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1、交易数据。包括POS数据、信用卡卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、企业资源规划系统数据、销售系统数据、客户关系管理系统数据、公司生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2、人为数据。人为数据包括电子邮件、文档,图片,音频,视频,以及由微信,博客,Twitter,维基,脸书,Linkedin等社交媒体产生的数据流。大部分数据都是非结构性的,需要文字分析功能来分析。
3、机器和传感器数据。来自传感器、测量仪表等设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备创建或生成的数据,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数据。新兴物联网的数据是机器和传感器产生的数据的例子之一。物联网的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)、提供规定指令(如警告技术人员在真正出问题前检查设备)等。
4、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。
以上就是采集时四个来源的分析,根据不同的采集情况,可以做出相关的采集调整。同时,我们还有爬虫可以获取数据。用爬虫技术时可以结合代理IP的辅助,从而获取到更多的数据资源。如果大家想测试使用下,可以尝试云HTTP代理ip,免费测试包含各种类ip资源,调用IP量!更多常见问题解决:ip
(推荐操作系统:windows7系统、Python 3.9.1、DELL G3电脑。)
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