大数据有什么特点呢？
一、大数据有什么特点呢？
大数据五大基本特点是指：
1、多样性：呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等。
2、大量性：拥有海量的数据。
3、高速性：增长快速，处理速度快。
4、可变性：大数据拥有多层结构。
5、真实性：代表了数据的质量。
二、大数据有哪些特点？
大数据的概念范畴，大数据（big data）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。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。
大数据的5V特点，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）。
具体而言容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。种类（Variety）：数据类型的多样性。速度（Velocity）：指获得数据的速度。可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。真实性（Veracity）：数据的质量。复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠。价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
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。
三、生活中的大数据有什么？
交通类: 路径规划如外卖，滴滴，无人车无人机
电商类:商品推荐，优惠券投放如京东东券
医疗类:病历结构化，疾病诊断(图片增强)，药效预测
金融类:智能投顾，信用卡异常检测
电信类: 用户流失预测
四、大数据有哪些？
世界上最大的十个数据库:
1.全球气象数据中心： 220千兆网络数据，6个petabytes的其它数据。
2.全美能源研究科技计算中心： 2.8个petabytes (1个petabyte 约等于1千千兆)。
3.AT&T： 323千兆信息。
4.Google： 每天有9千1百万次搜索量。
5.Sprint： 具体数据容量不详，但其拥有2.85万亿条数据库行。
6.ChoicePoint： 250千兆数据。
7.YouTube： 45千兆视频。
8.Amazon： 42千兆数据。
9.中央情报局： （Secret）。
10.美国国会图书馆： 1亿3千万项条目(书籍、图片、地图等)，20千兆文本。
五、it和大数据有什么不同？
大数据是一个典型的多学科交叉的专业，涉及到计算机、数学、统计学、物理等学科的综合运用，所以大数据专业需要学习掌握的内容更多也更复杂。但是计算机专业无疑是与大数据专业联系最为紧密的专业之一，扎实的计算机知识是做好大数据研究的基础。
大数据专业的研究以数据为主线，通过分析来挖掘数据背后的价值，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、分析和呈现。同时大数据与物联网、云计算关系紧密，物联网为大数据提供了数据的来源，而云计算则为大数据提供了存储和计算的平台。
而物联网、云计算则是计算机专业的细分范畴，同时大数据又是云计算发展到一定阶段的必然产物。大数据的分析则需要扎实的数学基础，需要通过不同的算法来完成数据的整理以及查找数据背后的联系。
大数据与计算机专业的最大区别是对于数据的理解，大数据专业围绕数据展开，而计算机专业则围绕功能展开，数据是计算机功能的产物和沟通的方式。所以说大数据也是计算机专业发展的必然产物，计算机专业的发展也必将向更加细分的领域深入。
计算机专业的发展带动了大数据的发展，大数据的发展也带动了人工智能的发展，而人工智能则涉及到更多的学科，更加复杂。所以，大数据是目前很多领域的驱动力，借助大数据能让很多传统行业发现数据的价值，可以说目前的大数据是科技创新的孵化器。
现在很多研究生都把研究方向定在了大数据领域，这些研究生在本科阶段有不少是从事计算机专业的，当然也有数学专业的、统计专业的、物理专业的等等。大数据涉及到的领域很广泛，更多专业的人才都可以参与到大数据产业链中，未来大数据的发展空间将更大。
六、培训大数据有什么要求？
在大数据培训工作中，时长会遇到这样或者那样的问题，比如：学习大数据是否有学历限制？我是大专学历可以学习大数据技术吗？我没有计算机基础，可以学习大数据吗？我是女生，可以学习大数据技术吗？今天我们就来说一下零基础新手学习大数据需要的条件有哪些。
零基础的同学如果想参加大数据培训学习。
1、要有一些数学常识，尤其在从事或者学习数据分析这一块，至少要了解常用计算模型算法。数学是基础，几乎所有的现代IT编程语言都有涉及的数学知识。
