關於大數據的報告

❶ 如何利用汽車大數據的報告選車

在打通阿里大數據後，我們甚至可以將UC汽車活躍用戶人均消費與淘寶總體用戶人均消費作以對比，進而分析出哪的用戶更具購買力和營銷價值：「淘寶用戶整天哭著要剁手，殊不知UC汽車用戶已經連整條胳膊都剁下來了，因為他們更喜歡買買買。」

最有趣的是，UC甚至連各級別車型最吸引什麼星座這樣細微的關注點都進行了准確分類。這樣精密的數據挖掘當然不是為了炫技。國際專業咨詢機構畢馬威發布的《2016全球汽車業高管人員調查》研究報告顯示，在互聯網時代沖擊下，傳統汽車行業對於主宰客戶關系的信心大幅下降，而強大的信息工程能力和數據驅動的思維模式將會在未來的市場競爭中，在用戶層面起到關鍵性的作用。

事實也證明，多懂用戶一點，總是好的。不妨大膽試想，如果有大數據技術作為支撐，傳統車企也可以對用戶需求進行有效挖掘，並針對性地制定一系列銷售甚至品牌策略，讓汽車行業在互聯網+時代迸發出新的更大生機。

宏觀展現市場動態，多維洞察用戶需求

眾所周知，國內汽車行業的發展存在著較大的地域差異，這一現象與中國經濟發展的地域不平衡以及全國各地一定程度上的文化、環境差異相對應。

結合報告，我們可以從宏觀掌握汽車用戶需求變化，並從中察覺到不同地域用戶的一些明顯的偏好趨勢。報告顯示，泉州、中山、保定等三線城市潛力具大，猶如一片廣闊的處女地。這與目前汽車消費渠道整體下沉的趨勢相符合。而三線城市作為首次購車人群最集中的區域，其用戶關注點傾向於更具經濟性的緊湊型和小型車。

除此之外，報告還利用大數據技術進一步對國內各地區汽車用戶市場進行了劃分：西藏青海要求「耐操」、廣東海南注重能耗、重慶貴州喜歡浪漫、甘肅新疆獨愛新潮，至於北京天津……「神車黨」高興就好。在宏觀角度下，一系列區域差異格外明顯，讓人不得不感慨中國汽車市場的多元化。

進入互聯網時代，車企之間數據競爭的序幕也逐漸拉開，要掌握並應對用戶對於汽車品牌、產品乃至服務層面的全新定義，已經不是傳統汽車廠商單方面意願可以解決的問題。而UC的這份汽車行業報告，也向我們充分展示了大數據技術的魅力所在：通過對用戶購車偏好、關注重點、群體構成、結構變化、區域分布等趨勢特徵進行多維度深入洞察，進而為汽車廠商的品牌重構和產品布局提供一定參考。

❷ 大數據徵信報告能查到哪些東西主要是針對網貸嗎

網貸大數據無法消除，只能利用時間來慢慢恢復自身的網貸數據信用

如果不是回因為答逾期而造成的黑戶，那麼就要找找其他的原因了，比如說是不是申請網貸頻率過高，如果不清楚可以在微信查找：四喜數據 ，檢測一下。只有知道是什麼原因導致自己成為黑戶，才能根據原因來改善網貸大數據。

其中，可以憑借網黑指數分來判斷自身是否為黑戶。
而命中風險提示則可以更好的幫助用戶找到自身的不足，提升網貸審核通過率。

❸ 一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告。現代社會屬於大數據時代，而數據分析報告是非常重要的，一份完整的數據分析報告並不好寫。接下來就由我帶大家詳細的了解下一份完整的數據分析報告的相關內容。

