大数据分析类型和特征是什么

　　什么是数据?
 

　　由计算机执行操作的数量，字符或符号，可以以电信号的形式存储和传输并记录在磁，光或机械记录介质上。
 

　　什么是大数据?
 

　　大数据也是数据， 但规模巨大。大数据是一个术语，用于描述规模巨大但随时间呈指数增长的数据集合。简而言之，此类数据是如此之大和复杂，以至于传统的数据管理工具都无法存储或有效地对其进行处理。
 

　　什么是大数据分析？

　　大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)  。

　　aaa教育小编接下会为大家详细的讲述：
 

　　1、大数据分析示例

　　2、大数据分析类型

　　3、大数据分析的特征

　　4、大数据分析处理的优势
 

一、大数据分析示例
 

　　以下是一些大数据分析的例子-
 

　　在 纽约股票交易所 产生约 一兆兆字节每天新的贸易数据。
 

　　社交媒体
 

　　统计数据显示，每天有 500 TB 以上的新数据被摄入社交媒体网站Facebook的数据库中 。这些数据主要通过照片和视频上传，消息交换，发表评论等方式生成。
 

二、大数据分析类型
 

　　大数据分析”可以通过以下三种形式找到：
 

　　1、结构化的示例
 

　　2、非结构化
 

　　3、半结构化
 

　　4、结构化的
 

　　可以以固定格式存储，访问和处理的任何数据都称为“结构化”数据。在一段时间内，计算机科学领域的人才在开发用于处理此类数据的技术方面取得了更大的成功(这种格式已经众所周知)，并从中获得了价值。但是，如今，当此类数据的大小大幅增长时，我们可以预见的问题是，典型的数据大小正处于多个ZB中。

　　查看这些数字，可以轻松地理解为什么使用大数据分析这个名字，并可以想象存储和处理大数据分析所涉及的挑战。

　　1、结构化数据的示例
 

　　数据库中的“雇员”表是结构化数据的示例
 

　　2、非结构化
 

　　任何形式或结构未知的数据都归为非结构化数据。除了庞大的数据量外，非结构化数据在处理从中获得价值的过程中也带来了许多挑战。非结构化数据的典型示例是异构数据源，其中包含简单文本文件，图像，视频等的组合。如今，组织拥有大量可用数据，但不幸的是，他们不知道如何从中获取价值此数据为原始格式或非结构化格式。
 

　　3、半结构化
 

　　半结构化数据可以包含两种形式的数据。我们可以将半结构化数据视为结构化的形式，但实际上并没有使用例如关系DBMS中的表定义进行定义。半结构化数据的示例是XML文件中表示的数据。
 

　　半结构化数据的示例
 

　　存储在XML文件中的个人数据-

　　多年来的数据增长
 

　　请注意，非结构化的Web应用程序数据由日志文件，交易历史记录文件等组成。OLTP系统旨在与结构化数据一起使用，其中数据存储在关系(表)中。
 

　　大数据分析的特征
 

　　(i)卷– 大数据分析本身的名称与一个巨大的规模有关。数据大小在确定数据价值方面起着至关重要的作用。此外，特定数据是否实际上可以视为大数据分析取决于数据量。因此， “卷” 是处理大数据分析时需要考虑的一个特征。
 

　　(ii)多样性– 大数据分析的下一个方面是其 多样性。
 

　　多样性是指结构化和非结构化的异构源和数据的性质。在早期，电子表格和数据库是大多数应用程序考虑的唯一数据源。如今，分析应用程序中还考虑了电子邮件，照片，视频，监视设备，PDF，音频等形式的数据。各种各样的非结构化数据给存储，挖掘和分析数据带来了某些问题。
 

　　(iii)速度- 术语 “速度” 是指数据生成的速度。数据的生成和处理速度可以满足需求，这决定了数据的实际潜力。
 

　　大数据分析速度处理数据从业务流程，应用程序日志，网络和社交媒体站点，传感器，移动设备等来源流入的速度。数据流是大量且连续的。
 

　　(iv)可变性– 指数据有时可能显示的不一致，从而阻碍了能够有效处理和管理数据的过程。
 

　　大数据分析处理的好处
 

　　处理大数据分析的能力带来了多种好处，例如-
 

　　1、企业可以在决策时利用外部情报
 

　　从搜索引擎和Facebook，Twitter等网站访问社交数据，使组织可以调整其业务策略。
 

　　1、改善客户服务
 

　　传统的客户反馈系统已被采用大数据分析技术设计的新系统所取代。在这些新系统中，大数据分析和自然语言处理技术被用于阅读和评估消费者的反应。
 

　　1、及早发现产品/服务的风险
 

　　2、更高的运营效率
 

　　大数据分析技术可用于在确定应将哪些数据移至数据仓库之前为新数据创建暂存区或着陆区。此外，大数据分析技术与数据仓库的这种集成有助于组织卸载不经常访问的数据。

　　摘要
 

　　1、大数据分析定义为规模巨大的数据。Bigdata是一个术语，用于描述规模巨大但随时间呈指数增长的数据集合。
 

　　2、大数据分析生成的示例包括证券交易所，社交媒体网站，喷气引擎等。
 

　　3、大数据分析可能是1)结构化，2)非结构化，3)半结构化
 

　　4、体积，多样性，速度和可变性是Bigdata的少数特征
 

　　5、改善的客户服务，更高的运营效率，更好的决策制定是Bigdata的少数优势