從技術角度來看，山東SMCTS認為大數據可以分為以下三類:1.結構化數據:如Excel表格、ERP數據庫等。2.非結構化數據:如文本、圖片、語音和視頻。3.半結構化數據:如電子郵件和html格式的數據

從技術角度來看，山東SMCTS認為大數據可以分為以下三類:

1.結構化數據:如Excel表格、ERP數據庫等。

2.非結構化數據:如文本、圖片、語音和視頻。

3.半結構化數據:如電子郵件和html格式的數據。

在大數據集中，非結構化數據占其總量的很大比例。隨著互聯網應用和人工智能的不斷增長，這種情況將進一步加深。

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廣播電視大數據的種類？

大數據的類型大致可分為三類:

傳統(tǒng)企業(yè)數據:包括CRM。

系統(tǒng)的消費者數據、傳統(tǒng)的

大數據按照產生的途徑不同可以分為？

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(guī)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(xù)的查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數據視圖。

5.統(tǒng)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(fā)展數據網絡挖掘、特殊群體挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術；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。