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海量数据
在信息时代，数据已经成为最重要的生产要素之一，随着互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，数据量呈爆炸式增长，海量数据成为大数据计算的首要特征。
1、数据量巨大
大数据计算的数据量远远超过传统数据处理的范围，据统计，全球数据量每年以40%的速度增长，预计到2020年，全球数据量将达到40ZB，如此庞大的数据量，对计算技术提出了前所未有的挑战。
2、数据种类繁多
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大数据不仅包括传统的结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，这些数据种类繁多，包括文本、图像、视频、音频等多种形式，对计算技术提出了更高的要求。
3、数据更新速度快
在现代社会，数据更新速度非常快，社交媒体、电子商务等领域的实时数据，需要实时处理和分析，这就要求大数据计算技术具有高并发、高实时性的特点。
高价值密度
尽管大数据计算的数据量巨大，但其中真正有价值的信息占比却很小，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为大数据计算的重要任务。
1、价值密度低
大数据计算中的数据，其价值密度相对较低，这意味着，从海量数据中提取有价值信息的过程，需要付出巨大的计算成本。
2、信息提取难度大
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由于数据种类繁多、更新速度快，从海量数据中提取有价值信息的过程具有很高的难度，这要求大数据计算技术具有强大的数据处理和分析能力。
3、数据挖掘技术不断进步
为了从海量数据中提取有价值信息，数据挖掘技术不断进步，机器学习、深度学习等人工智能技术在数据挖掘领域取得了显著成果，为大数据计算提供了有力支持。
多样性应用场景
大数据计算具有广泛的应用场景，涉及各个领域，以下列举几个典型应用场景：
1、智能交通
通过分析海量交通数据，智能交通系统可以实现交通流量预测、路况监测、事故预警等功能，提高交通运行效率。
2、健康医疗
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大数据计算可以帮助医生分析患者病历、基因数据等，实现个性化医疗、疾病预测等功能，提高医疗水平。
3、金融风控
金融机构可以利用大数据计算技术，分析客户信用、交易数据等，实现风险控制、欺诈检测等功能，保障金融安全。
4、电子商务
大数据计算可以帮助电商平台分析用户行为、商品信息等，实现精准营销、推荐系统等功能，提高用户体验。
大数据计算的三大显著特征——海量数据、高价值密度和多样性应用场景，使其在信息时代具有重要的地位，随着技术的不断发展，大数据计算将在更多领域发挥重要作用，推动我国信息化建设。
标签： #大数据计算的三大显著特征
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