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在晋城学习大数据哪家好

  大数据要分析的数据类型哪些?

  大数据要分析的数据类型哪些?与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。因此,互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行的数据处理。要明白分析什么数据,大数据要分析的数据类型主要有类:

  一、交易数据(TRANSACTION DATA)

  大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

  二、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

  非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。


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  三、移动数据(MOBILE DATA)

  能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

  四、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

  这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型,连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别),提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。

  大数据来袭,你准备好推塔了吗?

  大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有海量的数据规模、的数据流转、多样的数据类型和价值密度低特征。

  预测截止到2020年,各个行业大数据相关人才缺口将达到100万,仅在spark大数据开发人才方面,将出现近30万的岗位需求。

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