這篇文章主要介紹大數(shù)據(jù)有哪些基本特征，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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大數(shù)據(jù)的四個基本特征是：1、數(shù)據(jù)量大；2、要求快速響應(yīng)；3、數(shù)據(jù)多樣性；4、價值密度低。大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)的四個基本特征介紹：

1、數(shù)據(jù)量大

TB，PB，乃至EB等數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。

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2、要求快速響應(yīng)

市場變化快，要求能及時快速的響應(yīng)變化，那對數(shù)據(jù)分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對速度要求有些“大”。

3、數(shù)據(jù)多樣性

不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

4、價值密度低

由于數(shù)據(jù)采集的不及時，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實全面的反饋。

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

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