大数据的三个特征

『壹』 大数据具有哪些特征

什么是大数据？它有哪四个基本特征
大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。乱掘纯

3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4.

价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。
大数据具有如下哪些特征
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据具备以下4个特点：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据有什么特点呢?
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据具有哪些特征.2fen
大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。

分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。
大数据具有哪些特征 公需
大数据整合，让我们的生活更加的方便快捷，比比鲸就是很好的例子。
大数据的三大特点
大数据的三大特点：

首先，“海量数据”最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息不对称性难题。

其次，“相关分析”突破了传统简单的因果分析方法，并利用数据一致性法多方验证。

最后，“瞬间互动”节约了巨大的社会创新的试错成本。
大数据具有如下哪些特征
大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。

分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。
大数据具有哪些特征.公需
大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如 通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。
大数据的特点主要有什么？
大数据（big data），是指在可哗咐承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

大数据的特点：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可散此变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量

6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道

大数据的意义：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的缺陷：

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。
大数据时代有哪些主要特点
产生的数据将会越来越多，需要专门技术的人去管理和分析，挖掘出有价值的数据，会有越来越多的行业去利用大数据助其发展，大数据共享到底会不会发生呢？可能人们的隐私会越来越难了吧。大数据培训柠檬学院。

『贰』 大数据的特征有哪些

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据具备以下4个特性：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

『叁』 什么是大数据，大数据的的基本特征是什么

什么是大数据，大数据的的基本特征是什么

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化

什么是大数据，大数据的特征和结构有那些

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

基于大数据的社群营销特征是什么？

社群营销，是基于圈子、人脉概念而产生的营销模式。通过将有共同兴趣爱好的人聚集在一起，将一个兴趣圈打造成为消费家园。
可以通过大数据预测进行组建社群为企业做宣传搞活动，让社群形成一个宣传途径或者一个小的发布平台，不过性质的社群，依赖于群主对群的组织和维护能力。

什么是大数据 大数据是什么

作为一名工作两年多的大数据系统研发师，之前在北京老男孩教育学习了四个多月的大数据，总结我学习和工作两年来对大数据的理解，从具体的应用上，也大概可以分为三类。一是决策支持类的二是风险预警类的第三种是实时优化类的从三个维度，我个人对大数据在各行业应用的可能性做了一个定位，但这个定位还是非常定性和粗略的，具体可能还需要对行业有更多的大数据应用的探讨和探索。我也是看书学的，但是效果很慢。

揭秘大数据的产生，什么是大数据

“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
第一，Volume(大量)，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，Variety(多样)，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，Value(价值密度)，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，Velocity(高速)，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
所以通俗来说，大数据就是通过各种不同渠道收集到的大量数据，堆积起来帮助做决策分析的数据组

什么是大数据技术？大数据的概念

那么什么是大数据呢技术？大数据的概念是什么呢？本文就为大家详细解读大数据的构成、模型和未来大数据发展方向： 大数据概念： 随着每天互联网上海量数据的产生，数据分析尤其显得重要。所谓大数据技术，就是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据产生的原因： 大数据时代的来临是由数据丰富度决定的。首先是社交网络兴起，互联网上每天大量非结构化数据的出现。另外，物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息，比如位置、生活信息等数据。从这些数据每天增加的数量来说，目前已进入大数据时代。 大数据书籍推荐： 一、《大数据-正在到来的数据革命.以及它如何改变 *** .商业与我们的生活》 大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明 *** 、加速企业创新、引领社会变革的利器。 二、《大数据——大价值、大机遇、大变革(全彩)》 从实证的角度探讨了大数据对社会和商业智能的影响，能否对大数据进行处理、分析与整合将成为提升企业核心竞争力的关键，什么是大数据技术？既是一场大机遇，也将引发一场大变革！

什么是大数据？什么叫大数据？

要提一下魔据的数据不错的

大数据概念：什么是大数据？

大数据(big data)，或称海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
4V特征：Volume(大量)、Velocity(实时)、Variety(多样)、Value(价值)。
大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

什么是大数据，大数据的核心价值是什么？

大数据(BigData)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据 *** 。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

• 数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。

• 数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

• 价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

• 处理速度快(Velocity)。大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

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社交网络，让我们越来越多地从数据中观察到人类社会的复杂行为模式。社交网络，为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

