1. 大数据怎么分类
大数据的类型大致可分为三类:传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。
1、传统企业数据(Traditional enterprise data):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
2、机器和传感器数据(Machine-generated / sensor data):包括呼叫记录(Call Detail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。
3、社交数据(Social data):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。
(1)如何对大数据的来源进行分类扩展阅读:
大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种:
1、客户群体细分,然后为每个群体量定制特别的服务。
2、模拟现实环境,发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3、加强部门联系,提高整条管理链条和产业链条的效率。
4、降低服务成本,发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
2. 如何对大数据的来源进行分类简答题
大数据来源主要分为:国家数据库、企业数据、机器设备数据和个人数据。
3. 如何将大数据根据某些因素进行分类
深圳远标为你解答从分类大数据到选择大数据解决方案如果您花时间研究过大数据解决方案,那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。我们首先介绍术语“大数据”所描述的数据类型。为
4. 如何对大数据的来源进行分类
一、国家数据库
包含公开的和保密的两个方面。
公开的如GDP、CPI、固定资产投资等宏观经济数据,包括历年统计年鉴或人口普查的数据,以及地理信息数据、金融数据、房地产数据、医疗统计数据等等。
保密的数据有军事数据、航空航天、卫星监测、刑事档案等等不可公开的大量数据。
二、企业数据
如公司网络、阿里巴巴、腾讯、新浪微博、亚马逊、facebook等公司的用户消费行为数据及社交行为数据。旅游公司的酒店、交通、门票等订单数据,医院的检测数据及死亡病因数据,农业的养殖培育数据等等,不胜枚举。成千上万的数字、文本、音频、视频等数据为企业的业务和运营提供了决策依据,通过数据进行加工产生的价值为企业提供了可观的利润。
三、机器设备数据。
如行车仪、基站数据、智能家居、智能穿戴设备等。
如何对大数据的来源进行分类
四、个人数据
比如个人拍摄的照片、录音、聊天记录、邮件、电话记录、文档等等隐私数据。
5. 如何将大数据分为不同的类别
深圳远标为你解答
从分类大数据到选择大数据解决方案
如果您花时间研究过大数据解决方案,那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。
我们首先介绍术语 “大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性,我们依据各种参数对大数据进行了分类,为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来,我们通过定义原子和复合分类模式,提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后,对于每个组件和模式,我们给出了提供了相关功能的产品。
第 1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题:
♦ 定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构
♦ 理解大数据解决方案的原子模式
♦ 理解用于大数据解决方案的复合(或混合)模式
♦ 为大数据解决方案选择一种解决方案模式
♦ 确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性
♦ 选择正确的产品来实现大数据解决方案
依据大数据类型对业务问题进行分类
业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后,我们将使用此类型确定合适的分类模式(原子或复合)和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。
按类型对大数据问题分类,更容易看到每种数据的特征。这些特征可帮助我们了解如何获取数据,如何将它处理为合适的格式,以及新数据出现的频率。来自不同来源的数据具有不同的特征;例如,社交媒体数据包含不断传入的视频、图像和非结构化文本
使用大数据类型对大数据特征进行分类
按特定方向分析大数据的特征会有所帮助,例如以下特征:数据如何收集、分析和处理。对数据进行分类后,就可以将它与合适的大数据模式匹配:
1、分析类型 — 对数据执行实时分析还是批量分析。请仔细考虑分析类型的选择,因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。一些用例可能需要混合使用两种类型:
2、欺诈检测;分析必须实时或近实时地完成。
3、针对战略性业务决策的趋势分析;分析可采用批量模式。
4、处理方法 — 要应用来处理数据的技术类型(比如预测、分析、临时查询和报告)。业务需求确定了合适的处理方法。可结合使用各种技术。处理方法的选择,有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。
5、数据频率和大小 — 预计有多少数据和数据到达的频率多高。知道频率和大小,有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。数据频率和大小依赖于数据源:
♦ 按需分析,与社交媒体数据一样
♦ 实时、持续提供(天气数据、交易数据)
♦ 时序(基于时间的数据)
6、数据类型 — 要处理数据类型 — 交易、历史、主数据等。知道数据类型,有助于将数据隔离在存储中。
7、内容格式(传入数据的格式)结构化(例如 RDMBS)、非结构化(例如音频、视频和图像)或半结构化。格式确定了需要如何处理传入的数据,这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。
8、数据源 — 数据的来源(生成数据的地方),比如 Web 和社交媒体、机器生成、人类生成等。识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。该图显示了使用最广泛的数据源。
9、数据使用者 — 处理的数据的所有可能使用者的列表:
♦ 业务流程
♦ 业务用户
♦ 企业应用程序
♦ 各种业务角色中的各个人员
♦ 部分处理流程
♦ 其他数据存储库或企业应用程序
10、硬件 — 将在其上实现大数据解决方案的硬件类型,包括商用硬件或最先进的硬件。理解硬件的限制,有助于指导大数据解决方案的选择。
6. 大数据来源的几种类型
1.数据收集:在大数据的生命周期中,数据收集处于第一阶段。根据MapRece数据应用系统...
2.数据访问:大数据通过不同的技术路线存储和保存,大致可分为三类。第一类主要处理大规模结构化...
3.基础设施:云存储、分布式文件存储等。
4.数据处理:不同的数据集可能有不同的结构和模式,如文件、XML树、关系表等。这显示了数据的异质性。多个异构数据集需要进一步集成或...
5.统计分析:假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关...
7. 如何对大数据来源进行分类
国家数据库 包含公开的和保密的两个方面。 公开的如GDP、CPI、固定资产投资等宏观经济数据,包括历年统计年鉴或人口普查的数据,以及地理信息数据、金融数据、房地产数据、医疗统计数据等等。
8. 大数据的分类方法有几种,其中数据处理时常用哪一种
大数据的类型大致可分为三类:
传统企业数据(Traditional enterprise data):包括 CRM
systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。
机器和传感器数据(Machine-generated /sensor data):包括呼叫记录(Call Detail
Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digital exhaust),交易数据等。
社交数据(Social data):包括用户行为记录,反馈数据等。如Twitter,Facebook这样的社交媒体平台。