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"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
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基础的知识很多，需要一一解析，下面请参考！第一讲：认识公式编辑器公式编辑器是导入源码和进行编写指标的窗口。公式编辑器共分4种，分别是：1、技术指标公式编辑器；2、条件选股公式编辑器；3、交易系统公式编辑器；4、五彩K线公式编辑器。由于这几种编辑器的展开和使用大同小异。所以，本文仅以技术指标公式编辑器为例加以说明。由于目前各种股软的区别，不仅有些函数不通用，编辑器的打开方式也略有区别。本讲就是告诉大家如何展开公式编辑器。FNC是大智慧2和分析家格式，只有这两个股软能够导入。导入的方法是：打开公式编辑器，点击导入——找到存放此公式的文件夹——双击——在出现的列表中掸单击该公式——选导入。特别提示：必须先将公式存放在一个文件夹中，已有的，新建都可以。否则编辑器无法找到该公式。ALG是飞狐和金狐软件的格件格式，exp式，tnc是通达信软是大智慧internet版格式，hxf是同花顺格式，还有比较特殊的fml是多空阵线格式（与飞狐的自编公式文件后缀一样）第二讲：公式编写的基础函数打开技术指标公式，我们最常见的，它的组成不外乎两种情况，一是K线，二是均线。其他诸如柱状线，彩带，分段线等等，都是在K线或均线基础上的延伸或变形。为此，我们先熟悉一下构成这两种状态的基本函数。一、K线函数非常简单，大家都可能熟知。作为基础，还是说明一下。1、开盘价：OPEN可简写为O2、最高价：HIGH可简写为H3、最低价smi49liesOW可简写为L4、收盘价：CLOSE可简写为C有了这4个函数，就可构成一根K线了。比如：收盘价小于开盘价，即阴线：C那么长下影的光头阳线，即T形线呢？理解了原理，也很简单。一要以最高价收盘（否则有上影），二要开盘价大于最低价。所以有如下表示：C=HANDO>L；这里我们没有考虑下影的长度和T字上边一横（实体部分）的宽度。习题：一根光头阳线，实体部分小于5分钱，下影超过实体的两倍，如何表述？特别提示：编辑指标必须在英文状态下输入。其中运用的数学符号，包括加减乘除、分号，引号等（+-*/；""''><#）也必须在英文状态下输入。二、均线函数单根K线的形态是相当枯燥的。尤其在主图里。配合以均线等形式就会丰富多采，或者更利于我们从中发现规律和分析问题。这就需要均线函数来解决了。最常见的：1、MA（X，N），求X的N周期简单移动平均值。算法：（X1+X2+X3+...+Xn）/N例如：MA（CLOSE，20），表示求20日均价。2、EMA（X，N），求X的N周期指数平滑移动平均。算法：若Y=EMA（X，N）则Y=[2*X+（N-1）*Y']/（N+1），其中Y'表示上一周期Y值。例如：EMA（CLOSE，20），表示求20日指数平滑均价。3、SMA（X，N，M），求X的N周期移动平均，M为权重。算法：若Y=SMA（X，N，M）则Y=（M*X+（N-M）*Y'）/N，其中Y'表示上一周期Y值，N必须大于M。例如：SMA（CLOSE，20，1），表示求20日移动平均价。这三个均线函数在股软中是通用的。关于它们的区别，开始学习时不必深究。其实数值区别也不是很大。要均线真实反映每天的价格变化，用MA，适当圆滑些，用EMA或SMA。三、常用连接函数有了上述基本函数，可以表述出K线和均线了，但实际应用中要复杂得多，还要一些函数把他们连接起来。大致有这么几个：1、AND就是“和”的意思。如：AANDB；就是A和B两个条件要同时成立。2、OR“或”，“或者”的意思。如：AORB；就是A和B两个条件有其中一个成立就行。3、IF根据条件取不同的值。如：IF（X，A，B），若X不为0则返回A，否则返回B。实例：IF（C4、CROSS交叉函数。CROSS（A，B），表示A从下方向上穿过B。5、REF向前引用。引用若干周期前的数据。例如：REF（CLOSE，1），表示昨收的收盘价。那么前天的最高价呢，就是：REF（H，2）。四、成交量VOL表示每天的成交量。因以后会经常用到，所以先交待给大家。上面这几个函数是最常用的，希望大家记住，不知怎么写也要知道其表述的意思。当然，记不住也不要紧，《公式编辑器》中全有。习题：10日均线与20日均线金叉和涨幅超过百分之三，且成交量比昨天放大一倍。第三讲：认识颜色符号或绘图函数我们所看到的指标是以线为基础的。不论是均线，K线，或在线与点之间的填充，又都离不开颜色。正是有了五颜六色才使得图形丰富多采，便于区分，或者更具立体感。
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是这样吧：股价与昨日收市比，同时存在： H +5-3之间 L:+5-2之间 C:+2-5 之间 O:+3-3之间 PC:=REF(C,1);之间:(BETWEEN(H/PC,0.97,1.05)) AND (BETWEEN(L/PC,0.98,1.05)) AND (BETWEEN(C/PC,0.95,1.02)) AND (BETWEEN(O/PC,0.97,1.03)); 按你讲述形态已写出公式，如果有新设想请补充，若达到你的要求请及时采纳，多谢！
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大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业的处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分。大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但它必须依赖云计算分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。扩展信息:大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征。没有必要将其神话或保持敬畏。在以云计算为代表的技术创新背景下，这些原本看似难以收集和使用的数据开始被轻松使用。通过各行各业的不断创新，大数据将逐渐为人类创造更多的价值。是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石。这里从云计算、分布式处理技术、存储技术、感知技术的发展，阐述大数据从采集、处理、存储到形成结果的全过程。实践是大数据的终极价值。在这里，我们从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图。
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