数据特征与

大数据的定义特征与发展历程
大数据是指海量、多样化和高速增长的数据，它具有以下几个基本特征：
1.海量：指数据量的增长超出了传统的处理能力，通常是指TB甚至PB级的数据量；
2.多样性：指数据源多，格式多，类型多；
3.高速增长：指数据增长速度之快，以每秒、每分钟或每天计算；
4.低价值：指数据本身价值低，只有当进行整合和分析后才能解锁出更高的价值。

大数据发展历程：
大数据概念最早提出于20世纪90年代，当时，收集保存海量数据的过程称为“数据挖掘”。

随着网络技术的发展，人们能够获取越来越海量的数据，收集所有数据的过程也变得越来越容易。

经过数十年的发展，大数据正在不断改变着社会经济的发展。

2003年，一篇名为《谷歌的新模式：革命性的大规模数据处理》的论文提出了“大数据”这一概念，将数据挖掘的概念拓宽，把大量数据的处理作为一种新的计算模式，把大数据作为一种重要的资源进行挖掘，强调了大数据处理技术的重要性。

2005年，Doug Cutting将Hadoop框架开源，Hadoop框架的出现为分布式计算提供了支持。

数据的四个特征Hello，大家好!好久没和大家聊聊了。

最近的确有些忙，博客也荒芜了许久。

很多博友问起我，怎么不见更新了?我心怀歉意。

说实话，很久不写东东，我心里也感觉空空的。

还是要继续写下去，承蒙大家关注，我没有理由懈怠。

今天我们聊点什么呢? 聊聊数据吧。

我们总是在谈数据分析，那么到底什么是数据，数据有什么特征呢?这个问题虽基础却重要。

这里我们所说的数据，仅指应用于企业运营的市场信息。

它是认识事物的中间环节，是事物的表面特征，其作用在于消除事物的不确定性。

它至少具有以下四个基本特征。

一、时效性所谓时效性是指数据的发生和运用要有个提前期，失去时效性，就失去了潜在机会。

举个例子，以前在广州有个大厦，它对数据的时效性运用的就很好。

据说有一年，它的经理和别人聊天，人家无意间提起说那年春天广州的雨水将特别大，于是他特意去了广州气象台证实，证实后，他开始调查，发现深圳一家厂子里积压着20万多把雨伞。

当时正是11月份，旱季，这家厂子压着20万多把雨伞早就想出手，所以这个大厦的经理就去了深圳，以极低的价格就把雨伞盘进来了。

结果那年广州的春天来得特别早，一过春节，这雨哗哗就下起来了，他趁机20多万把雨伞往出卖，结果一销而空。

这就是利用了信息的时效性。

简单吗?很简单，只需要到气象台问一下，但是，有多少企业会问呢?其实并不多，因为很多企业就没有提前获取数据的意识。

经常是等到下雨了再进雨伞，那就没买卖做了。

数据要具有时效性，或者说数据分析要有预见性，因此，大家在采集数据的时候，要注意数据的时效性，要具备用现在的数据预测未来市场的走向的意识。

二、分散性数据的分散性，具体表现在两个方面。

1、没有固定发生地数据没有固定发生地，因此，需要多渠道采集数据，除了上网、图书馆查资料、还要留意电视、杂志等媒体的信息，关注统计局、行业协会、研究机构的数据或者直接做市场调研。

