关于大数据的特征以下理解正确的是什么意思

① 大数据的特征是什么

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。

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大数据的精髓：

大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。

A、不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样(随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制)；

B、不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；

之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力；

C、不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是它会提醒我们这件事情正在发生。

② 大数据的特征包括哪些

大数据的特征包括你的购物习惯、经常去的地方、每天的出行路线、以及消费习惯等等全方位的资讯和给你的定制服务。

③ 大数据的特点主要是什么

1、容量（Volume）：

数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。

2、种类（Variety）：

数据类型的多样性。

3、速度（Velocity）：

指获得数据的速度。

4、可变性（Variability）：

妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：

数据的质量。

6、复杂性（Complexity）：

数据量巨大，来源多渠道。

7、价值（value）：

合理运用大数据，以低成本创造高价值。

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

(3)关于大数据的特征以下理解正确的是什么意思扩展阅读：

一、结构

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

二、意义

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

④ 大数据具有什么特征

第一、海量的数据规模。
大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合”。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即便整合一个商场或者商业中心所采集到的数据也很难达到这种“超出范围”的数据量，更不要说少有WiFi企业可以做到布点一整个商业中心，现在多数的商业WiFi企业还是处于小规模发展阶段，所得到的数据多是某一个门店或者单独营业个体的数据，并不能称之为大数据。所以要想收集海量的数据，就目前的行业发展态势而言，最佳的选择是企业合作，通过合作，集合多家企业的数据，填补数据空白区域，增加数据量，真正意义上实现大数据到大数据的跨步。
第二、快速的数据流转。
数据也是具有时效性的，采集到的大数据如果不经过流转，最终只会过期报废。尤其是对于商业WiFi企业来说，大多数商业WiFi企业采集到的数据都是在一些用户的商业行为，这些行为往往具备时效性，例如，采集到某位用户天在服装商场的消费行为轨迹，如果不能做到这些数据的快速流转、及时分析，那么本次所采集到的数据可能便失去了价值，因为这位用户不会每一天都在买衣服。快速流转的数据就像是不断流动的水，只有不断流转才能保证大数据的新鲜和价值。
第三、多样的数据类型。
大数据的第三特征就是数据类型的多样性，首先用户是一个复杂的个体，单一的行为数据是不足以描述用户的。目前WiFi行业对大数据的使用多是通过分析用户轨迹，了解用户的行为习惯，由此进行用户画像，从而实现精确推送。但是单一的类型的数据并不足以实现用户画像，例如，笔者之前了解过一些企业可通过用户某一段时间的在某一区域内的饮食数据，并由此在用户进入这一区域的时候推送相关信息，但是这一信息只是单纯的分析了用户一段时间的饮食数据，并没有考虑到用户现阶段的身体状况、个人需求和经济承受能力等等，所以这种推送的转化率也就可想而知。
第四、价值密度低。
大数据本身拥有海量的信息，这种信息从采集到变现不要一个重要的过程——分析，只有通过分析才能实现大数据从数据到价值的转变，但是众所周知，大数据虽然拥有海量的信息，但是真正可用的数据可能只有很小一部分，从海量的数据中挑出一小部分数据本身就是各巨大的工作量，所以大数据的分析也常和云计算联系到一起。只有集数十、数百或甚至数千的电脑分析能力于一身的云计算才能完成对海量数据的分析，而很遗憾的是，目前WiFi行业中的绝大部分企业并不具备云计算的能力

⑤ 关于大数据的来源 以下理解正确的是哪些

数据（big data）指定间范围内用规软件工具进行捕捉、管理处理数据集合需要新处理模式才能具更强决策力、洞察发现力流程优化能力海量、高增率化信息资产
维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写《数据代》 数据指用随机析（抽调查）捷径采用所数据进行析处理数据5V特点（IBM提）：Volume（量）、Velocity（高速）、Variety（）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）

⑥ 对大数据的理解，哪些是正确的

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。
其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？
大数据从整体上看分为四个特点，
第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。
第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。
第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，图片数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。
第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

那我们身边有哪些东西是大数据呢？
在生产生活中常见的有电信数据：通话数据、短信数据、手机浏览数据。银行数据，微信聊天数据等。

最后，大数据能做什么？
人们的生活离不开它，因为他在日常生活中发挥的作用逐渐加强。例如：用户画像，帮助人们制定个性化的需求，知识图谱。人工智能例如:谷歌的“阿尔法狗”在围棋大赛中赢得、阿里巴巴的ET、网络的无人驾驶汽车等。数字货币，物联网等。

⑦ 什么是大数据它有哪四个基本特征

简言之，大数据源是指大数据集，这些数据集经过计算分析可以用于揭示某个方面相关的模式和趋势。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

大数据的特点：数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。

大数据的5V特性：

⑧ 关于大数据的特征理解正确

这个你的看谁去理解了，外行人去理解大数据的话，肯定是以为大数据就是很多很版大的数据，内权行人去理解的话可能就是很多很多的工具和代码了。这就是内行和外行的区别了。不过没有对错，都是有道理的解释。大数据培训柠檬学院。