01 大數據的主要來源是社交媒體數據(大數據的主要特征表現為)

大數據的來源有哪些

網絡和通信數據：互聯網和移動通信技術產生的數據是大數據的一個重要來源。這些數據包括用戶的瀏覽歷史、搜索記錄、聊天記錄、購物行為等，可以通過分析這些數據來了解用戶需求和行為。

2. 社交媒體數據：社交媒體平臺的數據也是大數據的重要來源之一。這些數據包括用戶的關注、點贊、評論等行為，可以通過分析這些數據來了解用戶的興趣和需求。 

3. 物聯網數據：物聯網是指將各種設備、傳感器和網絡連接起來，實現信息共享和交換的技術。物聯網的數據包括設備運行數據、傳感器數據、位置數據等，可以通過分析這些數據來了解設備的狀態和使用情況。

4. 視頻和音頻數據：視頻和音頻數據是大數據的另一個重要來源。這些數據包括視頻監控數據、音頻記錄數據等，可以通過分析這些數據來了解事件發生的情況。 

5. 地理位置數據：地理位置數據是大數據的另一個重要來源。這些數據包括GPS數據、基站位置數據等，可以通過分析這些數據來了解設備的地理位置和使用情況。 

6. 電子商務數據：電子商務平臺的數據也是大數據的重要來源之一。這些數據包括用戶的購買記錄、瀏覽歷史等，可以通過分析這些數據來了解用戶的消費習慣和需求。

7. 醫療健康數據：醫療健康數據是大數據的另一個重要來源之一。這些數據包括患者的健康記錄、醫療設備的數據等，可以通過分析這些數據來了解患者的健康狀況和治療情況。

8. 金融交易數據：金融交易數據是大數據的另一個重要來源之一。這些數據包括用戶的交易記錄、投資行為等，可以通過分析這些數據來了解用戶的投資偏好和風險承受能力。

大數據的來源主要有幾種

大數據分析的數據來源有很多種，包括公司或者機構的內部來源和外部來源。分為以下幾類：

1)交易數據。包括POS機數據、信用卡刷卡數據、電子商務數據、互聯網點擊數據、“企業資源規劃”(ERP)系統數據、銷售系統數據、客戶關系管理(CRM)系統數據、公司的生產數據、庫存數據、訂單數據、供應鏈數據等。

2)移動通信數據。能夠上網的智能手機等移動設備越來越普遍。移動通信設備記錄的數據量和數據的立體完整度，常常優于各家互聯網公司掌握的數據。移動設備上的軟件能夠追蹤和溝通無數事件，從運用軟件儲存的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。

3)人為數據。人為數據包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過買粉絲、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產生的數據流。這些數據大多數為非結構性數據，需要用文本分析功能進行分析。

4)機器和傳感器數據。來自感應器、量表和其他設施的數據、定位/GPS系統數據等。這包括功能設備會創建或生成的數據，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯網的家用電器的數據。來自新興的物聯網(Io T)的數據是機器和傳感器所產生的數據的例子之一。來自物聯網的數據可以用于構建分析模型，連續監測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)等。

5)互聯網上的“開放數據”來源，如政府機構，非營利組織和企業免費提供的數據。

大數據的三大主要來源

1、開源數據

開源數據包括了互聯網數據、移動數據網數據，互聯網平臺和移動互聯網平臺通過采、編、發或者通過用戶互動產生的數據，公之于眾，供網民或用戶訪問、瀏覽。

2、業務數據

業務數據產生于各單位的信息化系統中，尤其是內部的信息化系統，我們統稱為業務系統。在目前的單位業務系統中，存在于單位的OA系統或者CRM之中，其中蘊含了大量的工作數據和交易數據，以及客戶管理數據，包括交易數據、流水數據、記帳數據、借款數據、貸款數據等業務數據，這些數據構建了每天的系統日志，同時又是帳戶余額、信用額度、購買能力等的有力補充，這些數據不僅對生產系統起到計費支撐作用，同時也是用戶（銀行客戶、電力客戶、擔保公司等）進行相關決策的重要基礎，所以目前很多單位需要對這些數據進行查詢統計和分析。

3、線路數據

無論是互聯網還是各種內網，任何的網絡行為都需要經過“線路”進行鏈接和交互，而在這條線路上，要經過無數的路由交換得以完成，這條線路在完成鏈接的同時，也記錄與存貯了大量的數據，我們統稱為線路數據。

大數據產生的原因是什么？

數據產生方式大致經歷了三個階段，分別是：運營式系統階段、用戶原創內容階段、感知式系統階段。

運營式系統階段:

