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大数据的特征300字怎么写(大数据的特征是什么答案)

大数据 101
本篇文章给大家谈谈大数据的特征300字怎么写,以及大数据的特征是什么答案对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、大数据的特点 大数据的特点有什么

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本文目录一览:

大数据的特点 大数据的特点有什么

1、大数据有4个特点,为别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),一般我们称之为4V。

2、大量。大数据的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、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。

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,从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据,还有一些数据结构化不明显,例如音频、视频等,这些数据因果关系弱,就需要人工对其进行标注。

4、高速。大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。

5、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。相比于传统的小数据,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,并运用于农业、金融、医疗等各个领域,从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。

大数据具有哪些特征

大数据具有的特征如下:

1、数据拥有巨大的体量。大数据所拥有的数据规模非常大,随着各种技术的发展,人们的轨迹都能够以数据的形式被记录下来,而这些数据将会以更大的数据体量来进行记录和储存,这些庞大的数据体量只有大数据才能够有效的进行处理。

2、数据类型多种多样。目前,所有的数据类型并不仅仅是文本或是数字的形式,还增加了更多的类型,包括音频、视频、图片甚至是地理位置信息等数据,其中,个性化的数据占到了大多数。

3、更快的处理速度。大数据的处理所遵循的定律是一秒定律,能够在不同类型的数据当中将更具有价值的信息,有效的进行获得。

4、真实性。大数据的重要性,就在于是否能够有效的对决策进行支持,而大数据的真实性,是获得有效思路和正确内容的因素之一,也是决策得以成功进行制定的基础。

大数据的价值密度相对较低,随着物联网的广泛应用,无处不在的信息感知和信息海量,但是价值密度却较低。大数据时代亟待解决的难题是:如何通过强大的机器算法可以更迅速地完成数据的价值“提纯”。

大数据的特征

大数据的特征:

1、数据量大

TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。

2、要求快速响应

市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3、数据多样性

不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。

4、价值密度低

由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

大数据应用:

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘,从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度,提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享,帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

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