知計算功能之上的規范分析。這將有助於企業在適當的時候做出明智的決定。隨著軟體的智能化，企業可以快速篩選大量的數據，從而獲得比競爭對手更大的競爭優勢。
9、大數據將幫助企業打破生產力記錄
如果企業投資大數據，可以帶來更高的投資回報，特別是在提高業務生產力方面。據IDC介紹，投資於這項技術並能快速分析大量數據並提取可操作信息的組織，在生產率方面比競爭對手獲得更多的收益。記住，關鍵是行動。企業需要可付諸行動的信息使其生產力提升到新的高度。
10、大數據將被快速和可操作的數據替代
據一些大數據專家介紹，大數據已經死亡。他們認為，企業甚至沒有使用他們能夠訪問的一小部分數據，而大數據並不總是意味著更好、更快，遲早有一天，大數據將被快速和可操作的數據所取代，這將有助於企業在正確的時間做出正確的決定。企業擁有大量數據，只有有效和快速地分析這些數據，並從中提取可操作的信息，才會帶來更多的競爭優勢。HERO譯

⑧ 大數據在哪些領域有應用前景

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

⑨ 大數據能用來做什麼

大數據為我們提供了巨大的機遇，幫助我們開發新的創意產品和服務，例如手機APP或企業商業智能產品。它可以促進經濟的增長和就業機會，可以大大提高人們的生活質量。
一、 醫療：提高診斷和治療的水平
大數據為提高醫療信息處理效率提供了解決方案，從而為企業、公共部門和公民創造價值。對大型臨床數據集的分析可以優化新葯和治療的臨床和成本效益，患者可以受益於更及時和適當的護理。數據互操作性至關重要，因為數據來自不同的和異構的來源，如生物信號流、健康記錄、基因組學和臨床實驗室測試等。
二、 商業：企業無形資產，助力企業決策
如今，大數據非常重要，它可以直接影響企業的估值。大數據已經成為企業一種關鍵的無形資產，可以通過數據收集加以衡量，並計入估值。企業如何使用數據以及基於數據做出的決策也將影響企業決策的成功率。
三、 數據：數據市場的價值
在過去十幾年裡，信息技術直接或間接地推動了中國的經濟增長，數據的作用已經從簡單支持商業決策轉變為自身的價值存在。在新的網路經濟中，開放的數據市場已變得至關重要。

四、 交通：減少事故和交通堵塞
交通部門可以從道路感測器收集大量的數據。智能利用這些大數據，可以支持政府優化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規劃大大節約出行時間。
五、 環境：降低能源消耗
大數據革命帶來了應對環境挑戰的新方式。更好地利用全球可用的數據集有助於科學家開展研究，並使決策者能夠就洪水等自然災害作出知情和決策，以應對氣候變化和降低成本。智能城市還設有數據中心，根據可再生能源和其他有用指標的可用性，調整公共建築的電力消耗。
六、 農業：更安全的食品和更高的生產力
在農業領域智能地使用大數據，可以同時提高生產率、糧食安全和農民收入。通過對感測器和地球觀測數據的智能和廣泛使用，可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農業實踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進的技術，農民也可以獲得他們的農業機械正在如何工作的實時數據，以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現。

⑩ 大數據分析能幹什麼

大數據能做如下：

一、對信息的理解。你發的每一張圖片、每一個新聞、每一個廣告，這些都是信息，你對這個信息的理解是大數據重要的領域。

二、用戶的理解。每個人的基本特徵，你的潛在的特徵，每個用戶上網的習慣等等，這些都是對用戶的理解。

三、關系。關系才是我們的核心，信息與信息之間的關系，一條微博和另外一條微博之間的關系，一個廣告和另外一個廣告的關系。一條微博和一個視頻之間的關系，這些在我們肉眼去看的時候是相對簡單的。

大數據專業術語：

1、apache軟體基金會(asf)

提供了許多大數據的開源項目，目前有350多個項目。是專門為支持開源軟體項目而辦的一個非盈利性組織。在它所支持的apache項目與子項目中，所發行的軟體產品都遵循apache許可證。

2、apachemahout

mahout提供了一個用於機器學習和數據挖掘的預制演算法庫，也是創建更多演算法的環境。換句話說，是一個機器學習的天堂環境

3、apacheoozie

在任何編程環境中，需要一些工作流程系統來以預定義的方式和定義的依賴關系來安排和運行工作。oozie提供的大數據工作以apachepig，maprece和hive等語言編寫。