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视频大数据结构化分析,通过数据清洗、分析和结构化等过程

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【视频大数据结构化分析,通过数据清洗、分析和结构化等过程】1.大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据获得的各类结构化、半结构化(或弱结构化)和非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的基础 。大数据分析指海量数据分析，大数据处理的关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据展示与应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等，) 。

1、什么是大数据?它有哪些特点?大数据技术是指从各种海量类型的数据中快速获取有价值信息的能力 。适合大数据的技术有MPP数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网、可扩展存储系统等 。大数据有以下四个特点:一是数据量巨大 。比如人类生产的所有印刷品的数据量只有200PB 。典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据量接近EB量级 。

现在的数据类型不仅仅是文本，还有图片、视频、音频、地理信息等各种类型的数据，个性化数据占绝对多数 。第三，处理速度快 。数据处理遵循“1秒定律”，可以从各类数据中快速获取高价值信息 。第四 ， 价值密度低 。以视频为例 。视频的一个小时，在持续的测试过程中可能只有一两秒钟的有用数据 。

2、大数据植根安防行业绽放价值光彩大数据植根于安全行业 。在大数据发展如火如荼的今天 ， 大数据的应用也逐渐深入，对安防行业产生了巨大的影响 。大数据根植于安防行业，闪耀着价值 。谈大数据总是绕过云计算 。对于这两者的关系，IT界一直有一些不同的看法，但总的来说 ， 大多数人仍然认为这两者是互补的 。大数据更接近企业核心业务的竞争力 。云计算是一种提供价值的模式 。它既是一种商业模式，也是一种技术模式，使企业能够更高效地建立基础设施和更灵活的应用基础设施 ， 包括大数据和其他应用，以更好地工作 。

巨大的商业价值可以从以下四个方面挖掘:一是细分客户群体，然后针对每个群体采取独特的行动；第二，利用大数据模拟真实情况，发掘新需求，提高投资回报；第三，提高大数据成果在相关部门的共享，提高整个管理链和产业链的投资回报率；第四，创新商业模式、产品和服务 。通过以上四个杠杆 ， 大数据将对市场份额、成本控制、投资回报、用户体验产生巨大的推动作用 。

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