Question

大数据分析的技术特点

Answer 1

容量仅仅是界定大数据定义的关键要素之一，而对于大数据的定义至少有三个方面的重要要素。容量服务器数据恢复、许多不同的数据和文件类型、对于管理和更深入的分析数据。数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分，这点必须清楚。当前，从大数据的数据源的角度来看，它主要集中在互联网，物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。

大数据分析的特点（二）数据分析类型繁多
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

大数据分析的特点（三）数据价值密度
虽然数据量大，数据价值密度低是大数据的第2个重要特征。传统数据基本都是结构化数据，每个字段都是有用的，价值密度非常高。大数据时代，越来越多数据都是半结构化和非结构化数据，比如网站访问日志，里面大量内容都是没价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大了N倍，但价值密度确实低了很多。

如果有海量的结构化数据，需要大数据技术才能处理得了，当然也可以称之为大数据，但价值密度并不低。举个例子，银联、VISA

Answer 2

有3个主要技术特点，如下:
1、大数据分析技术的最明显特点是数据量大。
2、大数据分析技术的最主要特点是低密度价值。
3、大数据分析技术的相关软件能大大提高效率。