大数据分析的4v特征

1、   通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。 最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件或记录的固定字段中。 相对应的，没有固定结构不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。

2、 ②多样性(Variety)，即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等;③速度(Velocity)，即处理速度快;在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要有秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。

5、 规模性、高速性、多样性、价值性。 大数据的4v特征分别是：1、规模性：随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。 2、高速性。 3、多样性：主要体现在数据来源多、数据类型多和数据之间关联性强。 4、价值性。

4、 大数据4v特征指的是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值低Value”“速度快Velocity”。 一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。 大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 二、Variety：种类和来源多样化。

3、 ②多样性(Variety)：涉及的数据类型非常广泛，不仅包括传统的结构化数据，还包括非结构化的数据，如网络日志、视频、图片和地理位置信息等。 ③速度(Velocity)：指的是数据处理的速度要求快，遵循“1秒定律”，即分析结果需要在秒级时间内得出，否则数据的价值将大打折扣。