大数据管理决策学什么

大数据管理决策学是一门综合性的学科，主要涉及以下几个方面：

1. 数据管理：

数据采集：学习如何从各种来源收集数据，包括社交媒体、传感器、交易系统等。

数据存储：了解如何存储和管理大数据，包括分布式文件系统、数据库管理技术等。

数据清洗与预处理：学习如何清洗和预处理数据，以便于后续分析。

2. 数据分析：

统计分析：掌握基本的统计方法，如描述性统计、推断性统计等。

数据挖掘：学习如何使用算法从大量数据中提取有价值的信息。

机器学习：了解机器学习的基本原理，并学会应用各种机器学习算法。

3. 数据可视化：

学习如何将数据以图表、地图等形式展示出来，以便于理解和决策。

4. 决策支持系统：

理解决策支持系统的基本原理，包括如何设计、实施和维护。

学习如何利用大数据分析结果来支持决策过程。

5. 大数据技术：

学习大数据处理框架，如Hadoop、Spark等。

掌握大数据存储技术，如NoSQL数据库。

6. 伦理与法律：

了解大数据在法律和伦理方面的挑战，如数据隐私、数据安全等。

7. 实际应用：

学习大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、零售等。

大数据管理决策学旨在培养学生掌握大数据处理、分析、可视化、决策支持等方面的知识和技能，以便于在各个行业和领域应用大数据技术。

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