大數(shù)據(jù)的來(lái)源有幾種？不同來(lái)源的數(shù)據(jù)各有什么特點(diǎn)？1.越來(lái)越多的機(jī)器配備了連續(xù)測(cè)量和報(bào)告操作條件的設(shè)備。幾年前，跟蹤遙測(cè)引擎的操作僅限于價(jià)值數(shù)百萬(wàn)美元的航天飛機(jī)?，F(xiàn)在，汽車制造商已經(jīng)在他們的車輛中配備了

大數(shù)據(jù)的來(lái)源有幾種？不同來(lái)源的數(shù)據(jù)各有什么特點(diǎn)？

1.越來(lái)越多的機(jī)器配備了連續(xù)測(cè)量和報(bào)告操作條件的設(shè)備。幾年前，跟蹤遙測(cè)引擎的操作僅限于價(jià)值數(shù)百萬(wàn)美元的航天飛機(jī)。現(xiàn)在，汽車制造商已經(jīng)在他們的車輛中配備了監(jiān)視器，以持續(xù)提供車輛機(jī)械系統(tǒng)的整體操作。一旦數(shù)據(jù)可用，該公司將盡一切可能從中獲利。這些機(jī)器感知數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)范圍。

2.計(jì)算機(jī)生成的數(shù)據(jù)可能包含關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)和其他用戶的行為和行為的有趣信息，提供了對(duì)他們的愿望和需求的潛在有用的理解。

3.用戶生成的數(shù)據(jù)/信息。人們通過(guò)電子郵件、短信息、微博等產(chǎn)生的文本信息。

到目前為止，最大的數(shù)據(jù)是音頻、視頻和符號(hào)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)松散龐大，很難提取出有意義的結(jié)論和有用的信息。

大數(shù)據(jù)改變了所有行業(yè)的公司運(yùn)營(yíng)。從了解市場(chǎng)到如何挖掘商業(yè)信息，大數(shù)據(jù)可以看到每一個(gè)變化。一個(gè)致力于大數(shù)據(jù)收集和分析的行業(yè)已經(jīng)形成，并對(duì)現(xiàn)有公司產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。調(diào)查顯示，10%的公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)在過(guò)去五年中徹底改變了他們的運(yùn)營(yíng)。46%的公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)是決策過(guò)程中的重要支持因素。

大數(shù)據(jù)按照產(chǎn)生的途徑不同可以分為？

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)訪問(wèn)、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)和結(jié)果呈現(xiàn)。以下是詳細(xì)介紹:

2.數(shù)據(jù)接入:大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)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(duì)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第二類主要面對(duì)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(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)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(duì)于多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)一步的整合處理或集成處理。對(duì)不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)分析:假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、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(jī)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，獨(dú)特的群體挖掘，圖挖掘和其他新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對(duì)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(yǔ)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(cè):預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

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