從技術(shù)角度來看，山東SMCTS認(rèn)為大數(shù)據(jù)可以分為以下三類:1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如Excel表格、ERP數(shù)據(jù)庫等。2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如文本、圖片、語音和視頻。3.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如電子郵件和html格式的數(shù)據(jù)

從技術(shù)角度來看，山東SMCTS認(rèn)為大數(shù)據(jù)可以分為以下三類:

1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如Excel表格、ERP數(shù)據(jù)庫等。

2.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如文本、圖片、語音和視頻。

3.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):如電子郵件和html格式的數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)集中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占其總量的很大比例。隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和人工智能的不斷增長，這種情況將進一步加深。

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廣播電視大數(shù)據(jù)的種類？

大數(shù)據(jù)的類型大致可分為三類:

傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù):包括CRM。

系統(tǒng)的消費者數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)的

大數(shù)據(jù)按照產(chǎn)生的途徑不同可以分為？

2.數(shù)據(jù)接入:大數(shù)據(jù)的存儲采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為三類。第一類主要面對大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第二類主要面對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第三類面臨結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混合的大數(shù)據(jù)。

3.基礎(chǔ)設(shè)施:云存儲、分布式文件存儲等。

4.數(shù)據(jù)處理:不同的數(shù)據(jù)集可能有不同的結(jié)構(gòu)和模式，比如文件、XML樹、關(guān)系表等。，這顯示了數(shù)據(jù)的異質(zhì)性。對于多個異構(gòu)數(shù)據(jù)集，需要進一步的整合處理或集成處理。對不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進行收集、整理、清洗和轉(zhuǎn)換后，生成新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

5.統(tǒng)計分析:假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)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(yù)測和殘差分析、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、因子分析和快速聚類。。

6.數(shù)據(jù)挖掘:目前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)技術(shù)有待完善；發(fā)展數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群體挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

7.模型預(yù)測:預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

8.成果呈現(xiàn):云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。