大数据的界说与布景

大数据的典型特征

大数据具有以下四个典型特征：

1. 很多性（Volume）

大数据的数据量巨大，通常以PB（拍字节）、EB（艾字节）乃至ZB（泽字节）为单位。例如，全球每天发生的数据量高达2.5EB，其间交际媒体、物联网设备、电子商务等范畴的数据量尤为巨大。

2. 速度（Velocity）

大数据的流通速度极快，需求实时或近实时地处理和剖析。例如，金融交易、搜索引擎、交际媒体等范畴的实时数据处理对速度要求极高。

3. 多样性（Variety）

大数据的类型多样，包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据如数据库中的表格数据，半结构化数据如XML、JSON等，非结构化数据如文本、图片、视频等。

4. 价值密度低（Value Density）

大数据中的信息价值密度较低，需求经过数据发掘、机器学习等技能手段从海量数据中提取有价值的信息。例如，从交际媒体数据中提取用户情感、从电商数据中剖析消费者行为等。

大数据的5V特色

除了上述四个典型特征外，大数据还具有以下五个特色，即5V特色：

1. Volume（很多）

如前所述，大数据的数据量巨大，需求高效的数据存储和处理技能。

2. Velocity（高速）

大数据的流通速度极快，需求实时或近实时地处理和剖析。

3. Variety（多样）

大数据的类型多样，包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

4. Value（价值化）

大数据的价值密度低，需求经过数据发掘、机器学习等技能手段从海量数据中提取有价值的信息。

5. Veracity（真实性）

大数据的真实性难以确保，需求经过数据清洗、去重等技能手段进步数据质量。

大数据的使用范畴

大数据在各个范畴都有广泛的使用，以下罗列几个典型使用范畴：

1. 金融范畴

大数据在金融范畴的使用包含危险操控、诈骗检测、信誉评价、投资决策等。

2. 医疗范畴

大数据在医疗范畴的使用包含疾病猜测、患者办理、药物研制、医疗资源优化等。

3. 互联网范畴

大数据在互联网范畴的使用包含搜索引擎优化、个性化引荐、广告投进、用户行为剖析等。

4. 交通范畴

大数据在交通范畴的使用包含智能交通办理、交通流量猜测、公共交通优化等。

5. 动力范畴

大数据在动力范畴的使用包含动力消耗猜测、动力优化装备、可再生动力办理等。

大数据具有很多性、速度、多样性和价值密度低一级典型特征，已成为当今社会的重要资源。跟着大数据技能的不断发展，其在各个范畴的使用将越来越广泛，为人类社会带来更多价值。

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