大数据表现形式,数据表现形式有两种数字和符号

数据的来源广决定了数据 形式的多样性。Da 数据的特征包括Da 数据的四个基本特征如下:1 .Da 数据的明显特点是体型巨大，数据显示，结构化数据占总大数据的75%,但能产生高价值大数据但非结构化数据。

Volume表示数据的数量巨大。日新月异的信息存储技术使得存储大量数据的成本越来越低，尤其是分布式存储技术的成熟，逐渐使存储PB、EB甚至ZB级数据成为可能。品种是指数据的品种。只要连接互联网就可以随时随地查看和获取自己想要的数据但同时也面临着一系列的挑战。虽然网上有很多数据，但是大部分都是非结构化或者半结构化的。

速度是指在数据、数据越来越实时化的当今时代，数据的生成和处理速度已经可以逐渐满足人们的需求。低值密度是数据中最关键的一点。虽然数据在现实世界中的数量巨大，但真正有价值的内容却很少。以监控视频为例。虽然监控视频的内容特别多，但实际有价值的部分可能不超过几分钟。如何利用云计算等技术从大量数据中提取出最关键、最有价值的部分，并将信息转化为知识，值得研究。

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，结构化数据可以以固定格式存储、访问和处理数据被称为“结构化数据”。因为这个数据采用了类似的格式，企业通过执行分析可以获得最大的利益。还发明了各种先进的技术来从结构化的数据中提取数据驱动的决策。但是，因为结构化数据的创建已经到了Zettabytes的关口，所以世界才发展到这样的程度。2.非结构化数据 Any 形式或者结构是非结构化数据。