大数据来源包括哪些

1. 大数据的数据来源非常多,主要有

大数据建立不完善，错漏摆出。许多公司的分析预测报告，大多完全是杜撰，但可以肯定的是部分是参杂了非长多的主观判断因素。为什么所谓的大数据得出的这类分析报告反而更加危险呢？因为很大一部分人，现在对身边的所谓的专家很不感冒。更多的人宁愿相信“数据说话”。哪怕这个数据本身的来源值得思索。大数据的这种类型的分析和报告包括一些应用，往往更加具有传播性和爆炸性。在互联网还没有非常火热的时期，虽然说靠个人的经验来判断往往与此人的诚信度有很大关系，但是，毕竟没有互联网作为媒介，使得其个人所产生的意见并非就能影响到许多人。但大数据下的应用和分析报告不同，由于是建立在互联网的媒介下，某公司生产出来的报告会在极短的时间内爆炸性传播。其影响力非常惊人。甚至出现以讹传讹的现象。但由于国家对于之类报告没有非常高的监管和门槛要求，使得很多公司为了博得市场和人气，往往添油加醋地进行一些带有强烈倾向性的立场。这样的报告和应用，其结果只会误导更多的人。大数据自提出以来一直在不断的发展演变，各种应用案例花样重重，大多都是以失败收尾。
基于其本质，大数据就是垃圾信息。尤其静态数据就如一潭死水，豪无价值可言，只有让各个环节动流起来，进行很严的制作生产流程标准，才能有更多的机会让数据成为真正的数据。

2. 大数据包括一些什么

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据包括一些什么？
首先，数据收集
ETL工具负责从分布式异构数据源（如关系数据和平面数据文件）中提取数据到临时中间层进行清理，转换，集成，最后加载到数据仓库或数据集市成为在线分析过程。数据挖掘的基础。
第二，数据访问
关系数据库，NOSQL，SQL等
第三，基础设施
云存储，分布式文件存储等。
四是数据处理
自然语言处理（NLP）是一门研究人与计算机之间语言问题的学科。处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理也称为自然语言理解（NLU），也称为计算语言学。一方面，它是语言信息的处理。另一方面，一个分支是人工智能（AI）的核心主题之一。
五，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，偏相关分析，距离分析，回归分析，简单回归分析，多元回归分析，逐步回归，回归预测和残差分析岭回归，逻辑回归分析，曲线估计，因子分析，聚类分析，主成分分析，因子分析，快速聚类和聚类，判别分析，对应分析，多元对应分析（最佳尺度分析），Bootstrap技术等。
六，数据挖掘
分类，估计，预测，亲和力分组或关联规则，聚类，描述和可视化，Deion和可视化，复杂数据类型挖掘（文本），Web，图形图像，视频，音频等）。
第七，模型预测
预测模型，机器学习，建模仿真。

3. 医疗健康大数据有哪些来源

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学 2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息） 3、费用报销、利用率和欺诈监管 4、患者行为/社交网络
也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

4. 你好，我想问一下，大数据的数据来源有哪些方面

所有联网的东西， 电脑、手机、ipad、智能手表、智能电器.... 包括我们人也是数据的来源，社会就可以比喻成一个超大的数据库，我们每个人都是这个数据库的数据来源，每天几点起床、吃饭、运动等等都是数据。 只不过数据归数据，如果用不起来这些数据，那这么多数据就没有用

5. 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

6. 医疗健康领域的大数据来源有哪些

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学
2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）
3、费用报销、利用率和欺诈监管
4、患者行为/社交网络
也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

7. 大数据工程师分析企业数据 所需大数据来源有哪些

【导语】如今大数据异常的火爆，每行每业都在讨论大数据，在这样的大趋势下，各大企业也都在思考大数据的问题，也都希望能在公司产品有研发、生产、销售及售后各个领域应用大数据，那么大数据工程师分析企业数据，所需大数据来源有哪些呢?接下来就一起来看看吧。

1、其实数据的来源可以是多个方面多个维度的。如企业自身的经营管理活动产生的数据、政府或机构公开的行业数据、数据管理咨询公司或数据交易平台购买数据、或者通过爬虫工具等在网络上抓取数据等等。

2、企业的每个岗位、每个人员都在进行着与企业相关的经营和管理活动，都在掌握着企业相关资源，拥有这些资源的信息和记录，这些资源与资源转换活动就是企业大数据的发源地。只要每个岗位的员工都能参与到数据采集和数据记录的过程中，或者配合着相关的设备完成对数据的采集工作，企业积累自己的大数据就是一件非常容易的事情。

3、政府或机构公开的行业数据其实更好获取，如国家统计局、中国统计学会、中国投入产出学会等。在这些网站中可以很方便地查询到一些数据，如农业基本情况、工业生产者出厂价格指数、能源生产总量和构成、对外贸易和利用外资等等数据。并且可以分为月报、季报、年报，如果坚持获取分析，对行业的发展趋势等都是有很大的指导作用。

4、如果需要的数据市场上没有，或者不愿意购买，可以选择招/做一名爬虫工程师，自己动手去爬取数据。可以说只要在互联网上看到的数据都可以把它爬下来。在网络爬虫的系统框架中主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成，控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务，爬虫的基本工作是由解析器完成，资源库是用来存放下载到的网页资源。

企业大数据来源合理，大数据工程师才能更准确的进行大数据分析，所以大数据工程师也要不断进行自我能力提升，才能更好的进行数据分析。

8. 大数据来源于什么

1. 早在1980年，着名未来学家托夫勒在其所着的《第三次浪潮》中就热情地将“大数据”称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。2008年9月《自然》杂志推出了名为“大数据”的封面专栏。从2009年开始“大数据”才成为互联网技术行业中的热门词汇。

2. 到了2011年6月，麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，并发布了关于“大数据”的报告，该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视，而后逐渐受到了各行各业关注。

9. 大数据的来源有哪些

所有联网的东西， 电脑、手机、ipad、智能手表、智能电器.... 包括我们人也是数据的来源，社会就可以比喻成一个超大的数据库，我们每个人都是这个数据库的数据来源，每天几点起床、吃饭、运动等等都是数据。 只不过数据归数据，如果用不起来这些数据，那这么多数据就没有用。所以大数据的来源非常广泛，无处不在。

10. 大数据主要来源于什么

来源：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

(10)大数据来源包括哪些扩展阅读：

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。