一份完整的數據分析報告1

報告是項目的結果展示，是數據分析結果鍵閉的有效承載形式。一份思路清晰，言簡意賅地數據分析報告能直戳問題痛點，提高溝通效率，獲得領導賞識。

對於數據分析報告，首先要有一個概念性的認識，按照報告陳述的思路，可分為四類：

這四類報告由淺入深，分析難度遞增，對企業決策的支持程度也遞增，尤其是當企業面臨某個決策難題時，分析工作要做得足夠系統和深刻。

這四類報告我們可以做個比喻。

描述類報告類似記敘文，像個掃描儀一樣描繪市場輪廓，不求最深但求最全。

因果類報告類似議論文，像打水井，集中一點，一直探到底。

預測類報告類似科幻小說，像個預言家，根據市場的過去推斷市場的未來。

咨詢類報告類似推理小說，像小馬過河，投石問路，根據分析結論指導企業搜森一路前行。

報告結構

撰寫報告前先理清楚三個問題：

寫什麼內容？用什麼結構？如何論述？

寫什麼內容由決策難題決定，是投資？戰略？營銷還是其他，相應的報告也就有了相應的內容。

好的報告要求重點突出、主次分明、層次清晰。報告要依附內容的分析以及領導或其他人的閱讀習慣，但最重要的是遵循一定的結構化思維。

報告的常見構成

舉個例子，比如我用PPT展示一個網民調查的報告

1、標題頁： 標題頁用於寫報告題目，為了方便歸檔，日夜也應當註明，還有報告撰寫者和其單位所在部門。

2、目錄頁： 目錄頁將報告的各模塊呈現給讀者，方便閱讀和了解報告結構。

3、分析背景和項目說明： 用於闡述項目需求、分析目的、市場情況、以讓讀者了解項目的前因後果。項目說明用於註明假設、數據來源等。

4、分析思路頁： 這是整個報告的靈魂，便於理解報告的邏輯思路。

5、結論建議頁： 結論建議頁放在主題前，主要是為了給高層看時，結論建議可大幅度節省時間，簡明扼要。

6、分析主體頁面： 這里就要搬上你的各種數據表，數據分析圖。與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以你的數據展示一定要體現你的分析思路。

我曾經就被懟過一次，原因是數據分析結果展示於稿漏裂思路脫節，導致領導一直個為什麼，那個怎麼來，這個數據缺乏依據等等。因為當初的分析報告只是在展示數據，分析不透徹，表之間切換太過生硬，至今記憶猶新。後來，在做數據分析時，我製作一個表，或者一個圖，每個表或者圖都對不同維度做了深入的數據分析表，領導一問為什麼，我就點擊進去展示給他看明細，這用的就是FineBI的聯動鑽取和螺旋式分析功能，在展示時也能實時分析(以往的文章有提過)。

7、附錄頁：附錄頁目的是透明分析過程，常防止受訪者的基本資料。

報告的論述

一份好的報告，光有好的結構還不夠，還要有好的論述，關於論述，有幾個注意事項。

1、數據可靠，界定嚴謹

報告的數據來源一定要可靠。寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、搭建體系平台、導出處理數據，最後才是寫報告，為了結論准確有效，你要保證數據的可靠性，否則一切都可能會變成誤導決策的努力。

界定是指報告中要對數據的來源、計算、概念做說明。不同的界定，有不同的結論。比如什麼是高端微波爐，不同的界定，得到的數據肯定是不同的。

2、概念一致，標准統一

一些名詞的解釋和定義，前後要一致，不要讓人不知所雲。

3、直觀呈報，通俗易懂

我們寫得報告還是金亮圖標話，用生動的圖表代替數字和文字的大量對切往往更形象直觀地理解你的.分析和結論。

一份完整的數據分析報告2

1、你要一個故事

我自己有個想法，就是產品經理應該多學習相關領域的知識，比如學一些基礎的設計規范、交互原則、營銷知識，心理學知識，演算法知識等等。除了一些明顯的對工作的幫助，也能幫助自己擴展思路。其實做好報告，就應向咨詢機構或者投資機構學習。

一個報告核心不是包含很多內容，讓聽眾或者讀者去花時間理解，核心是講好一個簡單的故事。咨詢和投資機構做BP之前，會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣，先理清楚你要講的故事。

2、一個數據分析報告的框架

這里列出一個我個人比較喜歡的報告框架，可能針對不同的報告場景需要有所調整（比如刪除部分步驟，或者增加部分細節）：

項目背景：簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼

項目進度：綜述項目的整體進程，以及目前的情況

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題

數據概覽：重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋

數據拆分：根據需要拆分不同的維度，作為細節補充

結論匯總：匯總之前數據分析的主要結論，作為概覽

後續改進：分析目前存在的問題，並給出解決改進防範

致謝

附件：詳細數據

項目背景 & 項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。這兩點其實沒什麼可說的，如果對象是項目成員，可以寫簡單一些，如果對象是對項目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡單的話，跟別人講明白。