比如概率论与数理统计，这部分与大数据技术开发的关系非常密切，条件概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、方差分析及回归分析、参数估计、Bayes理论等在大数据建模、挖掘中就很重要。
2、编程言语基础，大数据技术的学习目前主要分为大数据开发和数据分析与挖掘两个方向，参加大数据培训班学习大数据开发还需要学习Java的标准版JavaSE，数据分析需要Python基础，这些大数据培训机构一般在讲授真正的大数据技术之前，针对零基础会进行系统的培训，不会这部分也不需要太多的担心。
3、关于学历的限制由于大数据技术复杂且多，自学是十分困难的，大多数人会选择培训机构进行学习。靠谱的大数据培训机构，在招生时会加上一条限制：大专及以上学历。低于这个学历的人不是说学不会，是学起来会非常困难。
4、大数据技术学习是没有性别限制的。只是从我教学的经验来看，男生学习大数据开发的居多，数据分析相对容易些，是许多女生的选择。尚硅谷大数据培训机构，大数据开发，数据分析与挖掘，详情见尚硅谷大数据官网。其实学习在于自己的决心，调整好心态，接下来就是认真努力的学习吧！
七、大数据有什么影响
大数据在当今数字化时代扮演着重要的角色，其影响力越来越受到关注。那么，大数据有什么影响呢？在本文中，我们将探讨大数据对各个领域的影响以及未来发展趋势。
大数据对企业的影响
对于企业而言，大数据可以帮助它们更好地了解消费者行为、优化营销策略、提高生产效率等。借助大数据分析，企业可以更好地把握市场趋势，做出更明智的决策。
大数据对教育领域的影响
在教育领域，大数据的应用可以帮助学校更好地了解学生的学习习惯、优化教学方法、提高教学质量。通过分析学生数据，教育机构可以个性化教学，使教育更加高效。
大数据对医疗行业的影响
在医疗行业，大数据的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病、预测病情发展、制定个性化治疗方案。通过分析患者数据，医疗机构可以提供更好的医疗服务，挽救更多生命。
大数据对社会的影响
在社会层面，大数据的应用涉及政府治理、城市规划、交通管理等多个方面。通过大数据分析，社会管理可以更加科学化、精细化，提升整个社会的运行效率。
大数据的未来发展趋势
随着人工智能、云计算等技术的不断发展，大数据的应用前景非常广阔。未来，大数据将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的进步和发展注入活力。
八、大数据有什么制度
随着时代的发展，大数据已经成为各行业中不可或缺的一部分。它的作用不仅仅局限于提升运营效率和市场营销，更在于引领企业的战略决策。然而，随之而来的是关于大数据隐私和安全的担忧，这也为大数据有什么制度提出了更高的要求和挑战。
什么是大数据？
大数据指的是规模庞大、类型多样的数据集合，通过先进的计算和分析技术来挖掘其中潜在的信息价值。这些数据可以来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网活动等。传统的数据处理技术已经无法有效处理如此庞大、快速增长且复杂的数据集合，因此需要采用新的技术和工具来应对。
大数据的作用
大数据的应用范围十分广泛，从企业管理到医疗保健再到政府决策，都可以从中受益。通过分析和挖掘数据，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提升客户体验，并且通过个性化的推荐系统提高销售额。在医疗领域，大数据可以帮助医生诊断疾病、预测流行病并研发新药。政府也可以通过分析数据来制定更有效的政策，提高治理水平。
大数据隐私与安全挑战
随着大数据的应用范围不断扩大，人们开始关注数据隐私和安全问题。用户的个人信息可能被滥用或泄露，给用户带来潜在的风险。此外，数据的准确性和完整性也面临挑战，如果数据被篡改，将对分析结果造成误导。
为什么需要大数据制度？
针对大数据隐私和安全挑战，大数据有什么制度已经成为当务之急。建立明确的法律法规和行业标准，对数据的采集、存储、处理和共享进行规范，不仅可以保护用户隐私，也可以确保数据的安全性和可信度。
大数据制度的重要性
制定和实施严格的大数据制度对于数据驱动型企业和整个社会都至关重要。首先，它可以增强公众对数据处理机构的信任，从而促进数据的共享和流通。其次，有了规范的制度，企业可以更加清晰地了解自身在数据处理过程中的责任和义务，避免违规行为带来的风险。
大数据制度的核心内容
大数据制度应包括数据采集、存储、处理、共享和销毁等方面的规定。其中，数据采集阶段需要明确告知用户数据被采集的目的和方式，并经过用户同意；数据存储和处理需要确保数据的安全性和完整性；数据共享需要遵循最小化原则，确保仅共享必要的数据；数据销毁则需要明确时间和方式，避免数据泄露风险。
大数据制度的实施挑战
