1. 資料庫有幾大類
層次結構、網狀結構，關系型，NOSQL類的列存儲資料庫以及面向對象的資料庫。
2. 大數據分析都有哪些類型
1.交易數據大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化買賣數據，這樣就能夠對更廣泛的買賣數據類型進行剖析，不僅僅包含POS或電子商務購物數據，還包含行為買賣數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。
2.人為數據
非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及經過博客、維基，尤其是交際媒體產生的數據流。這些數據為運用文本剖析功用進行剖析供給了豐富的數據源泉。
3.移動數據
能夠上網的智能手機和平板越來越遍及。這些移動設備上的App都能夠追蹤和交流很多事情，從App內的買賣數據(如搜索產品的記錄事情)到個人信息材料或狀況陳述事情(如地址改變即陳述一個新的地理編碼)。
4.機器和感測器數據
這包含功用設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備能夠配置為與互聯網路中的其他節點通信，還能夠自意向中央伺服器傳輸數據，這樣就能夠對數據進行剖析。
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3. 數據分析類型有哪些
1.描述性剖析
憑借描述性剖析，咱們能夠剖析和描述數據的特徵。它處理信息匯總。描述性剖析與視覺剖析相結合，為咱們供給了全面的數據結構。
2.猜測剖析
憑借猜測剖析，咱們能夠確認未來的成果。基於對歷史數據的剖析，咱們能夠猜測未來。它利用描述性剖析來生成有關未來的猜測。憑借技能進步和機器學習，咱們能夠獲得有關未來的猜測見地。
3.診斷剖析
有時，企業需求對數據的性質進行批判性考慮，並深化了解描述性剖析。為了找到數據中的問題，咱們需求找到可能導致模型功能欠安的異常模式。
4.標准剖析
標准剖析結合了以上一切剖析技能的見地。它被稱為數據剖析的終究范疇。標准剖析使公司能夠根據這些決策制定決策。它大量運用人工智慧，以便於公司做出謹慎的事務決策。
4. 大數據有哪些來源
大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：
1)交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、「企業資源規劃」(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。
2)移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優於各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟體能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟體儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。
3)人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。
4)機器和感測器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和感測器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。
5)互聯網上的「開放數據」來源，如政府機構，非營利組織和企業免費提供的數據。
5. 你每天產生的數據有哪些類型
摘要 統計數據按不同的分類規則可分為不同的類型，這里主要按三種分類規則分類。
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. 大數據有哪些類型
1、結構化數據
可以以固定格式存儲，訪問和處理的數據稱為“結構化數據”。由於此數據採用類似的格式，因此企業可以通過執行分析來獲得最大的收益。還發明了各種先進技術來從結構化數據中提取數據驅動的決策。但是，由於結構化數據的創建已經達到Zettabytes標記，因此世界正朝著這樣一個程度發展。
2、非結構化數據
任何以未知形式或結構出現的數據都屬於非結構化數據。處理非結構化數據並對其進行分析以獲取數據驅動的答案是一項艱巨的任務，因為它們來自不同類別，將它們放在一起只會使情況變得更糟。包含簡單文本文件，圖像，視頻等的組合的異構數據源是非結構化數據的示例。
3、半結構化數據
半結構化數據中同時具有結構化和非結構化數據。我們可以看到半結構化數據是形式化的結構，但實際上它不是在關系DBMS中用表定義來定義的。Web應用程序數據是半結構化數據的示例。它具有非結構化數據，例如日誌文件，事務歷史記錄文件等。OLTP系統旨在與結構化數據一起工作，其中數據存儲在關系中。
8. 大數據解決方案有哪幾種類型
一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
五、RapidMiner。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
9. 大數據的類型都有哪些
大數據的類型大致可分為三類： 傳統企業數據 (Traditional enterprise data)：包括 CRMsystems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。