名詞解釋 & 數據獲取方法

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義。這點是很多人忽略的，其實很多時候數據的誤解都是因為對指標沒有統一的定義。舉例而言，點擊率可以是點擊次數/瀏覽次數，也可以是點擊人數/瀏覽人數。人數可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對整個數據的可讀性就大打折扣。

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題。原始數據往往有一些缺憾，要經過數據清洗剔除雜訊，也需要部分假設進行數據補全。數據清洗和數據補全的方法需要跟匯報對象說明並且獲得認可，讓對方對於置信度有一個估計。

數據概覽 & 數據拆分

數據概覽，需要有重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋。

數據拆分，需要根據需要拆分不同的維度，作為細節補充。

這里基本上就是之前說的數據分析方法了。如果需要對方知道對比或者趨勢，則使用圖，如果需要對方知道具體數據，則使用表。表格對需要強調的數字要做明顯標識。需要注意的點是：核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義且詳細。同時如果是PPT的話，每頁說明白一個結論或者解釋清楚一個趨勢足以。關鍵性結論要用一句話能說清楚。

結論匯總 & 後續改進

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。

後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

致謝 & 附件

致謝是對項目組合相關協助部門的致謝，基本上對於項目組和相關協助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數據結果。在之後的合作中，也會更加融洽。

附件是需要附贈更多沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。對於PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之後，與會同事有疑問，可以隨時翻到最後解釋。

3、總結

一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。這是說數據。

而數據報告的意義也是類似，項目完成之後需要完整匯報，這樣無論是對上匯報還是對團隊而言，都是有重要意義。

突然想到一個事情。去年的時候做了一個內部數據平台，到了取名字的時候，我用了dice。為什麼叫dice呢？

這得從物理說起（開啟神棍模式）。物理學不斷前行，之前人們認為物理學是決定論的，只要知道系統的初始值和足夠細節，就能知道之後系統的演化路徑。後來發現不是這樣的，對於一個基本粒子而言，觀測之前，粒子狀態和位置是不可預測的。愛因斯坦說「上帝不會擲骰子」，然後後續的研究，更多的是支持上帝是擲骰子的。這也是dice的來源。

即使是上帝視角，也不可能知道提前知道數據的結果。那麼作為產品經理而言，尊重數據結果，並分析形成結論，遠比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。

一份完美的數據分析報告讓你高人一籌

企業需要發展就需要得到更多信息，這些信息需要有專業能力的人才提供給企業，而這就是數據分析師，數據分析師要通過專業的手段獲取信息，對信息做整合，分析信息，最終形成數據分析統計報告。

在數據分析師的全部工作流程中，數據分析統計報告作為工作的成果是對企業、以及項目的最終發展方向及目標的決策起到至關重要的依據。

在編寫一份完整的數據分析報告前，這些數據報告給誰看，首先你要知道你的這份報告要突出那些點，在做一個數據分析之前領導所關心的哪些點，圍繞著這些中心點，簡單明了的進行編寫數據報告。

數據報告不需要大批量的文字闡述，本身數據分析是圍繞數據為核開展相應的工作，數據報告要突出的也是最終的統計結果，以數字的方式進行簡單明了的闡述對比，報告中加入一些畫像模型，柱線圖、餅狀圖來表示佔有份額等等最為突出，讓閱覽者可以很好的理解，很容易在你的這份報告中找到自己企業在市場的份額，這是作為一個優秀的數據分析師的基本功。

先展示自己在行業內的情況後還要分析當前整個市場的數據變化走勢，通過對自身行業市場的大數據統計，找到市場發展新的切入點、客戶們所關心的新問題、潛在客戶的特徵最終形成走勢圖為企業提供發展方向。

哪些點是我們不足的地方，哪些是我們需要開展的新業務等等，這些都會從行業數據大趨勢發展中體現出來，從而為企業未來的發展決策提供參考依據，為企業領導提供新的信息點，幫助企業思考、創新、完善做出一份滿意的答卷。

