大数据的典型特征有什么
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1.体量:大数据涉及的数据量极其巨大,决定了数据的潜在价值和所包含信息的丰富程度。
2.速度:数据生成速度极快,要求处理系统实时或近实时地收集、分析和响应数据。
3.多样性:大数据包含多种不同类型的数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
4.低价值密度(Value):虽然大数据往往拥有海量的数据,但真正有价值的信息往往分散在大量无用的数据中,因此需要算法和强大的分析工具来释放价值。 信息。
5.真实性:数据真实性是指数据的准确性和可靠性。 由于数据源和数据生成环境如此多样化,确保数据真实性是大数据分析的一个重要方面。
在《大数据时代》一书中,大数据被定义为无法通过常规软件工具捕获、管理和处理的巨大数据集。 它需要新的处理模型来提取决策支持信息并发现见解。 流程优化。 书中还强调,大数据分析并不依赖于随机抽样,而是需要对所有可用数据进行分析。
大数据应用的示例包括:
-洛杉矶警察局与加州大学合作,使用大数据来预测犯罪的可能性。
-谷歌流感趋势(GoogleFluTrends)通过分析搜索关键词来预测流感病毒的传播。
-统计学家NateSilver使用大数据分析来预测2012年美国总统大选的结果
-麻省理工学院将手机位置数据与交通数据结合起来进行城市规划。
-梅西百货采用实时定价机制,根据市场需求和库存情况,通过SAS系统对超过7300万种产品进行实时定价。
医疗健康行业也面临着大数据带来的挑战。 许多国家都在积极推广医疗信息学,利用大数据分析解决医疗问题。 2、大数据的特征包括哪些?
1.规模
随着信息技术的快速发展,数据开始爆发式增长。 大数据数据不再以GB或TB为单位,而是以PB(1,000TB)、EB(100万TB)或ZB(10亿TB)为单位。
2.多样性
多样性主要体现在三个方面:数据来源多、数据类型多、数据之间相关性高。
数据来源有很多。 企业处理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社交网站等多种来源的数据。 和传感器。
由于数据来自不同的应用系统、不同的设备,决定了大数据表现形式的多样性。 大致可分为三类:第一类是结构化数据,如金融系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等,其特点是数据之间因果关系较强;第二类是结构化数据,如金融系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等。 如视频、图像、音频等,其特点是数据之间不存在因果关系;第三方、半结构化数据,例如HTML文档、电子邮件、网页等,其特点是数据之间的因果关系较弱。
数据的种类很多,主要是非结构化数据。 在传统业务中,数据存储在表中。 大数据的70-85%是非结构化和半结构化数据,如图像、音频、视频、网络日志、链接信息等。
数据高度相关且频繁交互。 例如,游客在旅游过程中上传的照片、日记等与游客所在的地点、行程等信息密切相关。
3.高速
这是大数据区别于传统数据挖掘的最重要特征。 大数据与大数据的重要区别在于两个方面:一方面,大数据的数据规模更大;另一方面,大数据对数据处理的响应速度有更严格的要求;实时分析而不是批量分析,数据录入、处理和删除都是立即进行的,几乎没有延迟。 数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
4.价值
虽然企业拥有大量数据,但只有极小部分发挥了价值。 大数据背后隐藏的价值是巨大的。 由于大数据中有价值的数据所占比例很小,因此大数据的真正价值体现在大量的各类无关数据中。 提取有价值的数据来预测和分析未来的趋势和模式,通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法进行深入分析,并将应用于农业、金融和医疗等各个领域,以创造更大的价值。