很多朋友對(duì)于基本數(shù)據(jù)類(lèi)型有幾種和目前常用的數(shù)據(jù)類(lèi)型不太懂，今天就由小編來(lái)為大家分享，希望可以幫助到大家，下面一起來(lái)看看吧！
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)
大數(shù)據(jù)是目前互聯(lián)網(wǎng)及商務(wù)應(yīng)用最重要的組成部分。
分三部分：大數(shù)據(jù)的來(lái)源，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)來(lái)源關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源，互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)是產(chǎn)生并承載大數(shù)據(jù)的基地。互聯(lián)網(wǎng)公司是天生的大數(shù)據(jù)公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域，積累并持續(xù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。如阿里，百度，騰訊等。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備每時(shí)每刻都在采集數(shù)據(jù)，設(shè)備數(shù)量和數(shù)據(jù)量都與日俱增。這兩類(lèi)數(shù)據(jù)資源都是大數(shù)據(jù)金礦，還有一些企業(yè)，在業(yè)務(wù)中也積累了許多數(shù)據(jù)，如房地產(chǎn)交易、大宗商品價(jià)格、特定群體消費(fèi)信息等。當(dāng)然還有另外一類(lèi)是政府部門(mén)掌握的數(shù)據(jù)資源。
大數(shù)據(jù)主要特點(diǎn)：1.準(zhǔn)確(Veracity)
這是一個(gè)在討論大數(shù)據(jù)時(shí)時(shí)常被忽略的一個(gè)屬性，部分原因是這個(gè)屬性相對(duì)來(lái)說(shuō)比較新，盡管它與其他的屬性同樣重要。這是一個(gè)與數(shù)據(jù)是否可靠相關(guān)的屬性，也就是那些在數(shù)據(jù)科學(xué)流程中會(huì)被用于決策的數(shù)據(jù)（而這不同于與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析流程），精確性與信噪比(signal-to-noiseratio)有關(guān)。
例如，在大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)是真正有效的，這在信息理論中是個(gè)十分重要的概念。由于并不是所有的數(shù)據(jù)源都具有相等的可靠性，在這個(gè)過(guò)程中，大數(shù)據(jù)的精確性會(huì)趨于變化，如何增加可用數(shù)據(jù)的精確性是大數(shù)據(jù)的主要挑戰(zhàn)。
2.高速(Velocity)
大數(shù)據(jù)是在運(yùn)動(dòng)著的，通常處于很高的傳輸速度之下。它經(jīng)常被認(rèn)為是數(shù)據(jù)流，而數(shù)據(jù)流通常是很難被歸檔的（考慮到有限的網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)空間，單單是高速就已經(jīng)是一個(gè)巨大的問(wèn)題）。這就是為什么只能收集到數(shù)據(jù)其中的某些部分。如果我們有能力收集數(shù)據(jù)的全部，長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)也會(huì)顯得非常昂貴，所以周期性的收集數(shù)據(jù)遺棄一部分?jǐn)?shù)據(jù)以節(jié)省空間，僅保留數(shù)據(jù)摘要（如平均值和方差）。
這個(gè)問(wèn)題在未來(lái)會(huì)顯得更為嚴(yán)重，因?yàn)樵絹?lái)越多的數(shù)據(jù)正以越來(lái)越快的速度所產(chǎn)生。
3.體量(Volume)
大數(shù)據(jù)由大量數(shù)據(jù)組成，從幾個(gè)TB到幾個(gè)ZB。這些數(shù)據(jù)可能會(huì)分布在許多地方，通常是在一些連入因特網(wǎng)的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中。
一般來(lái)說(shuō)，凡是滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)的幾個(gè)V的條件的數(shù)據(jù)都會(huì)因?yàn)樘蠖鵁o(wú)法被單獨(dú)的計(jì)算機(jī)處理。單單這一個(gè)問(wèn)題就需要一種不同的數(shù)據(jù)處理思路，這也使得并行計(jì)算技術(shù)（例如MapReduce）得以迅速崛起。