所以，建立在上述的概念上我们可以看到大数据的产业变化：

1大数据飞轮效应所带来的产业融合和新产业驱动

2信息获取方式的完全变化带来的新式信息聚合

3信息推送方式的完全变化带来的新式信息推广

4精准营销

5第三方支付——小微信贷，线上众筹为代表的互联网金融带来的全面互联网金融改革

6产业垂直整合趋势以及随之带来的产业生态重构

7企业改革以及企业内部价值链重塑，扩大的产业外部边界

8 *** 及各级机构开放，透明化，以及随之带来的集中管控和内部机制调整

9数据创新带来的新服务

『肆』 大数据的特征

大数据的四大特征如下：

第一，数据容量大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

第三，商业价值高

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

第四，处理速度快

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

大数据的作用

1、提供个性服务

很多人觉得大数据好像离我们很远，其实我们在日常所使用的智能设备，就需要大数据的帮助。比如说我们运动时候戴的运动手表或者是运动手环，就可以在我们平时运动的时候，帮助我们采集运动数据及热量消耗情况。进入睡眠时，还可以帮助监控我们的睡眠，从而对这些数据进行分析，对未来阶段进行规划。

2、帮助企业

有了大数据企业就可以更便捷的收集到客户的爱好，从而帮助分析客户的需求。再根据每个客户的需要来提出应对方案，推测客户喜爱什么样的产品，对企业起到很大的帮助，也节省了很多时间和精力。同时大数据可以收集到市场上的各种产品数据，对未来市场走向进行预测，并对企业当前情况进行分析，为接下来的走向提供一个参考依据。

『伍』 大数据的特点分别是

大数据有以下三个特点：多源的、客观的及动态的。
大数据的本质是最自然状态的那个真实的个人、法人和社会体。任何一个人或者一个企业都是由多种数据源构成的，因此想要真正的了升银解消费者或者企业，需要通过多源的数据整合，多维度进行分析。
大数据是不同来源的数据的整合，我们每个人每分钟都在变化，企业也是如此，无数个或企业构成的数据库时时刻刻都吵模宴在变化着，因此真正的大数据是个动态数据库。所以码笑将来市场监管总局也应该有一种能够实时反映出当下情形的指数。

『陆』 大数据的特征

大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。

一、大量性，数据量的级别从GB至、PB、乃至ZB上升，可称为海量，巨量甚至超量。并且以很快的速度在增长。最为典型的就是我们使用的微信，每天都会产生上亿级别的数据，来自不同领域，不同平台的用户都会产生大量的数据，这些数据是在不断的增长的，并且每个时间点都是不一样的，面对这样高速的增加，需要支撑的服务也是有要求的，这就需要有高并发高吞吐量的服务器来支撑。

二、多样性。数据信息由原来的简单数值、字符和文本向网页、图片、视频、图像和位置信息等半结构化和非结构化的数据类型发展，并且有一个通过的特征，信息大多分布在不同的地理位置、不同的存储设备以及不同的数据管理平台。简单的总结为三点：

(1)数据来源多，和我们生活密切相关的社交应用像微博、微信、社交网站等等。

（2）数据类型繁多，来自同一个平台可能就有不同的数据类型，图片，视频等等。

（3）数据之间的关联性强，交互频繁，大型电子商务网站和社交网络中，一些用户的点击行为在一定程度上反映了该用户潜在的兴趣爱好和需求，链接之间的关联性是很强的。

三、快速化，大数据多数据的处理也是有一定的要求的，有的应用要求对数据的处理做到实时、快速。比较常见的就是我们最好的1元购，每次都有来自不同区域的海量数据，要在一定的时间内完成数据的计算和分析，这就需要将分布式计算、并行计算等等深度的结合才能满足需求的。

四、价值高密度低，我们经常会看到很多虚假的信息，通常情况下正在有价值的信息还是很分散的、密度非常低的，要在海量中寻求有价值的信息还是很有技术要求的。

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『柒』 大数据的特征包括哪些

1、规模性

随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB(1千个T)、EB(1百万个T)或ZB(10亿个T)为计量单位。

2、多样性

多样性主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强这三个方面。

数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。

而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。

数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70%-85%的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。

数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。

3、高速性

这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大;另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。

4、价值性

尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。

『捌』 大数据的主要特征有哪些

大量化(Volume)指数据的数量巨大。日新月异的信息存储技术使得存储大量数据的成本越来越低，特别是分布式存储技术的日益成熟，逐渐使得存储 PB、EB 甚至 ZB 级别的数据成为可能。

多样性(Variety)指数据的种类繁多。只需要连上互联网，就可以随时随地查看并获取想要的数据，但与此同时也面临了一系列的挑战。互联网上的数据虽多，但大部分数据的呈现形式为非结构化或半结构化的。如何将不同的数据结构归结到统一的结构中是一个重要的问题。

快速化(Velocity)是指目前大数据时代，数据越来越实时化，数据的产生与处理速度逐渐能够满足人们的需求。

价值密度低(Value)是大数据中最为关键的一点， 虽然真实世界中的数据量极大，但真正有价值的内容 却较少。以监控视频为例，虽然监控视频的内容极其之大，但实际有价值的部分可能不过几分钟。如何利用云计算等技术从大量的数据中提取出最为关键、最有价值的部分，并将信息转换成知识是值得研究的内容。