大数据分析的数据来源主要包括多维数据集成和实时数据流。
多维数据集成是指将来自不同来源、不同格式、不同类型、不同结构的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库，以便进行统一的分析和挖掘。多维数据集成的主要步骤包括数据清洗、数据转换、数据整合和数据存储。在这个过程中，我们需要处理大量的数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
实时数据流是指从各种传感器、设备、应用等实时产生并传输到大数据系统中的数据。实时数据流的特点是速度快、数量大、变化频繁，因此需要采用高效的数据采集、传输和处理技术，以保证数据的时效性和准确性。
在实际应用中，多维数据集成和实时数据流是相辅相成的。通过多维数据集成，我们可以将来自不同来源、不同格式、不同类型、不同结构的数据进行整合，形成一个统一的数据仓库；而实时数据流则可以保证我们能够及时地获取最新的数据，以便进行快速的分析和挖掘。
此外，大数据分析还需要借助一些关键技术和方法，如数据挖掘、机器学习、自然语言处理、图像识别等，以实现对数据的深层次理解和分析。同时，为了应对大数据带来的挑战，我们还需要考虑如何有效地管理和保护数据，防止数据的泄露、篡改或丢失。
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