1，大数据具有如下哪些特征

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。

大数据具有如下哪些特征

2，大数据具有哪些特征

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。
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、管理和处理的数据集合。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。

大数据具有哪些特征

3，大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。
首先，对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。其次，做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。再者，面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
大数据（big data），IT行业术语，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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
大数据（big data），IT行业术语，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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。定义对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。
我国已进入大数据时代，在应用上大数据波及多个领域，目前进入大数据应用相对较成熟的范畴，主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。 在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。 网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。 大数据的作用在于挖掘数据价值。简单地说，大数据让数据产生各种“价值”，这个将数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。所以它主要体现在两个方面：第一个是： 帮助企业了解用户，第二个是：帮助企业了解自己。简单来介绍大数据的十大应用领域：1.了解和定位客户2.了解和优化业务流程3.提供个性化服务4.改善医疗保健和公共卫生5.提高体育运动技能6.提升科学研究7.提升机械设备性能8.强化安全和执法能力9.改善城市和国家建设10.金融交易安全性。可见大数据已经和我们的生活、工作和事业的发展紧密结合了，所以国家的高科技发展也急需大数据人才。

大数据都体现在哪些方面


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