L112資料處理與分析概念
L11201 資料基本概念與來源
大數據、資料型態與結構， 如:數值型資料、文字資料、 圖像資料等
Prompt
大數據、資料型態與結構，如數值型資料、文字資料、圖像資料等，
相關基本概念，及來源等進行說明。
大數據是指體積龐大、複雜的數據集，
特徵包括數量（Volume）、速度（Velocity）和多樣性（Variety），
對AI訓練至關重要。
數據類型包括
數值型數據 （如股票價格）
文字數據 （如社交媒體帖子）
圖像數據 （如醫療影像）
結構分別為
結構化（如數據庫表格）、半結構化（如XML、JSON文件）/
非結構化及非結構化（如純文字）。
非結構化（如純文字）或
半結構化（如XML、JSON文件）
AI特別依賴這些數據來訓練機器學習模型，提升模型的準確性和泛化能力。
社交媒體數據
通常是非結構化，但可通過標記（如標籤）轉化為半結構化數據，
適用於AI的文本分類任務
數據來源
包括
金融交易（數值型）
數值型數據: 可分為連續型（如溫度）和離散型（如人數）。
例如:金融機構（如股票市場數據）、科學研究（如實驗結果）、
物 聯網設備（如感測器數據）。
書籍與線上文章（文字型）
圖書館與檔案（如書籍、學術論文）、線上平台（如網站、博客、社交媒體）、
客戶反饋（如評論、調查）。
相機與衛星影像（圖像型）
相機與監控系統（如安全攝像頭、交通攝像頭）、衛星（如地球觀測影像）、
醫療成像設備（如X光、MRI、CT掃描）。
發表文章
