大資料分析的型別有哪些

　　跟著大資料的逐步開展，資料越來越多，資料剖析就變得尤為重要。關於企業來說，大資料剖析能夠幫助他們把握客戶資訊，進一步促進成交。那麼，大資料分析資料的型別有哪些呢?

　　要明白分析什麼資料，大資料要分析的資料型別主要有四大類：

　　交易資料(TRANSACTION DATA)

　　大資料平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易資料，這樣就可以對更廣泛的交易資料型別進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物資料，還包括行為交易資料，例如Web伺服器記錄的網際網路點選流資料日誌。

　　人為資料(HUMAN-GENERATED DATA)

　　非結構資料廣泛存在於電子郵件、文件、圖片、音訊、影片，以及透過部落格、維基，尤其是社交媒體產生的資料流。這些資料為使用文字分析功能進行分析提供了豐富的資料來源泉。

　　移動資料(MOBILE DATA)

　　能夠上網的智慧手機和平板越來越普遍。這些移動裝置上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易資料(如搜尋產品的記錄事件)到個人資訊資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

　　機器和感測器資料(MACHINE AND SENSOR DATA)

　　這包括功能裝置建立或生成的資料，例如智慧電錶、智慧溫度控制器、工廠機器和連線網際網路的家用電器。這些裝置可以配置為與網際網路絡中的其他節點通訊，還可以自動向中央伺服器傳輸資料，這樣就可以對資料進行分析。機器和感測器資料是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的資料可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查裝置)。

　　大資料分析的型別有哪些.中琛魔方大資料平臺表示網際網路本身具有數字化和互動性的特徵，這種屬性特徵給資料蒐集、整理、研究帶來了革命性的突破。以往“原子世界”中資料分析師要花較高的成本(資金、資源和時間)獲取支撐研究、分析的資料，資料的豐富性、全面性、連續性和及時性都比網際網路時代差很多。