结构化大数据

我的岗位是Da 数据咨询师，从事Da 数据行业多年，有十年IT行业经验。大数据是一个统称，是相对于小数据。比如数据以前存放在ORACLESQLMYSQL数据library基本都是几十到几百克，大部分都是结构化。但是现在随着互联网的爆发，数据越来越大(从GB，TB，PB，ZB)，类型也越来越多(结构化traditional数据library数据，half)。所以原来的数据库技术已经不能满足需求，于是有了大数据。

大数据平台可支持结构化(常规数据库存标准化数据)、semi 结构化(文档、网页、邮件)。2.计算能力。可支持大规模离线计算(PB级、亿级数据)和实时计算(低延迟毫秒级快速结果)。3.AI能力。它支持多种算法，如机器学习和神经网络，可以开发许多人工智能应用程序。

Da 数据什么事？是一种运营模式，一种能力，一种技术，还是数据的统称？今天的“Da 数据”和传统的“数据”有什么区别？Da 数据的来源有哪些？等一下。当然，我不是专家学者，也无法给出一个让大家信服的权威定义。下面我说的只是基于自己理解的总结，只是表达个人理解，不求全面权威。

1。教育大学源教育数据是一个超复杂的系统，涉及教学、管理、教研、服务等多项业务。与财务系统清晰、规范、一致的业务流程不同的是，不同地区、不同学校的教育业务虽然有一定的共性，但差异性也很突出，业务的差异直接导致教育来源更加多元化数据和收集更加复杂数据。大教育工程数据源于各种教育实践活动，包括校园环境中的教学活动、管理活动、科研活动和校园生活，以及家庭、社区、博物馆、图书馆等非正式环境中的学习活动。既包括线上教育教学活动，也包括线下教育教学活动。

根据来源和范围的不同，教育可以分为个体教育、课程教育、班级教育和学校教育。二、教育大学的分类教育数据-1/有多种分类方式。数据产生的业务来源有教学数据、管理数据、科研数据、服务数据。

如何建立大数据大结构数据各行各业的企业都提供了潜力。正确使用这些大的数据信息可以增加商业价值，帮助您的企业在市场竞争中脱颖而出。以下是几个企业应用Da 数据的成功案例:Da 数据汽车厂商已经开始使用Da 数据来了解汽车何时需要还车厂保养。利用汽车发动机的数百个传感器可以向汽车制造商发送实时数据信息，使他们甚至在驾驶员之前就知道汽车何时会发生故障。

零售业也开始越来越多的使用数据。鉴于越来越多的产品带有RFID标签，零售商可以跟踪产品，知道很少有产品缺货，并及时向供应商订购新产品。沃尔玛是正确使用Da 数据的一个很好的例子。当零售商开始识别他们的客户时，他们可以更好地建立商店，更好地满足客户的需求。当然，这只是几个简单的例子，数据的可能性几乎是无穷无尽的。

large数据(BigData)是指“现有软件工具无法提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量复杂数据 set。”业界通常用四个V(即成交量、品种、价值、速度)来概括大数据的特征。一个是数据体量巨大。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据的量是200PB(1PB210TB)，而历史上人类说出的所有单词的数据的量大约是5EB(1EB210PB)。

第二，数据综艺。这种类型的多样性也把数据分为结构化-1/和非结构化-1/。相对于过去容易存储的-0 数据，现在的非结构化 数据，包括网页日志、音频、视频、图片、地理位置信息等越来越多。这几类/第三，价值密度低。值密度与数据 total的大小成反比。

No结构化Yes结构化，这个思路是对的，否则没有结构化-1/就很难管理。但这不是数据挖矿的本质，我对数据 mining的理解，本质上是对数据的历史进行分析，利用线性回归等分析方案，找出不同数据剧集之间可能存在的关系。比如买纸尿裤的顾客一般都会买爽身粉，啤酒的销量每年6月份最大，就是来一探/，非结构化 结构化只是大数据的前期准备阶段，发掘在已整理的数据集中，有价值的数据被提取出来。