大數據分幾種

① 大數據包括一些什麼

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。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、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

② 大數據技術分為哪幾大類

大數據技術可以分為大數據的存儲和處理技術：分為數據倉儲技術和Hadoop；大鬧州數據查詢和分析、互動式分析技術和SQLonhadoop；大數據的執液橋蔽行和應用技術，主要還是機器學習數據挖掘的發展。

大數據包含以下四大特性：

1、巨量性：數據量龐大，其以TB--EB為存儲單位，數據量級以幾何級數增長。

2、實時性：實時變動的消肆流動數據，反應時間僅短短幾秒至萬分之一秒。

3、多樣性：種類繁雜的數據，含結構、非結構、純文本、多媒體數據，格式不統一。

4、不確定性：真偽存疑、不確定的數據量，因為數據不完整、不一致、時間差、蓄意欺騙等可能會導致重大損失。

③ 如何對大數據來源分類

從大數據的來源來看。

主要分為以下幾個大類：

一、國家資料庫。

二、企業數據。

三、機器設備數據。

四、個人數據。

方法/步驟

• 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。

  

④ 大數據的數據類型有哪些

大數據常見的類型有哪幾種?
1)傳統公司數據(Traditionalenterprisedata)
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。
2)機器和感測器數據(Machine-generated/sensordata)
包括呼叫記載(CallDetailRecords)，智能儀表，工業設備感測器，設備日誌(通常是Digitalexhaust)，交易數據等。
3)外交數據(Socialdata)
包括用戶做法記載，反應數據等。如Twitter，Facebook這么的外交媒體途徑。
透過大數據的三種類型，我們可以了解到，大數據是數據計算技術的展開，是一種簡略的數據計算到計算運算技術的展開，大數據有關技術的展開與立異，使得大數據現已從簡略的數據計算展開到了關於數據的開掘、分析、運用才乾的立異上，大數據時代對人類的數據駕御才幹提出了新的應戰，也為我們獲得更為深入、全部的洞悉才能供應了史無前例的空間與潛力。

⑤ 大數據分析類型有哪些，有知道嗎

按照數據結構抄分類，襲可以分為結構化數據(表格），非結構化數據(視頻，音頻，圖像)，半結構化數據(如模型文檔等)。
按照應用場景可以分為工業數據和消費數據兩大類，工業數據主要是指生產製造企業從研發設計，生產製造，經營管理，客戶服務等環節的數據。消費數據主要面向客戶或者需求，比如客戶喜好，客戶評價，市場分布，倉儲率等
按照數據重要程度可以分為，臟數據，低質數據，高質數據以及核心數據，這個就需要結合企業業務需求自行界定。