数组在编程中起到什么作用 Excel中的基本数据类型有几种，各自的特点是什么？
Excel中的基本数据类型有几种，各自的特点是什么？
Excel中的主要数据类型有：文本类型、数字类型、逻辑类型
文本类型：文本类型是通常输入的汉字、空格、英文字母。
数值型：数值型数据，如常用的日期、时间、百分比、会计、科学计数
逻辑型：Excel中的逻辑数据只有两个值，即true和false
大数据概念类，大数据是指无法捕获的数据集，在一定时间内由传统的软件工具管理和处理。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Research Institute）给出的定义是：大规模的数据集，在获取、存储、管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力。它具有数据规模大、数据流动快、数据类型多样、价值密度低等特点。
大数据的特点。在维克多·迈尔·勋伯格（Victor Myer Schoenberg）和肯尼斯·库克耶（Kenneth kuckye）笔下的大数据时代，大数据是指用所有数据进行分析和处理，而不是使用随机分析（抽样调查）的捷径。大数据的特征（由IBM提出）：体积（大容量）、速度（高速）、多样性（多样性）、价值（低值密度）、准确性（真实性）。
具体来说，体积：数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息。多样性：数据类型的多样性。速度：获得数据的速度。可变性：阻碍有效处理和管理数据的过程。准确性：数据的质量。复杂性：数据量大，来源多。价值：合理利用大数据，低成本创造高价值。
从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系就像硬币的正反两面一样密不可分。大数据不能由一台计算机处理，因此必须采用分布式体系结构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的到来，大数据越来越受到关注。据分析团队介绍，大数据通常用来描述一个公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析需要花费太多的时间和金钱。大数据分析通常与云计算相关，因为实时大数据集分析需要MapReduce这样的框架将工作分配给数十台、数百台甚至数千台计算机。
大数据需要特殊的技术来有效处理大量数据。适用于大数据的技术包括海量并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
大数据有哪些特点？
统计数据可根据不同的分类规则分为不同的类型，主要根据三种分类规则进行分类。
（1）根据测量尺度的不同，统计数据可分为分类数据、序贯数据和数值数据。（2）根据统计数据的采集方法，可分为观测数据和实验数据。
（3）根据对象与时间的关系，统计数据可分为横断面数据和时间序列数据。
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