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大数据时代所分析的数据的最主要特征是“多源异构”，其分析过程是逐层抽象、降维、概括和解读的过程。从数据采集的源头进行划分，可将大数据时代分析处理的数据对象划分为以下几个类别：
(1)各网页中用户的浏览次数、点击率，各种社交网站、动态网站网页内容信息的变化，搜索引擎中关键词的搜索量、网络实时监控数据等互联网数据。
(2)可以用于分析用户行为、对系统的操作、以及系统运行状态的日志数据。
(3)在通信领域中的各种信号、信令数据，用户的个人信息以及通话位置、时长等数据。
(4)国民经济中各领域、各行业的统计分析数据。
对于这些数量庞大的，来自不同源头的非结构化数据。
其大数据分析模式的特点如下：对于互联网产生的数据，其最主要的应用是建立搜索引擎，通过搜索引擎进行数据检索、处理。随着技术的不断发展，个性化推荐引擎以及大数据分析引擎的问世能够更加高效的在海量数据中分析得出更有价值的信息;对于日志数据，可对用户点击浏览的行为日志和系统运行行为日志进行分析。使得系统能够根据实际情况产生出更加智能的结果。日志数据与网页数据的分析处理模式较为类似，都是通过细致分析从而探寻出数据中蕴藏的价值。这种数据分析处理模式称为“离线批处理模式”;
对于通信领域的数据分析，分析决策人员会对经过细致分析的数据进行统计归纳和查询，并且在最短的时间内获得最有价值的信息。以此来确保系统的交互性并最大限度地提升用户体验。这种数据分析处理模式称为“查询式分析”模式;对于互联网以及国民经济中重要行业的数据进行实时监控，这种模式称为“实时数据分析处理“模式。
以上为依据时间特征划分的大数据分析模式。而实现这些分析模式的主要方法有：分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络、WEB数据挖掘等。
以上就是对大数据分析模式的讲解，从文章中我们就可以看出大数据工程师之类的行业有多么受欢迎，所以想从事大数据行业的小伙伴们就要好好理解小编为大家整理的文章内容了，我们会从各种方面分析大数据行业的内容，环球网校小编希望大家的学习之路顺利。想了解更多大数据工程师的知识，可以点击下方资料下载链接。
