大數(shù)據(jù)的來源有幾種？不同來源的數(shù)據(jù)各有什么特點？1.越來越多的機器配備了連續(xù)測量和報告操作條件的設備。幾年前，跟蹤遙測引擎的操作僅限于價值數(shù)百萬美元的航天飛機?，F(xiàn)在，汽車制造商已經在他們的車輛中配備了

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

1.越來越多的機器配備了連續(xù)測量和報告操作條件的設備。幾年前，跟蹤遙測引擎的操作僅限于價值數(shù)百萬美元的航天飛機。現(xiàn)在，汽車制造商已經在他們的車輛中配備了監(jiān)視器，以持續(xù)提供車輛機械系統(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。這些機器感知數(shù)據(jù)屬于大數(shù)據(jù)范圍。

2.計算機生成的數(shù)據(jù)可能包含關于互聯(lián)網和其他用戶的行為和行為的有趣信息，提供了對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。人們通過電子郵件、短信息、微博等產生的文本信息。

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

大數(shù)據(jù)改變了所有行業(yè)的公司運營。從了解市場到如何挖掘商業(yè)信息，大數(shù)據(jù)可以看到每一個變化。一個致力于大數(shù)據(jù)收集和分析的行業(yè)已經形成，并對現(xiàn)有公司產生了深遠的影響。調查顯示，10%的公司認為大數(shù)據(jù)在過去五年中徹底改變了他們的運營。46%的公司認為大數(shù)據(jù)是決策過程中的重要支持因素。

大數(shù)據(jù)按照產生的途徑不同可以分為？

大數(shù)據(jù)技術可以分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)訪問、基礎設施、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預測和結果呈現(xiàn)。以下是詳細介紹:

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

3.基礎設施: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)集可能有不同的結構和模式，比如文件、XML樹、關系表等。，這顯示了數(shù)據(jù)的異質性。對于多個異構數(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:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、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)挖掘和機器學習技術有待完善；發(fā)展數(shù)據(jù)網絡挖掘，獨特的群體挖掘，圖挖掘和其他新的數(shù)據(jù)挖掘技術；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；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數(shù)據(jù)挖掘技術。

7.模型預測:預測模型、機器學習、建模與仿真。

8.成果呈現(xiàn):云計算、標簽云、關系圖等。