大数据特征包括哪些

A. 大数据的显着特征包括什么

大数据四大特征包括数据体量巨大.数据类型繁多.价值密度低.处理速度快。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合。

B. 大数据具有哪些特征

1、数据拥有巨大的体量

大数据所拥有的数据规模非常大，随着各种技术的发展，人们的轨迹都能够以数据的形式被记录下来，而这些数据将会以更大的数据体量来进行记录和储存，这些庞大的数据体量只有大数据才能够有效的进行处理。

2、数据类型多种多样

目前，所有的数据类型并不仅仅是文本或是数字的形式，还增加了更多的类型，包括音频、视频、图片甚至是地理位置信息等数据，其中，个性化的数据占到了大多数。

3、更快的处理速度

大数据的处理所遵循的定律是一秒定律，能够在不同类型的数据当中将更具有价值的信息，有效的进行获得。

4、真实性

大数据的重要性，就在于是否能够有效的对决策进行支持，而大数据的真实性，是获得有效思路和正确内容的因素之一，也是决策得以成功进行制定的基础。

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C. 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。

D. 大数据特征包括哪些

大量，高速，多样，价值

E. 哪些是大数据的基本特征

容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性、价值。

F. 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着的特征。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。

G. 大数据主要特征有哪些

大数据并不只是数据量大而已，它是数据存储+分布式调度+数据分析的结合
大数据的7大特征：海量性，多样性，高速性，可变性，真实性，复杂性，价值性
随着大数据产业的发展，它逐渐从一个高端的、理论性的概念演变为具体的、实用的理念。
很多情况下大数据来源于生活。
比如你点外卖，准备什么时候买，你的位置在哪，商家位置在哪，想吃什么……这都是数据，人一多各种各样的信息就越多，还不断增长，把这些信息集中，就是大数据。
大数据的价值并不是在这些数据上，而是在于隐藏在数据背后的——用户的喜好、习惯还有信息。

H. 大数据具备哪四个特征

大数据具有四大特征，分别是：易变性、高速性、多样性、海量性。
大数据（big data），IT行业术语，是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。

I. 大数据的基本特点有哪些

大数据的基本特点为：

1、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。

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（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

(9)大数据特征包括哪些扩展阅读：

大数据分析的六个基本方面：

1、Analytic Visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

5、数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

参考资料来源：网络-大数据

J. 大数据的特点主要包括哪些

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。

(10)大数据特征包括哪些扩展阅读

应用——

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。

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。