大数据的三个明显特征(大数据的三个明显特征分别是)
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大数据的特征有哪些
大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。
大数据具备以下4个特性:
一是数据量巨大。例如,人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式,更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据,个性化数据占绝对多数。
三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
四是价值密度低。以视频为例,一小时的视频,在不间断的测试过程中,可能有用的数据仅仅只有一两秒。
大数据的特点分别是
大数据有以下三个特点:多源的、客观的及动态的。
大数据的本质是最自然状态的那个真实的个人、法人和社会体。任何一个人或者一个企业都是由多种数据源构成的,因此想要真正的了解消费者或者企业,需要通过多源的数据整合,多维度进行分析。
大数据是不同来源的数据的整合,我们每个人每分钟都在变化,企业也是如此,无数个或企业构成的数据库时时刻刻都在变化着,因此真正的大数据是个动态数据库。所以将来市场监管总局也应该有一种能够实时反映出当下情形的指数。
大数据的特征
大数据的四大特征如下:
第一, 数据容量大
从TB级别,跃升到PB级别。
第二, 数据类型繁多
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。
第三, 商业价值高
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
第四, 处理速度快
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。
大数据的作用
1、提供个***
很多人觉得大数据好像离我们很远,其实我们在日常所使用的智能设备,就需要大数据的帮助。比如说我们运动时候戴的运动手表或者是运动手环,就可以在我们平时运动的时候,帮助我们采集运动数据及热量消耗情况。进入睡眠时,还可以帮助监控我们的睡眠,从而对这些数据进行分析,对未来阶段进行规划。
2、帮助企业
有了大数据企业就可以更便捷的收集到客户的爱好,从而帮助分析客户的需求。再根据每个客户的需要来提出应对方案,推测客户喜爱什么样的产品,对企业起到很大的帮助,也节省了很多时间和精力。同时大数据可以收集到市场上的各种产品数据,对未来市场走向进行预测,并对企业当前情况进行分析,为接下来的走向提供一个参考依据。
大数据的显著特征
大数据4个明显的特征如下:
1、数据量足够大,要大到让统计的结果具有非常高的置信度。
2、具有多维度的特征,而且各个维度最好是正交的。
3、数据的完备性,完备性使得大数据可以算无遗策。
4、在一些场景下的实时性,比如堵车信息一定时间过了数据就失去意义了。
大数据思维四个递进的层次如下:
第一层:从大量的、看似杂乱无章的数据点,总结出原来找不到的相关性。
第二层:不事先作假定,从大数据出发先得到结论,再分析原因。
第三层:利用大数据在准确把控宏观规律的同时,精确到每一个细节。
第四层:用不同维度找到的强相关性可以取代因果关系。
大数据的4个明显的特征,即数据量大、多维度、完备性和在一些场景下的实时性。我们特别强调了光是数据量大还不能构成大数据,因为它可能无法得出有效的统计规律,而多维度的特征则让我们可以交叉验证信息,提高准确性。
首先,大数据要求数据量大,这一点大家没有疑问。数据量小一定不符合大数据的原则。至于数据量多大合适,我们在前面介绍了置信度的概念,数据至少要大到让统计的结果具有非常高的置信度。
其次,大数据需要具有多维度的特征,而且各个维度最好是正交的。今天,淘宝或者其他网店,能够有效地给你推荐产品,在很大程度上就是因为它不仅具有了你在网上购物的数据,而且还从其他渠道,包括在你不知不觉中,获得了生活上的信息。
大数据的特征包括
大数据的特征如下:
1、大量
大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展,人和事物的所有轨迹都可以被记录下来,数据呈现出爆发性增长。
2、多样
数据来源的广泛性,决定了数据形式的多样性。可以分为三类,一是结构化数据,如财务系统数据等,其特点是数据间因果关系强;二是非结构化的数据,如视频、图片等,其特点是数据间没有因果关系;三是半结构化数据,如文档、网页等,其特点是数据问的因果关系弱。
3、高速
数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。与以往的报纸、书信等传统数据载体生产传播方式不同,在大数据时代,大数据的交换和传播主要是通过互联网和云计算等方式实现的,其生产和传播数据的速度是非常迅速的。
4、价值
大数据的核心特征是价值,其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的,即数据价值密度越高数据总量越小,数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据,当然如何通过强大的机器算法更迅速的在海量数据中完成数据的价值提纯。
大数据的特征有哪些?
大数据是什么?其实很简单,大数据其实就是海量资料巨量资料,这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据,在大数据时代,任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。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。
所谓4V,具体指如下4点:
1.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。
2.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,例如图片、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。
大数据
3.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。
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