很多人說大數據簡單的就可以理解為是海量的數據，其實這么說是沒有錯的。但是大數據書的概念是指一段時間內傳統軟件工具無法爬網，管理和處理的數據集合。大數據技術是指能夠從各種類型的數據中快速獲取有價值的信息的能力。那么大數據都包含哪些內容？大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據采集處于第一個環節。根據MapReduce產生數據的應用系統分類，大數據的采集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去采用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據。

3、基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對于采集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換后，生成到一個新的數據集，為后續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

8、結果呈現：云計算、標簽云、關系圖等。

對于大數據都包含哪些內容的問題，通過上述閱讀，相信大家已經知曉了吧，想了解更多關于大數據的信息，請繼續關注中培偉業。