4.多樣(Variety)
在過(guò)去，數(shù)據(jù)或多或少是同構(gòu)的，這種特點(diǎn)也使得它更易于管理。這種情況并不出現(xiàn)在大數(shù)據(jù)中，由于數(shù)據(jù)的來(lái)源各異，因此形式各異。這體現(xiàn)為各種不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型，半結(jié)構(gòu)化以及完全非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類(lèi)型。
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多被發(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)的類(lèi)型被預(yù)定義在定長(zhǎng)的列字段中。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有一些結(jié)構(gòu)特征，但不總是保持一致（舉例來(lái)說(shuō)，看一看JSON文件），使得這種類(lèi)型難以處理。更富于挑戰(zhàn)的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如純文本文件）毫無(wú)結(jié)構(gòu)特征可言。在大數(shù)據(jù)中，更常見(jiàn)的是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式還各不相同。
在過(guò)去的幾年里，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為了大數(shù)據(jù)的主體數(shù)據(jù)類(lèi)型。
盡管有些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)披著大數(shù)據(jù)的外衣，但并不是每一種數(shù)據(jù)融合都可以叫做大數(shù)據(jù)。注意，即使有些數(shù)據(jù)擁有這4種屬性中的一種或多種，也不能被歸類(lèi)為大數(shù)據(jù)，要完全擁有以上4種特性才能稱(chēng)得上是大數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)主要有以下幾種較為常用的功能：
追蹤。互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)無(wú)時(shí)無(wú)刻都在記錄，大數(shù)據(jù)可以追蹤、追溯任何一個(gè)記錄，形成真實(shí)的歷史軌跡。包括消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為、購(gòu)買(mǎi)偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。
識(shí)別。在對(duì)各種因素全面追蹤的基礎(chǔ)上，通過(guò)定位、比對(duì)、篩選，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別，尤其是對(duì)語(yǔ)音、圖像、視頻進(jìn)行識(shí)別，使可分析內(nèi)容大大豐富，得到的結(jié)果更為精準(zhǔn)。
畫(huà)像。通過(guò)對(duì)同一主體不同數(shù)據(jù)源的追蹤、識(shí)別、匹配，形成更立體的刻畫(huà)和更全面的認(rèn)識(shí)。對(duì)消費(fèi)者畫(huà)像，可以精準(zhǔn)推送廣告和產(chǎn)品;對(duì)企業(yè)畫(huà)像，可以準(zhǔn)確判斷信用及風(fēng)險(xiǎn)。
匹配。在海量信息中精準(zhǔn)追蹤和識(shí)別，利用相關(guān)性、接近性等進(jìn)行篩選比對(duì)，更有效率地實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品搭售和供需匹配。大數(shù)據(jù)匹配功能是互聯(lián)網(wǎng)約車(chē)、租房、金融等共享經(jīng)濟(jì)新商業(yè)模式的基礎(chǔ)。
優(yōu)化。按距離最短、成本最低等給定的原則，通過(guò)各種算法對(duì)路徑、資源等進(jìn)行優(yōu)化配置。對(duì)企業(yè)而言，提高服務(wù)水平、提升內(nèi)部效率;對(duì)公共部門(mén)而言，節(jié)約公共資源、提升公共服務(wù)能力。
從這里你就知道為什么當(dāng)你在淘寶搜索過(guò)某一樣?xùn)|西后，近期電腦里的廣告都是與之相關(guān)的信息，或者是你在今日頭條里打開(kāi)過(guò)幾個(gè)“王者榮耀”視頻，后面他就會(huì)推送更多的這類(lèi)視頻出現(xiàn)在你的手機(jī)上。
