大數據的來源有幾種？不同來源的數據各有什么特點？

1.越來越多的機器配備了連續測量和報告操作條件的設備。幾年前，跟蹤遙測引擎的操作僅限于價值數百萬美元的航天飛機。現在，汽車制造商已經在他們的車輛中配備了監視器，以持續提供車輛機械系統的整體操作。一旦數據可用，該公司將盡一切可能從中獲利。這些機器感知數據屬于大數據范圍。

2.計算機生成的數據可能包含關于互聯網和其他用戶的行為和行為的有趣信息，提供了對他們的愿望和需求的潛在有用的理解。

3.用戶生成的數據/信息。人們通過電子郵件、短信息、微博等產生的文本信息。

到目前為止，最大的數據是音頻、視頻和符號數據。這些數據結構松散龐大，很難提取出有意義的結論和有用的信息。

大數據改變了所有行業的公司運營。從了解市場到如何挖掘商業信息，大數據可以看到每一個變化。一個致力于大數據收集和分析的行業已經形成，并對現有公司產生了深遠的影響。調查顯示，10%的公司認為大數據在過去五年中徹底改變了他們的運營。46%的公司認為大數據是決策過程中的重要支持因素。

大數據按照產生的途徑不同可以分為？

大數據技術可以分為數據采集、數據訪問、基礎設施、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測和結果呈現。以下是詳細介紹:

2.數據接入:大數據的存儲采用不同的技術路線，大致可以分為三類。第一類主要面對大規模結構化數據。第二類主要面對半結構化和非結構化數據。第三類面臨結構化和非結構化數據混合的大數據。

3.基礎設施:云存儲、分布式文件存儲等。

4.數據處理:不同的數據集可能有不同的結構和模式，比如文件、XML樹、關系表等。，這顯示了數據的異質性。對于多個異構數據集，需要進一步的整合處理或集成處理。對不同數據集的數據進行收集、整理、清洗和轉換后，生成新的數據集，為后續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5.統計分析:假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和快速聚類。

6.數據挖掘:目前現有的數據挖掘和機器學習技術有待完善；發展數據網絡挖掘，獨特的群體挖掘，圖挖掘和其他新的數據挖掘技術；突破基于對象的數據連接、相似性連接等數據融合技術；突破用戶興趣分析、網絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7.模型預測:預測模型、機器學習、建模與仿真。

8.成果呈現:云計算、標簽云、關系圖等。