1. 大数据分析的数据来源是什么
大数据的数据来源主要有三个渠道，分别是物联网系统、传统信息处理系统以及互联网应用（Web和App），所以要想获得大数据就要从这三个渠道来获取。
物联网系统产生的数据占据着大数据中的重要比例，物联网产生的数据多以非结构化数据为主，包括视频、音频、传感数据等等。物联网的应用领域众多，比如工业物联网、农业物联网、车联网、智慧城市等都会产生大量的数据，通常情况下这些数据的采集都是有严格要求的，是不能开放给个人的。如果个人要想获得这部分数据，一个比较可行的方案是跟数据采集者进行合作，比如做数据分析等业务。
传统信息系统涵盖的领域非常广泛，有政务系统、企业ERP、教育信息系统、医疗信息系统等等，传统信息系统涵盖的数据多以结构化数据为主，而且往往有较高的精确度和关联关系，这部分数据的价值密度也是相对比较高的。
但是传统信息系统涵盖的数据往往涉及到个人隐私、商业机密等内容，所以这部分内容通常是受到严密保护的。随着大数据技术的发展，业界对于政务系统的数据开放的呼声越来越高，经过脱敏的数据往往并不会对个人隐私构成侵犯，所以未来某些政务系统的大数据会陆续开放出来。
互联网应用也是产生大数据的重要基础之一，包括各种Web应用以及大量的App产品，这部分数据多以半结构化为主，数据内容也存在真假难辨的情况，但是由于这部分数据的价值密度相对还是比较高的，所以现在不少互联网公司就是基于这些数据对用户进行“画像”，从而进行多维度的分类。
2. 大数据分析 数据来源
数据分析：顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
大数据分析数据来源包含哪些类型？
1、机器数据
机器数据是指服务器、网络设备等硬件或虚拟硬件运行过程中产生的状态数据，往往有对应的协议或规范，例如SNMP、IPMI、WMI等。通过机器数据可以准确的掌握业务承载平台的基本运行状态，例如CPU、内存、磁盘等资源的使用情况和网络流量情况，是运维监控领域常用的数据来源，各类开源或商业监控产品对此类数据的处理也大同小异。
做好机器数据的监控可以说是做好运维监控的一步，但仅仅有机器数据是不够的，因为机器数据存在与业务运行状态脱节的问题，机器运行平稳、资源充足并不能够代表业务运行正常，这就需要我们去丰富自己的监控数据来源，各位看官请往下看。
2、日志数据
日志数据是指应用程序、中间件和机器等在运行过程中由事件触发而产生的文本类数据，数据格式灵活多样。
通过日志数据可以深入的了解应用等运行过程中的详细情况，但其详细程度和覆盖面取决于产生日志的规则，有些应用产生的日志非常详细，包含了每一笔事务的处理过程，有些应用产生的日志非常简单，只会在应用报错时产生一些错误信息。
3、网络通信数据
网络通信数据是指通过抓包获取到的设备间网络通信数据，例如两台服务器之间存在网络通信，通过抓包分析可以详细的了解两台服务器之间通信的端口、协议、数据量甚至内容。常用的方式是通过硬件设备将网络流量进行镜像，对镜像数据进行分析，以避免干扰业务数据的正常流转。
4、拨测数据
对于IT业务系统，拨测采用的探测点可以在公网，也可以在业务系统内网，不同位置的探测点起到的作用是不同的。公网探测点主要关注业务系统的网络出口质量、运营商网络质量和CDN质量，而内网探测点主要关注的是业务或各个业务模块的可用性及性能状态。
5、用户行为数据
用户行为数据是指通过在用户终端进行埋点获取到的用户行为数据，例如在网页中通过JS埋点获取到的页面访问情况和在APP中通过SDK埋点获取到的各交互页面和控件的使用情况。用户行为数据除了帮助运营同学进行用户分析，还可以帮助运维的同学更加准确的了解业务系统的实际表现。
大数据是数据计算技术的发展，它是从简单的数据计算到计算运算技术的扩展。随着大数据相关技术的发展和创新，大数据已经从简单的数据计算扩展到数据挖掘、分析和应用能力的创新。
3. 大数据分析的数据来源主要是
医疗健康领域的大数据主要有四个来源：
1、制药企业/生命科学
2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）
3、费用报销、利用率和欺诈监管
4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。
4. 大数据的数据来源有哪些
大数据来源不是依靠人工。
大数据主要具有四个方面的典型特点，分别是规模性、多样性、高速性和价值性，即所谓的“４Ｖ”。
1、规模性：大数据的第一个特点就是“数量大”。大数据的数据量是惊人的，随着技术的发展，数据量开始爆发性增长，达到TB甚至PB级别。
2、多样性：大数据广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体上可以分为三类，分别是结构化数据、非结构化的数据、半结构化数据。
3、高速性：大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。
4、价值性：是大数据的核心特点。现实中大量的数据是无效或者低价值的，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。
5. 大数据分析的数据来源是什么意思
“通信大数据行程卡”分析的是手机信令数据，通过用户手机所处的基站位置获取，信令数据的采集、传输和处理过程高度自动化，且有极其严苛的安全隐私保护机制，具有很高的真实性和准确度。
为了避免因相邻城市基站覆盖造成的位置偏差，行程卡设置了满足4小时为驻留的判断条件，打电话时也有小技巧：在一天内，最早的通话记录和最晚的通话记录时间跨度需要超过4小时(比如早上7点一次，中午12点一次)，才能满足要求，显示出行程。使用流量也是同样的原理。
6. 大数据主要的数据来源
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数据来源
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
1.交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2.移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
3.人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
4.机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
7. 大数据分析及其数据来源
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
1)交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2)移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
3)人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
4)机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
5)互联网上的“开放数据”来源，如政府机构，非营利组织和企业免费提供的数据。