数据的表现包括哪些

❶ 大数据的表现形态有哪些

大数据里面的数据，分三种类型：

（1）结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。

（2）非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长、无固定格式的数据，例如网页、语音，视频等。

（3）半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的数据。

❷ 计算机中数据的表示形式是什么

按表现形式可分为数字数据和模拟数据。

1、数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值。

2、模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。

例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以使某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

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数据按性质可分为：

1、定位的，如各种坐标数据。

2、定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）。

3、定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量。

4、定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

❸ 数据的应用是多变的,主要表现在哪些方面

主要表现在：
1、大数据改善校园生活实现“刷脸”结算、实时监控、智能快递。
2、大数据在医疗行业回，改善人民健康状况答。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时，可对区域性疾病发生情况提供技术支持。
3、大数据在就业方面，解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题，大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑，预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。

❹ 数据的两种表现形式

数据的两种表现形式是常量和变量。

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据，也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

要想让数据能够真正的发挥作用，首先这些数据肯定得被记录，必须有了记录才会有相关的模型分析，否则都是纸上谈兵。

比如用户的睡眠时间、用户的出行时间、用户每天所摄入食物的卡路里、用户吃饭的消费金额等等，所有出现的物理性数据，只有被记录了这些数据才会有价值，没有记录，这些都是“废物”，没人会重视这些物理性动作的价值。

❺ 数据的特征

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。(5)数据的表现包括哪些扩展阅读：一、具体特征容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。二、运用洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

❻ 数据指的是什么

数据（英语：data），是指未经过处理的原始记录。一般而言，数据缺乏组织及分类，无法明确的表达事物代表的意义，它可能是一堆的杂志、一大叠的报纸、数种的开会记录或是整本病人的病历纪录。

数据描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，涉及事物的存在形式。是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成消息和知识的原始材料。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

(6)数据的表现包括哪些扩展阅读

数据的分类

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3]；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

按记录方式分为

地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

❼ 数据包括什么和什么

数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。

在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素。种类很多，按性质分为：①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为：①数字数据，如各种统计或量测数据；②模拟数据，由连续函数组成，又分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等。按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

❽ 数据的表现形式包括以下哪些方面

数据的表现形式是常量和变量。一般的数据可用表格、图形、文字比较简单，图形则又分为直方图、条形图、饼状图、走势图、箱形图等。在计算机中，数字可以以常见的数字表示，更高深一点的包括数字挖掘，统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。

❾ 大数据体现在哪些方面

1、疫情期间的大数据

就比如疫情期间我们所用的健康码，其实也就是基于大数据，采集每位用户的行动轨迹，然后自动生成绿码或者红码。又比如说，在疫情爆发时，浙江通过使用交通流大数据技术，排查分析从疫情严重地区驶入的车辆，帮助提高疫情防控效率。另外，大数据也被广泛应用到语音智能识别、智慧城市和信息安全、医疗、交通等方方面面。

2、业务流程优化

大数据还会更多的帮助业务流程的优化。我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报等等去挖掘出大量的有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。从这两个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。

3、更了解用户需求

大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。举一个比较简单的例子就是通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则会更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。

4、提高医疗和研发

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

5、金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

6、改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。