大数据的多样化

㈠ 大数据的特征有哪些

大数据的特征主要包括以下四个方面：

大量性：大数据通常具有海量的数据量，甚至可能超过几百TB或者几PB。因此，大数据的处理需要采用分布式存储和计算技术。

多样性：大数据的来源多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。这些数据形式不同，处理方法也不同，因此需要采用多种处理技术。

高速性：大数据的处理和分析需要快速完成，以满足实时数据告返薯分析的需要。例如，在金融交易、互联网广告、社交媒体等领域，需要在短时间内进行数据分析。

价值性：袜者大数据具有较高的价值，可以用于预测和分析趋势、提高生产效率和决策效率等。通过对大数据的分析和挖掘，可以发现商业模式的漏洞，找到新的商业机会。

同时，随着技术的不断发展，大世首数据的特征也在不断演变和扩展，例如可视化分析、深度学习、自然语言处理等。

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㈡ 大数据具有体量大多样性价值密度低速度快的特点对吗

是的。大数据的特点就是这些，包含的数据多并且速度快。我们想搜什么基本上一搜就能够搜到，这样也是就很快的解答了我们的各种不同的疑惑。
大数据的另一个名字其实也叫做巨量资料，指的就是她所涉及的资料量规模巨大，巨大到无法透过目前的主流软件工具，在合理的时间内达到拮取，管理，处理并整理成为帮助企业经营决策更积极地一个目的资讯。大数据所适用的领域是在人工智能，BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+等多个领域。它的特点就是大量，高速，多样，价值以及真实性。

㈢ 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。