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雷达卡
如何使用大数据进行分类？
关于如何使用大数据进行分类？或着说使用大数据类型对大数据特征进行分类。按特定方向分析大数据的特征会有所帮助，例如以下特征：数据如何收集、分析和处理。对数据进行分类后，就可以将它与合适的大数据模式匹配：
1、分析类型 — 对数据执行实时分析还是批量分析。请仔细考虑分析类型的选择，因为这会影响一些有关产品、工具、硬件、数据源和预期的数据频率的其他决策。一些用例可能需要混合使用两种类型：
2、欺诈检测；分析必须实时或近实时地完成。
3、针对战略性业务决策的趋势分析；分析可采用批量模式。
4、处理方法 — 要应用来处理数据的技术类型（比如预测、分析、临时查询和报告）。业务需求确定了合适的处理方法。可结合使用各种技术。处理方法的选择，有助于识别要在您的大数据解决方案中使用的合适的工具和技术。
5、数据频率和大小 — 预计有多少数据和数据到达的频率多高。知道频率和大小，有助于确定存储机制、存储格式和所需的预处理工具。数据频率和大小依赖于数据源：
按需分析，与社交媒体数据一样
实时、持续提供（天气数据、交易数据）
时序（基于时间的数据）
6、数据类型 — 要处理数据类型 — 交易、历史、主数据等。知道数据类型，有助于将数据隔离在存储中。
7、内容格式（传入数据的格式）结构化（例如 RDMBS）、非结构化（例如音频、视频和图像）或半结构化。格式确定了需要如何处理传入的数据，这是选择工具、技术以及从业务角度定义解决方案的关键。
8、数据源 — 数据的来源（生成数据的地方），比如 Web 和社交媒体、机器生成、人类生成等。识别所有数据源有助于从业务角度识别数据范围。该图显示了使用最广泛的数据源。
9、数据使用者 — 处理的数据的所有可能使用者的列表：
业务流程
业务用户
企业应用程序
各种业务角色中的各个人员
部分处理流程
其他数据存储库或企业应用程序
10、硬件 — 将在其上实现大数据解决方案的硬件类型，包括商用硬件或最先进的硬件。理解硬件的限制，有助于指导大数据解决方案的选择。
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