⼤数据分析中的四⼤数据类型是哪四⼤？
⽬前，不少⼈都会对⼤数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是⼤数据分析？⼤数据分析是指对海量的数据进⾏分析。⼤数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。⼤数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵⽽来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕⼤数据的商业价值的利⽤逐渐成为⾏业⼈⼠争相追捧的利润焦点。
⼤数据分析类型有哪些?
  1．交易数据（TRANSACTION DATA）
  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或电⼦商务购物数据，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。
  2．⼈为数据（HUMAN－GENERATED DATA）
  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。
  3．移动数据（MOBILE DATA）
  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）。
  4．机器和传感器数据（MACHINE AND SENSOR DATA）
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  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（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）。
⼤数据分析是成功开展业务的重要组成部分。有效地使⽤数据，可以更好地理解企业的先前绩效，使⽤像Smartbi这样的商业智能软件，可以协助业务⼈员管理者为未来的活动做出更好的决策。在公司运营的各个级别，可以采⽤多种⽅式利⽤数据。所有⾏业都使⽤四种类型的⼤数据分析。虽然Smartbi将这些类别分为⼏类，但它们都链接在⼀起并相互构建。从最简单的分析类型转变为更复杂的分析⽅法，难度和所需资源也随之增加。同时，增加的洞察⼒和价值⽔平也在增加。

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