本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
大量性
大数据时代，信息如潮水般涌来，海量数据成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资源，据统计，全球每天产生的数据量超过2.5EB（1EB=2^40字节），相当于人类历史上所有书籍字数的总和，如此庞大的数据量，使得传统数据处理方法难以应对，对大数据技术的需求日益迫切。
1、数据来源多样化：大数据不仅来源于企业内部，还来自互联网、物联网、传感器等外部世界，这些数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、数据处理能力要求高：面对海量数据，需要强大的数据处理能力，如分布式存储、并行计算等。
3、数据价值密度低：在大量数据中，有价值的信息占比很小，需要通过数据挖掘、分析等技术手段提取。
多样性
大数据时代，数据类型和来源多样化，使得数据呈现出丰富的特征。
1、结构化数据：如企业内部管理系统、数据库等，具有明确的字段和格式。
2、半结构化数据：如网页数据、XML、JSON等，具有一定的结构，但不如结构化数据规范。
3、非结构化数据：如图片、音频、视频等，没有明确的结构，需要通过自然语言处理、图像识别等技术进行解析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
高速性
随着互联网、物联网等技术的发展，数据产生、传输和处理的速度越来越快，大数据时代，对数据处理速度的要求越来越高。
1、数据产生速度快：互联网、物联网等设备实时产生大量数据，需要快速收集和处理。
2、数据传输速度快：高速网络、云计算等技术使得数据传输速度大幅提升。
3、数据处理速度快：分布式计算、内存计算等技术使得数据处理速度不断提高。
真实性
大数据时代，数据真实性成为关键，虚假数据、恶意篡改等问题严重影响数据分析和决策。
1、数据采集环节：确保数据来源可靠，避免恶意篡改。
2、数据处理环节：采用先进的数据清洗、去重等技术，提高数据真实性。
3、数据分析环节：建立数据质量评估体系，确保分析结果的可靠性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
价值密度低
大数据时代，数据价值密度低，需要通过数据挖掘、分析等技术手段提取有价值的信息。
1、数据挖掘：运用机器学习、深度学习等技术，从海量数据中挖掘有价值的信息。
2、数据分析：对挖掘出的信息进行统计分析，为决策提供依据。
3、数据可视化：将分析结果以图表、图形等形式呈现，提高数据可读性。
大数据五大特征——大量性、多样性、高速性、真实性和价值密度低，为信息时代的发展提供了丰富的资源，掌握这些特征，有助于我们更好地应对大数据时代的挑战，挖掘数据价值，为各行各业带来变革。
标签： #大数据五大特征记忆口诀
评论列表