3、 2. 种类（Variety）：大数据涉及多种数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 3. 速度（Velocity）：数据生成的速度快，需要高效处理和分析。 4. 可变性（Variability）：数据格式的变化给数据处理和管理带来挑战。 5. 真实性（Veracity）：数据的真实性和质量直接影响其可用性和分析结果的准确性。

1、 大数据的数据类型分为结构化、半结构化和非结构化三种。 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

2、 数据结构包括数据的逻辑结构、数据的物理结构、数据存储结构。 数据结构研究的内容：就是如何按一定的逻辑结构，把数据组织起来，并选择适当的存储表示方法把逻辑结构组织好的数据存储到计算机的存储器里。 拓展：数据是需要处理的数据元素的集合，一般来说，这些数据元素，具有某个共同的特征。

4、 大数据的特点包括数据量大（Volume）、数据处理速度快（Velocity）、数据类型多样（Variety）、价值密度低（Value）和数据的真实性（Veracity）。 大数据作为一种产业，其盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过数据的“增值”来实现盈利。