大数据具有全面性的特点

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大数据具有全面性的特点：全体性、混杂性、相关关系

不是随机样本，而是全体数据（全体性）自古以来，调研都是采取样本分析法，它利用最少的成本，得出相对精确的结果。

但样本调研本身就存在储多的局限的，一是它的准确性（最理想的情况下能达到97%的正确率）；二是样本是否客观尊循随机性，三是环境本身的局限性。

样本分析法很难得到更准确的、更接近真实的的结果。人们因为工具的限制，环境的限制，成本的限制，为了让分析变的更简单，只能收集或尽量抽取少量数据进行分析。

而当下，随着科学技术的发展，人们对于数据的处理也有很大的提升。因此，在许多领域中，我们是可以获取到海量数据，并对数据进行全面分析，得出更准确、无限接近真实的结果。大数据将打破小数据时代的格局，它体现的是数据的多，且尽可能的全面性，完整性。

就比哪一个葡萄园中，有100根温度计得出来的进间节点数据相较于1根温度计所得出来的数据是更真实可靠的。

不是精确性，而是混杂性（混杂性）当数据量非常少的时候，我们追求数据的精确性，因为需要得到精准的结果。

而当数据体量足够大时，我们不需要担数据的精确性，因为通过大量的数据分析是可以得出相对精准的结果，这是必然事件。当收集全面数据的时候，数据中存在许多乱七八糟的其他数据。这些数据制造了数据的混杂性。

如葡萄园中的，我只有一根温度计时，我们要流求该温度计是要正常也精准记录数据。因为该温度计一旦出错，所得数据就是错误数据，对于研究的结果的准确性就会影响很大，这就是数据少的时候分析时，需要数据的精确性。

而当葡萄园中放入100根温度计时，即使有10根温度计坏了，但最终得到的结果还是可预期的。所以数据量足够多时，对数据的精确性要求就没有了。

而因为有了100根温度计，因此我们在收集这100根温度计的记录时，有些温度计坏了，因此，坏了的温度计会出现五花八门的数据，这就让我们总体的数据变得混杂了，因此大数据是具有混杂性。

另外数据精确性是信息缺乏和模拟时代的产物，而只有5%的数据是结构化（精确性数据）且能适应传统的数据库，而95%的非结构化数据是混乱的，如果不接爱混乱，那很多的商业价值将无法被得到挖掘，我们只能得到少量我们设定好有序逻辑商业价值。

不是因果关系，而是相关关系（相关关系）对于小数据时代，信息缺乏的时代，数据都是被设定成因果关系的，一个数据必然会影响一个结果

因果关系强调原因与结果必须同时具有必然的联系，即二者的关系属于引起和被引起的关系。而相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加

如美国西部第次出现飓风时，沃尔玛的防护工具将销售的非常好，而另外蛋挞也会随之销量增加。我们可以理解为。

因为飓风的关系，防护工具是能卖的特别好，这是因果关系，而蛋挞也卖的好是什么鬼？这就是数据的相关性，我们不知道背后的逻辑，但从数据中可以得出这两者是有相关性的。

什么是大数据？它有哪四个基本特征

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4.

价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

大数据有什么特点呢?

大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如微码邓白氏通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。

什么是大数据,它有哪些特点

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据具备以下4个特点：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

大数据的特点主要有什么？

大数据（big data），是指在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。

大数据的特点：

1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；

2、种类（Variety）：数据类型的多样性；

3、速度（Velocity）：指获得数据的速度；

4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5、真实性（Veracity）：数据的质量

6、复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道

大数据的意义：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的缺陷：

不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。” 这确实是需要警惕的。

大数据具有如下哪些特征

大数据变现为：1、数据量大；2、速度快；3、类型多；4、价值；5、真实性。

分析的方面：1. 可视化分析；2. 数据挖掘算法；3. 预测性分析能力；4. 语义引擎；5. 数据质量和数据管理；6.数据存储，数据仓库。

什么是大数据，大数据的基本特征是什么

大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。 1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。 2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化

什么是大数据，大数据的特点有哪些

大数据就是这些年来通过各种现代化网络途径收集的全社会人群的消费生活数据库。可以为企业做营销方案等事务策划提供依据，提高策划方案的成功效率。

大数据特点有哪些？大数据具备哪些特征

特点就是数据真实、数据全、细节要做到精细，可以多维度去分析的数据，比比鲸具备了这些。

大数据具有哪些特征.公需

大数据具有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(精确)，其核心在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。比如 通过数据分析发现采购A产品的用户80%也会要同时采购B产品，而采购周期大约是3个月，这样就可以每三个月来向采购A产品的客户推送一次信息，推送的时候除了A产品的信息也同时推送B的信息。

大数据具有哪些特征

容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；[7]

种类（Variety）：数据类型的多样性；[7]

速度（Velocity）：指获得数据的速度；[7]

可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。[7]

真实性（Veracity）：数据的质量[7]

复杂性（plexity）：数据量巨大，来源多渠道[7]

价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值

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