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大数据的分类

大数据的分类

的有关信息介绍如下:

‌大数据的分类‌‌大数据可以根据数据结构分为三类:‌结构化数据、‌非结构化数据和‌半结构化数据。‌结构化数据的定义和特点‌结构化数据也称作行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,具有固定的格式和有限长度。这类数据严格遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。结构化数据的特点是具有清晰的逻辑结构,可以通过算法直接进行分析,通常由系统自动生成,例如信用卡消费记录、购物记录、页面浏览记录等。‌非结构化数据的定义和特点‌非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。这类数据包括所有格式的办公文档、文本、图片、音频、视频等。非结构化数据的特点是存储占比高、数据格式多样、结构不标准且复杂,信息量丰富,但处理门槛较高,需要专业知识和处理工具。‌半结构化数据的定义和特点‌半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间,部分格式化和有限长度,部分没有格式化和固定长度。例如XML或HTML格式的数据。这类数据的特点是具有一定的结构化特征,但又不完全符合传统关系型数据库的要求。‌大数据类型的应用场景‌大数据类型在各个领域都有广泛的应用。例如:‌交易数据‌:包括POS或电子商务购物数据、互联网点击流数据等。‌人为数据‌:如电子邮件、文档、图片、音频、视频等。‌移动数据‌:智能手机和平板设备上的应用产生的数据,如位置信息、搜索记录等。‌机器和传感器数据‌:来自智能设备如智能电表、智能温度控制器等的数据。

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