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原始数据是指未经任何加工、处理或分析的初始数据。它直接来源于数据产生的场景，保留了所有的细节和信息，具有真实性和完整性。原始数据是数据产品开发的基石，也是数据价值链的起点。
原始数据可以被视为现实世界的数字化映射。每一条原始数据都记录了某个特定时刻的事实或状态。例如，在电子商务平台中，用户的每一次点击、每一次搜索，甚至停留在某个页面的时间，都会被记录下来成为原始数据。原始数据的价值在于它的真实性和完整性。它没有经过任何筛选或处理，保留了所有的细节和信息。这些细节可能在后续的分析中发挥重要作用。比如，用户在某个商品页面的停留时间看似无关紧要，但它可能反映了用户对这个商品的感兴趣程度。这些细微的信息都可能成为优化产品、提升用户体验的关键线索。
原始数据可以说是无处不在。在日益数字化的世界里，几乎每一个行为都可能产生数据。以下是一些常见的原始数据来源。
● 用户行为数据：这包括用户在网站、App上的点击、浏览、购买等行为数据。例如，短视频平台会记录用户观看的视频类型、观看时长、点赞评论等信息，并利用这类数据来优化其推荐系统，提高用户满意度。
● 传感器数据：物联网设备产生的数据。比如，智能家居系统中的温度传感器会持续记录室内温度变化。电动汽车就依赖于大量的传感器数据来实现智能驾驶和电池管理。
● 交易数据：各种商业交易产生的数据。如银行的转账记录、超市的销售数据等。
● 社交媒体数据：用户在社交平台上的发帖、评论、点赞等行为产生的数据。社交平台利用这些数据来个性化用户体验并提供精准广告投放。
● 地理位置数据：通过GPS或手机信号塔收集的位置信息。出行软件就利用这类数据来优化其打车服务，实现供需匹配。
● 调查问卷数据：通过问卷收集的用户反馈和意见。市场研究公司经常使用这种方式收集消费者洞察。
● 公开数据：政府、研究机构等公开发布的数据集。比如气象局发布的气象数据被广泛用于天气预报和气候研究。
原始数据可以以多种形式存在，了解这些形式对于数据产品的开发至关重要。常见的原始数据形式如下：
● 结构化数据：这是最容易处理的数据形式，通常存储在关系数据库中。例如，一张包含姓名、年龄、地址等字段的客户信息表。银行的账户信息、电商的订单数据通常都属于这类。
● 半结构化数据：这种数据有一定的结构，但不如结构化数据那么严格。XML和JSON文件是典型的半结构化数据，许多Web API返回的数据就是这种形式。
● 非结构化数据：这类数据没有预定义的数据模型，如文本文档、图片、视频等。微博上的帖子、客户服务中心的通话记录都属于这类。
● 时间序列数据：按时间顺序记录的数据，如股票价格、气象数据等。证券交易所的交易数据、智能家居设备的传感器读数通常都是时间序列数据。
● 空间数据：包含地理位置信息的数据，如地图数据、GPS轨迹等。
这些不同形式的数据共同构成了平台的数据生态系统，为个性化推荐、用户行为分析等数据产品提供了丰富的素材。
原始数据具有以下特点：
● 真实性：原始数据直接来源于用户行为或设备记录，反映了真实的情况，但这也意味着数据中可能包含噪声和错误。
● 大量性：在数字时代，数据的产生速度和规模都是惊人的。一个大型电商平台每天可能产生数十亿条原始数据记录。
● 多样性：原始数据来源广泛，形式多样，这为全面分析提供了可能，但也增加了数据处理的复杂度。
● 时效性：许多原始数据具有强烈的时效性，特别是在实时系统中。
● 不完整性：原始数据往往是片段化的，需要进行进一步处理和整合才能发挥价值。
● 隐私敏感：原始数据可能包含用户隐私信息，需要谨慎处理，遵守相关法规。
原始数据是数据价值链的起点，是数据产品开发的基础。它们决定了如何收集、存储、处理和分析数据，也影响了最终数据产品的设计和功能。只有深入理解原始数据的本质、来源、形式和特点，才能设计出真正有价值、能够解决实际问题的数据产品。在数据价值倍增路径中，下一步就是将这些原始数据转化为更有组织、更易使用的数据资源，为后续的数据产品开发奠定基础。