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大数据可以根据不同的标准进行分类，主要包括：
数据类型划分：
传统企业数据：包括MIS系统的数据、ERP数据库存数据以及财务账目数据等。
机器和传感器数据：包括呼叫记录(Call Detail Records)、智能仪表、工业设备传感器、设备日志、交易数据等。
社交数据：包括用户行为记录、反馈数据等，如TwitterA、FacebookA等社交媒体平台。
处理过程划分：
海量型数据：通过挖掘海量数据推动科学知识的界限，数据集越大，结论越精确。
响应型数据：价值围绕在具有价值的分析结果上。
影随型数据：拥有但不容易拿到的数据。
过程型数据：又称操作数据，来源于生产设备、工业机械等。
未知型数据：包括现在能够拿到的、希望拿到的，然而还不充足的信息。
产生数据的主题划分：
少量企业应用产生的数据，如关系型数据库中的数据。
大量人产生的数据，如微信、移动通信数据、电子商务在线交易日志数据等。
巨量机器产生的数据，如应用服务器日志、图像和视频监控数据等。
大数据架构划分：
分析类型：实时分析或批量分析。
处理方法：预测、分析、临时查询和报告。
数据频率和大小：预计有多少数据和数据到达的频率有多高。
数据类型：如交易、历史、主数据等。
内容格式：结构化(例如RDMBS)、非结构化(例如音频、视频和图像)或半结构化。
数据源：如Web和社交媒体、机器生成、人类生成等。
数据使用者：处理数据的所有可能使用者的情况列表。
硬件：用来实现大数据解决方案的硬件类型。
以上分类方式涵盖了大数据的不同维度，包括数据的类型、处理过程、产生数据的主题以及大数据架构等方面。
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