大數據的4v特征（大數據的4v特征包括哪些方面）
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本文目錄一覽：
大數據的四大特點，分別是？
大數據的4V特征：
Volume（規模性）、
Velocity（高速性）、
Variety（多樣性）、
Value（價值性）。
---維克托邁爾-舍恩伯格和肯尼斯克耶編寫的《大數據時代》
大數據的獲取特點有哪些，其4v特征分別是什么
大數據的特點：
海量性、多樣性、高速性、易變性。
詳細來說：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據三大特征
第一個特征是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求 。
第二個特征是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。
第三個特征是處理速度快、時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對于很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，“大數據”在經濟發展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維?！ゑT·米塞斯曾提醒過：“就今日言，有很多人忙碌于資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解?！?這確實是需要警惕的。
其4v特征分別是：
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
大數據的4v特征包括哪些方面
規模性、高速性、多樣性、價值性。大數據的4v特征分別是：
1、規模性：隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。
2、高速性。3、多樣性：主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強。
4、價值性。
大數據的4v特點具體指的是什么
大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息。
而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
擴展資料：
大數據的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
參考資料來源：百度百科-大數據
大數據的四V特征指什么?
①數量(Volume)，即數據巨大，從TB級別躍升到PB級別;
②多樣性(Variety)，即數據類型繁多，不僅包括傳統的格式化數據，還包括來自互聯網的網絡日志、視頻、圖片、地理位置等;
③速度(Velocity)，即處理速度快;在數據處理速度方面，有一個著名的“1秒定律”，即要有秒級時間范圍內給出分析結果，超出這個時間，數據就失去價值了。
④真實性(Veracity)，即追求高質量的數據。數據的重要性就在于對決策的支持，數據的規模并不能決定其能否為決策提供幫助，數據的真實性和質量才是獲得真知和思路最重要的因素，是制定成功決策最堅實的基礎。
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