如何通过WEB数据挖掘推动商业智能
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大数据平台可以获得更大的时间跨度和更大的结构化交易数据,从而分析更广泛的交易数据类型,不仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,如网络服务器记录的互联网点击流数据日志。
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频以及通过博客、维基,特别是社交媒体产生的数据流中。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源。
能上网的智能手机和平板电脑越来越普遍。这些移动设备上的应用程序可以跟踪和沟通无数事件,从应用程序中的交易数据(如搜索产品记录事件)到个人信息或状态报告事件(如地点变更,报告新的地理代码)。
这包括智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器等功能设备创建或生成的数据。这些设备可以与互联网中的其他节点进行通信,并自动将数据传输到中央服务器,从而分析数据。机器和传感器数据是新兴物联网(物联网)的主要例子。物联网数据可用于构建分析模型,连续监控预测行为(如传感器值表示有问题时识别),并提供规定的指令(如警告技术人员在真正出现问题前检查设备)。
大数据分析的数据类型基本上就是上面四种,我们只有了解到了数据的类型才能更好的选择利用好数据分析工具。
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