這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。這是大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)顯著特點(diǎn)，2.處理速度快，時(shí)效性高:區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，這也是大數(shù)據(jù)最顯著的特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)的顯著特征是什么？大數(shù)據(jù)的四大特征包括數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣、價(jià)值密度低、處理速度快，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)如下:第一個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)類型的多樣性。

IBM提出了大數(shù)據(jù)的“5V”特征:1。體積:數(shù)據(jù)量，包括采集、存儲(chǔ)、計(jì)算，都非常大。大數(shù)據(jù)的計(jì)量起始單位至少是P(1000 t)、E(100萬t)或Z(10億t)。二、品種:種類和來源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。各類數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強(qiáng)大的機(jī)器算法挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問題。四。速度:數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快，處理速度也快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個(gè)性化推薦算法要求盡可能實(shí)時(shí)推薦。這是大數(shù)據(jù)不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)顯著特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)包含的特征如下:第一個(gè)特征是數(shù)據(jù)類型的多樣性。包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。第二個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)值密度比較低。比如，隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更快地“凈化”數(shù)據(jù)的價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的問題。

這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。大數(shù)據(jù)的作用及其運(yùn)用大數(shù)據(jù)，其影響不僅僅是經(jīng)濟(jì)上的，在政治和文化上也是深遠(yuǎn)的。大數(shù)據(jù)可以幫助人們開啟“數(shù)”的管理模式，也是我們當(dāng)前“大社會(huì)”的集中體現(xiàn)。三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)最好?！按髷?shù)據(jù)”的影響增加了對(duì)信息管理專家的需求。事實(shí)上，大數(shù)據(jù)的影響不僅限于信息通信行業(yè)，正在“吞噬”和重構(gòu)許多傳統(tǒng)行業(yè)。廣泛使用數(shù)據(jù)分析方法管理和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)的公司，本質(zhì)上都是數(shù)據(jù)公司。

高顏值高速度。根據(jù)百度題庫，基于網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新的大數(shù)據(jù)最突出的特點(diǎn)是什么？()a .高價(jià)值；b .高速；c .賠償；d .信息化。答案是a，b .所以價(jià)值高，速度快。大數(shù)據(jù)(Bigdata)，或稱巨量數(shù)據(jù)，是指涉及的數(shù)據(jù)量巨大到無法在合理的時(shí)間內(nèi)捕捉、管理、處理和排列的信息，以幫助企業(yè)做出更積極的商業(yè)決策。

1。數(shù)據(jù)類型多:對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求，如web日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等類型的數(shù)據(jù)。2.處理速度快，時(shí)效性高:區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，這也是大數(shù)據(jù)最顯著的特點(diǎn)。3.數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低:隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，無處不在的海量信息感知和信息，但價(jià)值密度較低。大數(shù)據(jù)時(shí)代迫切需要解決的問題是:如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法，更快地“凈化”數(shù)據(jù)的價(jià)值。

現(xiàn)在來看，大數(shù)據(jù)的規(guī)模一直是一個(gè)變化的指標(biāo)，單個(gè)數(shù)據(jù)集的規(guī)?？梢詮膸资甌B到幾PB。換句話說，需要20，000臺(tái)配備50GB硬盤的個(gè)人電腦來存儲(chǔ)1PB的數(shù)據(jù)。此外，許多意想不到的來源可以生成數(shù)據(jù)。2.高速:指創(chuàng)建和移動(dòng)數(shù)據(jù)的速度。在高速網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，創(chuàng)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流已經(jīng)成為一種流行趨勢(shì)，主要是通過優(yōu)化軟件性能的高速計(jì)算機(jī)處理器和服務(wù)器。

大數(shù)據(jù)的四大特征包括數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣、價(jià)值密度低、處理速度快。大數(shù)據(jù)(Bigdata)是指在一定時(shí)間內(nèi)，其內(nèi)容無法被常規(guī)軟件工具抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)的使用傾向于預(yù)測(cè)分析、用戶行為分析或者其他一些高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法?！按髷?shù)據(jù)”的研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義?！按髷?shù)據(jù)”是一種信息資產(chǎn)，需要新的處理模式來擁有更強(qiáng)的決策、洞察發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化。

大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)期內(nèi)，其內(nèi)容無法被常規(guī)軟件工具抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各類數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的能力。大數(shù)據(jù)整體分為四個(gè)特征。第一，數(shù)量大。計(jì)量單位是PB級(jí)，存儲(chǔ)內(nèi)容很多。第二，高速。大數(shù)據(jù)在獲取速度和分析速度上需要及時(shí)快速。保證短時(shí)間內(nèi)有更多的人收到信息。第三，多樣性。數(shù)據(jù)的來源是從各種渠道獲取的，包括文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等等。

第四，價(jià)值。大數(shù)據(jù)不僅有自身的信息價(jià)值，還有商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)上分為:結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化。結(jié)構(gòu)化簡(jiǎn)單來說，就是一個(gè)數(shù)據(jù)庫，是用二維表格邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型。人類產(chǎn)生的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

整理出以下四個(gè)特征:1。數(shù)據(jù)量大，大數(shù)據(jù)的初始計(jì)量單位至少是P(1000 t)、E(100萬t)或Z(10億t)。2.復(fù)雜數(shù)據(jù)種類繁多，如日志、音頻、視頻、圖片、地理信息等。，而各種類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。3.價(jià)值密度低。隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息過于海量，但可利用的數(shù)據(jù)信息價(jià)值很低。如何通過強(qiáng)大的機(jī)器算法更快的提純數(shù)據(jù)的價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的問題。

大數(shù)據(jù)的四個(gè)特點(diǎn)是:第一，數(shù)據(jù)容量從TB級(jí)躍升到PB級(jí)。第二，數(shù)據(jù)類型多，與過去易于存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，現(xiàn)在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。這些類型的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求，第三，商業(yè)價(jià)值的高價(jià)值密度與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。以視頻為例，一個(gè)小時(shí)的視頻，在連續(xù)監(jiān)控中可能只有一兩秒鐘的有用數(shù)據(jù)。