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大數據分析類型和特征是什么
時間:2019-11-22來源:2019年排三开奖分布图 www.yuxjcj.com.cn點擊量:次作者:Sissi
時間:2019-11-22點擊量:次作者:Sissi

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  什么是數據?
 

  由計算機執行操作的數量,字符或符號,可以以電信號的形式存儲和傳輸并記錄在磁,光或機械記錄介質上。
 

  什么是大數據?
 

  大數據也是數據, 但規模巨大。大數據是一個術語,用于描述規模巨大但隨時間呈指數增長的數據集合。簡而言之,此類數據是如此之大和復雜,以至于傳統的數據管理工具都無法存儲或有效地對其進行處理。
 

  什么是大數據分析?

  大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V, 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實性(Veracity)  。


 

  2019年排三开奖分布图小編接下會為大家詳細的講述:
 

  1、大數據分析示例

  2、大數據分析類型

  3、大數據分析的特征

  4、大數據分析處理的優勢
 

一、大數據分析示例
 

  以下是一些大數據分析的例子-
 

  在 紐約股票交易所 產生約 一兆兆字節每天新的貿易數據。
 

  社交媒體
 

  統計數據顯示,每天有 500 TB 以上的新數據被攝入社交媒體網站Facebook的數據庫中 。這些數據主要通過照片和視頻上傳,消息交換,發表評論等方式生成。
 

二、大數據分析類型
 

  大數據分析”可以通過以下三種形式找到:
 

  1、結構化的示例
 

  2、非結構化
 

  3、半結構化
 

  4、結構化的
 

  可以以固定格式存儲,訪問和處理的任何數據都稱為“結構化”數據。在一段時間內,計算機科學領域的人才在開發用于處理此類數據的技術方面取得了更大的成功(這種格式已經眾所周知),并從中獲得了價值。但是,如今,當此類數據的大小大幅增長時,我們可以預見的問題是,典型的數據大小正處于多個ZB中。

大數據分析
 

  查看這些數字,可以輕松地理解為什么使用大數據分析這個名字,并可以想象存儲和處理大數據分析所涉及的挑戰。

大數據分析
 

  1、結構化數據的示例
 

  數據庫中的“雇員”表是結構化數據的示例
 

aaa教育
 

  2、非結構化
 

  任何形式或結構未知的數據都歸為非結構化數據。除了龐大的數據量外,非結構化數據在處理從中獲得價值的過程中也帶來了許多挑戰。非結構化數據的典型示例是異構數據源,其中包含簡單文本文件,圖像,視頻等的組合。如今,組織擁有大量可用數據,但不幸的是,他們不知道如何從中獲取價值此數據為原始格式或非結構化格式。
 

  3、半結構化
 

  半結構化數據可以包含兩種形式的數據。我們可以將半結構化數據視為結構化的形式,但實際上并沒有使用例如關系DBMS中的表定義進行定義。半結構化數據的示例是XML文件中表示的數據。
 

  半結構化數據的示例
 

  存儲在XML文件中的個人數據-

大數據分析
 

  多年來的數據增長
 

大數據分析
 

  請注意,非結構化的Web應用程序數據由日志文件,交易歷史記錄文件等組成。OLTP系統旨在與結構化數據一起使用,其中數據存儲在關系(表)中。
 

  大數據分析的特征
 

  (i)卷– 大數據分析本身的名稱與一個巨大的規模有關。數據大小在確定數據價值方面起著至關重要的作用。此外,特定數據是否實際上可以視為大數據分析取決于數據量。因此, “卷” 是處理大數據分析時需要考慮的一個特征。
 

  (ii)多樣性– 大數據分析的下一個方面是其 多樣性。
 

  多樣性是指結構化和非結構化的異構源和數據的性質。在早期,電子表格和數據庫是大多數應用程序考慮的唯一數據源。如今,分析應用程序中還考慮了電子郵件,照片,視頻,監視設備,PDF,音頻等形式的數據。各種各樣的非結構化數據給存儲,挖掘和分析數據帶來了某些問題。
 

  (iii)速度- 術語 “速度” 是指數據生成的速度。數據的生成和處理速度可以滿足需求,這決定了數據的實際潛力。
 

  大數據分析速度處理數據從業務流程,應用程序日志,網絡和社交媒體站點,傳感器,移動設備等來源流入的速度。數據流是大量且連續的。
 

  (iv)可變性– 指數據有時可能顯示的不一致,從而阻礙了能夠有效處理和管理數據的過程。
 

  大數據分析處理的好處
 

  處理大數據分析的能力帶來了多種好處,例如-
 

  1、企業可以在決策時利用外部情報
 

  從搜索引擎和Facebook,Twitter等網站訪問社交數據,使組織可以調整其業務策略。
 

  1、改善客戶服務
 

  傳統的客戶反饋系統已被采用大數據分析技術設計的新系統所取代。在這些新系統中,大數據分析和自然語言處理技術被用于閱讀和評估消費者的反應。
 

  1、及早發現產品/服務的風險
 

  2、更高的運營效率
 

  大數據分析技術可用于在確定應將哪些數據移至數據倉庫之前為新數據創建暫存區或著陸區。此外,大數據分析技術與數據倉庫的這種集成有助于組織卸載不經常訪問的數據。

  摘要
 

  1、大數據分析定義為規模巨大的數據。Bigdata是一個術語,用于描述規模巨大但隨時間呈指數增長的數據集合。
 

  2、大數據分析生成的示例包括證券交易所,社交媒體網站,噴氣引擎等。
 

  3、大數據分析可能是1)結構化,2)非結構化,3)半結構化
 

  4、體積,多樣性,速度和可變性是Bigdata的少數特征
 

  5、改善的客戶服務,更高的運營效率,更好的決策制定是Bigdata的少數優勢


 

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