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1，大數據具有如下哪些特征

大數據技術是指從各種各樣海量類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（mpp）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯網，和可擴展的存儲系統。

大數據具有如下哪些特征

2，大數據具有哪些特征

大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。比如微碼鄧白氏通過數據分析發現采購A產品的用戶80%也會要同時采購B產品，而采購周期大約是3個月，這樣就可以每三個月來向采購A產品的客戶推送一次信息，推送的時候除了A產品的信息也同時推送B的信息。

大數據(big data)，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。1. 數據量大，tb，pb，乃至eb等數據量的數據需要分析處理。2. 要求快速響應，市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些“大”。3. 數據多樣性：不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。4. 價值密度低，由于數據采集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

大數據具有哪些特征

3，大數據都體現在哪些方面

在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、云計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基于大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。這一年，他們在收集數據上花費的時間很少，而在實際分析數據并回答各種問題上的時間則越來越多。目前進入大數據應用相對較成熟的領域主要在公安、交通、電力、園區管理、網絡安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事后分析研判等多個方面提升智能化決策能力。公安領域的大數據應用，可以實現從警綜、警力、警情、人口、卡口/車輛、重點場所、攝像頭管理等全方位進行公安日常監測與協調管理；實現突發事件下的可視化接處警、警情查詢監控、轄區定位、應急指揮調度管理，滿足公安行業平急結合的應用需求。從而全面提升公安機關智能化決策能力，提升警務資源利用和服務價值，為預防打擊違法犯罪、維護社會穩定提供有力支持。交通領域的大數據應用，可以實現從公交車輛、司乘人員、運行線路、站點場站管理、乘客統計等多個維度進行日常路網運行監測與協調管理；支持突發事件下的值班接警、信息處理發布、應急指揮調度管理，發揮交通資源最大效益電力領域的大數據應用，可以實現用戶分布、節點負荷、電網拓撲、電能質量、竊電嫌疑、安全防御、能源消耗等智能電網多個環節進行日常運行監測與協調管理；滿足常態下電網信息的實時監測監管、應急態下協同處置指揮調度的需要。全面提高電力行業管理的及時性和準確性，更好地實現電網安全、可靠、經濟、高效運行。園區管理的大數據應用，可以實現從園區建設規劃、管網運行、能耗監測、園區交通、安防管理、園區資源管理等多個維度進行日常運行監測與協調管理；從而全面加強園區創新、服務和管理能力，促進園區產業升級、提升園區企業競爭力。網絡安全的大數據應用，能夠實現對網絡中的安全設備、網絡設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網絡狀況，識別網絡異常、入侵，把握網絡安全事件發展趨勢，全方位感知網絡安全態勢。航天是大數據應用最早也最成熟，取得成果最多的領域，航天要對尺度遠比地球大無數倍的廣闊空間進行探索，其總量更多，要求更高。因此，航天大數據不僅具有一般大數據的特點，更要求高可靠性和高價值。能夠實現對航天測發、測控設備控制；航天指揮作戰體系模擬推演、作戰評估；航天作戰指揮顯示控制航天器數據分析、狀態監控。

首先，對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。其次，做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。再者，面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。定義對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。隨著云時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（MPP）數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

我國已進入大數據時代，在應用上大數據波及多個領域，目前進入大數據應用相對較成熟的范疇，主要在公安、交通、電力、園區管理、網絡安全、航天等。大數據價值被挖掘，幫助各行業從業務管理、事前預警、事中指揮調度、事后分析研判等多個方面提升智能化決策能力。在過去幾年，大數據的建設主要集中在物聯網、云計算、移動互聯網等基礎領域，一些大數據起步較早、積累較深的行業領域，開始基于大數據的基礎建設，開啟了行業數據應用與價值挖掘之路。從數據的抽取、清洗等預處理，到數據存儲及管理，再到數據分析挖掘，以及最終的可視化呈現。行業用戶開始把注意力轉向大數據真正的價值點——發現規律，提升決策效率與能力。網絡安全的大數據應用，能夠實現對網絡中的安全設備、網絡設備、應用系統、操作系統等整體環境進行安全狀態監測，幫助用戶快速掌握網絡狀況，識別網絡異常、入侵，把握網絡安全事件發展趨勢，全方位感知網絡安全態勢。大數據的作用在于挖掘數據價值。簡單地說，大數據讓數據產生各種“價值”，這個將數據價值化的過程就是大數據要做的主要事情。所以它主要體現在兩個方面：第一個是：幫助企業了解用戶，第二個是：幫助企業了解自己。簡單來介紹大數據的十大應用領域：1.了解和定位客戶2.了解和優化業務流程3.提供個性化服務4.改善醫療保健和公共衛生5.提高體育運動技能6.提升科學研究7.提升機械設備性能8.強化安全和執法能力9.改善城市和國家建設10.金融交易安全性。可見大數據已經和我們的生活、工作和事業的發展緊密結合了，所以國家的高科技發展也急需大數據人才。

大數據都體現在哪些方面