大数据的5V 特性包括Volume大量，Velocity高速，Variety多样，Value低价值密度，Veracity真实Volume大量包括采集，存储，管理，分析的数据量很大，超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据集合其计量单位至少是P千T，E百万T或Z十亿TVelocity高速数据。

真实性的基石Veracity真实性真实性是大数据的核心，它关联着现实世界，尽管真实并不等同于准确，但虚假数据是数据分析的死敌依赖于真实交易和行为的数据才具有分析价值如何区分真实与模拟，以及识别伪造数据，是当前数据科学领域亟待解决的课题大数据的5V特性共同塑造了我们面对信息时代的全新挑战与。

如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题四Velocity数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征五Veracity数据的准确性。

大数据的5v特征对传统的统计方法带来的影响如下1数据体量巨大传统的统计方法往往难以处理大数据的体量例如，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是这个的两倍这种巨大的数据量使得传统的统计方法在存储和计算上面临巨大的挑战2数据种类和来源多样化。

定义大数据不仅仅是数据量的巨大，更重要的是其包含的数据类型多样处理速度快，并且需要新的处理模式来挖掘其中的价值5V特点Volume大数据的首要特征就是数据量巨大，远远超出了传统数据处理的范畴Velocity大数据的处理速度非常快，要求能够在短时间内完成大量数据的分析和处理Variety大数据包含。

大数据big data，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具有海量的数据规模快速的数据流转多样的数据类型和价值密度低的四大特征大数据的5V特点IBM提出。

在大数据时代一书中，维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶提出，大数据摒弃了传统的随机分析法，转而采用所有数据进行分析处理这种做法不仅拓展了数据分析的边界，还使得分析过程更加全面和精确大数据的5V特点，即Volume大量Velocity高速Variety多样Value低价值密度和Veracity。

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IBM提出了大数据的五个特点，即“5V”Volume大量指的是数据量庞大Velocity高速指的是数据处理速度要求快Variety多样指的是数据类型和来源多样Value低价值密度指的是数据中蕴含的价值密度相对较低Veracity真实性指的是数据的真实性和可靠性大数据的应用范围非常广泛，它不仅。

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时空大数据是指基于统一的时空基准，与位置直接或间接相关联的大规模数据集，这些数据集在时间和空间中活动并展现出运动变化的特点这种数据形式不仅包含了一般大数据的5V特征即大量多样快速真实价值，还具有独特的位置时间属性尺度多源异构以及多维动态可视化特征这些特征使得时空大数据。

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