『壹』 大數據具有哪些特徵
什麼是大數據?它有哪四個基本特徵
大數據(big data),是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
1. 數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。
2. 要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化,那對數據的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以數據量顯得對速度要求有些「大」。亂掘純
3. 數據多樣性:不同的數據源,非結構化數據越來越多,需要進行清洗,整理,篩選等操作,變為結構數據。
4.
價值密度低,由於數據採集的不及時,數據樣本不全面,數據可能不連續等等,數據可能會失真,但當數據量達到一定規模,可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。
大數據已經成為各類大會的重要議題,管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問,當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時,必定會採用大數據技術。
大數據具有如下哪些特徵
大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
大數據具備以下4個特點:
一是數據量巨大。例如,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據,個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」,可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例,一小時的視頻,在不間斷的測試過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
大數據有什麼特點呢?
大數據具有4V特點,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確),其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品,而采購周期大約是3個月,這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息,推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。
大數據具有哪些特徵.2fen
大數據變現為:1、數據量大;2、速度快;3、類型多;4、價值;5、真實性。
分析的方面:1. 可視化分析;2. 數據挖掘演算法;3. 預測性分析能力;4. 語義引擎;5. 數據質量和數據管理;6.數據存儲,數據倉庫。
大數據具有哪些特徵 公需
大數據整合,讓我們的生活更加的方便快捷,比比鯨就是很好的例子。
大數據的三大特點
大數據的三大特點:
首先,「海量數據」最大限度解決了人類主觀世界與客觀世界之間的信息不對稱性難題。
其次,「相關分析」突破了傳統簡單的因果分析方法,並利用數據一致性法多方驗證。
最後,「瞬間互動」節約了巨大的社會創新的試錯成本。
大數據具有如下哪些特徵
大數據變現為:1、數據量大;2、速度快;3、類型多;4、價值;5、真實性。
分析的方面:1. 可視化分析;2. 數據挖掘演算法;3. 預測性分析能力;4. 語義引擎;5. 數據質量和數據管理;6.數據存儲,數據倉庫。
大數據具有哪些特徵.公需
大數據具有4V特點,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確),其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如 通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品,而采購周期大約是3個月,這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息,推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。
大數據的特點主要有什麼?
大數據(big data),是指在可嘩咐承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據的特點:
1、容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息;
2、種類(Variety):數據類型的多樣性;
3、速度(Velocity):指獲得數據的速度;
4、可散此變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性(Veracity):數據的質量
6、復雜性(plexity):數據量巨大,來源多渠道
大數據的意義:
現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據並不在「大」,而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言,如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷:
不過,「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考,科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過:「就今日言,有很多人忙碌於資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
大數據時代有哪些主要特點
產生的數據將會越來越多,需要專門技術的人去管理和分析,挖掘出有價值的數據,會有越來越多的行業去利用大數據助其發展,大數據共享到底會不會發生呢?可能人們的隱私會越來越難了吧。大數據培訓檸檬學院。
『貳』 大數據的特徵有哪些
大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
大數據具備以下4個特性:
一是數據量巨大。例如,人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。典型個人計算機硬碟的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式,更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據,個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」,可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例,一小時的視頻,在不間斷的測試過程中,可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
