數據有哪些特點是

『壹』 大數據的特徵有哪些

大數據的特徵都有哪些
數據量大（Volume）
第一個特徵是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。
類型繁多（Variety）
第二個特徵是數據類型繁多。包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（Value）
第三個特徵是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，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」，是大數據時代亟待解決的難題。
速度快、時效高（Velocity）
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭

『貳』 大數據的特點主要包括哪些

容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

種類（Variety）：數據類型的多樣性；

速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性（Veracity）：數據的質量。

復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。

價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

(2)數據有哪些特點是擴展閱讀

應用——

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

統計學家內特·西爾弗（Nate Silver）利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

『叄』 大數據具有哪些特徵

1、數據擁有巨大的體量

大數據所擁有的數據規模非常大，隨著各種技術的發展，人們的軌跡都能夠以數據的形式被記錄下來，而這些數據將會以更大的數據體量來進行記錄和儲存，這些龐大的數據體量只有大數據才能夠有效的進行處理。

2、數據類型多種多樣

目前，所有的數據類型並不僅僅是文本或是數字的形式，還增加了更多的類型，包括音頻、視頻、圖片甚至是地理位置信息等數據，其中，個性化的數據佔到了大多數。

3、更快的處理速度

大數據的處理所遵循的定律是一秒定律，能夠在不同類型的數據當中將更具有價值的信息，有效的進行獲得。

4、真實性

大數據的重要性，就在於是否能夠有效的對決策進行支持，而大數據的真實性，是獲得有效思路和正確內容的因素之一，也是決策得以成功進行制定的基礎。

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『肆』 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。

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『伍』 大數據的基本特點有哪些

大數據的基本特點為：

1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

2、種類（Variety）：數據類型的多樣性。

3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度。

4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：數據的質量。

6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值。

(5)數據有哪些特點是擴展閱讀：

大數據分析的六個基本方面：

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2、Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

4、Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。

5、數據存儲，數據倉庫

數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

參考資料來源：網路-大數據

『陸』 大數據的特點包括哪些

1、容量（Volume）：

數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

2、種類（Variety）：

數據類型的多樣性。

3、速度（Velocity）：

指獲得數據的速度。

4、可變性（Variability）：

妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity）：

數據的質量。

6、復雜性（Complexity）：

數據量巨大，來源多渠道。

7、價值（value）：

合理運用大數據，以低成本創造高價值。

大數據，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。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

(6)數據有哪些特點是擴展閱讀：

一、結構

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

二、意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。

與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

『柒』 什麼是數據特徵

數據特徵是:1,數據有型和值之分;2,數據受數據類型和取值范圍的約束;3,數據有定性表示和定量表示之分;4,數據應具有載體和多種表現形式。

『捌』 大數據具有哪些特點及作用

大數據具有哪些特點及作用

當社會上各個行業都在標榜大數據的時候，人們對於大數據的了解卻並不多。大數據的發展，對於人們的工作和生活都是有著非常大的影響。那麼，大數據到底具有哪些特點和作用呢？下面，就讓我們一起來了解一下吧。

第一、什麼是大數據

大數據，是一種規模非常大的，在分析、管理、儲存和獲取等方面都超出了傳統的資料庫軟體所具有的功能處理范圍的巨大數據的集合。

第二、大數據的特徵

1、數據擁有巨大的體量

大數據所擁有的數據規模非常大，隨著各種技術的發展，人們的軌跡都能夠以數據的形式被記錄下來，而這些數據將會以更大的數據體量來進行記錄和儲存，這些龐大的數據體量只有大數據才能夠有效的進行處理。

2、數據類型多種多樣

目前，所有的數據類型並不僅僅是文本或是數字的形式，還增加了更多的類型，包括音頻、視頻、圖片甚至是地理位置信息等數據，其中，個性化的數據佔到了大多數。

3、更快的處理速度

大數據的處理所遵循的定律是一秒定律，能夠在不同類型的數據當中將更具有價值的信息，有效的進行獲得。

4、真實性

大數據的重要性，就在於是否能夠有效的對決策進行支持，而大數據的真實性，是獲得有效思路和正確內容的因素之一，也是決策得以成功進行制定的基礎。

第三、大數據的作用

當電子商務、數字家庭、物聯網、移動互聯成為了新一代的信息技術的應用形態，而這些應用所產生的大量數據，是大數據所進行運算與處理的基礎，只有通過與新一代信息處理技術不斷的有效融合，才能創造出更為巨大的價值。同時，大數據的存在，也是提高了企業的核心競爭力的主要條件。

通過了解大數據的相關特點和作用，相信一定能夠讓人們對大數據分析有了更為正確的認識，從而更好的對其進行使用。

以上是小編為大家分享的關於大數據具有哪些特點及作用的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

『玖』 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。