1、1 大数据的定义涵盖了无法在短时间内利用常规工具进行处理的庞大数据集2 大数据具备五大特性规模巨大Volume流动迅速Velocity类型繁多Variety价值密度较低Value信息真实性Veracity3 与传统统计学不同，大数据分析不依赖于抽样，而是关注实时数据捕捉和追踪4 大数据的；大数据的五大基本特点如下1 容量Volume大数据指的是那些超出常规软件工具处理能力的数据集合这些数据在一定时间内无法被有效捕捉管理和处理它们需要新的处理模式，以便获得更强的决策支持洞察发现和流程优化能力这些数据集通常具有庞大的规模2 种类Variety大数据涵盖了多种类型的；简言之，大数据是指大数据集，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；1 数据量巨大大数据技术能够处理的数据量非常庞大，例如，远超过人类历史上印刷材料的数据总量一般个人电脑硬盘的容量以TB千兆字节为单位，而大数据涉及的量级常常接近EB艾字节或更高2 数据类型多样大数据不仅包含传统的文本数据，还包括图片视频音频地理位置信息等多种类型的数据；大数据的特性如下一大数据是多源的 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，多维度进行分析二大数据是越来越客观的 由于数据填报者对同一问题在不同时期面对不同对象。

2、大数据的特性包括1 大量化数据量的激增，得益于信息存储技术的进步，特别是分布式存储技术，使得处理和存储PBEB乃至ZB级别数据成为可能2 多样性数据类型的多样化互联网的普及使得人们可以轻松访问和收集各种数据，但同时也带来了挑战，因为大部分数据是非结构化或半结构化的将不同格式的；3数据价值密度相对较低随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息海量，但是价值密度却较低大数据时代亟待解决的难题是如何通过强大的机器算法可以更迅速地完成数据的价值“提纯”二大数据的四大特点 1海量性有IDC 最近的报告预测称，在2020 年，将会扩大50 倍的全球数据量现在；大数据的特性包括以下几个方面1 大数据量 大数据的特征之一是其庞大的数据量据IDC的预测，到2020年，全球数据量将增长50倍大数据的规模是不断变化的，一个数据集的大小可以从数十TB到数PB不等简单来说，存储1PB的数据需要大约2万台配备50GB硬盘的PC此外，数据的来源多种多样，包括网络日志。

3、大数据big data是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取管理和处理的数据集合大数据有五大特点，即大量Volume高速Velocity多样Variety低价值密度Value真实性Veracity它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情 大数据的用法倾向于预测分析用户；大数据的特性包括以下几个方面1 大数据量 大数据的最显著特征之一是其庞大的数据量据IDC的预测，到2020年，全球数据量将增长50倍大数据的规模是一个不断变化的指标，单个数据集的大小可以从数十TB到数PB不等简单来说，存储1PB的数据需要大约2万台配备50GB硬盘的PC此外，数据的来源多种多样；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三，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四，价值大数据不仅仅；4 **Velocity速度**大数据不仅在数量上增长迅速，其处理速度也要求极快，对数据的时效性有很高的要求例如，搜索引擎需要能够在几分钟内索引到最新的新闻，而个性化的推荐算法则期望能够实时完成推荐这种对速度的追求是大数据区别于传统数据挖掘的一个显著特征5 **Veracity真实性**；因此，大数据需要快速处理其数据例如，在金融领域，投资者不仅需要实时获取股票价格和成交量等信息，而且还需要快速判断处理这些数据的影响，进行决策3 种类多 大数据的特征之一是其种类繁多，包括结构化半结构化和非结构化数据其中结构化数据可以通过提取和清洗获得有用信息半结构化数据需要应用。

4、大数据的特性主要包括以下几个方面1 数据量大Volume大数据的首要特征是数据规模巨大，超出了传统数据库系统的处理能力2 数据速度快Velocity数据生成传输和处理的速度极快，要求实时或近实时处理数据3 数据类型多Variety大数据涉及多种数据类型和格式，包括结构化数据半结构化；大数据的显著特征不包括数据价值密度高大数据的显著特征数据规模大数据类型多样数据处理速度快大数据是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数据data是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

5、大数据的特征主要分为五个方面1 体量巨大大数据涉及的数据量极其庞大，通常达到PBPetabyte，即10的15次方级别及以上这超出了传统数据库的处理能力，必须使用更高级的数据处理技术2 类型多样大数据不仅包含结构化数据，如数字和表格，还包括半结构化和非结构化数据，例如文本图片视频；3 多样性Variety大数据包括各种类型格式和结构的数据它不仅包含结构化数据如数据库中的表格数据，还有非结构化数据如文本图像音频和半结构化数据如XMLJSON处理大数据需要能够应对这种多样性的技术4 价值密度高Value尽管大数据的海量特性使得其中蕴含的价值密度相对较低。