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大數(shù)據(jù)特征，大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

來(lái)源：整理 時(shí)間：2023-08-20 23:06:35 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣海量類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（mpp）數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)，分布式文件系統(tǒng)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，云計(jì)算平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)，和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)具有如下哪些特征

2，大數(shù)據(jù)的特征是什么

大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的能力。 00:00 / 03:1570% 快捷鍵說(shuō)明 空格: 播放 / 暫停Esc: 退出全屏 ↑: 音量提高10% ↓: 音量降低10% →: 單次快進(jìn)5秒 ←: 單次快退5秒按住此處可拖拽 不再出現(xiàn) 可在播放器設(shè)置中重新打開(kāi)小窗播放快捷鍵說(shuō)明

大數(shù)據(jù)的特征是什么

3，何謂大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)和云計(jì)算

據(jù)處理與應(yīng)用模式，通過(guò)數(shù)據(jù)的集成共享，交叉復(fù)用形成的智力資源和知識(shí)服務(wù)能力。在商業(yè)領(lǐng)域指的是所涉及的資料規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。網(wǎng)絡(luò)上每一筆搜索，網(wǎng)站上每一筆交易，敲打鍵盤(pán)，點(diǎn)擊鼠標(biāo)的每一個(gè)輸入都是數(shù)據(jù)，整理起來(lái)分析排行，不僅僅止于事后被動(dòng)地了解市場(chǎng)，搜集起來(lái)的數(shù)據(jù)還可以引導(dǎo)開(kāi)發(fā)更大的消費(fèi)量。　　大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume(大量)

何謂大數(shù)據(jù)的4v特點(diǎn)和云計(jì)算

4，大數(shù)據(jù)的特征包括

1、大量性（Volume）：數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在的信息。2、多樣性（Variety）：數(shù)據(jù)類型的多樣性。3、高速性（Velocity）：指獲得數(shù)據(jù)的速度。4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數(shù)據(jù)的過(guò)程。5、真實(shí)性（Veracity）：數(shù)據(jù)的質(zhì)量。6、復(fù)雜性（Complexity）：數(shù)據(jù)量巨大，來(lái)源多渠道。7、價(jià)值（value）：合理運(yùn)用大數(shù)據(jù)，以低成本創(chuàng)造高價(jià)值。什么是大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)（Big data）按照Gartner給出的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來(lái)適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

5，簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)信息具備哪些新的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“4V+1C”的特點(diǎn)：（1）Variety，大數(shù)據(jù)種類繁多，在編碼方式、數(shù)據(jù)格式、應(yīng)用特征等多個(gè)方面存在差異性，多信息源并發(fā)形成大量的異構(gòu)數(shù)據(jù)；（2）Volume，通過(guò)各種設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)規(guī)模極為龐大，遠(yuǎn)大于目前互聯(lián)網(wǎng)上的信息流量，PB級(jí)別將是常態(tài)；（3）Velocity，涉及到感知、傳輸、決策、控制開(kāi)放式循環(huán)的大數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理有著極高的要求，通過(guò)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方式得到的“當(dāng)前結(jié)果”很可能已經(jīng)沒(méi)有價(jià)值；（4）Vitality，數(shù)據(jù)持續(xù)到達(dá)，并且只有在特定時(shí)間和空間中才有意義；（5）Complexity，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)處理持久存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)不再適用于大數(shù)據(jù)處理，需要有新的方法來(lái)滿足異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的需求。

6，大數(shù)據(jù)具有哪些特征

　　大數(shù)據(jù)特征為：數(shù)據(jù)類型繁多、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)指的是無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)使用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 　　1、數(shù)據(jù)類型繁多：對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求，例如網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數(shù)據(jù)。 　　2、處理速度快和時(shí)效性要求高：是區(qū)分于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，也這是大數(shù)據(jù)最顯著的特征。 　　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海量，但是價(jià)值密度卻較低。大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題是：如何通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法可以更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”。

7，大數(shù)據(jù)具有哪些特征

大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。比如微碼鄧白氏通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)采購(gòu)A產(chǎn)品的用戶80%也會(huì)要同時(shí)采購(gòu)B產(chǎn)品，而采購(gòu)周期大約是3個(gè)月，這樣就可以每三個(gè)月來(lái)向采購(gòu)A產(chǎn)品的客戶推送一次信息，推送的時(shí)候除了A產(chǎn)品的信息也同時(shí)推送B的信息。
大數(shù)據(jù)(big data)，是指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。1. 數(shù)據(jù)量大，tb，pb，乃至eb等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要分析處理。2. 要求快速響應(yīng)，市場(chǎng)變化快，要求能及時(shí)快速的響應(yīng)變化，那對(duì)數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對(duì)速度要求有些“大”。3. 數(shù)據(jù)多樣性：不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來(lái)越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。4. 價(jià)值密度低，由于數(shù)據(jù)采集的不及時(shí)，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會(huì)失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過(guò)更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。

