第一节 大数据主要类型

面对海量而复杂的数据，各路专家给出了不同的分类。通过对专家们的分类进行梳理可以发现，依据不同的标准可归纳出不同的大数据分类形式。表2-1对常见的大数据分类形式以及在不同分类形式下大数据的主要类型进行了汇总。

著者依据数据典型应用类型将大数据分为以下几类：用户行为数据、用户消费数据、用户地理位置数据、机器和传感器数据、互联网金融数据、用户社交等用户生成数据（UGC），具体介绍如下。

一 用户行为数据

企业通常参考用户行为数据的处理和分析结果进行精准广告投放、内容推荐、用户行为习惯和喜好分析、产品优化等。如利用系统记录用户进入网站后的所有操作，通过这些使用痕迹数据分析用户是从哪些入口（如搜索引擎、微信等）进入的，浏览了该网站的哪些网页和在各个网页的行为路径，最后从哪个网页离开网站等，最终实现产品优化，降低用户跳出率，提升用户转化率。

二 用户消费数据

企业通过对用户消费数据的处理可以进行精准营销、信用记录分析、活动促销和理财等。例如，用户在电子商务网站上有了购买行为之后，就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般会将客户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买量、支付金额等保存在数据库中。所以对于这些客户，可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位客户的价值，并针对每位客户进行精准营销。

三 用户地理位置数据

企业通过对用户地理位置数据的处理可以更精准地进行O2O推广、商家推荐和交友推荐等服务。例如，手机用户在使用短信业务、通话业务、正常位置更新、周期位置更新和切入呼叫、部分APP时均会产生定位数据。用户在购物和吃饭时，只要透露自己的位置信息便可以了解周围商家的优惠信息。

四 机器和传感器数据

到2014年，连接到互联网的设备超过了世界人口的总和。思科（Cisco）预测，到2020年将有500亿个相互连接的设备，而这些设备大多都会安装传感器。设备中的传感器会产生前所未有的海量数据。企业可以通过机器和传感器提供的流水作业和监测记录数据来建设智能楼宇、智能交通等。

五 互联网金融数据

企业通过对互联网金融数据的处理可以开展P2P、小额贷款、支付、信用、供应链金融等业务。例如，当用户需要小额短期资金周转时，不必再劳时费力地去银行或小额贷款公司申请，只需靠自己长年累月积攒的信用，凭借第三方征信公司提供的信用分就可以在金融平台上贷款了。目前，最快的小额贷款速度可以达到10分钟内审批、24小时内放款。

六 用户社交等UGC数据

企业通过对社交网站上这些UGC数据的处理可以进行趋势、流行元素、产品受欢迎程度、舆论监控、生活行为和社会问题等方面的分析，从中挖掘政治、社会、文化、商业、健康等方面的有用信息。但是，现阶段的社交大数据还处于探索阶段，更大的潜能还有待被激发。