大數據的特徵僅包括

A. 大數據的特點包括哪些

1、容量（）：

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。

(1)大數據的特徵僅包括擴展閱讀：

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

B. 大數據具有哪些特徵 公需

大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適專用於大數據的技術，包括大規模並屬行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。

C. 大數據四大特徵

說起大數據，估計大家都覺得只聽過概念，但是具體是什麼東西，怎麼定義，沒有一個標準的東西

《大數據時代》提到了大數據的4個特徵：

1.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就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。只有數據體量達到了PB級別以上，才能被稱為大數據。1PB等於1024TB，1TB等於1024G，那麼1PB等於1024*1024個G的數據。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網路(微博、推特、臉書)、移動網路、各種智能工具，服務工具等，都成為數據的來源。淘寶網近4億的會員每天產生的商品交易數據約20TB;臉書約10億的用戶每天產生的日誌數據超過300TB。迫切需要智能的演算法、強大的數據處理平台和新的數據處理技術，來統計、分析、預測和實時處理如此大規模的數據。

2.高速

就是通過演算法對數據的邏輯處理速度非常快，1秒定律，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術有著本質的不同。大數據的產生非常迅速，主要通過互聯網傳輸。生活中每個人都離不開互聯網，也就是說每天個人每天都在向大數據提供大量的資料。並且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的，對於一個平台而言，也許保存的數據只有過去幾天或者一個月之內，再遠的數據就要及時清理，不然代價太大。基於這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，伺服器中大量的資源都用於處理和計算數據，很多平台都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

3.多樣

如果只有單一的數據，那麼這些數據就沒有了價值，比如只有單一的個人數據，或者單一的用戶提交數據，這些數據還不能稱為大數據。廣泛的數據來源，決定了大數據形式的多樣性。比如當前的上網用戶中，年齡，學歷，愛好，性格等等每個人的特徵都不一樣，這個也就是大數據的多樣性，當然了如果擴展到全國，那麼數據的多樣性會更強，每個地區，每個時間段，都會存在各種各樣的數據多樣性。任何形式的數據都可以產生作用，目前應用最廣泛的就是推薦系統，如淘寶，網易雲音樂、今日頭條等，這些平台都會通過對用戶的日誌數據進行分析，從而進一步推薦用戶喜歡的東西。日誌數據是結構化明顯的數據，還有一些數據結構化不明顯，例如圖片、音頻、視頻等，這些數據因果關系弱，就需要人工對其進行標注。

4.價值

這也是大數據的核心特徵。現實世界所產生的數據中，有價值的數據所佔比例很小。相比於傳統的小數據，大數據最大的價值在於通過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，發現新規律和新知識。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網數據的時候，那麼它自然就有了商業價值，比如通過分析這些數據，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病人的數據，根據這些數據進行分析就能預測疾病的發生，這些都是大數據的價值。大數據運用之廣泛，如運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。

大數據已經成為過去幾年中大部分行業的游戲規則，行業領袖，學者和其他知名的利益相關者都同意這一點，隨著大數據繼續滲透到我們的日常生活中，圍繞大數據的炒作正在轉向實際使用中的真正價值。

所以現在加入大數據的行列，前景是很不錯的，找一個專業的機構去學習也是可以

D. 大數據具有哪些特徵.答案

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

大數據（big data），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。

(4)大數據的特徵僅包括擴展閱讀：

一、具體特徵

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。

二、運用

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。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

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。

E. 大數據的特徵包括哪些

大數據的特徵包括你的購物習慣、經常去的地方、每天的出行路線、以及消費習慣等等全方位的資訊和給你的定製服務。

F. 以下哪些是大數據的基本特徵

容量、種類、速度、可變性、真實性、復雜性、價值。

G. 什麼是大數據它有哪四個基本特徵

簡言之，抄大數據是指大數據集襲，這些數據集經過計算分析可以用於揭示某個方面相關的模式和趨勢。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。

大數據的特點：數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。

大數據的5V特性：

H. 大數據的特點主要包括哪些

1.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)。 2.類型繁多 包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等

I. 大數據的基本特徵主要有4個

四大特徵：
大量：大數據的特徵首先就體現為「大」，從先Map3時代，一個小小的內MB級別的Map3就可以滿足很多人的需容求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。
高速：高速描述的是數據被創建和移動的速度。在高速網路時代，通過基於實現軟體性能優化的高速電腦處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢。企業不僅需要了解如何快速創建數據，還必須知道如何快速處理、分析並返回給用戶，以滿足他們的實時需求。
易變：大數據具有多層結構，這意味著大數據會呈現出多變的形式和類型。相較傳統的業務數據，大數據存在不規則和模糊不清的特性，造成很難甚至無法使用傳統的應用軟體進行分析。傳統業務數據隨時間演變已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智能軟體識別。目前，企業面臨的挑戰是處理並從各種形式呈現的復雜數據中挖掘價值。
多樣：數據多樣性的增加主要是由於新型多結構數據，以及包括網路日誌、社交媒體、互聯網搜索、手機通話記錄及感測器網路等數據類型造成。