8，大數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)有什么

1、大數(shù)據(jù)有4個(gè)特點(diǎn)，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價(jià)值），一般我們稱之為4V。 2、大量。大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“大”，從先Map3時(shí)代，一個(gè)小小的MB級(jí)別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時(shí)間的推移，存儲(chǔ)單位從過(guò)去的GB到TB，乃至現(xiàn)在的PB、EB級(jí)別。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開(kāi)始爆發(fā)性增長(zhǎng)。社交網(wǎng)絡(luò)（微博、推特、臉書(shū)）、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具，服務(wù)工具等，都成為數(shù)據(jù)的來(lái)源。淘寶網(wǎng)近4億的會(huì)員每天產(chǎn)生的商品交易數(shù)據(jù)約20TB；臉書(shū)約10億的用戶每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過(guò)300TB。迫切需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，來(lái)統(tǒng)計(jì)、分析、預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)處理如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。 3、多樣。廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。任何形式的數(shù)據(jù)都可以產(chǎn)生作用，目前應(yīng)用最廣泛的就是推薦系統(tǒng)，如淘寶，網(wǎng)易云音樂(lè)、今日頭條等，這些平臺(tái)都會(huì)通過(guò)對(duì)用戶的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而進(jìn)一步推薦用戶喜歡的東西。日志數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化明顯的數(shù)據(jù)，還有一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化不明顯，例如音頻、視頻等，這些數(shù)據(jù)因果關(guān)系弱，就需要人工對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。 4、高速。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生非常迅速，主要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳輸。生活中每個(gè)人都離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)，也就是說(shuō)每天個(gè)人每天都在向大數(shù)據(jù)提供大量的資料。并且這些數(shù)據(jù)是需要及時(shí)處理的，因?yàn)榛ㄙM(fèi)大量資本去存儲(chǔ)作用較小的歷史數(shù)據(jù)是非常不劃算的，對(duì)于一個(gè)平臺(tái)而言，也許保存的數(shù)據(jù)只有過(guò)去幾天或者一個(gè)月之內(nèi)，再遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)就要及時(shí)清理，不然代價(jià)太大?；谶@種情況，大數(shù)據(jù)對(duì)處理速度有非常嚴(yán)格的要求，服務(wù)器中大量的資源都用于處理和計(jì)算數(shù)據(jù)，很多平臺(tái)都需要做到實(shí)時(shí)分析。數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)無(wú)刻不在產(chǎn)生，誰(shuí)的速度更快，誰(shuí)就有優(yōu)勢(shì)。 5、價(jià)值。這也是大數(shù)據(jù)的核心特征?，F(xiàn)實(shí)世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中，有價(jià)值的數(shù)據(jù)所占比例很小。相比于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在于通過(guò)從大量不相關(guān)的各種類型的數(shù)據(jù)中，挖掘出對(duì)未來(lái)趨勢(shì)與模式預(yù)測(cè)分析有價(jià)值的數(shù)據(jù)，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、人工智能方法或數(shù)據(jù)挖掘方法深度分析，發(fā)現(xiàn)新規(guī)律和新知識(shí)，并運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域，從而最終達(dá)到改善社會(huì)治理、提高生產(chǎn)效率、推進(jìn)科學(xué)研究的效果。

9，大數(shù)據(jù)都體現(xiàn)在哪些方面

　大數(shù)據(jù)（bigdata）是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點(diǎn)，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）、真實(shí)性（Veracity）。它并沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的用法傾向于預(yù)測(cè)分析、用戶行為分析或某些其他高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法的使用。 大數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在 1、對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。 2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型 3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
首先，對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。其次，做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。再者，面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。
大數(shù)據(jù)（bigdata）是指無(wú)法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)有五大特點(diǎn)，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價(jià)值密度（Value）、真實(shí)性（Veracity）。它并沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法，只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。大數(shù)據(jù)的用法傾向于預(yù)測(cè)分析、用戶行為分析或某些其他高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法的使用。 大數(shù)據(jù)主要體現(xiàn)在 1、對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。 2、做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型 3、面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

10，大數(shù)據(jù)有那些特性將在那些領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注?！吨婆_(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。
在對(duì)數(shù)頻率特性圖中，通常l（w）曲線在第一個(gè)轉(zhuǎn)折頻率前稱為低頻段。此段特性由開(kāi)環(huán)傳遞函數(shù)的積分環(huán)節(jié)和開(kāi)環(huán)放大系數(shù)決定。系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度（即穩(wěn)態(tài)誤差ess）取決于系統(tǒng)放大系數(shù)k和型別v。v決定低頻曲線的斜率，k決定曲線高度。低頻段斜率（絕對(duì)值）越大、位置越高，對(duì)應(yīng)的k、v越大，穩(wěn)態(tài)誤差越小、精度越高。中頻段反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，l（w）曲線在穿越頻率wc附近的區(qū)段通常認(rèn)為是中頻段。對(duì)于最小相位系統(tǒng)，若開(kāi)環(huán)對(duì)數(shù)幅頻特性曲線的斜率為-20vdb/dec，則對(duì)應(yīng)的相角為-90v，中頻段幅頻特性在wc處的斜率對(duì)系統(tǒng)的相角裕度有很大影響。中頻段小于-40db/dec閉環(huán)系統(tǒng)難以穩(wěn)定，通常中頻段取-20db/dec以獲得較好穩(wěn)定性，提高穿越頻率wc獲得更高的快速性。高頻段遠(yuǎn)離wc，且幅值很低，對(duì)動(dòng)態(tài)特性影響不大。高頻段幅值越低，抗干擾能力越強(qiáng)。
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