下列關於舍恩伯格對大數據特點

A. 大數據的特點主要是什麼

1、容量（Volume）：

數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

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（Complexity）：

數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：

合理運用大數據，以低成本創造高價值。

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

(1)下列關於舍恩伯格對大數據特點擴展閱讀：

一、結構

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

二、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。

阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

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贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

B. 對大數據調查法的特點表述錯誤的是

對大數據調查法的特點表述錯誤的是數據價值密度高。

大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，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。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。

大數據調查法的特點：

1、大數據調查法是對已經存在的數據進行選擇。

2、大數據調查法不再直接接觸調裂仔查對象，而是以大數據平台和大數余賣據服務為中間媒介間接獲取調查對象的數據。

3、大數據調查法可以對總體數據進行普查。

C. 大數據的特徵是

一，大容量
據馬海祥了解，天文學和基因學是最早產生大數據變革的領域，2000年，斯隆數字巡天項目啟動時，位於新墨西哥州的望遠鏡，在短短幾周內搜集到的數據已經比天文學歷史上總共搜集的數據還要多；在智利的大型視場全景巡天望遠鏡一旦於2016年投入使用，其在5天之內搜集到的信息量將相當於前者10年的信息檔案。
二，多樣性
隨著感測器、智能設備以及社交協作技術的飛速發展，組織中的數據也變得更加復雜，因為它不僅包含傳統的關系型數據，還包含來自網頁、互聯網日誌文件（包括點擊流數據）、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動和被動系統的感測器數據等原始、半結構化和非結構化數據。

四，真實性
1.數據的重要性就在於對決策的支持，數據的規模並不能決定其能否為決策提供幫助，數據的真實性和質量才是獲得真知和思路最重要的因素，是制定成功決策最堅實的基礎。
2.大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

D. 大數據的四大特點，分別是

大數據的4V特徵：
Volume（規模性）、
Velocity（高速性）、
Variety（多樣性）、
Value（價值性）。
---維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數據時代》

E. 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。

F. 大數據的特點包括哪些

1、容量（）：

數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

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（Complexity）：

數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：

合理運用大數據，以低成本創造高價值。

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

(6)下列關於舍恩伯格對大數據特點擴展閱讀：

一、結構

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

二、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。

阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

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贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

G. 大數據有什麼特點

大數據(big data)，或稱巨量資料，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。(在維克托·邁爾嫌緩-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。大數據需要特殊的技術，包括大規模並行處理(MPP)數據鏈埋庫、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。

大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別；第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，數據的來源，直接導致分析結果的准確性和真實性。若數據來源是完整的並且真實，最終的分析結果以及決定將更加准確。第四，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。業界將其歸納為4個「V」
從某種程度上說，大數據是數據分析的前沿技術。簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技棚者螞術具備走向眾多企業的潛力。

H. 大數據的四個基本特徵包括

大數據的四個基本特徵是：數據量大，要求快速響應，數據多樣性，價值密度低。

大數據的四個基本特徵介紹：

1、數據量大

TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要進行數據分析處理。

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」。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

I. 舍恩伯格如何評價大數據的特點

在維克托•邁爾-舍恩伯格博士看來，大數據有三個主要的特點，分別是全體、混雜和相關關系。

J. 大數據的4v特性

大數據的4v特徵分別是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（價值性）。

1. Volume（大量性）

截至目前，人類生產的所有印刷材料的數量是200PB，而歷史上全人類總共說過得話的數據量大約是5EB。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量洞兄級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。

2. Velocity（高速性）

這是大數據區於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數鏈攜字宇宙」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。

3. Variety（多樣性）

這種典型的多樣性也讓數據唄分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便儲存的以資料庫或文本為主的結構變化數據，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。

4. Value（價值性）

價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何快速對有價值數據「提純」成為目前大數據背景下待解決的難題。