大数据的4v特征（大数据的四个基本特征包括）

hanbang11 • 2023年3月14日 • 头条

大数据的4v特征

①数量(Volume)，即数据巨大，从TB级别跃升到PB级别;

②多样性(Variety)，即数据类型繁多，不仅包括传统的格式化数据，还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等;

③速度(Velocity)，即处理速度快;在数据处理速度方面，有一个著名的“1秒定律”，即要有秒级时间范围内给出分析结果，超出这个时间，数据就失去价值了。

④真实性(Veracity)，即追求高质量的数据。数据的重要性就在于对决策的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是制定成功决策最坚实的基础。

大数据的4v特征（大数据的四个基本特征包括）

大数据的四个基本特征包括

大数据的四个基本特征是：数据量大，要求快速响应，数据多样性，价值密度低。

大数据的四个基本特征介绍：

1、数据量大

TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。

2、要求快速响应

市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3、数据多样性

不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4、价值密度低

由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

大数据（big data），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、管理和处理的数据集合，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）。

大数据4v包括什么

大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

Velocity（高速性）：这是大数据区于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

Variety（多样性）：这种典型的多样性也让数据呗分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构变化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value（价值性）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

4v特征包括哪些

大数据4v特征指的是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值低Value”“速度快Velocity”。

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。

大数据特征

第一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。

第二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。

阐述大数据的4v特征

大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。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”。

扩展资料：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

参考资料来源：百度百科-大数据

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