在不久的將來(lái)，多智時(shí)代一定會(huì)徹底走入我們的生活，有興趣入行未來(lái)前沿產(chǎn)業(yè)的朋友，可以收藏多智時(shí)代，及時(shí)獲取人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的前沿資訊和基礎(chǔ)知識(shí)，讓我們一起攜手，引領(lǐng)人工智能的未來(lái)！
筆記本電腦的固態(tài)硬盤(pán)有幾種
固態(tài)硬盤(pán)現(xiàn)在常用的的接口形式主要分為SATAM.2PCI-E三種
筆記本支持的接口一半是SATA和M.2兩種
SATA接口是最早的一種接口形式，是延續(xù)于之前的機(jī)械硬盤(pán)，它的數(shù)據(jù)傳輸速度一般在550M/S，但是這種接口的通用性較好，一般的電腦都可以使用，
M.2接口又分成兩種插槽形式一種M型插槽，另一種是B&M型插槽這兩種不同插槽形式的硬盤(pán)，不光是外觀不同，他們?cè)跀?shù)據(jù)傳輸時(shí)所走的總線(xiàn)也不相同，M型接口硬盤(pán)走的是PCI-EX4總線(xiàn)，而B(niǎo)&M型的接口通常走的是PCI-EX2或者STAT總線(xiàn)，這就導(dǎo)致了他們的傳輸速度不同。
數(shù)據(jù)傳輸速度，走PCI-EX4總線(xiàn)的硬盤(pán)傳輸速度是1500MB/S，如果支持NVME協(xié)議的話(huà)可以達(dá)到2000M/S以上走PCI-EX2總線(xiàn)的硬盤(pán)數(shù)據(jù)傳輸速度在1000MB/S，而走STAT總線(xiàn)的傳輸速度只有550MB/S。
購(gòu)買(mǎi)時(shí)一定要先確認(rèn)下自己的電腦支持哪一種接口
大數(shù)據(jù)主要涉及的內(nèi)容有哪些可以從事哪些崗位
記得大學(xué)畢業(yè)的第一份工作，我們公司的業(yè)務(wù)就是做BI產(chǎn)品研發(fā)。哪時(shí)候互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有今天這樣火熱，也沒(méi)有大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的概念。記得有一次和同事去華師后門(mén)買(mǎi)書(shū)，同事買(mǎi)了一本javascript,我買(mǎi)了一個(gè)ajax。那時(shí)候，我們產(chǎn)品的客戶(hù)端是用Delphi開(kāi)發(fā)的，其實(shí)買(mǎi)書(shū)就是為了補(bǔ)充一點(diǎn)新知識(shí)，工作中基本用不到。在公司的第三年，公司要轉(zhuǎn)做web的BI展示界面，我?guī)凸居胹vg做了兩個(gè)展示組件，心里還是美滋滋的。
隨著時(shí)間的推移、電商的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算似乎成了每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)外宣傳的標(biāo)準(zhǔn)說(shuō)法。如果不講點(diǎn)這些概念，似乎給人感覺(jué)缺少些逼格。記得10年在公司的一次培訓(xùn)上，有個(gè)同事問(wèn)，云計(jì)算是不是你搞出來(lái)的，就因?yàn)槲倚赵啤Ｂ?tīng)到這個(gè)問(wèn)題，我哭笑皆非。
大數(shù)據(jù)這個(gè)概念喊了這么多年了，很多人還是不清楚大數(shù)據(jù)指的是什么？為了回答好這個(gè)問(wèn)題，我還去專(zhuān)門(mén)搜索了大數(shù)據(jù)的概念。老實(shí)說(shuō)百科的解釋?zhuān)B我從事了這么多年互聯(lián)網(wǎng)的人，也沒(méi)看懂。
“大數(shù)據(jù)（bigdata），IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。”
什么是大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)說(shuō)的直白點(diǎn)，就是運(yùn)用一套技術(shù)手段，把數(shù)據(jù)變成信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)對(duì)我們來(lái)說(shuō)是沒(méi)有價(jià)值的東西，我們要把數(shù)據(jù)加工成信息或者知識(shí)，才能被人類(lèi)理解。舉個(gè)例子：公司一天的考勤數(shù)據(jù)是意義不大的東西，但是我們通過(guò)一月考勤數(shù)據(jù)的分析和比較，我們發(fā)現(xiàn)張三這個(gè)員工老是遲到。那么，張三老是遲到這個(gè)信息就對(duì)公司的管理有幫助了，領(lǐng)導(dǎo)需要去了解下，是不是張三家有什么事？或者張三最近出現(xiàn)別的狀況？
