1. 大數據的特徵有哪些
大數據的特徵都有哪些
數據量大（Volume）
第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
類型繁多（Variety）
第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）
第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，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」，是大數據時代亟待解決的難題。
速度快、時效高（Velocity）
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭
2. 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。
3. 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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