❹ 大數據的產生與發展現狀研究

摘 要：大數據的產生給未來信息技術帶來新的機遇與挑戰。大數據對數據處理的有效性、實時性提出了更高要求，需要根據大數據的特點對當前數據處理技術實施變革，從而形成更有益於大數據採集、存儲、處理、管理、分析、共享的新興技術。本文從大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。

關鍵詞 ：大數據 物聯網 信息處理 海量計算

一、大數據的產生與發展現狀

隨著物聯網、雲計算等信息技術的飛速發展，大數據技術(Big Data)也越發進入人們的視線。大數據是用傳統方法或工具很難處理或分析的數據信息。目前，人們對大數據的理解還不夠全面和深入，關於大數據的含義也沒有一個統一的定義。亞馬遜大數據科學家John Rauser認為：大數據是超過任何一台計算機處理能力的龐大數據量。Informatica 的中國區首席顧問但彬指出：大數據是海量數據與復雜類型的數據的結合。而維基網路則把大數據定義成諸多大而復雜的、難以用當前資料庫處理的數據集合。

大數據研究受到國內外學術界和工業界的廣泛關注，已成為當今信息時代全世界討論的熱點。2008年，Nature雜志就推出大數據專刊，計算社區聯盟也在同一年發表了報告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，報告闡述了解決大數據問題所需的關鍵技術以及所面臨的挑戰。美國奧x政府於2012年3月在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，提出了通過收集、處理海量、復雜的數據信息，從而提升能力，加快科學和工程領域的創新步伐，轉變學習教育模式，強化美國本土的安全」。2011年1月，微軟公司同惠普公司合作開發了一系列能夠提升生產力，同時提高決策速度的設備。此外，歐盟委員會也提出駕駁大數據浪潮的戰略思路，日本發布的《面向 2020 的 ICT綜合戰略》也提出需要構造大量豐富的數據基礎。

近年來，我國也積極開展對大數據的研究。2011年10月，工信部確認京滬深杭等 5 城市為「雲計算中心」試點城市。2012年6月，中國計算機學會青年計算機科技論壇也舉辦了「大數據時代，智謀未來」學術報告研討會。大數據及其科學研究方法涉及應用領域很廣，並將與國計民生密切相關的科學決策、金融工程以及知識經濟領域緊緊接合。

二、大數據的特點

目前，企業界和學術界都一致認為，大數據具有4個「V」特徵，即：容量(Volume)、種類(Variety)、速度(Velocity)和至關重要的`價值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的數據集從TB 級別提升到PB 級別。

(2) 種類(Variety)繁多。大數據數據源有多種，數據格式和種類不同於以前所規定的結構化數據范疇。

(3)價值(Value)密度低。如視頻的例子，在不間斷連續監控的過程中，可能有意義的數據僅有一兩秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量實時、在線數據處理分析的需求1秒鍾定律。

三、大數據應用的領域

大數據產業的發展將推動全球經濟由粗放型向集約型轉變，這將對提升企業整體競爭力和政府監管能力具有意義深遠的影響。

商業作為大數據的重要應用領域。沃爾瑪公司通過對消費者購物行為等一系列非結構化數據的分析，了解不同顧客的購物習慣，公司從所銷售的數據進行分析，從而選出適合在一起搭配出售的商品;淘寶也針對買家開設了大數據平台，為客戶量身打造了一整套完善的網購體驗產品。

大數據在金融業也起到了至關重要的作用。美國Equifax公司利用大數據技術，通過對其的資料庫中與財務有關的記錄海量信息進行索引處理和交叉分享，從而得到客戶的個人信用等級，以推斷出客戶的支付需求與能力。

隨著大數據在醫療與生命科學研究過程中的廣泛應用和不斷擴展。2010年，中國公布的《十二五規劃》指出：要重點建設國家級、省級和地市級三級醫療衛生信息平台，建設電子病歷和電子檔案兩個最為基礎的資料庫。各級醫院也將在醫療信息倉庫、數據中心等領域加大投入，醫療數據信息的存儲將愈加被關注，醫療信息中心的關注焦點也將由傳統的計算領域轉為存儲領域。