這個階段出現了數據庫，數據管理復雜度大大降低，數據庫被廣泛應用在運營系統中，如超市的銷售記錄系統、銀行的交易記錄系統、醫院病人的醫療記錄等。在這個階段，數據的產生方式主要是被動式的，比如超市每銷售出一件產品就會在數據庫中產生相應的一條銷售記錄。

用戶原創內容階段:

1、隨著互聯網的誕生，數據產生方式進入了主動的階段。在這個階段，數據的產生主要源于用戶原創內容（User Generated Content，UGC）。用戶原創內容泛指由最終消費者使用互聯網或移動設備等工具，主動創造并發布在互聯網平臺上的文字、圖像、音頻、視頻等各種形式的內容數據。

2、用戶原創內容的出現標志著數據產生方式的重要轉變，由被動地由企業或機構采集和記錄，到主動地由用戶貢獻和分享。用戶原創內容的數量和種類迅速增長，涵蓋了博客、社交媒體、論壇、在線視頻、音樂、照片和評論等多種形式，大大豐富了互聯網的數據資源。

感知式系統階段:

1、人類社會數據量的第三次大飛躍最終導致了大數據的產生，數據產生方式變得更加多樣化。這個階段主要是由于物聯網（IoT）和人工智能（AI）等技術的快速發展。在這個階段，數據的產生不僅來源于人類，還來源于各種智能設備和傳感器，如智能家居、智能穿戴、智能交通等。

2、感知式系統階段的數據產生方式不僅數量巨大，而且數據的實時性、連續性和動態性等特點更加突出。同時，這些數據還具有很高的價值和潛在利用價值，可以應用于智能制造、智慧城市、健康醫療、金融風控等領域，推動社會的數字化轉型和創新發展。

大數據的主要特征表現為

大數據的主要特征如下：

1、量大：大數據的最顯著特征是數據的數量巨大。隨著信息技術的發展，各種傳感器、設備和互聯網應用產生了海量的數據，包括結構化數據（如數據庫記錄）和非結構化數據（如文本、圖像、音頻和視頻等）。

2、速度快：大數據的產生和流動速度非常快。數據以高速率產生和傳輸，需要實時或近實時地進行處理和分析。

3、多樣性：大數據包含多種類型和格式的數據。除了傳統的結構化數據，還包括非結構化和半結構化數據，如文本、圖像、視頻、音頻、日志、地理位置數據等。這些多樣化的數據類型提供了更豐富的信息和更全面的分析視角。

4、真實性：大數據往往是從真實世界中實時獲取的數據，具有真實性和實時性。這些數據來自各種來源，包括社交媒體、傳感器、在線交易等，反映了真實的行為、觀點和事件。

5、價值密度低：大數據中存在大量的噪音、冗余和無用信息。與傳統數據相比，大數據的價值密度較低，需要進行有效的數據清洗、處理和分析，提取出有意義和有價值的信息。

6、復雜性：大數據往往具有高度的復雜性，涉及多維度的數據、多變量的關系和復雜的數據結構。處理和分析大數據需要使用復雜的算法、工具和技術，涉及統計學、機器學習、數據挖掘等領域。

大數據的作用

1、改進決策和戰略：大數據可以提供全面、準確和實時的信息，幫助企業和組織做出更明智的決策和制定更有效的戰略。通過對大數據的分析，可以發現隱藏的模式、趨勢和關聯，洞察市場需求、消費者行為、競爭動態等，從而指導業務發展和資源配置。

2、提升產品和服務質量：大數據可以幫助企業了解客戶需求、偏好和反饋，從而改進產品設計、開發和營銷策略。通過分析用戶數據、使用行為和反饋意見，可以優化產品功能、提升用戶體驗，并根據個性化需求提供定制化的產品和服務。

大數據的起源是金融還是公共管理，互聯網

大數據的起源是互聯網。大數據目的是為了更好了解客戶喜好，它將海量碎片化的信息數據進行篩選、分析，并最終歸納、整理出企業需要的咨訊。而這些海量的信息則來源于互聯網。

資料擴展

大數據主要的幾個應用領域及發展前景

1.電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利于精細社會大生產。

3.大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基于城市實時交通信息、利用社交網絡和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

4.基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以借助大數據技術的應用，從而也會加快自身基因和其它動物基因的研究過程，這將是人類未來戰勝疾病的重要武器之一，未來生物基因技術不但能夠改良農作物，還能利用基因技術培養人類器官和消滅害蟲等。

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