大数据5v特性(大数据5v特性增加了哪个特点)

大数据的特点？

对大数据调查法的特点表述错误的是数据价值密度高。

大数据5v特性(大数据5v特性增加了哪个特点)

大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

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、Velocity、Variety、Value、Veracity。

“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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，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。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据调查法的特点：

1、大数据调查法是对已经存在的数据进行选择。

2、大数据调查法不再直接接触调查对象，而是以大数据平台和大数据服务为中间媒介间接获取调查对象的数据。

3、大数据调查法可以对总体数据进行普查。

下列选项中，其中是大数据5V特点是 （ ） 。

【答案】：B

大数据5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）

大数据基本特点

大数据基本特点包括容量、种类、速度、可变性、真实性。

大数据IT行业术语，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，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。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）。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、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，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特性是什么？

大数据的5V 特性包括：Volume（大量），Velocity（高速），Variety（多样），Value（低价值密度），Veracity（真实）。

Volume(大量)：包括采集，存储，管理，分析的数据量很大，超出了传统数据库软件工具能力范围的海量数据。其计量单位至少是P（千T），E（百万T）或Z（十亿T）。

Velocity(高速)：数据增长速度快，要求实时分析与数据处理及丢弃，而非事后批处理。这是大数据区别于传统数据挖掘的地方。

Variety（多样）：数据种类和来源多样性，包括不同种类的数据，比如文本图像音频视频定位等，以及各种结构化，半结构化，非结构化数据，不连贯的语义或句意。据调查，企业数据中80% 为非结构化数据。这对数据处理能力提出了更高的要求。了数学，心理学，神经生理学与生物学的机器学习在数据挖掘，自然语言处理，搜索引擎，医学诊断方面不断寻求突破。以期将人脑的智慧与机器的威力相结合，勾划一片混沌之中的清明。

Value(低价值密度)：海量信息中的价值密度相对较低，如何在大数据中条分缕析披沙拣金，进行分析预测，找到数据的意义和价值所在，是机器学习和人工智能努力的方向。单位数据的价值低，如同蚂蚁，但聚合后的大数据却是蚁兵，战斗力惊人。

Veracity（真实性) : 指大数据的质量，大数据的内容是与真实世界息息相关的，真实不一定代表准确，但一定不是虚假数据，这也是数据分析的基础。基于真实的交易与行为产生的数据，才有意义，如何Mock数据，是一个话题。如何识别造假数据，更是值得研究的领域。

以下关于大数据的描述正确的是：（ ）

【答案】：A

大数据的5V特性包括体呈大、多样性、价值密度低、速度快以及真实性的显著特征、大数据关键技术中，数据釆集阶段主要使用的技术是ETL （Extract，Transform，Load）技术。大数据管理主要使用了分布式并行处理技术，比较常用的有Map Reduce。

大数据具有哪五个特点？

IBM提出了大数据”5V”特点：

一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的能够被用户查询到，个性化算法尽可能要求实时完成。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

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