大數據中數據

1. 大數據包括哪些數據類型

大數據的數據類型有：
1、結構化數據：能夠用數據或統一的結構加以表示，人們稱之為結構化數據，如數字、符號；
2、半結構化數據：所謂半結構化數據，就是介於完全結構化數據和完全無結構的數據之間的數據，XML、HTML文檔就屬於半結構化數據；
3、非結構化數據：非結構化資料庫是指其欄位長度可變，並且每隔欄位的記錄又可以由可重復或不可重復的子欄位構成的資料庫，用它不僅可以處理結構化數據，而且更適合處理非結構化數據。
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2. 大數據中的日誌數據包括哪些

日誌數據的類型包括：1.錯誤日誌(errorlog)；2.慢查詢日誌(slow query log) ；3.一般查詢日誌(general log)；4.二進制日誌(binlog)；5.中繼日誌(relay log)；。
日誌一般分成Undo與Redo：Undo一般用於事務的取消與回滾，記錄的是數據被修改前的值；Redo一般用於恢復已確認但未寫入資料庫的數據，記錄的是數據修改後的值。例如：資料庫忽然斷電重啟，資料庫啟動時一般要做一致性檢查，會把已寫到Redo的數據但未寫入資料庫的數據重做一遍。
大數據以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，最早應用於IT行業，目前正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。大數據必須採用分布式架構，對海量數據進行分布式數據挖掘，因此必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

3. 我想問一下大數據的數據處理包括哪些方面

大數據的數據處理一共包括四個方面分別是收集，存儲，變形，和分析。
收集：原始數據種類多樣，格式、迅橡位置、存儲、時效性等迥異。數據收集從異構數據源中收集數據並轉換成相應的格式方便處理。
存儲：收集好的數據需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的存儲中，方便進一步的分析。
變形：原始數據需要變形與增強之喊耐後才適合分析，比如網頁日誌中把IP地址替換成省市、感測器數據的糾錯、用戶行為統計等。
分析：通過整理好鄭昌春的數據分析whathappened、whyithappened、whatishappening和whatwillhappen，幫助企業決策。
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4. 大數據建模過程中的數據處理

數據是建模的基礎，也是研究事物發展規律的材料。數據本身的可信度和處理的方式將直接決定模型的天花板在何處。一個太過雜亂的數據，無論用多麼精煉的模型都無法解決數據的本質問題，也就造成了模型的效果不理想的效果。這也是我們目前所要攻克的壁壘。但是，目前我們市場對的數據或者科研的數據空攜並不是完全雜亂無章的，基本都是有規律可循的，因此，用模型演算法去進行科學的分析，可以主觀情緒對決策的影響。所以數據是非常重要的一部分。那麼，接下來我們就詳細說一下數據的處理與分析。

當看到數據的時候，首要做的並不是進行清洗或者特徵工程，而是要觀察數據所呈現的基本狀態，以及進行數據與任務的匹配，這就需要我們之前所提到的業務常識與數據敏感度的能力了，只有通過完整的數據分析，才能夠更為精準的做符合需求的特徵工程工作。數據的基本特徵分析主要從以下幾個方面進行：

1. 確定類型 ：數據集的類型包括文本，音頻，視頻，圖像，數值等多種形式交織而成，但是傳入模型中的都是以數值形式呈現的，所以確定數據的類型，才可以確定用什麼方法進行量化處理。

2. 驗證可靠度 ：由於數據的收集的方式不盡相同，數據來源的斗差伏途徑多種多樣。所以數據的可信度判斷也顯得尤為重要。而數據可靠性校驗的方法非常多。例如：根據收集途徑判斷，如果調查問卷也可根據問卷設計的可靠度進行判斷，當然轉化為數值後也可輔助一些模型進行精細校驗等。採用何種方式，取決於獲取數據的方式，數據類型以及項目的需求。

3. 樣本定義 ：需要確定樣本對應的每一個特徵屬性的內容是什麼。例如：樣本的容量，樣本的具體內容，樣本所包含的基本信息等。

4. 任務匹配： 在任務分析中我們把項目拆分成了小的子問題，這些問慶亮題有分類，回歸，關聯關系等。也就是每個問題的所達成的目標是不一樣的，那麼我們要從數據集中篩選出符合子問題的數據，也就是選好解決問題的原料，很多情況下是靠你的數據敏感度和業務常識進行判斷的。

5. 數據集的劃分： 由於模型搭建完成之後有一個訓練與驗證評估的過程，而目前最為簡單的一種驗證手段就是就是交叉驗證，因此我們需要將數據集拆分成訓練集和測試集，這一步僅僅確定訓練集和測試集的比例關系，例如：70%的數據用於訓練，30%的數據用於測試。

