Da 數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)的集合，其內(nèi)容在一定時(shí)期內(nèi)無(wú)法被常規(guī)軟件工具捕獲、管理和處理。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。綜合來(lái)看，Da 數(shù)據(jù)分為四個(gè)特點(diǎn)。第一，豐富。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)在采集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)來(lái)源于各種渠道，包括文字?jǐn)?shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等等。

第四，價(jià)值。Da 數(shù)據(jù)不僅本身有信息價(jià)值，還有商業(yè)價(jià)值。Da 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(lái)說(shuō)就是數(shù)據(jù) library，通過(guò)二維表格數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯表達(dá)和實(shí)現(xiàn)。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(méi)有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型。人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

large數(shù)據(jù)特征for:數(shù)據(jù)各種類型，數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低，處理速度快，時(shí)效性要求高。大數(shù)據(jù)是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，無(wú)法用常規(guī)軟件工具捕捉、管理和處理的海量、高增長(zhǎng)、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式，具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和發(fā)現(xiàn)力以及流程優(yōu)化能力。1.數(shù)據(jù)特征和數(shù)據(jù):對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力有更高的要求，比如web日志、音頻、視頻、圖片、地理信息等等。

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(wú)處不在的信息感知和信息數(shù)量巨大，但價(jià)值密度較低。在“大-0”的時(shí)代，亟待解決的問(wèn)題是如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法更快地“凈化”-0/的值。二、大數(shù)據(jù) 1的四個(gè)特點(diǎn)。海量:根據(jù)IDC近期報(bào)告，2020年，全球數(shù)據(jù)體量將擴(kuò)大50倍?，F(xiàn)在大數(shù)據(jù)的規(guī)模一直是一個(gè)變化的指標(biāo)，單數(shù)據(jù)套的規(guī)模可以從幾十TB到幾PB。

簡(jiǎn)而言之可以分為三類:1)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常指數(shù)據(jù)以關(guān)系的方式記錄數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在表和字段中，字段之間相互關(guān)聯(lián)。2)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)以自描述文本的形式記錄，由于自描述數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)和關(guān)系非常嚴(yán)格，在使用過(guò)程中非常方便。許多網(wǎng)站和應(yīng)用程序訪問(wèn)日志都使用這種格式，網(wǎng)頁(yè)本身也是如此。3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常指數(shù)據(jù)以語(yǔ)音、圖片、視頻等格式。

成交量:數(shù)據(jù)巨大。大尺寸大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)不同數(shù)據(jù)最顯著特征。一般的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)已處理數(shù)據(jù)數(shù)量是TB級(jí)別，大的數(shù)據(jù)已處理數(shù)據(jù)數(shù)量通常是PB級(jí)別以上。品種:數(shù)據(jù)多種類型。Da 數(shù)據(jù)處理的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)的類型不再是數(shù)據(jù) library中的單一文本形式或結(jié)構(gòu)化表格，它包括訂單、日志、博客、微博、音頻、視頻等復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。速度:數(shù)據(jù)快速流動(dòng)。

Da 數(shù)據(jù)手動(dòng)就是不行。數(shù)據(jù)分析和處理需要工具來(lái)完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)通常有三個(gè)特征:數(shù)量、種類、速度。準(zhǔn)確的說(shuō)，我們可以用以下四個(gè)因素來(lái)描述“大”特征:數(shù)量大、多樣、高速、高價(jià)值、低密度。1.豐度，數(shù)據(jù) quantity的水平從GB上升到PB甚至ZB，可以稱之為海量，巨大，甚至過(guò)度。而且增長(zhǎng)速度非?？?。最典型的例子就是我們使用的微信，每天產(chǎn)生上億的數(shù)據(jù)。不同領(lǐng)域、不同平臺(tái)的用戶會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都是不斷增長(zhǎng)的，每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都不一樣。面對(duì)如此高速的增長(zhǎng)，服務(wù)需要支持。

數(shù)據(jù)信息從簡(jiǎn)單的數(shù)值、字符、文本發(fā)展到網(wǎng)頁(yè)、圖片、視頻、圖像、位置信息等半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的類型數(shù)據(jù)，其中有一個(gè)通過(guò)了特征。大部分信息分布在不同的地理位置，不同的存儲(chǔ)設(shè)備和不同的/可以總結(jié)為三點(diǎn):(1) 數(shù)據(jù)與我們生活息息相關(guān)的社交應(yīng)用有很多，比如微博、微信、社交網(wǎng)站等等。

-0/的預(yù)處理是數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分類的關(guān)鍵步驟。我只是個(gè)初學(xué)者，這里只能簡(jiǎn)單描述一下，波形數(shù)據(jù) of 特征主要包括最大值、最小值、峰值、均值、方差、均方根、偏度、峰度、波峰因子、波形因子、脈沖因子、平方根幅度和裕度指數(shù)。1.最大值、最小值、峰峰值這三個(gè)基本指標(biāo)是最直觀的指標(biāo)，主要刻畫(huà)波形序列的幅度數(shù)據(jù)，2.統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均值、方差、均方根、偏度、峰度是對(duì)波形時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后相對(duì)抽象的指標(biāo)，可以代表數(shù)據(jù)的離散程度和峰值特征。