『叄』 什麼是大數據,大數據的的基本特徵是什麼
大數據(big data),是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。 1. 數據量大,TB,PB,乃至EB等數據量的數據需要分析處理。 2. 要求快速響應,市場變化快,要求能及時快速的響應變化
大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB),而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前,典型個人計算機硬碟的容量為TB量級,而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。
社群營銷,是基於圈子、人脈概念而產生的營銷模式。通過將有共同興趣愛好的人聚集在一起,將一個興趣圈打造成為消費家園。
可以通過大數據預測進行組建社群為企業做宣傳搞活動,讓社群形成一個宣傳途徑或者一個小的發布平台,不過性質的社群,依賴於群主對群的組織和維護能力。
作為一名工作兩年多的大數據系統研發師,之前在北京老男孩教育學習了四個多月的大數據,總結我學習和工作兩年來對大數據的理解,從具體的應用上,也大概可以分為三類。一是決策支持類的二是風險預警類的第三種是實時優化類的從三個維度,我個人對大數據在各行業應用的可能性做了一個定位,但這個定位還是非常定性和粗略的,具體可能還需要對行業有更多的大數據應用的探討和探索。我也是看書學的,但是效果很慢。
「大數據」是指以多元形式,許多來源搜集而來的龐大數據組,往往具有實時性。
大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實性)。
第一,Volume(大量),數據體量巨大。從TB級別,躍升到PB級別。
第二,Variety(多樣),數據類型繁多,如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息,等等。
第三,Value(價值密度),價值密度低。以視頻為例,連續不間斷監控過程中,可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四,Velocity(高速),處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器,無一不是數據來源或者承載的方式。
所以通俗來說,大數據就是通過各種不同渠道收集到的大量數據,堆積起來幫助做決策分析的數據組
那麼什麼是大數據呢技術?大數據的概念是什麼呢?本文就為大家詳細解讀大數據的構成、模型和未來大數據發展方向: 大數據概念: 隨著每天互聯網上海量數據的產生,數據分析尤其顯得重要。所謂大數據技術,就是從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。 大數據產生的原因: 大數據時代的來臨是由數據豐富度決定的。首先是社交網路興起,互聯網上每天大量非結構化數據的出現。另外,物聯網的數據量更大,加上移動互聯網能更准確、更快地收集用戶信息,比如位置、生活信息等數據。從這些數據每天增加的數量來說,目前已進入大數據時代。 大數據書籍推薦: 一、《大數據-正在到來的數據革命.以及它如何改變 *** .商業與我們的生活》 大數據浪潮,洶涌來襲,與互聯網的發明一樣,這絕不僅僅是信息技術領域的革命,更是在全球范圍啟動透明 *** 、加速企業創新、引領社會變革的利器。 二、《大數據——大價值、大機遇、大變革(全彩)》 從實證的角度探討了大數據對社會和商業智能的影響,能否對大數據進行處理、分析與整合將成為提升企業核心競爭力的關鍵,什麼是大數據技術?既是一場大機遇,也將引發一場大變革!
要提一下魔據的數據不錯的
大數據(big data),或稱海量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
4V特徵:Volume(大量)、Velocity(實時)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據已經成為各類大會的重要議題,管理人士們都不願錯過這一新興趨勢。毫無疑問,當未來企業嘗試分析現有海量信息以推動業務價值增值時,必定會採用大數據技術。
大數據(BigData)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前,人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB,而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。
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社交網路,讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路,為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好,找出更符合用戶「口味」的產品和服務,並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身,就是大數據的價值。
所以,建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化:
1大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動
2信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合
3信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣
4精準營銷
5第三方支付——小微信貸,線上眾籌為代表的互聯網金融帶來的全面互聯網金融改革
6產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構
7企業改革以及企業內部價值鏈重塑,擴大的產業外部邊界
8 *** 及各級機構開放,透明化,以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整
9數據創新帶來的新服務
『肆』 大數據的特徵
大數據的四大特徵如下:
第一,數據容量大
從TB級別,躍升到PB級別。
第二,數據類型繁多
相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
第三,商業價值高
價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例,一部1小時的視頻,在連續不間斷的監控中,有用數據可能僅有一二秒。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
第四,處理速度快
這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB。在如此海量的數據面前,處理數據的效率就是企業的生命。