數據的清洗是一件非常繁瑣且耗費時間的事情，基本可以佔到一個工程的30%到50%的時間。並且數據的清洗很難有規律可循，基本上依託於你對數據的基本分析與數據敏感度。當然，當你看的數據夠多，數據的清洗的經驗也就越多，會為你今後哦搭建模型提供很多遍歷，我們這里提供一些常見的清洗的點。

清洗異常數據樣本需要考慮到方方面面，通常情況下我們從以下方面：

1.處理格式或者內容錯誤：

首先，觀察時間，日期，數值等是否出現格式不一致，進行修改整理；其次，注意開頭，或者中間部分是否存在異常值；最後，看欄位和內容是否一致。例如，姓名的內容是男，女。

2. 邏輯錯誤清洗：

去重：通常我們收集的數據集中有一些數據是重復的，重復的數據會直接影響我們模型的結果，因此需要進行去重操作；

去除或者替換不合理的值：例如年齡突然某一個值是-1，這就屬於不合理值，可用正常值進行替換或者去除；

修改矛盾內容:例如身份證號是91年的，年齡35歲，顯然不合理，進行修改或者刪除。

3. 去除不要的數據： 根據業務需求和業務常識去掉不需要的欄位

4. 關聯性錯誤驗證： 由於數據來源是多個途徑，所以存在一個id，進行不同的數據收集，可通過，id或者姓名進行匹配合並。

該問題主要出現在分類模型中，由於正例與負例之間樣本數量差別較大，造成分類結果樣本量比較少的類別會大部分分錯。因此需要進行數據不平衡處理。常用的處理方法有：向上采樣、向下采樣、數據權重復制、異常點檢測等。

5. 大數據包括哪些方面

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。

(5)大數據中數據擴展閱讀：

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、加強部門聯系乎歲含，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。

4、降低服務成本，發現隱藏線索雀唯進行歲笑產品和服務的創新。

6. 大數據的中的數據是從哪裡來的

大數據應用中的關鍵點有三個，首要的就是大數據的數據來源，我們在分析大數據的時候需要重視大數據中的數據來源，只有這樣我們才能夠做好大數據的具體分析內容。那麼大家知不知道大數據的數據來源都是通過什麼渠道獲得的？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
對於數據的來源很多人認為是互聯網和物聯網產生的，其實這句話是對的，這是因為互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累並持續產生海量數據。而物聯網設備每時每刻都在採集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據的數據來源，正在不斷產生各類應用。國外關於大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是最易獲得和比較容易加工處理的數據資源，是我們常用的數據來源。
而數據的來源是我們評價大數據應用的第一個關注點。首先需要我們看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是好數據還是壞數據，能否保障這個應用的實效。對於來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要藉助其他資源渠道。對於從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對於從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪裡來是分析大數據應用的起點，只有我們找到了好的數據來源，我們就能夠做好大數據的工作。這句需要我們去尋找數據比較密集的領域。
一般來說，我們獲取數據的時候需要數據密集的行業中挖掘數據，主要就是金融、電信、服務行業等等，而金融是一個特別重要的數據密集領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。
我們在這篇文章中為大家介紹了大數據的數據來源以及數據密集的領域，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

7. 大數據中的數據分析怎麼樣

你問的是什麼？是行業發展前景還是個人可能發展？
行業前景很好，數據分析有很多東西可以做，所謂大數據只是一堆沒有明確指向的數據集合，數據分析則是在這些海量的數據中，找出一些規律和指向性，並由此判斷一些事情。
舉例的話，有些像密碼學，不過密碼學會有相應的固定密碼本，這里沒有密碼本，你要自己去發現相應的「密碼」。
更深一步的舉例，就是曾經的某超市的例子，大量的數據分析後，最終超市把啤酒和奶粉放在一起，營業額上升了30%，但其他組合也不能忽視，這只是超市發現了這一條而已，可能還有其他的組合，並不一定所有的地方的啤酒和奶粉都是特別好的組合。
至於個人發展那麼要看兩點
（1）個人能力
（2）是否有人賞識（或者可以說有沒有門路）
其實所有的職業都一樣，個人能力強有人賞識，那麼自然能接觸的更多，可能性更大，如果沒有這兩個條件，要麼不得志，要麼德不配位，要麼只能苦哈哈的做一些基礎工作。
總之我們能把我的就是首先就是個人能力，至於老闆是不是賞識，那麼就要看所謂的情商了，當然現在很多所謂的情商更像是一種「話術」，其實沒那麼簡單的，剩下的就要靠自己悟了。

8. 大數據中的數據包括視頻嗎

包括

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。