一、大数据的四大特点是什么？

数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。

二、大数据的特点包括？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

三、举例说明大数据的五个特征？

一、大数据特征

1. 数据体量巨大

2. 数据类型多样（文本，图像，视频，音频）

3. 价值密度低，商业价值高

4.速度要求快，数据输出输入的速度

二、大数据之核心

1.数据的存储

2. 数据的计算（处理）

四、大数据具有哪些特征？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

五、大数据的特点包括哪些？

大数据的特点包括以下几个方面：

1. 三个"V"：大数据的特点可以概括为三个"V"，即体量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety）。体量指的是数据量级巨大，远远超出了传统处理能力的范围。速度指的是数据的产生、获取和传输速度非常快，需要实时或近实时的处理。多样性指的是数据的来源和类型多样，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。

2. 高维度：大数据通常具有高维度的特点，即包含大量的特征、属性或变量。这些特征可能来自于不同的数据源，涉及多个方面的信息，因此分析与处理大数据需要考虑更多的维度。

3. 实时性和即时性需求：大数据处理通常要求快速响应和即时性需求。由于数据的产生和流动速度很快，需要实时地进行数据采集、存储、处理和分析，以便及时获得有用的信息和洞察。

4. 不确定性和不完整性：大数据通常包含许多未经处理、非结构化或不完整的数据。这些数据可能存在噪声、错误或缺失，需要在处理中考虑到这样的不确定性和不完整性，进行数据清洗、处理和补全。

5. 数据价值：大数据中蕴含着巨大的商业价值和洞察力，可以通过数据分析和挖掘揭示隐藏的模式、关联和趋势，为决策制定和商业创新提供支持。

总之，大数据的特点主要包括大量的数据量、快速的数据产生和传输速度，多样性的数据类型，高维度的特征和变量，以及对实时性和即时性需求的要求。这些特征使得大数据处理、分析和应用面临着一系列技术和挑战。

六、大数据的最显著特征是什么？

第一个特征是数据量大。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 )。

第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、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。

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，

信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。

第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

七、大数据有哪些特点？

大数据特点为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

八、大数据的特点主要有什么？

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特点主要有：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。

九、大数据的最显著特征？

大数据4个最显著的特征是：

1、大容量，伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据因此被大量生产出来；

2、多样性，在大数据时代，数据格式变得越来越多样，涵盖了文本、音频、图片、视频、模拟信号等不同的类型；

3、快速度，数据产生得快、数据处理得快；

4、真实性。

十、大数据的特点主要有什么？

大数据的特点：

1、大量

大数据的特征首先就体现为“大”。

2、多样

广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。

3、高速

大数据的产生非常迅速，主要通过互联网传输。

4、价值

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。