大數據的作用
1、提供個性服務
很多人覺得大數據好像離我們很遠,其實我們在日常所使用的智能設備,就需要大數據的幫助。比如說我們運動時候戴的運動手錶或者是運動手環,就可以在我們平時運動的時候,幫助我們採集運動數據及熱量消耗情況。進入睡眠時,還可以幫助監控我們的睡眠,從而對這些數據進行分析,對未來階段進行規劃。
2、幫助企業
有了大數據企業就可以更便捷的收集到客戶的愛好,從而幫助分析客戶的需求。再根據每個客戶的需要來提出應對方案,推測客戶喜愛什麼樣的產品,對企業起到很大的幫助,也節省了很多時間和精力。同時大數據可以收集到市場上的各種產品數據,對未來市場走向進行預測,並對企業當前情況進行分析,為接下來的走向提供一個參考依據。
『伍』 大數據的特點分別是
大數據有以下三個特點:多源的、客觀的及動態的。
大數據的本質是最自然狀態的那個真實的個人、法人和社會體。任何一個人或者一個企業都是由多種數據源構成的,因此想要真正的了升銀解消費者或者企業,需要通過多源的數據整合,多維度進行分析。
大數據是不同來源的數據的整合,我們每個人每分鍾都在變化,企業也是如此,無數個或企業構成的資料庫時時刻刻都吵模宴在變化著,因此真正的大數據是個動態資料庫。所以碼笑將來市場監管總局也應該有一種能夠實時反映出當下情形的指數。
『陸』 大數據的特徵
大數據就是無法通過人工的方式來完成數據分析和處理,需要藉助工具才能完成相應的數據處理。大數據通常有3個特徵:數量,種類,速度。准確的來說可以用大量,多樣性,速度快以及價值高和密度低這四大特徵來描述大數據。
一、大量性,數據量的級別從GB至、PB、乃至ZB上升,可稱為海量,巨量甚至超量。並且以很快的速度在增長。最為典型的就是我們使用的微信,每天都會產生上億級別的數據,來自不同領域,不同平台的用戶都會產生大量的數據,這些數據是在不斷的增長的,並且每個時間點都是不一樣的,面對這樣高速的增加,需要支撐的服務也是有要求的,這就需要有高並發高吞吐量的伺服器來支撐。
二、多樣性。數據信息由原來的簡單數值、字元和文本向網頁、圖片、視頻、圖像和位置信息等半結構化和非結構化的數據類型發展,並且有一個通過的特徵,信息大多分布在不同的地理位置、不同的存儲設備以及不同的數據管理平台。簡單的總結為三點:
(1)數據來源多,和我們生活密切相關的社交應用像微博、微信、社交網站等等。
(2)數據類型繁多,來自同一個平台可能就有不同的數據類型,圖片,視頻等等。
(3)數據之間的關聯性強,交互頻繁,大型電子商務網站和社交網路中,一些用戶的點擊行為在一定程度上反映了該用戶潛在的興趣愛好和需求,鏈接之間的關聯性是很強的。
三、快速化,大數據多數據的處理也是有一定的要求的,有的應用要求對數據的處理做到實時、快速。比較常見的就是我們最好的1元購,每次都有來自不同區域的海量數據,要在一定的時間內完成數據的計算和分析,這就需要將分布式計算、並行計算等等深度的結合才能滿足需求的。
四、價值高密度低,我們經常會看到很多虛假的信息,通常情況下正在有價值的信息還是很分散的、密度非常低的,要在海量中尋求有價值的信息還是很有技術要求的。
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『柒』 大數據的特徵包括哪些
1、規模性
隨著信息化技術的高速發展,數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量,而是以PB(1千個T)、EB(1百萬個T)或ZB(10億個T)為計量單位。
2、多樣性
多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。
數據來源多,企業所面對的傳統數據主要是交易數據,而互聯網和物聯網的發展,帶來了諸如社交網站、感測器等多種來源的數據。
而由於數據來源於不同的應用系統和不同的設備,決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類:一是結構化數據,如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等,其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據,如視頻、圖片、音頻等,其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據,如HTML文檔、郵件、網頁等,其特點是數據間的因果關系弱。
數據類型多,並且以非結構化數據為主。傳統的企業中,數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70%-85%的數據是如圖片、音頻、視頻、網路日誌、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。
數據之間關聯性強,頻繁交互,如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌,就與遊客的位置、行程等信息有很強的關聯性。
3、高速性
這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。大數據與海量數據的重要區別在兩方面:一方面,大數據的數據規模更大;另一方面,大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析,數據輸入、處理與丟棄立刻見效,幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。
4、價值性
盡管企業擁有大量數據,但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值巨大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小,而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據,並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析,並運用於農業、金融、醫療等各個領域,以期創造更大的價值。
『捌』 大數據的主要特徵有哪些
大量化(Volume)指數據的數量巨大。日新月異的信息存儲技術使得存儲大量數據的成本越來越低,特別是分布式存儲技術的日益成熟,逐漸使得存儲 PB、EB 甚至 ZB 級別的數據成為可能。
多樣性(Variety)指數據的種類繁多。只需要連上互聯網,就可以隨時隨地查看並獲取想要的數據,但與此同時也面臨了一系列的挑戰。互聯網上的數據雖多,但大部分數據的呈現形式為非結構化或半結構化的。如何將不同的數據結構歸結到統一的結構中是一個重要的問題。
快速化(Velocity)是指目前大數據時代,數據越來越實時化,數據的產生與處理速度逐漸能夠滿足人們的需求。
價值密度低(Value)是大數據中最為關鍵的一點, 雖然真實世界中的數據量極大,但真正有價值的內容 卻較少。以監控視頻為例,雖然監控視頻的內容極其之大,但實際有價值的部分可能不過幾分鍾。如何利用雲計算等技術從大量的數據中提取出最為關鍵、最有價值的部分,並將信息轉換成知識是值得研究的內容。