大數(shù)據(jù)的“大”又如何理解呢？所謂“大”，一層含義指數(shù)據(jù)的體量大，在數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代數(shù)據(jù)以GB為單位，但在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以TB為單位，數(shù)據(jù)的體量升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。另一層含義指數(shù)據(jù)形式的多樣化。在傳統(tǒng)BI應(yīng)用中，數(shù)據(jù)大多是存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，但在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的形式變得多樣化了，例如:文本、視頻及數(shù)據(jù)庫(kù)。明白了大數(shù)據(jù)的概念，我們下來(lái)看，大數(shù)據(jù)包含哪些內(nèi)容。
大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵
大數(shù)據(jù)從技術(shù)的角度去看，包含兩大分支：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)分析是對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，為管理提供輔助決策信息。數(shù)據(jù)挖掘是研究趨勢(shì)和未來(lái)的問(wèn)題，主要應(yīng)用在預(yù)測(cè)方面。從業(yè)務(wù)的時(shí)效性要求去看，分為：實(shí)時(shí)在線(xiàn)分析系統(tǒng)和離線(xiàn)分析系統(tǒng)。例如:網(wǎng)站的實(shí)時(shí)用戶(hù)區(qū)域分佈狀況就是實(shí)時(shí)分析應(yīng)用；2019年全國(guó)各省GDP排名分析就是離綫分析應(yīng)用。
從大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的過(guò)程看，大數(shù)據(jù)包含：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模分析、上層應(yīng)用展示等。大數(shù)據(jù)的難點(diǎn)，在于海量數(shù)據(jù)的分析，這又涉及到海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及分析架構(gòu)等問(wèn)題。
按照Hadoop的技術(shù)體系來(lái)講，flume用來(lái)收集和轉(zhuǎn)化存儲(chǔ)在服務(wù)器各處的日志及數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在以hdfs文件系統(tǒng)或者h(yuǎn)ive或者h(yuǎn)base等數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，再利用hadoop架構(gòu)的規(guī)范，編寫(xiě)mapreduce作業(yè)，再把分析結(jié)果展示給用戶(hù)。當(dāng)然，這里面設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析的各種算法。
大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作崗位
下面介紹下，大數(shù)據(jù)相關(guān)的核心崗位：
業(yè)務(wù)專(zhuān)家或者顧問(wèn)：為大數(shù)據(jù)提供研發(fā)方向和確定研究主題，并為技術(shù)人員提供業(yè)務(wù)支持。
數(shù)據(jù)分析師：從事數(shù)據(jù)收集、整理、分析并依據(jù)數(shù)據(jù)做出評(píng)估和預(yù)測(cè)的專(zhuān)業(yè)人員。
數(shù)據(jù)挖掘工程師：從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，需要較好的算法和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
可視化工程師：提供美觀、便于人們理解的分析的結(jié)果展示界面。
維護(hù)工程師：負(fù)責(zé)服務(wù)器環(huán)境的配置、搭建和運(yùn)維。
每個(gè)公司采用的大數(shù)據(jù)技術(shù)線(xiàn)路不同，工作崗位會(huì)有所差距。感興趣的朋友，可以自己去了解下，現(xiàn)有的幾種大數(shù)據(jù)方案。
