大数据作为数据，大数据作为一种数据集合,当我们

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详解大数据的4个基本特征1、大数据是指那些庞大且难以通过常规手段处理的数据集，它的四个基本特征为：数据量大、数据类型多样、价值密度低以及处理速度快。数据量大：大数据的规模通常...

详解大数据的4个基本特征

1、大数据是指那些庞大且难以通过常规手段处理的数据集，它的四个基本特征为：数据量大、数据类型多样、价值密度低以及处理速度快。数据量大：大数据的规模通常非常巨大，可能达到TB、PB乃至EB级别。这种规模的数据量使得传统的数据处理工具难以应对，需要采用更高效的数据存储和处理技术。

2、大数据的四个基本特征如下：数据量大：随着互联网和物联网的普及，人们每天都会产生海量的数据，这些数据包含各种各样的信息，从文本、图片、音频到视频等多种形式。数据类型多样：大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据，如文本、图像、声音、视频等。

3、真实性是大数据的第四个特征。数据质量决定其对决策支持的价值，而非仅依赖数据规模。追求数据质量是一项重要挑战，数据清理无法消除固有不确定性，但大数据仍包含宝贵信息。通过数据融合、数学方法等手段充分利用不确定性。

4、大数据的四个基本特征如下：数据量大（Volume）大数据的显著特征在于其庞大的数据规模。随着信息技术的进步和互联网的不断扩张，每个人的生活轨迹都被记录在大数据中，导致数据量呈爆炸性增长。大数据的计量单位现在已经达到EB级别。

大数据和普通数据的区别主要体现在以下几个方面：数据规模和范围：大数据：是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，通常具有海量、高增长率和多样化的特点。普通数据：则是指可以在常规软件工具的帮助下进行捕捉、管理和处理的数据，其规模和范围相对较小。

大数据和普通数据的区别主要体现在以下几个方面：规模与范围：大数据：是指规模庞大到无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它通常涉及海量、高增长率和多样化的信息资产。普通数据：则是指日常中常见、规模相对较小、可以用常规软件工具轻松处理的数据。

传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

大数据最核心的价值在于其对海量数据的存储与分析能力，这使其在众多技术中脱颖而出。相比于传统技术，大数据处理的“廉价、迅速、优化”这三个方面综合成本达到了最优水平。具体而言，大数据技术能够以较低的成本存储和处理海量数据，满足了企业对数据存储空间的需求。

大数据的价值体现在多个方面，首先，它已经渗透到各个行业和业务领域，成为重要的生产因素。其次，对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。然而，大数据的价值并非仅限于最终的数据分析结果，更重要的是数据收集、处理和结构化的过程。

大数据的核心在于数据分析，这一点在历史上早已初见端倪。例如，古代的军事指挥官为了制定有效的策略，必须分析敌方的兵力、装备、粮草乃至将领的性格和战术偏好。而如今，这种分析已经进入了一个新的阶段，借助于计算机的强大计算能力，我们能够处理海量的数据，并且进行更复杂的分析。

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。