大数据技术可以分为哪几种类型

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大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：

1.数据收集：在大数据的生命周期中，数据收集处于第一阶段。根据MapReduce数据应用系统的分类，大数据收集有四个主要来源：管理信息系统、网络信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

2.数据访问：大数据通过不同的技术路线存储和保存，大致可分为三类。第一类主要处理大规模结构化数据。类型2主要处理半结构化和非结构化数据。第三类是结构化和非结构化混合大数据。

3.基础设施：云存储、分布式文件存储等。

4.数据处理：不同的数据集可能有不同的结构和模式，如文件、XML树、关系表等。这显示了数据的异质性。多个异构数据集需要进一步集成或整合，来自不同数据集的数据将被收集、排序、清理并转换成新的数据集，为后续的查询和分析提供统一的数据视图。

5.统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析、岭回归、逻辑回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析和快速聚类

6.数据挖掘：目前，有必要改进现有的数据挖掘和机器学习技术；开发新的数据挖掘技术，如数据网络挖掘、特定组挖掘和图形挖掘；突破基于对象的数据连接和相似性连接等大数据融合技术；突破面向领域的大数据挖掘技术，如用户兴趣分析、网络行为分析和情感语义分析。

7.模型预测：预测模型，机器学习，建模和仿真。

8.结果展示：云计算、标签云、关系图等。