1樓：荷塘月色宇
大資料的四大特點。
1、海量性：有idc 最近的報告**稱，在2020 年，將會擴大50 倍的全球資料量。現在來看，大資料的規模一直是乙個不斷變化的指標，單一資料集的規模範圍可以從幾十tb到數pb不等。
也就是說，儲存1 pb資料是需要兩萬台配備50gb硬碟的個人電腦。而且，很多你意想不到的**都能產生資料。
2、高速性：指資料被建立和移動的速度。在高速網路時代，建立實時資料流成為了流行趨勢，主要是通過基於實現軟體效能優化的高速電腦處理器和伺服器。
企業一般需了解怎麼快速建立資料，還需知道怎麼快速處理、分析並返回給使用者，來滿足他們的一些需求。
3、多樣性：由於新型多結構資料，導致資料多樣性的增加。還包括網路日誌、社交**、手機聯絡歷史、網際網路搜尋及感測器網路等資料型別造成。
4、易變性：大資料會呈現出多變的形式和型別，是由於大資料具有多層結構，相比傳統的業務資料，大資料有不規則和模糊不清的特性，導致很難甚至不能使用傳統的應用軟體來分析。隨時間演變傳統業務資料已擁有標準的格式，能夠被標準的商務智慧型軟體識別。
現在來看，要處理並從各種形式呈現的複雜資料中挖掘價值，成為了企業面臨的挑戰。
2樓：匿名使用者
大資料的特徵的話，包括的是首先資料比較多，然後資料比較雜亂，資訊量龐大。
3樓：環球青藤
1、規銀公升模性
隨著資訊化技術的激握高速發展，資料開始爆發性增長。大資料中的資料不再以幾個gb或幾個tb為單位來衡量，而是以pb(1千個t)、eb(1百萬個t)或zb(10億個t)為計量單位。
2、多樣性
多樣性主要體現在資料**鋒鉛老多、資料型別多和資料之間關聯性強這三個方面。
而由於資料**於不同的應用系統和不同的裝置，決定了大資料形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化資料，如財務系統資料、資訊管理系統資料、醫療系統資料等，其特點是資料間因果關係強；二是非結構化的資料，如**、**、音訊等，其特點是資料間沒有因果關係；三是半結構化資料，如html文件、郵件、網頁等，其特點是資料間的因果關係弱。
資料型別多，並且以非結構化資料為主。傳統的企業中，資料都是以**的形式儲存。而大資料中有70%-85%的資料是如**、音訊、**、網路日誌、鏈結資訊等非結構化和半結構化的資料。
資料之間關聯性強，頻繁互動，如遊客在旅遊途中上傳的**和日誌，就與遊客的位置、行程等資訊有很強的關聯性。
3、高速性
這是大資料區分於傳統資料探勘最顯著的特徵。大資料與海量資料的重要區別在兩方面：一方面，大資料的資料規模更大；另一方面，大資料對處理資料的響應速度有更嚴格的要求。
實時分析而非批量分析，資料輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。資料的增長速度和處理速度是大資料高速性的重要體現。
4、價值性
儘管企業擁有大量資料，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大資料背後潛藏的價值巨大。由於大資料中有價值的資料所佔比例很小，而大資料真正的價值體現在從大量不相關的各種型別的資料中。
挖掘出對未來趨勢與模式**分析有價值的資料，並通過機器學習方法、人工智慧方法或資料探勘方法深度分析，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。
4樓：宋矜持
隨著資訊化技術的高速發展，資料開始爆發性增長。大資料皮雹中中的資料不再以幾個gb或幾個tb為單位來衡量，而是以pb(1千個t)、eb(1百萬個燃山t)或肆察zb(10億個t)為計量單位。
5樓：陝西新華電腦學校
大資料（big data），it行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決改備策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊核茄毀資產。
在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 [1] 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值納臘密度）、veracity（真實性）。
大資料的特徵有哪些？
6樓：匿名使用者
大資料的特徵都有哪些。
資料量大（volume）
第乙個特徵是資料量大。大資料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）。
型別繁多（variety）
第二個特徵是資料型別繁多。包括網路日誌、音訊、**、**、地理位置資訊等等，多型別的資料對資料的處理能力提出了更高的要求。
價值密度低（value）
第三個特徵是資料價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，資訊感知無處不在，資訊海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成資料的價值「提純」，是大資料時代亟待解決的難題。
速度快、時效高（velocity）
第四個特徵是處理速度快，時效性要求高。這是大資料區分於傳統資料探勘最顯著的特徵。
既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的資料，而對於相關組織來說，如果投入巨大採集的資訊無法通過及時處理反饋有效資訊，那將是得不償失的。可以說，大資料時代對人類的資料駕馭。
7樓：茉茉推影
特徵為：大量、高速、多樣化、有價值、真實。大量，指大資料量非常大。
高速，指大資料必須得到高效、迅速的處理。多樣化，體現在資料型別的多樣化，除了包括傳統的數字、文字，還有更加複雜的語音、影象、**等。有價值，指大資料的價值更多地體現在零散資料之間的關聯上。
真實，指與傳統的抽樣調查相比，大資料反映的內容更加全面。
8樓：九分甜情感屋
大資料（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。[1]
在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》 中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。[2]大資料歸納有五大特點：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）、veracity（真實性）。
9樓：聲貞禕
大資料主要具有以下四個方面的典型特徵：規模性（volume）、多樣性（varity）、高速性（velocity）和價值性（value）,即所謂的"4v"。.1．規模性。.