2、零散分布，相互关联才完整数据是零散的，真正能还原数据的完整性，并充分利用数据的，都是勤于思考，努力寻找数据关联性的人。

数据的特征数据的特征包括以下几个方面：1.客观性2.数据是客观存在的，不以人的主观意志为转移。

数据可以是连续的，如声音、图像等，也可以是离散的，如符号、文字等。

数据的表现形式可以是数字、文本、图像、音频、视频等，但无论何种形式，它们都是客观存在的。

3.可记录性4.数据可以被记录下来，以便于存储、处理和分析。

数据可以通过各种方式进行记录，如手工记录、机器记录、传感器记录等。

数据的记录方式可以是连续的，如实时记录，也可以是离散的，如抽样记录。

5.可重复利用性6.数据可以被多次使用，从而发挥其最大的价值。

数据的重复使用可以是在不同的时间、地点、场合和目的，这种重复使用可以节省时间和资源，提高工作效率。

7.可分析性8.数据可以通过各种方式进行分析和处理，如统计、分类、聚类、回归等。

数据的分析可以提供对数据更深层次的理解和认识，从而为决策提供依据。

9.可比性10.数据之间可以进行比较和分析，从而发现其中的规律和趋势。

数据的比较可以是同类数据之间的比较，如不同地区的人口数量比较，也可以是不同类型的数据之间的比较，如人口数量和GDP之间的比较。

11.可机器处理性12.数据可以通过各种自动化工具进行处理和分析，如机器学习、自然语言处理等。

这种机器处理可以大大提高数据处理和分析的效率和准确性。

13.可存储性14.数据可以以各种形式进行存储，如文件、数据库、云存储等。

数据的存储方式可以是连续的，如实时存储，也可以是离散的，如抽样存储。

15.可传输性16.数据可以通过各种方式进行传输，如网络传输、文件传输等。

数据的传输可以跨越时间和空间的限制，使数据能够在不同的地方被使用和分享。

总之，数据具有多种特征，这些特征使得数据在信息时代成为非常重要的资源和工具。

在日常生活中，我们需要了解和掌握这些特征，以便更好地利用数据来促进个人和社会的发展。

简述空间数据的特征和分类空间数据是指涉及位置和空间维度的数据，通常由空间坐标、地理坐标、地图等信息表示。

空间数据具有以下特征和分类。

特征：1.位置特征：空间数据与地理位置直接相关，具有明确的地理参照系。

通过空间坐标，可以准确表示地球表面上的任意位置。

2.纬度和经度：空间数据常常使用纬度和经度来表示位置信息，纬度表示北半球和南半球的位置，经度表示东半球和西半球的位置。

3.拓扑关系：空间数据可以描述不同地理实体之间的拓扑关系，例如点与线的关系、面与线的关系等。

这些信息对于空间分析和空间推理非常重要。

4.空间分辨率：空间数据的分辨率是指数据的精确度和准确度，即数据表示的空间单位的大小。

5.空间变异性：空间数据研究了地理现象在空间上的变异性，即地理现象在不同地理位置上的分布特征和规律。

6.多尺度性：空间数据可以在不同的尺度上进行分析和研究，从整体上把握地理现象，也可以对细节进行分析。

分类：1.点数据：点数据表示地球表面上的一个位置，通常用坐标来表示，例如经纬度。

点数据可以用于标记地理要素，如城市、水源、地标等。

2.线数据：线数据表示地球表面上的一条路径，例如道路、河流等。

线数据可以用于表示地理要素之间的连接关系。

3.面数据：面数据表示地球表面上的一个区域，例如行政区划、土地利用等。

面数据可以用于表示地理要素的分布范围和分类。

4.栅格数据：栅格数据将地球表面划分为规则的网格系统，每个网格单元可以表示一个数值或一个属性。

栅格数据常用于地理信息系统和遥感影像处理。

5.非空间数据：非空间数据是指没有明确位置信息的数据，它可以与空间数据进行关联，例如人口统计数据、经济数据等。

什么是大数据有什么特征与性质大数据是指规模庞大且多样化的数据集合，这些数据集合通常难以用传统的方式进行处理和分析。

大数据的特征和性质包括以下几个方面：1. 巨大性：大数据的规模通常非常庞大，无法用传统的计算机处理。

这些数据集合可能包含数以亿计的记录和数据点，需要使用分布式处理和存储技术。

2. 多样性：大数据涵盖多种不同类型的数据来源，包括结构化数据（如数据库中的数据）、半结构化数据（如日志文件和XML文档）和非结构化数据（如社交媒体的文本和图像数据）。

