Question

大数据的特征有哪些？

Answer 1

数据量大：显而易见，大数据的特征首先就能体现出其规模大;

类型多样：数据的类型也具有多样性;

价值密度：大数据所有的价值在大数据的特征中占核心地位;

高速：大数据的高速特征主要体现在数据数量的迅速增长和处理上。
等

Answer 2

大数据有四大特征：多样性、规模性、高速性和价值性，简单来说大数据能很快的掌握各种数据，根据数据进行分析处理。

Answer 3

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
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》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4v特点：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（价值）。

对于“大数据”（big data）研究机构gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据的主要特点有哪些？“大数据”这个概念自被各界媒体所关注后，便一直站在风口浪尖引人注目。不落后的你想要深入浅出地了解大数据？大圣众包以4V为你详尽讲述大数据的四个特点。大数据主要特点：1.准确(Veracity)这是一个在讨论大数据时时常被忽略的一个属性，部分原因是这个属性相对来说比较新，尽管它与其他的属性同样重要。这是一个与数据是否可靠相关的属性，也就是那些在数据科学流程中会被用于决策的数据（而这不同于与传统的数据分析流程），精确性与信噪比(signal-to-noiseratio)有关。例如，在大数据中发现哪些数据对商业是真正有效的，这在信息理论中是个十分重要的概念。由于并不是所有的数据源都具有相等的可靠性，在这个过程中，大数据的精确性会趋于变化，如何增加可用数据的精确性是大数据的主要挑战。2.高速(Velocity)大数据是在运动着的，通常处于很高的传输速度之下。它经常被认为是数据流，而数据流通常是很难被归档的（考虑到有限的网络存储空间，单单是高速就已经是一个巨大的问题）。这就是为什么只能收集到数据其中的某些部分。如果我们有能力收集数据的全部，长时间存储大量数据也会显得非常昂贵，所以周期性的收集数据遗弃一部分数据以节省空间，仅保留数据摘要（如平均值和方差）。这个问题在未来会显得更为严重，因为越来越多的数据正以越来越快的速度所产生。
1. 数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
2. 数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
3. 价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
4. 处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

概念：
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
优势：
在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。