大資料的特徵首先就體現為"數量大"，儲存單位從過去的gb到tb，直至pb、eb。. 隨著資訊科技的高速發展，資料開始爆發性增長。. 社交網路（微博、推特、臉書）、流動網路、各種智慧型終端等，都成為資料的**。.
**網近4億的會員每天產生的商品交易資料約20tb；臉書約10億的使用者每天產生的日誌資料超過300tb。. 迫切需要智慧型的演算法、強大的資料處理平台和新的資料處理技術，來統計、分析、**和實時處理如此大規模的資料。
10樓：帳號已登出
大資料特徵為資料型別繁多、資料價值密度相對較低、處理速度快、時效性要求高。大資料指的是無法在一定時間範圍內使用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，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資訊資產。對資料的處理能力提出了更。
11樓：帳號已登出
一是結構化資料，如財務系統資料、資訊管理系統資料、醫療系統資料等，其特點是資料間因果關係強；一是非結構化的資料，如**、**、音訊等，其特點是資料間沒有因果關係；
三是半結構化資料，如html文件、郵件、網頁等，其特點是資料間的因果關係弱。有統計顯示，目前結構化資料佔據整個網際網路資料量的75%以上，而產生價值的大資料，往往是這些非結構化資料。 3.
velocity(高速) 資料的增。
價值) 大資料的核心特徵是價值，其實價值密度的高低和資料總量的大小是成反比的，即資料價值密度越高資料總量越小，資料價值密度越低資料總量越大。任何有價值的資訊的提取依託的就是海量的基礎資料。
12樓：大姐捂嘴笑
1、容量（volume）：資料的大小決定所考慮的資料的價值和潛在的資訊。
2、種類（variety）：資料型別的多樣性。
3、速度（velocity）：指獲得資料的速度。
4、可變性（variability）：妨礙了處理和有效地管理資料的過程。
5、真實性（veracity）：資料的質量。
7、價值（value）：合理運用大資料，以低成本創造**值。
13樓：禍禍家
大資料的特徵有很多，第1個特徵就是處理的資料特別多，第二乙個就是整理資料的能力特別強，第三乙個就是針對於每個人都有專屬於他們的資料分析。
14樓：on自由客90後
大資料的特點：1. 資料體量巨大。從tb級別，躍公升到pb級別。2. 資料型別繁多，如前文提到的網路日誌、**、**、地理位置資訊，等等。
15樓：帳號已登出
大資料的主要特徵有：大量化、多樣性、快速化、價值密度低。
16樓：匿名使用者
大資料特徵包括資料量大、資料種類多、要求實時性強、資料所蘊藏的價值大。
17樓：歷史樂園
大資料的特點：資料量大、資料種類多、 要求實時性強、資料所蘊藏的價值大。
18樓：買語戎
大資料的特徵為資料，型別繁多，資料價值密度相比較低處理速度。
19樓：愛青文
大量化(volume)指資料的數量巨大。日新月異的資訊儲存技術使得儲存大量資料的成本越來越低，特別是分布式儲存技術的日益成熟，逐漸使得儲存 pb、eb 甚至 zb 級別的資料成為可能。 多樣性(variety)指資料的種類繁多。
20樓：嘉航
多樣、高速、及時、準確、能夠提供實時產生的資料，幫助人類控制自己哦！
21樓：步利
大資料（big data），是指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合。 1. 資料量大，tb,pb，乃至eb等資料量的資料需要分析處理。
22樓：匿名使用者
大量：大資料的特徵首先就體現為「大」，從先map3時代，乙個小小的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，儲存單位從過去的gb
23樓：小小的風兒
大資料的特徵有很多，比如你經常瀏覽的什麼**？同乙個型別的，然後你看**，那些，就會經常給你推送出來，你看過的那種型別的**或者**。
大資料具有哪些特徵公需,大資料具有哪些特徵公需科目
大資料具有4v特點，即volume 大量 velocity 高速 variety 多樣 和veracity 精確 其核心在於對這些含有意義的資料進行專業化處理。比如 通過資料分析發現採購a產品的使用者80 也會要同時採購b產品，而採購週期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向採購a產品的客戶推送一次資...
大資料入門書籍有哪些，適合入門大資料的書籍有哪些？
社交 電商 雲，o2o，大資料。每個階段都有熱點詞。這會兒最熱的應該就是 大資料 了。不過，有點濫，有點俗，似乎也有點泡沫化了。不用擔心，一般來講，講得最厲害的時候，時候還早呢 等到無聲無息了，那真是隨風潛入夜了。但是，說真的，處於這個風雲激盪創業年代的人們，如果能夠靜下心仔細瞭解點有關大資料的概念...
大資料探勘的演算法有哪些？大資料探勘常用的演算法有哪些
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，nb將比鑑別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練資料。即使條件獨立假設不成立，nb在實際中仍然表現出驚人的好。2.logistic回歸，lr有很多方法來對模型正則化。比起nb的條件獨立性假設，lr不需要考慮樣本是否是相關的。...