如何体育大数据？
数据挖掘（data mining），也称为数据库中的知识发现（the knowledge discovery in database， KDD）[1]、数据分析（data analysis）和计算机辅助决策（computer-aided decision making）等，它是从数据中寻找有效预测模型的数学过程。 要开展数据挖掘工作必须先收集数据，并尽可能多地丰富这些数据；同时，必须设计正确的算法来分析这些数据。 在许多情况下，人们可能不知道所需要的信息存在于其数据中。需要一种方法来识别所需的特征，然后通过数据挖掘技术来生成预测模型。 常用的数据挖掘工具包括SAS、SPASS、R、Python等。 大数据时代对研究人员的计算能力和编程能力都提出了更高的要求，因此掌握大数据的工具和原理至关重要。下面将详细介绍三种广泛使用的数据挖掘软件及其实现原理。
1. SAS 作为全球领先的统计分析软件，SAS能够提供全面的解决方案以处理所有类型的数据——结构化、半结构化以及非结构化数据。它提供了多种功能，可以从数据中自动提取特征，并对它们进行降维，以供进一步分析使用。可以通过代码或者图形用户界面（GUI）来进行操作。 SPSS Inc. 已经发布了新的版本SPSS 25，此版本提供了针对大数据分析的新功能，如并行计算和机器学习。 如果只是简单地想了解大数据的相关内容，推荐阅读SAS出版的《Big Data》。这本书由资深数据分析师编写，深入浅出地介绍了大数据的基础知识和前沿进展。如果想深入学习有关理论和实践，则可以参阅SAS出版的经典图书《Statistical Methods in Action》系列。这个系列包含3本书，分别介绍统计方法在数据挖掘、数据分析和质量控制的应用。
2. Python Python是近年来风靡全球的通用型编程语言，支持各种操作系统平台，具有简单易学、可读性好、可供扩展等特点。它还拥有大量优秀开源库，因此可以很方便地实现数据处理的各个功能模块。而且用Python完成的工作量通常会比其它语言更少。 利用Python完成大数据的任务可以分三个阶段来完成：获取数据→清洗数据→分析数据。
获取数据可以是直接导入外部文件，也可以通过python的lib进行读取。例如，如果要导入Excel文件，可以使用pytiohread，如果是CSV文件，则可以用pandas。对于大小较少的原始数据，可以直接写入到文件中，如果数据量大，可以使用HDFStore或SQLite数据库。 清洗数据的过程是复杂而富有变化的。首先需要对数据进行查看和整理，找出问题的关键所在，然后再采取相应的措施。可以在数据分析的前期加入一些简单的数据处理步骤，以提高效率。 数据分析是整个大数据任务中最重要的一环。在这一环节，我们可以运用各类数据分析的方法论，如描述性分析、可视化、多元统计分析、分类与回归、时间序列等，对数据进行分析处理，以期更好地理解数据，发掘潜在的模式和规律。如果运用了机器学习方法，还可以尝试建立预测模型。
当数据分析完成后，还可以采用可视化手段来进一步查看数据的内部情况，以便于更加深入地理解数据。 推荐书籍：《Python for Everybody》（面向所有人学习的Python）、《Python Cookbook》（解决实际问题的Python开发指南）、《高效能人士的七个习惯》（个人强烈推荐！）