大數據有哪些類型：特徵和定義

摘要：大數據包括結構化資料、非結構化資料、半結構化資料、準結構化資料四種類型。 下面就讓我們來詳細了解每種大數據類型吧！

大多數組織依靠資料集來獲得洞察並了解其客戶、行業和公司。 然而，當資料規模增大時，處理和處理資料就變得困難。

這些資料集稱為大資料集，其資料種類較多且數量龐大。 大數據可以有多種形式，例如結構化、非結構化、半結構化和準結構化。

讓我們在下面的文章中詳細了解不同類型的大數據集。

流行的大數據類型有哪些？

大數據主要分為以下四種：

1. 結構化資料

結構化資料是一種具有標準化格式、易於軟體和人們存取的資料。 它通常採用表格形式，具有突出顯示資料屬性的各種行和列。

結構化資料包括年齡、聯絡電話、信用卡號等定量資料。 由於它本質上是定量的，因此軟體可以輕鬆處理它以獲得有價值的見解。

要處理結構數據，您不需要將數據放入相關指標中。 此外，結構數據不需要深入轉換和解釋即可獲得有價值的見解。

在哪裡使用結構化資料型別？

• 管理客戶數據
• 維修發票詳細信息
• 儲存產品資料庫
• 記錄聯絡人列表

結構化資料的優點和缺點

2. 非結構化資料：XML、JSON、YAML

非結構化資料是一種不限於特定資料模型和可識別結構、可由電腦程式讀取的資料。 這種類型的資料沒有以正確定義的方式組織，並且缺乏處理資料的任何順序或格式。

與結構化資料相比，此類資料不能以行和列的形式儲存。 非結構化資料的常見範例是異質資料庫，其中包含圖像、影片、文字檔案等的組合。

在哪裡使用非結構化資料型別？

• 管理音訊和視訊數據
• 處理開放式調查回复
• 處理社交媒體貼文
• 管理業務文檔

非結構化資料的優點和缺點

3. 半結構化數據

半結構化資料是一種結構不正確但同時也不完全非結構化的資料。 這些數據不遵循嚴格的模式和數據模型。 此外，它還可能包含無法輕鬆分類或分類的組件。

半結構化資料的特徵是元資料和標籤，它們提供有關所有資料元素的額外資訊。 例如，XML 檔案可以包含指示文件結構的標籤，並包含提供有關內容（例如日期或關鍵字）的元資料的額外標籤。

在哪裡使用半結構化資料型別？

• 透過 HTML 分析網頁
• 使用電子郵件數據來深入了解客戶
• 對影片和影像進行分類和分析

半結構化資料型別的優缺點

4. 準結構化數據

準結構化資料是一種資料格式不穩定的文字資料。 此類數據可以使用不同的數據分析工具進行格式化。 它包括網路點擊流資料等資料。

在哪裡使用準結構化資料型別？

• 它可以用於分析網頁數據

準結構化資料型別的優缺點

資料有哪些子類型？

有幾種資料子類型不被視為大數據，但對於分析很重要。 此類資料的來源可以來自社群媒體、操作日誌、事件觸發或地理空間。 它也可能來自開源系統、透過 API 傳輸的資料以及遺失或被盜的設備。

大數據的特點

有五個V定義了大數據的特徵。 這些特徵列舉如下：

• 體量：大數據的第一個特徵就是體量。 大數據是從多個來源收集的大量「大量」數據。 來源可能包括業務流程、社群媒體平台、機器、人機互動等。
• 準確性：準確性可以定義為給定資料的品質和準確性。 提取的數據可能缺少一些元素，或者可能無法提供有價值的見解。 因此，此特徵對於識別資料品質和獲得見解很有用。
• 多樣性：多樣性可以定義為各種資料類型的多樣性。 資料可以從多個資料來源獲取，這些資料來源的值可能有所不同。 收集的資料可以是結構化的、非結構化的或半結構化的。 資料類型可以是 PDF、電子郵件、照片、音訊等形式。
• 價值：可以定義為大數據可以提供的價值。 從收集的數據中提取價值對於從中獲得有價值的見解非常重要。 組織可以使用與收集資料相同的大數據分析工具來分析資料。
• 速度：速度是指資料產生和移動的速度。 對於希望資料快速流動以便在正確的時間獲得洞察力的企業來說，這是一個重要元素。 數據可以來自機器、智慧型手機、網路等各種來源。一旦收集到數據，就可以快速分析。

日常使用大數據的行業

大數據可應用於醫療、農業、教育、金融等多個產業。 以下我們將詳細了解大數據在以下幾個領域的應用：

• 教育：在教育領域，教師可以分析學生的表現和輟學率，以優化課程。 此外，它還可以透過分析學生的表現來幫助確定需要改進的領域。
• 電子商務：電子商務部門可以使用大數據分析來了解公司的哪些流程做得很好或哪些流程需要改進。 此外，您還可以確定提高參與度的內容類型以及哪些管道帶來最高流量。
• 醫療保健：在醫療保健領域，大數據可用於從生物醫學研究中獲得見解，並在分析數據後向患者提供個人化的醫療建議。 此外，透過即時監控患者的狀況，他們可以向醫務人員發送警報。
• 政府：政府可以使用大數據跨多個參數批量分析公民資料。 例如，分析人口普查的大數據，找出該國的年輕人數量或失業人口數。 研究結果可以幫助他們制定針對正確公民群體的計劃和計劃。

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結論

大數據使企業更容易處理大量資料集。 當資料被大量排序、組織和分析時，它可以幫助企業獲得有價值的見解。 越來越多的產業依靠大數據分析來處理複雜的數據並利用推理來獲得競爭優勢。

與大數據類型相關的常見問題解答