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python六大数据类型
1、Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、***这六种基本数据类型。数字 数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。
2、Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、***这六种基本数据类型。
3、数字：Python数字类型用于存储数值，支持三种不同的数值类型，包含整型、浮点型、复数。字符串：Python中最常用的数据类型，由数字、字母、下划线等特殊符号组成的一串字符串。
4、python中数据类型有：整型、长整型、浮点型、字符串类型、布尔类型、列表类型、元组类型、字典类型、***类型。
什么是大数据技术?大数据的概念
大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。包括大规模并行处理（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，和可扩展的存储系统。
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（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，和可扩展的存储系统。
概念：大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
数据来源广泛：大数据***的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等多种渠道，数据形态也是多样的。大数据的处理和分析需要使用大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。
如何进行大数据分析及处理?
1、预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。语义引擎。
2、以便从中获得有用的信息；数据分析：利用大数据分析工具对数据进行挖掘，以便发现有用的信息和规律。
3、大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下：数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。
大数据技术处理的数据类型繁多,大约
大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。
数据类型多样：大数据***中的数据类型通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。处理速度快：大数据***的处理速度需要在实时或接近实时的时间内完成，这需要高效的数据处理和分析技术。
(1)数据来源多，和我们生活密切相关的社交应用像微博、微信、社交网站等等。（2）数据类型繁多，来自同一个平台可能就有不同的数据类型，图片，视频等等。
互联网公司是如何获取用户大数据的?
还在于用户量、覆盖面、精细程度。用户数量越大越好，但是同时覆盖面越广，对用户采集数据的细分程度越细，应用价值也越高，这就是大数据采集的价值。
第利用用户Cookie数据。Cookie就是服务器暂时存放在用户的电脑里的资料(.txt格式的文本文件)，好让服务器用来辨认计算机。
就在今年的互联网安全大会上，360公司CEO周鸿祎发布言论称，部分软件会打开用户的摄像头或麦克风，获得手机用户信息，再通过这些收集来的信息找到关键词，来匹配用户的兴趣爱好。