这些数据可能具有不同的格式和特点，需要使用不同的分析方法和工具。

3. 高速度：大数据的生成和传输速度非常快。

例如，互联网上每秒钟产生的数据量巨大，社交媒体平台上的实时数据流也非常庞大。

因此，对大数据进行快速的处理和分析是非常关键的。

4. 非易损性：大数据集通常无法从头到尾完全备份，因此对数据容灾和容错能力的要求非常高。

由于大数据的庞大体量，即使少量数据的丢失也可能对结果产生重大影响。

5. 实时性：大数据通常需要实时处理和分析，以便及时获得有价值的信息和洞察。

许多行业，例如金融、零售和物流，都需要实时监测和分析大数据，以便做出即时决策。

6. 高维度：大数据通常包含大量的维度和变量。

例如，在电子商务行业中，每个用户可能有数以百计的购买历史、浏览行为和个人信息，需要用多种维度对用户进行分析和建模。

7. 价值密度：大数据中存在大量的冗余和无关信息，因此需要使用合适的方法和工具对数据进行清洗和提纯，以提高数据的价值密度。

只有通过数据挖掘和分析，才能从大数据中提取出有意义的信息。

大数据的特征和性质决定了它不适合传统的数据处理和分析方法。

为了有效地利用大数据，需要引入新的技术和方法，例如分布式计算、云计算、机器学习和人工智能。

这些技术可以帮助人们处理和分析大数据，发现隐藏的模式和规律，从而做出准确的决策和预测。

总结起来，大数据具有巨大性、多样性、高速度、非易损性、实时性、高维度和价值密度等特征与性质。

什么是大数据有什么特征与性质大数据是指规模庞大、种类繁多、时效性强的数据集合。

大数据的出现是由于信息技术的高速发展、网络的普及以及各类传感器的广泛应用，使得大量数据不断产生并迅速积累。

大数据的特征与性质主要表现在以下几个方面。

一、数据量巨大。

大数据的最显著特征是数据量大，其规模通常以TB、PB、甚至EB来计量。

这些海量数据的积累可以对各领域的研究和决策提供更多的信息基础。

二、数据种类多样。

大数据不仅包括结构化数据，如关系型数据库中的数据，还包括非结构化数据，如文本、音频、视频等。

此外，还有卫星遥感数据、社交媒体数据等，这些数据具有不同的来源和形式。

三、数据生成速度快。

随着物联网、移动互联网的发展，大数据的生成速度越来越快。

例如，社交网络上每分钟产生的帖子和评论、传感器每秒钟生成的数据都是海量的。

四、数据价值密度低。

虽然大数据中蕴含着大量的信息，但其中也包含大量的噪声、无效数据和冗余信息。

因此，从大数据中提取有价值的信息需要运用数据挖掘等技术进行精细的分析和加工。

五、数据多源性。

大数据的收集不再局限于特定的组织或机构，而是包含了多个来源，如政府公开数据、企业业务数据、个人社交媒体数据等。

这些数据源的多样性为大数据的分析提供了更全面、立体的视角。

六、数据可变性。

大数据的特征表现在数据的多样性和时效性上。

数据的多样性使得大数据的特征和性质随时发生变化，并具有一定的不确定性。

同时，大数据的时效性要求分析结果能够实时产生以满足决策需求。

七、数据处理技术需求高。

由于大数据的特征和性质，传统的数据处理和分析方法往往无法胜任。

为了应对大数据的挑战，云计算、分布式存储和并行计算等技术得以快速发展，提供了大数据的高效处理和分析能力。

总之，大数据的特征与性质包括数据量巨大、数据种类多样、数据生成速度快、数据价值密度低、数据多源性、数据可变性以及对数据处理技术的高需求。

了解和利用大数据的特征与性质，将有助于推动各行业的创新和发展。

什么是大数据有什么特征与性质随着科技的快速发展和信息化的进程，人们生活和工作中积累的数据规模越来越大。

这些数据被称为大数据，它们的特征和性质是我们今天要探讨的话题。

一、大数据的定义和特征大数据是指数据量庞大且难以用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

它们通常具备以下特征和特点：1. 高速增长：大数据呈指数级增长。

随着互联网的普及、物联网的发展和传感器技术的进步，大量数据源的不断产生使得数据量呈现爆炸式增长。

2. 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文件）和非结构化数据（如文档、图片、视频等）。

这些数据具有不同的格式和特点。

3. 增长速度快：大数据的产生速度非常快。

例如，社交媒体平台上每分钟发布的推文、博客文章和新闻报道都是大数据的重要来源。

4. 数据价值密度低：大数据中包含了大量无用的信息，数据的价值密度相对较低。

因此，如何从大数据中提取有价值的信息成为一个重要的挑战。

5. 数据质量不一致：由于大数据的多样性和不断更新，数据的质量和准确性也不一致。

因此，数据清洗和处理成为了使用大数据的前提条件。

二、大数据的性质除了上述特征，大数据还具备以下性质：1. 时效性：大数据具有即时性，能够快速反应和捕捉到当前事件和趋势。

例如，通过监测社交媒体上用户的实时评论和反馈，企业可以快速了解消费者对新产品的反应。

2. 决策支持：大数据能够为决策提供更多的依据和参考。

通过对大数据进行分析，可以发现潜在规律和趋势，进而改善业务决策和发展战略。

3. 个性化服务：大数据可以帮助企业更好地理解用户的需求和喜好，从而提供个性化的产品和服务。

例如，通过分析用户的购买历史和浏览行为，电商平台可以向用户推荐更适合他们的产品。

4. 创新驱动：大数据为创新提供了可能。

通过对大数据的挖掘和分析，可以发现新的商机和市场需求，促进产品创新和业务发展。

5. 知识发现：大数据的分析过程中可能会挖掘出隐藏在数据中的知识和见解。

大数据特征与发展历程在当今科技迅猛发展的时代，大数据已成为人们生活中不可或缺的一部分。

