就本身而言，Hadoop 不是很有用的东西，原因是它需要编写大量复杂和定制的程序代码，难以治理，也没有数据质量概念和数据治理可谈了。企业用户都忙于去研究如何解决使用 Hadoop 所碰到的问题，主要是涉及到项目实施时间、成本和风险等，而 Hadoop 自身的客户化编程就增加了项目实施时间、成本和风险。

商业保险公司希望通过分析以往的固定资产保险理赔案例，能够预测理赔金额，借以提高其服务中心处理保险理赔业务的速度和服务质量，并降低公司运营风险。业界领先的预测分析软件 IBM SPSS Statistics 提供了强大的线性回归分析功能，能够有效地解决此类问题。本文结合该商业实例介绍了线性回归模型的基本概念，以及使用 Statistics 进行线性回归分析，解决该商业问题的基本步骤和方法。

ETL (数据转换)就是对数据的合并、清理和整合。通过转换，可以实现不同的源数据在语义上的一致性。抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论ETL在大数据实际应用中涉及的技术与知识点。