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Da 数据 4v特性Da 数据的4V指速度。Da 数据的四大特点是什么？大数据所谓4V具体指以下四点:1，很多，4v和数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大，这是Da 数据区别于传统的数据挖掘的显著特点。这是Da 数据区别于传统的数据采的最显著的特征。

IBM提出了“大数据“5v”的特征:1。体积:数据大，包括采集、存储、计算。“Da 数据”的起始计量单位至少为P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。二、品种:种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化，体现在网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。，各类数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何结合业务逻辑和强大的机器算法挖掘数据的价值，是数据时代最需要解决的问题。四。速度:数据增长快，处理速度快，时效性要求高。比如搜索引擎要求用户可以查询几分钟前的新闻，个性化推荐算法要求尽可能实时推荐。这是Da 数据区别于传统的数据挖掘的显著特点。

①体量，即数据巨大，从TB级跃升到PB级；②多样性，即数据的类型很多，不仅包括传统格式数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等。③速度，即加工速度快；关于数据的处理速度，有一个著名的“一秒定律”，即必须在一秒的时间范围内给出分析结果，超过这个时间范围数据就失去了价值。

Da 数据什么事？其实很简单。Big 数据实际上是一个海量的数据，它来自于数据在世界各地随时生成。在大数据的时代，任何微小的数据都可能有不可思议的价值。大数据有四个特点，分别是:成交量(量大)、品种(品种)、速度(高速)、价值(价值)，我们一般称之为4V。大数据所谓4V具体指以下四点:1。很多。

随着信息技术的飞速发展，数据开始爆发。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具和服务工具都成为了数据的来源。淘宝近4亿会员每天产生商品交易数据约20TB；大约有10亿脸书用户每天生成超过300TB的日志。智能的算法，强大的数据处理平台，新的数据处理技术，迫切需要对如此大规模的数据进行实时的统计、分析、预测和处理。

4V指的是量、品种、价值，Velocity10指的是OnlineVolume( 数据大数量):数据大数量，以及大量的收集、存储和计算。种类:种类和来源的多样性。值(低值密度):数据低值密度。速度:数据成长快，处理快，时效性高。在线(数据在线):数据一直在线。

Da 数据:海量、多样性、高速、多变性。具体来说:1。成交量的大小:数据决定了数据考虑的价值和潜在信息；2.品种:数据多种类型；3.速度:指获得的速度数据；4.可变性:妨碍处理和有效管理的过程数据。5.真实性的质量:数据 6。复杂:数据数量巨大，来源多渠道数据3。第一个特点是数据各种类型。

第二个特点是数据的价值密度相对较低。比如，随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低。如何通过强大的机器算法更快地“净化”数据的价值，是数据时代亟待解决的问题。第三个特点是处理速度快，时效性要求高。这是Da 数据区别于传统的数据采的最显著的特征。

Da 数据的4V特征是:量(质)、速(高速)、变(种)、值(值)。数据的四个“V”有四个特点:第一，数据巨大。从TB级跳到PB级；第二，数据有很多类型。前面提到的博客、视频、图片、地理信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例。在持续监控的过程中，可能只有一两秒钟有用数据吧。

Da 数据的特征是指:一般认为Da 数据主要有以下四个典型特征，即成交量、品种、速度、价值，称为4V。其特点如下:1 .成交量，大数据一开始的特点是规模大。随着互联网、物联网、移动互联网技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现爆发式增长。

大数据可分为三类，一类是结构化数据，如财务系统数据，信息管理系统数据，医疗系统数据等等，各有其特点。一种是非结构化的数据，如视频、图片、音频等。，其特点是数据之间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等。，表现为数据之间的弱因果关系。3.速度的增长速度和处理速度，数据是数据高速度的重要表现。

Da 数据的4V是指速度(高速)、体积(质量)、品种(品种)、价值(低值)。一般我们都强调3V，也就是前三个，Da 数据强调高速，比如并发查询。多样性是指数据结构化多样性，如结构化数据，半结构化和非结构化数据，一般包括文档、图片、视频等，海量指数据规模，不计流/。