大數(shù)據(jù)的五個(gè)特點(diǎn)？大數(shù)據(jù)的五個(gè)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(yè)面等。2、數(shù)量大:擁有海量的數(shù)據(jù)。3.高速:快速增長(zhǎng)，加工速度快。4.可變性:大數(shù)據(jù)具有多層結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)的五個(gè)特點(diǎn)？

大數(shù)據(jù)的五個(gè)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(yè)面等。

2、數(shù)量大:擁有海量的數(shù)據(jù)。

3.高速:快速增長(zhǎng)，加工速度快。

4.可變性:大數(shù)據(jù)具有多層結(jié)構(gòu)。

5.真實(shí)性:它代表數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

2-2 大數(shù)據(jù)的特征有哪些？

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆炸式增長(zhǎng)。大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)不再以幾個(gè)GB或TB來(lái)衡量，而是以Pb (1000 t)、EB(100萬(wàn)t)或ZB(10億t)來(lái)衡量。

2.多樣性

多樣性主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:數(shù)據(jù)源多、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性強(qiáng)。

數(shù)據(jù)來(lái)源很多，企業(yè)面臨的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)主要是交易數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來(lái)了各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)站和傳感器。

由于數(shù)據(jù)來(lái)自不同的應(yīng)用系統(tǒng)和不同的設(shè)備，決定了大數(shù)據(jù)形式的多樣性。一般來(lái)說(shuō)，可以分為三類:一是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如財(cái)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、醫(yī)療系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)之間的強(qiáng)因果關(guān)系；二是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如視頻、圖片、音頻等。，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)之間沒有因果關(guān)系；第三，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如HTML文檔、郵件、網(wǎng)頁(yè)等。，特點(diǎn)是數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系弱。

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

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

3.高速的

這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征。大數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)有兩個(gè)重要區(qū)別:一方面，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模更大；另一方面，大數(shù)據(jù)對(duì)處理數(shù)據(jù)的響應(yīng)速度有更嚴(yán)格的要求。實(shí)時(shí)分析代替批量分析，數(shù)據(jù)輸入、處理、丟棄都是立竿見影，幾乎沒有延遲。數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度和處理速度是大數(shù)據(jù)高速的重要體現(xiàn)。

4.價(jià)值

雖然企業(yè)有大量的數(shù)據(jù)，但只有極小一部分是有價(jià)值的。大數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值巨大。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)中有價(jià)值的數(shù)據(jù)比例很小，大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值體現(xiàn)在大量各種類型的不相關(guān)數(shù)據(jù)中。挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)用于未來(lái)趨勢(shì)和模式預(yù)測(cè)分析，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法、人工智能方法或數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行深度分析，應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，以期創(chuàng)造更大的價(jià)值。