除此之外，大數據在製造業領域也有著廣闊的應用。製造業企業積累了廣泛的數據信息，在開展對業務數據進行技術管理的同時，企業需要通過大數據處理技術來幫助決策者從資料庫儲存的海量信息中找到有價值的信息，並且對其進行分析處理，從而增強決策的正確性、規避風險。

四、大數據所面臨的挑戰

大數據技術使人們能夠更好地利用之前不能使用的各個數據類型，找出被忽略的信息，促進企業組織更加高效、智能。但隨著對大數據研究的不斷深入，人們也更加意識到當大數據技術向人們敞開「方便之門」的同時，也帶來了眾多的挑戰：

(1)大數據需要更為專業化的管理技術人才。

(2) 大數據的合理利用需要解決容量大、類別多和時效性高的數據處理問題。

(3)大數據的利用對信息安全提出了更高要求。

(4)大數據的集成與管理問題。

這些挑戰已成為關繫到未來大數據發展的重要因素，同時也成為未來引領大數據發展的推動力。

五、結束語

大數據已經逐步滲透到人們工作生活的諸多領域中，對於大數據的研究也在不斷的深化。本文針對大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。大數據的發展還處於初級階段，還有更為廣闊的空間需要人們不斷開拓，如何合理地利用大數據、更加高效地處理大數據來為人們服務仍需要廣大研究者不斷地研究和探索。

參考文獻：

[1]劉智慧，張泉靈.大數據技術研究綜述[J].浙江大學學報，2014，46(6)：957- 972.

[2]嚴霄鳳，張德馨.大數據研究[J].計算機技術與發展，2013，23(4)：168-172.

[3]劉俊.基於大數據流的Multi-Agent系統模型研究[J].計算機技術與發展， 2007，17(5)：166-169.

❺ 2021年我國大數據行業發展現狀如何

我國大數據產業開始已進入深化階段

中國大數據產業從萌芽到如今漸成體系，已走過將近10個年頭。「十四五」開局之年，大數據產業也進入了集成創新、深度應用的新階段。大數據在醫療、工業、交通等領域的融合應用技術加快創新突破，大數據融合應用重點從虛擬經濟轉變為實體經濟;大數據底層技術方面，信息安全、模式識別、語言工程、計算機輔助設計、高性能計算等加快突破，大數據技術領域逐漸補齊短板，並進一步強化長板。

