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　　根据数据社交网络与用户生成内容的关系的生成方式和结构特点不同，本文将数据分析划分为6个关键技术领域：

　　1结构化数据：一直是传统数据分析的重要研究对象，目前主流的结构化数据管理工具，如关系型数据库等，都提供社交网络与用户生成内容的关系了数据分析功能。

　　2 文本：是常用的存储文字、传递信息的方式，也是最常见的非结构化数据。

　　3 web数据bwin·必赢必赢官网：web技术的发展，极大地丰富社交网络与用户生成内容的关系了获取和交换数据的方式，web数据高速的增长，使其成为大数据的主要来源。

　　4 多媒体数据：随着通讯技术的发展，图片、音频、视频等体积较大的数据，也可以被快速地传播，由于缺少文字信息，其分析方法与其社交网络与用户生成内容的关系他数据相比，具有显著的特点。

　　5 社交网络数据：从一定程度上反映社交网络与用户生成内容的关系了人类社会活动的特征，具有重要的价值。

　　6 移动数据：与传统的互联网数据不同，具有明显的地理位置信息、用户个体特征等其他信息。

　　结构化数据分析、文本分析必赢app、web分析、多媒体分析、社交网络分析和移动分析，这6个关键领域分类旨在强调数据的不同特性，其中的一些领域可能会利用类似的底层技术，或者存在交集，这样分类的目的在于理解和激发数据分析领域中的关键问题和技术。

　　在大数据时代，通过挖掘和分析处理，大数据可以为人的决策带来参考答案，但是并不能取代人的思考。正是人的思维，才促使众多利用大数据的应用，而大数据更像是人的大脑功能的延伸和扩展，而不是大脑的替代品。