它被广泛应用于各行各业，为我们带来了许多便利和创新。

本文将探讨大数据的特征以及其发展历程。

一、大数据的特征1.1 数据量巨大：大数据的最大特征就是数据量庞大。

在传统的数据处理中，我们通常使用的是结构化数据，例如表格和关系型数据库中的数据。

而大数据所涉及到的数据量远远超过了传统的数据处理范畴。

它包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，比如社交媒体上的评论、图片、音频、视频等。

这些数据量大到难以用传统的方法进行处理和分析。

1.2 多样性：大数据的第二个特征是数据的多样性。

大数据来自各种不同的来源，包括社交媒体、传感器、日志文件等。

这些数据的格式和结构也各不相同，有些是结构化的，有些是半结构化的，还有些是非结构化的。

因此，处理和分析这些多样化的数据也带来了一定的挑战。

1.3 时效性：大数据具有时效性，需要快速的处理和分析。

在许多应用场景中，如金融交易、网络安全等领域，需要实时地进行数据处理和分析，以便及时发现问题和采取相应的措施。

因此，大数据处理的速度也成为了一个重要的考量因素。

二、大数据的发展历程2.1 数据爆炸时代的到来：大数据的发展源于互联网的普及和技术的进步。

2000年前后，随着互联网的迅猛发展，各种各样的数据源如雨后春笋般涌现，如网页数据、移动应用数据、社交媒体数据等。

这些数据的急剧增长使传统的数据处理方法变得捉襟见肘，促进了大数据的发展。

2.2 Hadoop的兴起：2003年，Google发布了一篇名为《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的论文，提出了一种分布式计算模型MapReduce，以应对大规模数据处理的需求。

随后，Apache基金会开发出了基于MapReduce模型的开源框架Hadoop，成为大数据处理的标志性技术，推动了大数据的进一步发展。

大数据的四大特点与三大特征你知道吗随着信息技术的不断发展和应用，大数据正逐渐成为我们生活中无法忽视的一部分。

大数据的应用已经深入到各个行业和领域，并对我们的生产、生活、工作方式产生了深远的影响。

本文将介绍大数据的四大特点和三大特征，帮助您更好地了解大数据的概念和应用。

一、大数据的四大特点1.数据量大：大数据的一个显著特点就是数据量巨大。

传统的数据处理方式往往无法胜任这样大规模的数据处理任务。

大数据所涉及的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位进行计量。

这样庞大的数据量需要借助先进的计算机和存储设备来进行管理和分析。

2.数据速度快：大数据的第二个特点是数据的生成和流动速度非常快。

现代社会中，各种传感器、设备和互联网技术不断向我们传输海量的数据。

这些数据在瞬息之间就会产生，并以极高的速度传输和更新。

因此，对大数据的处理需要具备强大的实时性和高速性。

3.数据多样性：大数据并不仅仅指的是结构化的数据，还包括半结构化和非结构化的数据。

在大数据中，我们可以找到各种各样的数据类型，如文本、图像、音频、视频等。

这些数据来源广泛，格式多样，需要通过灵活的处理方法进行分析和利用。

4.数据价值高：大数据所蕴含的信息和价值是非常巨大的。

通过对庞大的数据进行深入挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和洞察力。

这些信息有助于企业做出更准确的决策，优化产品和服务，提升竞争力。

因此，挖掘大数据的价值已成为许多企业和组织关注的焦点。

二、大数据的三大特征1. 数据采集：大数据的第一个特征是数据的采集。

通过各种传感器、设备、社交媒体等渠道，我们可以不断地获取大量的数据。

这些数据可以包含用户的行为、偏好、购买记录等信息，有助于企业了解用户，优化产品和服务。

2. 数据存储：大数据的第二个特征是数据的存储。

对于大规模的数据，我们需要借助云计算和分布式存储技术来进行存储和管理。

这些技术可以将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可用性。

体现数据基本特征的例子
一、数据及其特征
（一）数据的定义
数据是现实世界客观事物的符号记录，是信息的载体，是计算机加工的对象。

（二）数据的基本特征
1．二进制：在计算机中，数据以二进制的形式存储和加工。

2．语义性：语义是将数据符号解释为客观世界的事物。

3．分散性：数据是分散的记录，分别记录不同客观事物的运行状态。

4．多样性与感知性：数据记录的形式是多样的、可看的、可听的、可感知的，如图形、图像、视频、音频、文本等。

二、数据编码
计算机中的信息是用二进制表示的。

因为：物理上容易实现、可靠性强、运算简单、通用性强。

在计算机中只能识别二进制数码信息，因此，一切字母、数字、符号、图像、声音等信息都必须用二进制特定编码来表示，信息才能传送、存储和处理。

例子：有线电话、无线广播电视等。

在计算机中，数字信号的大小常用有限位的二进制数表示。

优点：
(1)当达到相同的效果，模拟信号处理比数字信号处理更简单。

(2)模拟信号的信息密度更高。

由于不存在量化误差,它可以对自然界物理量的真实值进行尽可能逼近的描述。

(1)加强了通信的保密性。

(2)提高了抗干扰能力。

(3)传输差错可以控制，从而改善了传输质量。

(4)便于使用现代数字信号处理技术来对数字信息进行处理。

(5)可构建综合数字通信网，传递各种消息，使通信系统功能增强。

缺点：
(1)保密性差。

(2)抗干扰能力弱。