—— 更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

❻ 大數據對經濟政治生活的影響 2000字

大數據時代是一個將數據當作核心資產的時代，數據呈現出戰略化、資產化和社會化等特徵。隨著數據作為國家戰略資產意識的增強，以及越來越多的國家將數據管理上升到戰略層面，大數據勢必會以更加積極的姿態進入到公共管理和政府治理范疇內。無論是把大數據單純作為一種技術，還是一種抽象理念，或者是一個時代背景，它都將對政府治理理念、治理範式、治理內容、治理手段等產生不同程度的影響。本文試圖將大數據這一新概念與政府治理有機結合起來，闡述大數據時代背景下的政府治理將會發生什麼新變化，面臨哪些機遇和挑戰。
一、「大數據」概念的界定
（一）「大數據」概念的提出與發展
2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一個名為「Big Data」的專輯，首次提出大數據（Big Data）概念，該專輯對如何研究PB級容量的大數據流，目前正在制訂的、用以最為充分地利用海量數據的最新策略進行了探討。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存儲硬碟供應商）舉辦了主題為「雲計算相遇大數據」的大會，首次拋出了「大數據」（Big Data）的概念。緊隨其後，IBM、麥肯錫等眾多國外機構發布了「大數據」的相關研究報告，2011年6月麥肯錫全球研究所發布研究報告——《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》（Big data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Proctivity）[2]，首次提出「大數據時代」來臨。此後，聯合國、世界經濟論壇也紛紛關注信息時代海量數據對社會經濟發展所帶來的沖擊，2012年5月聯合國「全球脈沖」(Global Pulse)計劃發布《大數據開發：機遇與挑戰》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]報告，闡述了大數據帶來的機遇、主要挑戰和大數據應用。2011、2012年達沃斯世界經濟論壇將大數據作為專題討論的主題之一，發布了《大數據、大影響：國際發展新的可能性》（Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列報告。
奧巴馬政府創造性地將「大數據」概念全面引入到公共行政領域。2009年，美國聯邦政府發布《開放政府指令》（The Open Government Directive），作為大數據的前奏推出了Data.gov公共數據開放網站。2012年3月，美國聯邦政府發布了《大數據研究和發展倡議》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式啟動了「大數據發展計劃」，宣布將投入超過2億美元在大數據研究上[6]；同年5月，聯邦政府發布《數字政府戰略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力於為公眾提供更好的「數字化」服務，圍繞數據進行的一系列措施在美國政府全面推進，大數據對美國政府的影響逐步顯現。
（二）大數據的概念
「大數據」作為信息社會發展的一個新生事物，目前尚處在逐漸被認識、被應用的初始階段，無論是學術界還是IT行業對大數據的理解各有側重，尚未形成一套完整的理論體現，因此很難對行進行精準的定義。維基網路將大數據定義為「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」[8]。全球知名的咨詢公司如麥肯錫、Gartner以及知名信息化企業如IBM等作為大數據的推崇者，更側重於從技術層面界定大數據。2011－2013年，Gartner發布了多個與大數據有關的白皮書，如「Hype Cycle for Big Data, 2012」，定義了大數據的技術生命周期，報告中指出大數據不只是一項單一的技術，而是一個概念，是一套技術。《互聯網周刊》則認為，「大數據是通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力」。[9]
⒈大數據的技術屬性
大數據在誕生之初僅僅是一個IT行內的技術術語，維基網路將其定義為「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、復雜的數據集合」，被概括為「4V」理論：
海量化數據（Volume）——數據體量巨大及規模完整性。隨著數據加工處理技術的提高，網路寬頻的成倍增加，以及社交網路技術的迅速發展，使得數據產生量和存儲量成倍增長，數據規模從TB級別躍升到PB級別。
多樣化結構（Variety）——數據類型繁多。隨著物聯網、社交網路、智能終端等的普及和應用，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等非結構化數據所佔比例越來越大。
高速化處理（Velocity）——主要表現為數據流的處理速度快。數據規模的無限擴張既對高速化處理提出了新的要求，也為其帶來了新的機遇，大數據的高速化處理要求具有時間敏感性和決策性的分析，要求能在第一時間抓住重要事件發生的信息。這一點也是大數據和傳統的數據挖掘技術不同的本質區別所在。
低密度價值（Value）——體現出的是大數據運用的真實意義所有。數據規模大並不意味著價值高，相反，這些數據間更多的表現為稀缺性、不確定性和多樣性。[10]
盡管對大數據難以明確定義，但大數據所具有的規模性（Volume）、多樣性（Variety）和高速性（Velocity）特徵被廣泛地認同。在3V基礎上，人們對大數據的第四特性有不同的看法，IDC認為大數據具有高價值性（Value），盡管這種價值更多地表現在低價值度的碎片化數據中，如何挖掘這種價值正是大數據的關鍵所在；IBM則認為大數據應該具有真實性（Veracity），真實性將促使人們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值（參見圖1）。[11]隨著大數據應用的深入，人們對最初的「4V」有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的「4V」理論。數量（Volume）、多樣性（Variety）、速度（Velocity）和精確性（Veracity）。IBM認為，盡管前3個V涵蓋了大數據本身的關鍵屬性，但真實性是當前亟需考慮的重要維度，將促使他們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值。[12]2014年，IBM發布了《踐行大數據承諾：大數據項目的實施應用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮書，在該報告中對進一步擴展了大數據的特性，首次提出將大數據的特性由4V擴展為「Vs」。[13] 「Vs」在大數據已有特性的基礎上，增加了數據粘度（Viscosity），主要用來衡量數據流間的關聯性（resistance to flow of data）；數據易變性（Variability），主要衡量數據流的變化率；數據有效性（Volatility），主要表明數據有效性的期限和存儲的期限時長。我們認為，未來隨著大數據技術的發展成熟，以及人們對大數據應用的深入，大數據的「Vs」特性將會不斷變化和拓展。