隨著5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，接入網(wǎng)絡(luò)的iot設(shè)備會(huì)越來(lái)越多，互聯(lián)網(wǎng)所積累的數(shù)據(jù)，還會(huì)成級(jí)數(shù)增加。在未來(lái)幾年，大數(shù)據(jù)行業(yè)依然是朝陽(yáng)行業(yè)，需要的大數(shù)據(jù)人才會(huì)越來(lái)越多，希望本文對(duì)有意愿加入大數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友，有所啟發(fā)和幫助，也希望大家能對(duì)大數(shù)據(jù)的概念，有更清晰的認(rèn)識(shí)。謝謝！
數(shù)據(jù)分析有哪些工具
數(shù)據(jù)分析工具其實(shí)有很多種，對(duì)應(yīng)不同類(lèi)型的使用者也有各自適合的選擇。例如懂?dāng)?shù)據(jù)算法計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的人，可能給他一款，填寫(xiě)算法代碼流暢的分析軟件就是有效。掌握了數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)技能的人，強(qiáng)大的分析功能能將工作做到事半功倍，不管看著功能多復(fù)雜。還有就是我這種非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)出身，非統(tǒng)計(jì)學(xué)出身，但工作做還需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的人。
如果你跟我一樣，那么可以看下我的回答。
我總結(jié)了下，我以前找分析工具的時(shí)候，自己先想了幾個(gè)方向點(diǎn)：
1、好上手。一看板面就知道怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)，怎么做圖表，怎么排版的。這樣的高效。
2、功能還得強(qiáng)大的.畢竟是非專(zhuān)業(yè)人士了，找分析工具就是為了充分發(fā)揮工具自身能動(dòng)性，和強(qiáng)大功能，來(lái)給我們創(chuàng)造價(jià)值的，特別是涉及到數(shù)據(jù)大量、復(fù)雜，必須有給力的功能支撐才能是良心工具。
3、可視化呈現(xiàn)要好一點(diǎn)，就是圖表要高大上的。數(shù)據(jù)分析報(bào)告得拿出手，圖表的展現(xiàn)就是第一門(mén)面。包裝的意識(shí)還是要有的。
所以結(jié)論就是找一些操作容易、功能強(qiáng)大、圖表顏值還得好的工具了。我就是照著這個(gè)思路找的，也用過(guò)幾個(gè)，可以給大家說(shuō)說(shuō)。像東軟做的Dataviz，是用著比較順手的了。具體介紹我就摘抄下，自己懶得碼那么多字
DataViz數(shù)據(jù)可視化分析工具，不需要編寫(xiě)代碼，也不需要任何程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)，用戶(hù)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的拖拽就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示與分析。DataViz使用簡(jiǎn)單，但是實(shí)現(xiàn)的功能卻不簡(jiǎn)單，上百種豐富的炫酷圖表，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維度多層次分析。
上圖先，先看些基本圖
各種數(shù)據(jù)分析好后，可以做成組合圖冊(cè)：
重點(diǎn)就是操作起來(lái)簡(jiǎn)單，拖拖拽拽的，看起來(lái)特別復(fù)雜的圖表，其實(shí)拼貼一下就能搞定了。操作面板基本本國(guó)人都可以分分鐘用起來(lái)。
如果是專(zhuān)業(yè)人士或者計(jì)算機(jī)大拿的，估計(jì)可以尋找更復(fù)雜的工具進(jìn)行嘗試了。但不適合我，所以我這里就不進(jìn)行推薦了。
大數(shù)據(jù)包括哪些內(nèi)容
大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)然也包括深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以及自然語(yǔ)言處理，圖與網(wǎng)絡(luò)分析等。
好了，關(guān)于基本數(shù)據(jù)類(lèi)型有幾種和目前常用的數(shù)據(jù)類(lèi)型的問(wèn)題到這里結(jié)束啦，希望可以解決您的問(wèn)題哈！
