大數(shù)據的五個特點？大數(shù)據的五個基本特征是指:1.多樣性:呈現(xiàn)形式包括但不限于文本、圖像、視頻、HTML頁面等。2、數(shù)量大:擁有海量的數(shù)據。3.高速:快速增長，加工速度快。4.可變性:大數(shù)據具有多層結構

大數(shù)據的五個特點？

大數(shù)據的五個基本特征是指:

1.多樣性:呈現(xiàn)形式包括但不限于文本、圖像、視頻、HTML頁面等。

2、數(shù)量大:擁有海量的數(shù)據。

3.高速:快速增長，加工速度快。

4.可變性:大數(shù)據具有多層結構。

5.真實性:它代表數(shù)據的質量。

2-2 大數(shù)據的特征有哪些？

隨著信息技術的飛速發(fā)展，數(shù)據開始爆炸式增長。大數(shù)據中的數(shù)據不再以幾個GB或TB來衡量，而是以Pb (1000 t)、EB(100萬t)或ZB(10億t)來衡量。

2.多樣性

多樣性主要體現(xiàn)在三個方面:數(shù)據源多、數(shù)據類型多、數(shù)據之間的相關性強。

數(shù)據來源很多，企業(yè)面臨的傳統(tǒng)數(shù)據主要是交易數(shù)據?；ヂ?lián)網和物聯(lián)網的發(fā)展帶來了各種來源的數(shù)據，如社交網站和傳感器。

由于數(shù)據來自不同的應用系統(tǒng)和不同的設備，決定了大數(shù)據形式的多樣性。一般來說，可以分為三類:一是結構化數(shù)據，如財務系統(tǒng)數(shù)據、信息管理系統(tǒng)數(shù)據、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據等。，表現(xiàn)為數(shù)據之間的強因果關系；二是非結構化數(shù)據，如視頻、圖片、音頻等。，特點是數(shù)據之間沒有因果關系；第三，半結構化數(shù)據，如HTML文檔、郵件、網頁等。，特點是數(shù)據之間的因果關系弱。

數(shù)據類型很多，非結構化數(shù)據是主要數(shù)據。在傳統(tǒng)企業(yè)中，數(shù)據是以表格的形式保存的。而70%-85%的大數(shù)據是圖片、音頻、視頻、web日志、鏈接信息等非結構化、半結構化的數(shù)據。

數(shù)據和頻繁的交互有很強的相關性，比如游客在旅游過程中上傳的照片和日志，和游客的位置、行程等信息有很強的相關性。

3.高速的

這是大數(shù)據區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據挖掘的最顯著特征。大數(shù)據和海量數(shù)據有兩個重要區(qū)別:一方面，大數(shù)據的數(shù)據規(guī)模更大；另一方面，大數(shù)據對處理數(shù)據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析代替批量分析，數(shù)據輸入、處理、丟棄都是立竿見影，幾乎沒有延遲。數(shù)據的增長速度和處理速度是大數(shù)據高速的重要體現(xiàn)。

4.價值

雖然企業(yè)有大量的數(shù)據，但只有極小一部分是有價值的。大數(shù)據背后隱藏的價值巨大。因為大數(shù)據中有價值的數(shù)據比例很小，大數(shù)據的真正價值體現(xiàn)在大量各種類型的不相關數(shù)據中。挖掘有價值的數(shù)據用于未來趨勢和模式預測分析，并通過機器學習方法、人工智能方法或數(shù)據挖掘方法進行深度分析，應用于農業(yè)、金融、醫(yī)療等領域，以期創(chuàng)造更大的價值。