大数据管理与应用属于哪个类

大数据管理与应用属于计算机科学和信息科学领域，具体来说，它属于数据科学、信息工程、计算机科学、信息系统等学科。大数据管理与应用涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用等多个环节，需要具备较强的数据处理能力、算法设计和优化能力以及系统设计能力。

大数据管理与应用的主要任务包括：

1. 数据采集：从各种来源（如传感器、网络、文件等）收集大量的原始数据，并将其转换为适合分析的格式。

2. 数据存储：使用分布式数据库、数据仓库、数据湖等技术存储和管理大量数据，确保数据的可靠性、可扩展性和高可用性。

3. 数据处理：对数据进行清洗、去重、转换、聚合等操作，以便于后续的分析和挖掘。常用的数据处理技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等。

4. 数据分析：利用统计学、机器学习、模式识别等方法对数据进行分析，发现数据中的规律、趋势和关联，为决策提供支持。常见的数据分析方法包括描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析、分类等。

5. 数据可视化：将分析结果以图形、图表等形式展示出来，帮助用户直观地理解数据和发现。常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI、D3.js等。

6. 数据应用：根据用户需求，将数据分析结果应用于实际业务场景，如推荐系统、预测模型、智能决策等。

大数据管理与应用的技术体系主要包括以下几个方面：

1. 数据采集技术：包括传感器技术、网络爬虫、文件抓取等。

2. 数据存储技术：包括分布式数据库、数据仓库、数据湖等。

3. 数据处理技术：包括数据清洗、去重、转换、聚合等。

4. 数据分析技术：包括统计学、机器学习、模式识别等。

5. 数据可视化技术：包括Tableau、PowerBI、D3.js等。

6. 数据应用技术：根据用户需求，将数据分析结果应用于实际业务场景。

大数据管理与应用的应用领域非常广泛，包括但不限于金融、医疗、零售、交通、政府等。在金融领域，大数据可以用于风险管理、欺诈检测、信用评估等；在医疗领域，大数据可以用于疾病预测、药物研发、个性化治疗等；在零售领域，大数据可以用于消费者行为分析、库存管理、价格优化等；在交通领域，大数据可以用于交通流量预测、拥堵管理、公共交通规划等；在政府领域，大数据可以用于公共安全、城市规划、环境保护等。