大数据的定义及四个特点
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大数据是指大规模、高复杂性和快速处理的数据集合。 这些数据收集往往无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。
大数据通常具有以下特点：
数据量巨大：大数据集合的规模通常超出传统数据处理工具可以处理的范围，可能达到数十个TB或数百TB甚至更大。
数据类型多样：大数据集合中的数据类型通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。
处理速度快：大数据采集的处理速度需要实时或近实时完成，这就需要高效的数据处理和分析技术。
数据来源广泛：大数据采集的数据来源包括传感器、社交媒体、互联网、移动设备等渠道，数据形式也多种多样。 大数据的处理和分析需要用到大数据技术，包括分布式存储、分布式计算、机器学习、数据挖掘等技术。 大数据可应用于金融、医疗、电子商务、物流等各个领域，为企业提供更准确的决策和更高效的业务流程。
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北大青鸟中博软件学校学生课堂记录 大数据的定义及其特点是什么1.大数据的定义是什么？大数据是指传统软件和数据库工具无法有效获取、存储、管理和分析的庞大数据集合。 这种数据收集需要新的处理模型来提供更强大的决策支持、洞察和流程优化能力，以适应其海量、高增长率和多样性。
2.大数据有哪些特点？
体量：大数据的大小决定了它所包含的价值和潜在信息。
多样性：大数据涵盖多种数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
速度：数据生成速度非常快，需要分析系统实时处理。
可变性：数据格式的变化给数据处理和管理带来了挑战。
真实性：数据的真实性和质量直接影响分析结果的可信度。
复杂性：由于数据量巨大、来源多样，大数据的处理和分析非常复杂。
价值：合理利用大数据可以以更低的成本创造更高的价值。
大数据处理和分析需要特殊技术，如大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统等。 随着技术的进步和云计算的普及，大数据分析能力得到显着提升。
大数据的基本特征是：
1数据量：数据的大小决定了所获取数据的价值和潜在信息。
2.多样性：数据类型多种多样。
3：指接收数据的速度。
4变异性（variability）：阻碍了数据处理和管理过程的有效进行。
5真实性：数据质量。
6复杂性：数据量大，来自多个渠道。
7价值：合理利用大数据，以低成本创造高价值。
扩展信息：
大数据分析的六个基本方面：
1分析可视化（可视化分析）
无论是数据分析专家还是普通用户，数据的可视化是最基本的要求数据。 分析工具。 可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2数据挖掘算法
可视化是给人类看的，数据挖掘是给机器看的。
聚合、细分、异常值分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并发现价值。
这些算法不仅必须处理大数据量，还必须处理数据的速度。
4数据质量和关键数据管理（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是管理中的一些最佳实践。 通过标准化流程和工具进行数据处理，确保获得预定的高质量分析结果。 如果大数据确实是下一个重大技术创新，我们最好关注大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
5数据存储、数据仓库
数据仓库是一种关系型数据库，旨在通过特定的方式存储数据，以方便对数据进行多维分析和多角度展示。 在商业智能系统的设计中，数据仓库的建设是商业智能系统的关键和基础，它承担着整合业务系统数据的任务，提供数据的提取、转换和加载（ETL）商业用途。 情报系统，按主题组织数据分析。
参考来源：百度百科-大数据
