大数据的四个核心特征，即4V，涵盖了数据的大量性高速性多样性和价值性1大量性Volume指的是数据量的庞大随着信息技术的不断发展，数据量已经超出了传统存储和处理的极限，覆盖了从GB到PBEB乃至ZB的范围2高速性Velocity关注的是数据生成的速度这是大数据与传统数据挖掘的区别之；是体现大数据技术价值的手段，是进步的基石这里从云计算分布式处理技术存储技术感知技术的发展，阐述大数据从采集处理存储到形成结果的全过程实践是大数据的终极价值在这里，我们从互联网大数据政府大数据企业大数据个人大数据四个方面来描绘大数据的美好图景和将要实现的蓝图；大数据的4个明显的特征，即数据量大多维度完备性和在一些场景下的实时性特别强调了光是数据量大还不能构成大数据，因为它可能无法得出有效的统计规律，而多维度的特征则可以交叉验证信息，提高准确性今天大部分人所理解的大数据，是从大量的看似杂乱无章的数据点，总结出原来找不到的相关性。

4 精确性数据的不确定性大数据的精确性维度指的是与某些数据类型相关的可靠性追求高数据质量是一项重要的大数据挑战，然而，即使是最优秀的数据清理方法也无法消除某些数据固有的不可预测性，例如天气经济状况或客户最终的购买决定理解和规划不确定性是大数据的一个维度，这是随着高管需要更好地理；“产业链”“金融”“资本”“大数据”四个维度为依托，整合传统商业类型，链接各种商业渠道，形成上中下游闭环产业链大系统，在一个资源整合与共享的大平台上，帮助企业实现营业额利润倍增的共赢生态链联盟系统打造新商业整合的大数据平台；四数据驱动决策大数据技术能够提供全面多维度的数据支持，使得决策更加科学精准通过数据分析，可以更好地了解用户需求市场趋势和竞争状况，从而制定更加合理的战略和策略同时，大数据技术还可以实现数据驱动的自动化决策，提高决策效率和准确性综上所述，大数据的内涵包括海量数据快速处理和分析。

大数据思维四个递进的层次如下第一层从大量的看似杂乱无章的数据点，总结出原来找不到的相关性第二层不事先作假定，从大数据出发先得到结论，再分析原因第三层利用大数据在准确把控宏观规律的同时，精确到每一个细节第四层用不同维度找到的强相关性可以取代因果关系大数据的4个明显；大数据的4V特点，即VolumeVelocityVariety和Value，是其最为显著的四个特征Volume指的是数据量巨大，这是大数据区别于传统数据处理的关键点之一随着互联网物联网等技术的发展，数据生成速度急剧提升，海量数据的产生与积累成为常态Velocity则指的是数据处理的速度快，数据流的快速性是大数据处理的；大数据的基本特点，被总结为四大维度，即Volume规模大Velocity速度快Variety类型多和Value价值密度低在这些特点中，Value的解释往往存在误导这里所说的Value，并非指大数据自身价值高，而是强调在大数据中，有价值的信息比例较低，如同大海捞针，沙里淘金，揭示了大数据价值挖掘的难度；大数据的特征主要包括四个维度数据量大处理速度快数据类型多样价值密度低首先，从数据量大的角度来看，大数据通常指的是传统数据处理应用软件难以处理的大量数据其计量单位从TB级别跃升到PBEB乃至ZB级别例如，社交媒体平台每天产生的新数据电子商务网站的交易记录，或者是科研领域中的实验数；Variety大数据的第三个特征是数据类型多样传统的数据结构化数据已经不能满足需求，现在的大数据包括各种非结构化数据，如社交媒体上的文本图片视频等这些多样化的数据类型为数据分析提供了更多的维度和视角Veracity大数据的第四个特征是数据的真实性在大数据时代，由于数据来源的多样性和复杂性。

大数据是什么？在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解那么“大数据”到底是什么呢？在；传输处理等技术高速发展的产物云计算是物联网和移动互联网发展的必经阶段云计算是基础性关键性的大数据有四个维度量大，种类多，发展速度快，最后就是价值复杂，可以说处处是黄金，到处是沙子智能城市基于云计算和物联网等技术，以智慧推进软件测试新型城镇化，实现以人为本的创新；“大数据”这个词是由维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出大数据的特点 Volume大量Velocity高速Variety多样Value低价值密度Veracity真实性由IBM提出大数据存在的意义和用途是什么看似大数据是一个很高大上的感觉，和我们普通人的生活相差甚远。

如何做好APP的数据分析和运营APP分析四维度 做好APP运营分析，首先我们要把握住四个维度，分别是渠道推广的全面用户体验商品价格会员分析，这四个方面可以说囊括了APP分析的方方面面渠道推广方面可以通过SEM分析网盟分析SNZ等多种分析方式来挑选APP分发渠道，根据这些数据选择适合APP推广；用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径行为特征偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析 基于用户行为数据的分群模型当回归到行为数据本身，会发现对用户的洞察可以更精细更溯源，用历史行为记录的方式可以更快地找到想要的人群 四个用户分群的维度 用户属性年龄性别城市。

名采价员在手机APP上实时采集数据，提前4~6周发布报告这表明，大数据时代的数据收集和分析更加实时，能够提供更快速更准确的信息综上所述，大数据的概念涵盖了数据的大规模全面性多维度分析以及实时性这四个关键词揭示了大数据与。