从分类视角看，以下哪些技术是海量数据分析和处理的技术？

大数据时代的数据分析技术面临着哪些新的挑战 以下哪些是数据分析的维度（）。 以下哪个选项是目前利用大数据分析技术无法进行有效支持的（） 以下哪个选项是目前利用大数据分析技术无法进行有效支持的（） 大数据分析的一般方法是先对海量数据进行分析，再约减数据（） 从应用视角而非技术视角看区块链，涉及的关键词包括 技术数据分析组提供的质控工具是（） （　　）技术能自动地进行数据分析。 在进行数据分析之前必须完成数据的搜集工作，从项目管理的角度看，数据分析与数据搜集之间的逻辑关系是（）。 在大数据分析中，利用采样技术可以： 工业APP开发需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及的关键技术有（）。 ①数据集成和边缘处理技术 ②IaaS技术 ③平台使能技术 ④数据管理技术 ⑤应用开发和微服务技术 ⑥工业数据建模与分析技术 ⑦安全技术 为提高系统性能和应对海量数据处理,KingbaseES提供了和水平数据分区技术（） 云盾的防御只基于云计算和大数据分析技术（） 页面洞察-数据分析，可以查看以下哪些数据（） （）是目前利用大数据分析技术无法进行有效支持的（） 以下哪些是视频数据分析的重要指标？ 大数据营销是通过大数据技术，对由多平台所获得的海量数据进行分析，并依据分析结果改善营销策略的一种应用于互联网广告的营销方式。() 大数据技术采用了很多开源工具，以下几种数据分析中采用的工具不是开源的是（） 边缘计算和云计算都是处理大数据的计算运行方式,但不同的是,在边缘计算技术中,数据不用全部传到云端,边缘侧也可以处理数据分析的工作,更适合工业现场实时的数据分析和智能化处理,也更加高效且安全。 以下哪些工具是数据分析工具库中的工具。