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海量性
大数据时代，数据呈现出海量的特点，随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，各类数据不断涌现，从社交网络、电子商务、智能交通、医疗健康等领域，到政府、企业、个人，都在产生大量的数据，据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据量将达到44ZB，海量数据为各行各业提供了丰富的信息资源，但也给数据处理和分析带来了巨大的挑战。
多样性
大数据时代的特征之一是数据来源的多样性，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，结构化数据主要来源于数据库，如企业ERP系统、政府统计数据等；半结构化数据主要来源于日志、网页等；非结构化数据则包括文本、图片、音频、视频等，这种多样性使得数据分析和挖掘变得更为复杂，但同时也为各个领域提供了更全面、更深入的了解。
实时性
大数据时代，数据实时性特征日益凸显，随着物联网、移动互联网等技术的普及，各类设备、传感器等实时产生数据，使得信息传播速度加快，实时数据处理需求日益增长，实时性数据有助于企业快速响应市场变化，提高决策效率；对于政府而言，实时数据有助于及时掌握社会动态，保障社会稳定。
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价值密度低
尽管大数据时代数据量庞大，但价值密度相对较低，在海量数据中，有价值的信息往往占比很小，如何从海量数据中筛选出有价值的信息，成为大数据时代的一大挑战，数据挖掘、机器学习等技术在提高数据价值密度方面发挥着重要作用。
动态性
大数据时代，数据动态性特征明显，数据不仅在数量上迅速增长，而且在质量、结构、应用等方面也呈现出动态变化，这种动态性使得数据分析和挖掘工作需要不断更新，以适应不断变化的数据环境，动态性也为大数据技术在各个领域的应用提供了广阔的空间。
大数据时代具有海量性、多样性、实时性、价值密度低和动态性五大显著特征，面对这些特征，我们需要不断创新数据处理、分析、挖掘等技术，以提高数据价值，为各个领域的发展提供有力支持，我们也要关注数据安全、隐私保护等问题，确保大数据时代的健康发展。
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标签： #大数据总结出5个特点
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