大数据的结构特点是什么(大数据的四个特征？)

大数据的五个特点？

大数据的五个基本特征是指:

1.多样性:呈现形式包括但不限于文本、图像、视频、HTML页面等。

2、数量大:拥有海量的数据。

3.高速:快速增长，加工速度快。

4.可变性:大数据具有多层结构。

5.真实性:它代表数据的质量。

2-2 大数据的特征有哪些？

随着信息技术的飞速发展，数据开始爆炸式增长。大数据中的数据不再以几个GB或TB来衡量，而是以Pb (1000 t)、EB(100万t)或ZB(10亿t)来衡量。

2.多样性

多样性主要体现在三个方面:数据源多、数据类型多、数据之间的相关性强。

数据来源很多，企业面临的传统数据主要是交易数据。互联网和物联网的发展带来了各种来源的数据，如社交网站和传感器。

由于数据来自不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。一般来说，可以分为三类:一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等。，表现为数据之间的强因果关系；二是非结构化数据，如视频、图片、音频等。，特点是数据之间没有因果关系；第三，半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等。，特点是数据之间的因果关系弱。

数据类型很多，非结构化数据是主要数据。在传统企业中，数据是以表格的形式保存的。而70%-85%的大数据是图片、音频、视频、web日志、链接信息等非结构化、半结构化的数据。

数据和频繁的交互有很强的相关性，比如游客在旅游过程中上传的照片和日志，和游客的位置、行程等信息有很强的相关性。

3.高速的

这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著特征。大数据和海量数据有两个重要区别:一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析代替批量分析，数据输入、处理、丢弃都是立竿见影，几乎没有延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速的重要体现。

4.价值

虽然企业有大量的数据，但只有极小一部分是有价值的。大数据背后隐藏的价值巨大。因为大数据中有价值的数据比例很小，大数据的真正价值体现在大量各种类型的不相关数据中。挖掘有价值的数据用于未来趋势和模式预测分析，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法进行深度分析，应用于农业、金融、医疗等领域，以期创造更大的价值。

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