如何對大數據的來源進行分類

1. 大數據怎麼分類

大數據的類型大致可分為三類：傳統企業數據、機器和感測器數據、社交數據。

1、傳統企業數據(Traditional enterprise data)：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。

2、機器和感測器數據(Machine-generated / sensor data)：包括呼叫記錄(Call Detail Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。

3、社交數據(Social data)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。

(1)如何對大數據的來源進行分類擴展閱讀：

大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：

1、客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。

2、模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。

3、加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

4、降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。

2. 如何對大數據的來源進行分類簡答題

大數據來源主要分為：國家資料庫、企業數據、機器設備數據和個人數據。

3. 如何將大數據根據某些因素進行分類

深圳遠標為你解答從分類大數據到選擇大數據解決方案如果您花時間研究過大數據解決方案，那麼您一定知道它不是一個簡單的任務。本系列將介紹查找滿足您需求的大數據解決方案所涉及的主要步驟。我們首先介紹術語「大數據」所描述的數據類型。為

4. 如何對大數據的來源進行分類

一、國家資料庫
包含公開的和保密的兩個方面。

公開的如GDP、CPI、固定資產投資等宏觀經濟數據，包括歷年統計年鑒或人口普查的數據，以及地理信息數據、金融數據、房地產數據、醫療統計數據等等。

保密的數據有軍事數據、航空航天、衛星監測、刑事檔案等等不可公開的大量數據。
二、企業數據
如公司網路、阿里巴巴、騰訊、新浪微博、亞馬遜、facebook等公司的用戶消費行為數據及社交行為數據。旅遊公司的酒店、交通、門票等訂單數據，醫院的檢測數據及死亡病因數據，農業的養殖培育數據等等，不勝枚舉。成千上萬的數字、文本、音頻、視頻等數據為企業的業務和運營提供了決策依據，通過數據進行加工產生的價值為企業提供了可觀的利潤。

三、機器設備數據。
如行車儀、基站數據、智能家居、智能穿戴設備等。

如何對大數據的來源進行分類

四、個人數據

比如個人拍攝的照片、錄音、聊天記錄、郵件、電話記錄、文檔等等隱私數據。

5. 如何將大數據分為不同的類別

深圳遠標為你解答
從分類大數據到選擇大數據解決方案
如果您花時間研究過大數據解決方案，那麼您一定知道它不是一個簡單的任務。本系列將介紹查找滿足您需求的大數據解決方案所涉及的主要步驟。
我們首先介紹術語 「大數據」 所描述的數據類型。為了簡化各種大數據類型的復雜性，我們依據各種參數對大數據進行了分類，為任何大數據解決方案中涉及的各層和高級組件提供一個邏輯架構。接下來，我們通過定義原子和復合分類模式，提出一種結構來分類大數據業務問題。這些模式有助於確定要應用的合適的解決方案模式。我們提供了來自各行各業的示例業務問題。最後，對於每個組件和模式，我們給出了提供了相關功能的產品。
第 1 部分將介紹如何對大數據進行分類。本系列的後續文章將介紹以下主題：
♦ 定義大數據解決方案的各層和組件的邏輯架構
♦ 理解大數據解決方案的原子模式
♦ 理解用於大數據解決方案的復合（或混合）模式
♦ 為大數據解決方案選擇一種解決方案模式
♦ 確定使用一個大數據解決方案解決一個業務問題的可行性
♦ 選擇正確的產品來實現大數據解決方案
依據大數據類型對業務問題進行分類
業務問題可分類為不同的大數據問題類型。以後，我們將使用此類型確定合適的分類模式(原子或復合)和合適的大數據解決方案。但第一步是將業務問題映射到它的大數據類型。下表列出了常見的業務問題並為每個問題分配了一種大數據類型。
按類型對大數據問題分類，更容易看到每種數據的特徵。這些特徵可幫助我們了解如何獲取數據，如何將它處理為合適的格式，以及新數據出現的頻率。來自不同來源的數據具有不同的特徵;例如，社交媒體數據包含不斷傳入的視頻、圖像和非結構化文本

使用大數據類型對大數據特徵進行分類
按特定方向分析大數據的特徵會有所幫助，例如以下特徵：數據如何收集、分析和處理。對數據進行分類後，就可以將它與合適的大數據模式匹配：
1、分析類型 — 對數據執行實時分析還是批量分析。請仔細考慮分析類型的選擇，因為這會影響一些有關產品、工具、硬體、數據源和預期的數據頻率的其他決策。一些用例可能需要混合使用兩種類型：
2、欺詐檢測;分析必須實時或近實時地完成。
3、針對戰略性業務決策的趨勢分析;分析可採用批量模式。
4、處理方法 — 要應用來處理數據的技術類型(比如預測、分析、臨時查詢和報告)。業務需求確定了合適的處理方法。可結合使用各種技術。處理方法的選擇，有助於識別要在您的大數據解決方案中使用的合適的工具和技術。
5、數據頻率和大小 — 預計有多少數據和數據到達的頻率多高。知道頻率和大小，有助於確定存儲機制、存儲格式和所需的預處理工具。數據頻率和大小依賴於數據源：
♦ 按需分析，與社交媒體數據一樣
♦ 實時、持續提供(天氣數據、交易數據)
♦ 時序(基於時間的數據)
6、數據類型 — 要處理數據類型 — 交易、歷史、主數據等。知道數據類型，有助於將數據隔離在存儲中。
7、內容格式(傳入數據的格式)結構化(例如 RDMBS)、非結構化(例如音頻、視頻和圖像)或半結構化。格式確定了需要如何處理傳入的數據，這是選擇工具、技術以及從業務角度定義解決方案的關鍵。
8、數據源 — 數據的來源(生成數據的地方)，比如 Web 和社交媒體、機器生成、人類生成等。識別所有數據源有助於從業務角度識別數據范圍。該圖顯示了使用最廣泛的數據源。
9、數據使用者 — 處理的數據的所有可能使用者的列表：
♦ 業務流程
♦ 業務用戶
♦ 企業應用程序
♦ 各種業務角色中的各個人員
♦ 部分處理流程
♦ 其他數據存儲庫或企業應用程序
10、硬體 — 將在其上實現大數據解決方案的硬體類型，包括商用硬體或最先進的硬體。理解硬體的限制，有助於指導大數據解決方案的選擇。

6. 大數據來源的幾種類型

1.數據收集:在大數據的生命周期中,數據收集處於第一階段。根據MapRece數據應用系統...
2.數據訪問:大數據通過不同的技術路線存儲和保存,大致可分為三類。第一類主要處理大規模結構化...
3.基礎設施:雲存儲、分布式文件存儲等。
4.數據處理:不同的數據集可能有不同的結構和模式,如文件、XML樹、關系表等。這顯示了數據的異質性。多個異構數據集需要進一步集成或...
5.統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關...

7. 如何對大數據來源進行分類

國家資料庫 包含公開的和保密的兩個方面。 公開的如GDP、CPI、固定資產投資等宏觀經濟數據,包括歷年統計年鑒或人口普查的數據,以及地理信息數據、金融數據、房地產數據、醫療統計數據等等。

8. 大數據的分類方法有幾種,其中數據處理時常用哪一種

大數據的類型大致可分為三類：
傳統企業數據(Traditional enterprise data)：包括 CRM
systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
機器和感測器數據(Machine-generated /sensor data)：包括呼叫記錄(Call Detail
Records)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digital exhaust)，交易數據等。
社交數據(Social data)：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。