本课程的基础课程是，Hadoop数据分析平台课程。相信，能看我本博文的朋友，是有一定的基础了。
只是前个课程是讲解，这个课程是应用。
第一层是：数据源层，代表有生产线上的数据，比如关系型数据库orcal，电子商务网站，网站的访问日志。
第二层是：数据仓库或数据集层。
第三层是：数据探索层，如要列出本月话费达到500元的用户等，理解为对数据的简单一些加工。
第四层是：数据挖掘层，主要是以知识挖掘为主。
数据探索层和数据挖掘层的区别：
比如，数据挖掘层，不是求什么平均多少，指标，而是隐藏的规律和知识、模型。
有一大堆身高体重的数据，感兴趣的不是说每个年龄段的身高体重，最大身高多少，最小身高多少，，，而是感兴趣的是身高跟体重是一个怎样的规律关系。这才是数据挖掘层。
第五层：数据表示层，按照它的情况来画图。比如画散点图，给予直观的感受。
第六层：数据决策层
Hdfs来保存数据，hive来作数据仓库，Hbase来数据库
注意：我们的课程是定位在数据探索层、数据挖掘层、数据决策层。
数据挖掘，在不同场景下，叫法不同。如机器学习下的人工智能。其实，所使用的技术基本一样，可理解为同一座山峰，不同的侧面罢了。