尽管制定大数据制度的重要性无容置疑，但实施起来却面临诸多挑战。首先，不同国家和地区对数据隐私和安全的法律法规存在差异，如何在国际化背景下达成一致是一个难题。其次，技术的快速发展和不断更新也给制度的跟进带来挑战，需要不断完善和调整制度以适应新形势。
大数据制度的发展趋势
随着社会对大数据隐私和安全的重视程度不断提升，大数据制度也将不断发展和完善。未来，可以预见的发展趋势包括跨境数据流动的规范、数据加密和安全算法的创新、数据伦理和合规框架的建立等。只有不断优化和健全制度，才能更好地发挥大数据在社会经济发展中的作用。
九、大数据有什么专业
在今天信息爆炸的时代，大数据无疑成为企业决策中的关键因素之一。随着技术的发展，大数据分析正在被越来越多的行业所应用，从金融到医疗，从零售到娱乐，无处不在。那么，大数据有什么专业意义，它为企业和个人带来了哪些好处呢？
大数据的概念
大数据是指规模巨大、种类繁多的数据集合，这些数据通过传统的处理工具很难或无法处理。大数据的特点主要包括三个方面：数据量大、数据类型多样化和数据处理速度快。这些特点使得传统的数据处理技术无法胜任，因此需要借助新的技术手段来处理大数据。
大数据分析的重要性
大数据分析是指利用各种数据分析工具和技术来挖掘、分析和利用大数据的过程。通过对大数据进行分析，可以发现数据之间的关联性，从而为企业决策提供支持和指引。在当今竞争激烈的市场环境中，大数据分析可以帮助企业更好地了解市场需求、优化产品和服务，提高经营效率，从而获得竞争优势。
大数据在不同行业中的应用
大数据技术在各行各业都有着广泛的应用，包括但不限于金融、医疗、零售、制造业等领域。在金融行业，大数据分析可以帮助银行和投资机构更好地了解客户需求、预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。在医疗领域，大数据分析可以帮助医生更准确地诊断疾病、个性化治疗，提高医疗效率。
- 大数据在零售行业的应用也十分广泛，通过分析消费者行为数据，零售商可以更好地了解消费者的购买习惯，精准定位目标用户，提升营销效果。
- 在制造业中，大数据分析可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
大数据对企业的意义
大数据不仅可以帮助企业更好地了解市场和客户，提高决策的准确性和效率，还可以为企业带来更多的商机和利润。通过大数据分析，企业可以实现精准营销、个性化服务，提升客户满意度，从而增强竞争力。
未来大数据发展趋势
随着人工智能、云计算等技术的不断发展和成熟，大数据的应用场景将会更加广泛。未来，大数据将进一步深入到各个行业，成为企业决策的重要依据。同时，随着数据安全和隐私保护意识的提高，大数据的合规性和安全性也将成为发展的重要议题。
结语
综上所述，大数据在当今社会发展中扮演着越来越重要的角色，它不仅为企业带来了机遇和挑战，也为整个社会带来了更多的便利和效益。因此，了解和掌握大数据分析的技能，对于从事相关行业的专业人士来说至关重要。
十、大数据有什么技术
在当今数字化时代，大数据已经成为企业发展中不可或缺的一部分。那么，大数据有什么技术，又如何应用于不同行业呢？让我们一起来深入了解吧。
什么是大数据技术
大数据技术是一种处理海量数据的技术，主要包括数据采集、存储、处理、分析和展现等环节。随着互联网的快速发展，各种移动设备的普及以及物联网技术的应用，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方式已无法满足需求，因而大数据技术应运而生。
大数据技术的应用
大数据技术在各行各业都有着广泛的应用。在金融领域，通过分析用户的交易数据和行为模式，银行可以更精准地进行风险评估和信贷审核；在医疗保健领域，利用大数据技术可以提高疾病预防和治疗的效率，实现个性化医疗服务；在电子商务领域，通过分析用户的浏览和购买记录，平台可以实现精准推荐，提升用户体验。
大数据技术的关键组成部分
了解
- 数据采集：通过各种传感器、设备等收集海量数据。
- 数据存储：将采集的数据进行存储，一般采用分布式存储技术。
- 数据处理：对存储的数据进行清洗、转换、计算等处理操作。
- 数据分析：利用数据挖掘、机器学习等技术对数据进行分析，提取有用信息。
- 数据展现：将分析结果通过可视化手段呈现给用户，帮助用户更直观地理解数据。
大数据技术的发展趋势
随着科技的不断进步，大数据技术也在不断发展和演进。未来，大数据技术的发展趋势主要包括以下几个方面：
- 人工智能技术的融合：大数据技术与人工智能技术的结合将会推动数据处理和分析的智能化水平。
- 边缘计算的应用：随着物联网技术的普及，大数据技术将越来越多地应用于边缘计算领域，实现数据的实时处理。
- 隐私保护技术的强化：在数据安全和隐私保护方面，大数据技术将会加强对数据的加密和匿名化处理。
结语
大数据技术的发展已经深刻改变了我们生活和工作的方式，也为各行各业带来了巨大的发展机遇。未来，随着科技的进步，大数据技术将不断演进和完善，为社会带来更多的创新和进步。