Question

大数据的特点有哪些？

Answer 1

根据《大数据时代》大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）
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！
三、Variety（多样）
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等，正是多样化的数据形式决定了大数据的更高价值。对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视，多类型的数据对数据的存储和处理能力都提出了更高的要求。目前应用最广泛的就是智能推荐系统，如今日头条，百度、抖音等，这些平台都会通过对用户的行为进行分析，从而智能地推荐用户喜欢的内容页面。
四、Value（低价值密度）
随着物联网的广泛应用，往往人们需要从海量的数据中提取相关联的有用的信息，所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。

Answer 2

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！

三、Variety（多样）
数据多样性其种类包括文字、图片、视频、语音、地图定位信息、网络日志信息等等，正是多样化的数据形式决定了大数据的更高价值。对于数据挖掘和数据资产越来越受到企业的重视，多类型的数据对数据的存储和处理能力都提出了更高的要求。目前应用最广泛的就是智能推荐系统，如今日头条，百度、抖音等，这些平台都会通过对用户的行为进行分析，从而智能地推荐用户喜欢的内容页面。
四、Value（低价值密度）
随着物联网的广泛应用，往往人们需要从海量的数据中提取相关联的有用的信息，所以对于大数据的机器学习深度学习算法可以发挥巨大作用。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。

Answer 3

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

扩展资料：

大数据的精髓：

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；

B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；

之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；

C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

参考资料来源：百度百科-大数据时代

参考资料来源：百度百科-  大数据