大數(shù)據(jù)分析類型和特征是什么

　　什么是數(shù)據(jù)?
 

　　由計算機(jī)執(zhí)行操作的數(shù)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(jī)械記錄介質(zhì)上。
 

　　什么是大數(shù)據(jù)?
 

　　大數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)， 但規(guī)模巨大。大數(shù)據(jù)是一個術(shù)語，用于描述規(guī)模巨大但隨時間呈指數(shù)增長的數(shù)據(jù)集合。簡而言之，此類數(shù)據(jù)是如此之大和復(fù)雜，以至于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理工具都無法存儲或有效地對其進(jìn)行處理。
 

　　什么是大數(shù)據(jù)分析？

　　大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個V， 數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實(shí)性(Veracity)  。

　　aaa教育小編接下會為大家詳細(xì)的講述：
 

　　1、大數(shù)據(jù)分析示例

　　2、大數(shù)據(jù)分析類型

　　3、大數(shù)據(jù)分析的特征

　　4、大數(shù)據(jù)分析處理的優(yōu)勢
 

一、大數(shù)據(jù)分析示例
 

　　以下是一些大數(shù)據(jù)分析的例子-
 

　　在 紐約股票交易所 產(chǎn)生約 一兆兆字節(jié)每天新的貿(mào)易數(shù)據(jù)。
 

　　社交媒體
 

　　統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，每天有 500 TB 以上的新數(shù)據(jù)被攝入社交媒體網(wǎng)站Facebook的數(shù)據(jù)庫中 。這些數(shù)據(jù)主要通過照片和視頻上傳，消息交換，發(fā)表評論等方式生成。
 

二、大數(shù)據(jù)分析類型
 

　　大數(shù)據(jù)分析”可以通過以下三種形式找到：
 

　　1、結(jié)構(gòu)化的示例
 

　　2、非結(jié)構(gòu)化
 

　　3、半結(jié)構(gòu)化
 

　　4、結(jié)構(gòu)化的
 

　　可以以固定格式存儲，訪問和處理的任何數(shù)據(jù)都稱為“結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)。在一段時間內(nèi)，計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的人才在開發(fā)用于處理此類數(shù)據(jù)的技術(shù)方面取得了更大的成功(這種格式已經(jīng)眾所周知)，并從中獲得了價值。但是，如今，當(dāng)此類數(shù)據(jù)的大小大幅增長時，我們可以預(yù)見的問題是，典型的數(shù)據(jù)大小正處于多個ZB中。

　　查看這些數(shù)字，可以輕松地理解為什么使用大數(shù)據(jù)分析這個名字，并可以想象存儲和處理大數(shù)據(jù)分析所涉及的挑戰(zhàn)。

　　1、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例
 

　　數(shù)據(jù)庫中的“雇員”表是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例
 

　　2、非結(jié)構(gòu)化
 

　　任何形式或結(jié)構(gòu)未知的數(shù)據(jù)都?xì)w為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。除了龐大的數(shù)據(jù)量外，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在處理從中獲得價值的過程中也帶來了許多挑戰(zhàn)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的典型示例是異構(gòu)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，但不幸的是，他們不知道如何從中獲取價值此數(shù)據(jù)為原始格式或非結(jié)構(gòu)化格式。
 

　　3、半結(jié)構(gòu)化
 

　　半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以包含兩種形式的數(shù)據(jù)。我們可以將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視為結(jié)構(gòu)化的形式，但實(shí)際上并沒有使用例如關(guān)系DBMS中的表定義進(jìn)行定義。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例是XML文件中表示的數(shù)據(jù)。
 

　　半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例
 

　　存儲在XML文件中的個人數(shù)據(jù)-

　　多年來的數(shù)據(jù)增長
 

　　請注意，非結(jié)構(gòu)化的Web應(yīng)用程序數(shù)據(jù)由日志文件，交易歷史記錄文件等組成。OLTP系統(tǒng)旨在與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一起使用，其中數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系(表)中。
 

　　大數(shù)據(jù)分析的特征
 

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

　　(ii)多樣性– 大數(shù)據(jù)分析的下一個方面是其 多樣性。
 

　　多樣性是指結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的異構(gòu)源和數(shù)據(jù)的性質(zhì)。在早期，電子表格和數(shù)據(jù)庫是大多數(shù)應(yīng)用程序考慮的唯一數(shù)據(jù)源。如今，分析應(yīng)用程序中還考慮了電子郵件，照片，視頻，監(jiān)視設(shè)備，PDF，音頻等形式的數(shù)據(jù)。各種各樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)給存儲，挖掘和分析數(shù)據(jù)帶來了某些問題。
 

　　(iii)速度- 術(shù)語 “速度” 是指數(shù)據(jù)生成的速度。數(shù)據(jù)的生成和處理速度可以滿足需求，這決定了數(shù)據(jù)的實(shí)際潛力。
 

　　大數(shù)據(jù)分析速度處理數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)流程，應(yīng)用程序日志，網(wǎng)絡(luò)和社交媒體站點(diǎn)，傳感器，移動設(shè)備等來源流入的速度。數(shù)據(jù)流是大量且連續(xù)的。
 

　　(iv)可變性– 指數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的過程。
 

　　大數(shù)據(jù)分析處理的好處
 

　　處理大數(shù)據(jù)分析的能力帶來了多種好處，例如-
 

　　1、企業(yè)可以在決策時利用外部情報
 

　　從搜索引擎和Facebook，Twitter等網(wǎng)站訪問社交數(shù)據(jù)，使組織可以調(diào)整其業(yè)務(wù)策略。
 

　　1、改善客戶服務(wù)
 

　　傳統(tǒng)的客戶反饋系統(tǒng)已被采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)設(shè)計的新系統(tǒng)所取代。在這些新系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)分析和自然語言處理技術(shù)被用于閱讀和評估消費(fèi)者的反應(yīng)。
 

　　1、及早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品/服務(wù)的風(fēng)險
 

　　2、更高的運(yùn)營效率
 

　　大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可用于在確定應(yīng)將哪些數(shù)據(jù)移至數(shù)據(jù)倉庫之前為新數(shù)據(jù)創(chuàng)建暫存區(qū)或著陸區(qū)。此外，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與數(shù)據(jù)倉庫的這種集成有助于組織卸載不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)。

　　摘要
 

　　1、大數(shù)據(jù)分析定義為規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)。Bigdata是一個術(shù)語，用于描述規(guī)模巨大但隨時間呈指數(shù)增長的數(shù)據(jù)集合。
 

　　2、大數(shù)據(jù)分析生成的示例包括證券交易所，社交媒體網(wǎng)站，噴氣引擎等。
 

　　3、大數(shù)據(jù)分析可能是1)結(jié)構(gòu)化，2)非結(jié)構(gòu)化，3)半結(jié)構(gòu)化
 

　　4、體積，多樣性，速度和可變性是Bigdata的少數(shù)特征
 

　　5、改善的客戶服務(wù)，更高的運(yùn)營效率，更好的決策制定是Bigdata的少數(shù)優(yōu)勢