一、大数据的特征？

一、Volume（大量）

大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。比如社交电商平台每天的产生订单， 各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频， 每天发送的电子邮件， 以及上传的图片、视频与音乐，等等， 这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。

二、Velocity（高速）

随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。所以客户越来越强调实时反馈，就是无论是在线看电影还是在线直播、刷视频都要求低延时，对于传输、存储、播放都要求高度，人们和企业都越来越依赖互联网，网上的实时交易、在线培训、社交等都与每个人息息相关，云计算平台大数据平台担负着高质量的服务功能，运营方还是服务商对于海量数据，谁能提供更快的速度，谁就能获得更多的用户和订单！

二、大数据有哪些显著特征？

第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是 P (1000个 T )、 E (100万个 T ）或 Z (10亿个 T )。

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，

信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

三、大数据的基本特点有哪些？

大数据的基本特点包括：数据量大、速度快、多样性高和价值密度低。大数据的特点主要体现在数据的规模庞大，包括结构化数据和非结构化数据；数据的产生和传输速度快，需要实时处理和分析；数据的多样性高，包括文本、图像、音频等多种形式；数据的价值密度低，需要通过挖掘和分析才能发现其中的价值。这些特点对数据的存储、处理和分析提出了挑战，也为各行各业带来了机遇。

四、大数据有哪些特征？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

五、大数据的基本特点有哪些？

1 大数据的基本特点包括数据量大、速度快、多样性和价值潜力。2 数据量大：大数据的特点之一是数据量庞大，通常以TB、PB甚至EB为单位计量，这是由于现代科技和互联网的发展，导致数据的产生和积累呈指数级增长。3 速度快：大数据的处理速度要求非常高，需要能够在短时间内处理大量的数据，以满足实时分析和决策的需求。4 多样性：大数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等），以及半结构化数据（如日志文件、传感器数据等）。这些不同类型的数据来源多样，形式各异，需要采用不同的处理方法和技术。5 价值潜力：大数据中蕴含着巨大的价值潜力，通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律、趋势和关联性，为企业决策、市场预测、产品创新等提供重要的支持和指导。6 随着科技的不断进步和数据的不断增长，大数据已经成为当今社会的重要资源和竞争力。在各个领域，如金融、医疗、交通、能源等，大数据的应用已经带来了巨大的变革和创新。同时，大数据也带来了一系列的挑战，如数据隐私和安全问题、数据质量和可信度问题等，需要我们不断探索和解决。

六、大数据有哪些特点？

在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特点：

1大量

大数据的特征首先就体现为“大”，强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2高速

就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同.

3多样

广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析.

4价值

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值.

与其说是大数据，不如说是大数据时代，

一是人类处理数据的能力显著增强。过去也有数据，但数据散乱，没有强大的处理能力，所以发挥不了作用。现在之所以说已经进入了大数据时代，就是因为人类的处理数据能力大大增强了。云计算和大数据是两个方面，如果没有云计算，也就无所谓大数据，云计算能够把海量的、零散的、有价值的数据进行快速处理并释放出价值。

二是数据整合的形式愈发明显。一般来讲，政府掌控了大约80%的公共数据。而在企业数据方面，像阿里巴巴、百度、腾讯等互联网巨头掌握了海量数据。 不管是政府数据，还是企业数据，抑或是社会数据，整合的趋势愈发明显。打通政务流、企业流、社会流，技术整合趋势是必然的。由于老百姓的消费行为可以影响政府决策，所以政府希望老百姓刷卡消费，让数据归集到政府这边。

三是大数据应用领域不断扩散。大数据在政治、经济、社会、文化、生态等几乎每一个领域都有着广阔的应用前景。

四是围绕大数据应用的创新持续活跃。我们看到新业态、新模式、新体制不断出现，市场的活力也在得到不断地释放，个人的创造性也被大大地激活，这是一个前所未有的时代。

上述大数据时代的四大特征，在中国似乎得到了很清晰的验证：网络规模全球第一 、网民数量全球第一 、智能手机用户全球第一 、网络社交参与人数全球第一、网购人数全球第一、电子商务交易额全球第一、移动支付全球第一；无处不在的网络 、无处不在的软件、 无处不在的计算 、无处不在的数据 、无处不在的互联网+。

七、大数据有哪些特点？

大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

八、大数据的特点主要包括哪些？

大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具进行捕捉、管理和处理的海量数据集合。大数据具有以下主要特点：

1. 数据量大（Volume）：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位。这意味着处理和分析的数据量非常庞大，需要高效的数据处理技术和工具。

2. 多样性（Variety）：大数据来自各种不同的来源，包括结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如JSON、XML格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。这导致数据的多样性和复杂性，需要采用合适的数据清洗和预处理方法。

3. 高速（Velocity）：大数据的处理和分析速度要求很高，因为数据可能会在短时间内产生和增长。这就要求采用实时或近实时的数据处理技术，以便在数据量不断增加的情况下，及时地获取有价值的洞察。

4. 价值密度低（Value）：大数据中的大量数据通常包含许多无价值或冗余的信息，只有一小部分数据能够产生有意义的洞察。因此，从大数据中提取有价值的信息需要使用有效的数据挖掘和分析方法。

5. 准确性和可靠性（Accuracy and Reliability）：在处理大数据时，需要确保数据的准确性和可靠性，因为错误的数据可能会导致错误的分析结果和决策。这需要采用严格的数据质量管理流程和规范，以确保数据的可靠性。

为了有效地利用大数据，企业和组织需要构建相应的技术基础设施、数据治理策略和数据分析技能。通过大数据技术，可以挖掘出有价值的信息，帮助企业制定更明智的决策，提高运营效率，并发现新的商业机会。