从事Java大数据的人都知道分析大数据这块的工作相当复杂，稍有不慎可能导致很严重的问题，所以我们提前就要了解我们所分析的数据类型，与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。接下来老师给大家讲解一下，大数据要分析的数据类型主要四大类：

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一、交易数据

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

二、人为数据

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，尤其是社交媒体产生的数据流。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泉。

三、移动数据

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(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)。

四、机器和传感器数据

这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。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，提供规定的指令。

以上就是老师给大家讲解的内容了，希望能对大家有所帮助，关于Java分析数据类型我们一定要严谨，以免出现不必要的漏洞。如果想了解更多关于Java大数据知识，请持续关注我们网站。