大数据的特点是什么？
一、大数据的特点是什么？
大数据五大基本特点是指：
1、多样性：呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等。
2、大量性：拥有海量的数据。
3、高速性：增长快速，处理速度快。
4、可变性：大数据拥有多层结构。
5、真实性：代表了数据的质量。
二、与传统数据相比 大数据技术特点？
大数据具有灵活性高，透明度大，范围广，影响力强
三、五分钟看懂大数据技术？
大数据技术涉及：数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。
对于大数据技术，应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统，存储由hdfs实现，分析由mapreduce实现，
1、hdfs：Hadoop分布式文件系统，运行与大型商用机集群
hdfs是gfs的开源实现，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。
2、hbase：分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储，同时支持mapreduce的批量计算和点查询（随机读取）
hbase是一个建立在hdfs之上，面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据，是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。
在kudu出现之前，hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中，使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中，使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。
3、批处理计算的基石：mapreduce
批处理计算主要解决大规模数据的批量处理问题，是日常数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreduce\spark\tez\pig等。其中mapdeduce是比较有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它可以并发执行大规模数据处理任务，即用于大规模数据集（大于1tb）的并行计算。mapreduce的核心思想：将一个大数据集拆分成多个小数据集，然后在多台机器上并行处理。
4、hive:分布式数据仓库，管理hdfs中存储的数据，并提供基于sql的查询语言用于查询数据
四、大数据制造的特点？
1、规模性
大数据的第一个特点就是“数量大”。大数据的数据量是惊人的，随着技术的发展，数据量开始爆发性增长，达到TB甚至PB级别。例如，淘宝网平常每天的商品交易数据约20TB（1TB=1024GB），全球最大设计平台Facebook的用户，每天产生的日志数据超过了300TB（日志数据是记录用户操作记录的，并非发帖内容）。
大数据如此庞大的数据量，是无法通过人工处理的。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处理这些大数据。
2、多样性
大数据广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。大数据大体上可以分为三类，分别是结构化数据、非结构化的数据、半结构化数据。
结构化数的特点是数据间因果关系强，比如息管理系统数据、医疗系统数据等；非结构化的数据的特点是数据间没有因果关系，比如音频、图片、视频等；半结构化数据的特点是数据间的因果关系弱。比如网页数据、邮件记录等。
3、高速性
大数据的交换和传播是通过互联网、云计算等方式实现的，远比传统媒介的信息交换和传播速度快捷。大数据与海量数据的重要区别，除了大数据的数据规模更大以外，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。
实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4、价值性
价值性是大数据的核心特点。现实中大量的数据是无效或者低价值的，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据。比如，某宝电商平台每天产生的大量交易数据（大数据），通过一些算法可以分析出具有某些特征的人喜欢什么类型的商品，然后根据客户的特征，给其推荐TA喜欢的商品。
五、大数据的特点主要包括哪些？
大数据的特点主要包括以下几个方面：
1. 量大：大数据指的是数据量级非常大，通常以TB、PB、EB等单位来衡量。这是大数据的最基本特点之一。
2. 速度快：大数据的产生速度非常快，数据的采集、传输和处理需要在短时间内完成，以满足实时性和即时性的需求。
3. 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
4. 真实性：大数据通常是从真实世界中采集而来的，具有真实性和客观性，可以反映出真实世界的状态和变化。
5. 价值密度低：大数据中包含了大量的冗余和噪声数据，其中只有一小部分数据对于分析和决策具有实际价值，需要通过数据挖掘和分析技术来提取有用信息。
6. 多源性：大数据来自于多个来源，包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等，这些数据具有不同的格式和结构。
7. 隐私性：大数据中可能包含个人隐私信息，需要采取相应的安全措施来保护数据的隐私性。
综上所述，大数据的特点主要包括量大、速度快、多样性、真实性、价值密度低、多源性和隐私性。
六、大数据挖掘的特点有哪些？
①基于大量数据
并不是说在小数据上不可进行数据挖掘，实际上大多数的算法均可在小数据上运行并得到结果。只不过，小数据量完全可以通过人工分析来总结规律，再者，小数据量在大多数情况下是无法反映出普遍性的。
②非平凡性
所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识绝非那么简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。
③隐含性
数据挖掘的意义就是要深层次挖掘隐藏在数据内部的知识，而不仅仅是浮现在数据表面的信息。其中常用的BI工具，如报表和OLAP是完全可以让用户找出相关信息的。
④新奇性
经过数据挖掘出来的知识应该是以前未知的，因为只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
⑤价值性
数据挖掘出来的结果必须是能给企业带来直接的或间接的效益。虽然有时候，在一些数据挖掘项目中，或因缺乏明确的业务目标，或因数据质量的不足，或因挖掘人员的经验不足等因素，均会导致挖掘效果不佳或者说完全没有效果。但那仅仅只是一部分，依旧有大量的成功案例在不断证明着数据挖掘是的确可以变成提升效益的利器的。
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七、大数据的特点包括哪些？
大数据的特点包括以下几个方面：
1. 三个"V"：大数据的特点可以概括为三个"V"，即体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。体量指的是数据量级巨大，远远超出了传统处理能力的范围。速度指的是数据的产生、获取和传输速度非常快，需要实时或近实时的处理。多样性指的是数据的来源和类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。
2. 高维度：大数据通常具有高维度的特点，即包含大量的特征、属性或变量。这些特征可能来自于不同的数据源，涉及多个方面的信息，因此分析与处理大数据需要考虑更多的维度。
3. 实时性和即时性需求：大数据处理通常要求快速响应和即时性需求。由于数据的产生和流动速度很快，需要实时地进行数据采集、存储、处理和分析，以便及时获得有用的信息和洞察。
4. 不确定性和不完整性：大数据通常包含许多未经处理、非结构化或不完整的数据。这些数据可能存在噪声、错误或缺失，需要在处理中考虑到这样的不确定性和不完整性，进行数据清洗、处理和补全。
5. 数据价值：大数据中蕴含着巨大的商业价值和洞察力，可以通过数据分析和挖掘揭示隐藏的模式、关联和趋势，为决策制定和商业创新提供支持。
总之，大数据的特点主要包括大量的数据量、快速的数据产生和传输速度，多样性的数据类型，高维度的特征和变量，以及对实时性和即时性需求的要求。这些特征使得大数据处理、分析和应用面临着一系列技术和挑战。
八、大数据有什么特点呢？
大数据五大基本特点是指：
1、多样性：呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等。
2、大量性：拥有海量的数据。
3、高速性：增长快速，处理速度快。
4、可变性：大数据拥有多层结构。
5、真实性：代表了数据的质量。
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