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數據分析平臺能夠處理并分析哪些類型的數據？
數據分析平臺能夠處理并分析多種類型的數據，這些數據大致可以分為以下幾大類：
1. 結構化數據
交易數據：這類數據通常具有固定的格式和預定義的結構，如數據庫中的表格數據。大數據分析平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，包括電子商務購物數據，以及行為交易數據，如服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。
2. 非結構化數據
人為數據：這類數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，通過社交媒體產生的數據流中。非結構化數據雖然格式多樣，但為使用文本分析功能提供了豐富的數據源泉。
3. 半結構化數據
半結構化數據介于結構化和非結構化數據之間，具有一定的結構但又不像結構化數據那樣嚴格。數據分析平臺同樣能夠處理這類數據。
4. 移動數據
隨著智能手機和平板電腦的普及，這些移動設備上的App能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件。這些數據為數據分析平臺提供了豐富的移動數據源。
5. 機器和傳感器數據：
這類數據來源于各種功能設備，如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器等。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節(jié)點通信，并自動向中央服務器傳輸數據。機器和傳感器數據是物聯網產生的主要數據類型之一，可用于構建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預測性行為。
數據分析平臺通過支持多種數據源的接入，包括結構化、半結構化和非結構化數據，以及提供數據清洗、轉換和加載功能，確保數據質量。同時，平臺還具備分布式存儲解決方案、批處理和流處理能力、復雜的查詢和分析操作等功能，以支持對各類數據的深度挖掘和分析。
綜上所述，數據分析平臺能夠處理并分析包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據、移動數據和機器及傳感器數據在內的多種類型的數據。
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