1. 大數據的四個典型特徵
大數據的四個典型特徵
大數據(Big Data)是指「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。」業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
一是數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB(1PB=210TB)，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。當前，典型個人計算機硬碟的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
二是數據類型繁多(Variety)。這種類型的多樣性也讓數據被分為結構化數據和非結構化數據。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，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。
三是價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部1小時的視頻，在連續不間斷的監控中，有用數據可能僅有一二秒。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」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
四是處理速度快(Velocity)。這是大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」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。
2. 大數據具有哪些特徵
大量、高速、多樣、價值
3. 大數據主要特徵有哪些
大數據並不只是數據量大而已，它是數據存儲+分布式調度+數據分析的結合
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。
比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。
4. 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。
5. 大數據的四大特點分別是什麼
一、大量
大數據的特徵首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿意很多人的需求，然而跟著時刻的推移，存儲單位從曩昔的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。只要數據體量達到了PB級別以上，才幹被稱為大數據。跟著信息技能的高速發展，數據開端爆發性增長。交際網路、移動網路、各種智能東西等，都成為數據的來歷。
二、高速
便是經過演算法對數據的邏輯處理速度十分快，1秒規律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技能有著本質的不同。而且這些數據是需要及時處理的，由於花費很多本錢去存儲效果較小的歷史數據是十分不劃算的。
三、多樣
如果只要單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值。廣泛的數據來歷，決議了大數據方式的多樣性。任何方式的數據都可以產生效果，目前使用最廣泛的便是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今天頭條等，這些平台都會經過對用戶的日誌數據進行剖析，然後進一步推薦用戶喜歡的東西。
四、價值
這也是大數據的核心特徵。實際國際所產生的數據中，有價值的數據所佔份額很小。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時分，那麼它天然就有了商業價值，比方經過剖析這些數據，我們就知道這些人的愛好，進而指導產品的發展方向等等。如果有了全國幾百萬患者的數據，根據這些數據進行剖析就能猜測疾病的發生，這些都是大數據的價值。
關於大數據的四大特點分別是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
6. 大數據是什麼數據
大數據是指無法在一定時間范圍用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理容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，簡單來說大數據就是海量的數據，就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻)，大到PB級別，現階段的框架就是為了解決PB級別的數據。
大數據的7大特徵：海量性，多樣性，高速性，可變性，真實性，復雜性，價值性
隨著大數據產業的發展，它逐漸從一個高端的、理論性的概念演變為具體的、實用的理念。
很多情況下大數據來源於生活。比如你點外賣，准備什麼時候買，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什麼……這都是數據，人一多各種各樣的信息就越多，還不斷增長，把這些信息集中，就是大數據。
大數據的價值並不是在這些數據上，而是在於隱藏在數據背後的——用戶的喜好、習慣還有信息。
7. 大數據具有什麼特徵
第一、海量的數據規模。
大數據相較於傳統數據最大的區別就是海量的數據規模，這種規模大到「在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合」。就商業WiFi企業所擁有的數據而言，即便整合一個商場或者商業中心所採集到的數據也很難達到這種「超出范圍」的數據量，更不要說少有WiFi企業可以做到布點一整個商業中心，現在多數的商業WiFi企業還是處於小規模發展階段，所得到的數據多是某一個門店或者單獨營業個體的數據，並不能稱之為大數據。所以要想收集海量的數據，就目前的行業發展態勢而言，最佳的選擇是企業合作，通過合作，集合多家企業的數據，填補數據空白區域，增加數據量，真正意義上實現大數據到大數據的跨步。
第二、快速的數據流轉。
數據也是具有時效性的，採集到的大數據如果不經過流轉，最終只會過期報廢。尤其是對於商業WiFi企業來說，大多數商業WiFi企業採集到的數據都是在一些用戶的商業行為，這些行為往往具備時效性，例如，採集到某位用戶天在服裝商場的消費行為軌跡，如果不能做到這些數據的快速流轉、及時分析，那麼本次所採集到的數據可能便失去了價值，因為這位用戶不會每一天都在買衣服。快速流轉的數據就像是不斷流動的水，只有不斷流轉才能保證大數據的新鮮和價值。
第三、多樣的數據類型。
大數據的第三特徵就是數據類型的多樣性，首先用戶是一個復雜的個體，單一的行為數據是不足以描述用戶的。目前WiFi行業對大數據的使用多是通過分析用戶軌跡，了解用戶的行為習慣，由此進行用戶畫像，從而實現精確推送。但是單一的類型的數據並不足以實現用戶畫像，例如，筆者之前了解過一些企業可通過用戶某一段時間的在某一區域內的飲食數據，並由此在用戶進入這一區域的時候推送相關信息，但是這一信息只是單純的分析了用戶一段時間的飲食數據，並沒有考慮到用戶現階段的身體狀況、個人需求和經濟承受能力等等，所以這種推送的轉化率也就可想而知。
第四、價值密度低。
大數據本身擁有海量的信息，這種信息從採集到變現不要一個重要的過程——分析，只有通過分析才能實現大數據從數據到價值的轉變，但是眾所周知，大數據雖然擁有海量的信息，但是真正可用的數據可能只有很小一部分，從海量的數據中挑出一小部分數據本身就是各巨大的工作量，所以大數據的分析也常和雲計算聯繫到一起。只有集數十、數百或甚至數千的電腦分析能力於一身的雲計算才能完成對海量數據的分析，而很遺憾的是，目前WiFi行業中的絕大部分企業並不具備雲計算的能力
8. 大數據具備哪四個特徵
大數據具有四大特徵，分別是：易變性、高速性、多樣性、海量性。
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。