大数据特征(4v特点)?
大数据特征的特征是指：一般认为，大数据主要具有以下4个方面的典型特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value），即所谓的4V。其特点如下：Volume，大数据的特征首先就是数据规模大。
【答案】：A. 庆游“大弯模量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、价值密度低（Value）”就是“大数据”的显著特征。B. 这些特征通常被简称为大数据的4V特性。C. 大数据的第一个特征是数据量的巨大，即数据的体积（Volume）。D. 第二个特征是数据种类的繁多，即数据的多样性（Variety）。
大数据的四个主要特征，通常称为4V，分别是：数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）和真实性（Veracity）。 数量（Volume）：这个特征指的是数据的规模。大数据通常指的是超出传统数据库处理能力的数据量，涉及 petabytes （PB）、exabytes （EB），甚至 zettabytes （ZB） 的数据。
大数据的四个主要特性——Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）和Value（价值性）——是理解和应对大数据挑战的关键。在《大数据时代》一书中，作者维纳·舍恩伯格和肯尼斯·克耶提出了这些特性。
价值密度低是什么意思
价值密度低是指某种事物或内容的价值含量相对较少，或者说单位时间内获取的价值相对较少。以下是详细解释：价值密度的概念 价值密度是一个相对的概念，用来描述某种事物或内容所蕴含的价值程度。它是指单位时间内能够获取到的价值信息量的多少。价值可以表现为多种形式，如经济收益、知识含量、精神满足等。
价值密度低指的是某种事物或信息的价值含量较低，即相对于其他事物或信息而言，其蕴含的价值相对较少。以下是关于价值密度低的详细解释：价值的定义 价值是一个相对的概念，它代表了某种事物对于人们的需求、用途、意义或重要性的评估。这种价值可以体现在多个方面，如经济、文化、知识等。
价值密度低的意思是有价值的信息所占比例较小。
有价值的信息所占比例较小。密度低就是占比小，价值密度低是指大数据保持了数据原始特征，能够利用统计模型、机器学习、复杂网络技术等开展深入数据分析，获取对现有事实模式、未来发展趋势的重要洞察力，但是由于大数据容量巨大，高度混杂导致其价值密度较低。
什么是数据
1、意思不同简单来说数值数据就是数字，非数值数据就是不是数字的东西都是数字数据。非数值数据处理对象是（如文字、图像、声音等）的计算机应用领域。数值型的数据是不能包含文本的，必须是数值。用法不同默认情况下，数字数据是右对齐的，数值的数字长度超过11位时，就以科学计数法形式显示。
2、数据是信息的载体，存在于多种形式，用于描述、记录、分析和解释现实世界中的各种现象和事物属性。 数据是未经过处理的原始素材，等待被加工以提取有价值的信息或知识。 例如，个人的身高、体重和年龄等数据描述了其身体特征。 商店的营业额、顾客数量和库存量等数据反映了其经营状况。
3、手机数据是手机内储存的各种信息。它可以包括通话记录、短信、通讯录、照片、视频、音频文件、应用程序数据等等。这些信息在手机的内存或者外部存储卡里保存，可以在需要的时候被访问和使用。手机数据的备份和恢复非常重要。
大数据最显著的特征是
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，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，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，其中，最显著的特点是数据规模大，正如其名。故正确答案为A。
【答案】：A. 数据规模大是大数据的显著特征，同时数据规模类型多样、数据处理速度快、数据价值密度高也是大数据的重要特征。因此，选项A是正确答案。
大数据最显著的特征不是价值大，而是数据规模大。以下是关于大数据特征的详细解释：数据规模大：核心特征：大数据最显著的特征就是其庞大的数据量。随着电子设备的普及和网络技术的发展，人们生活中产生的数据量呈现爆发式增长。
量大：大数据的最显著特征是数据的数量巨大。随着信息技术的发展，各种传感器、设备和互联网应用产生了海量的数据，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。速度快：大数据的产生和流动速度非常快。数据以高速率产生和传输，需要实时或近实时地进行处理和分析。
数据体量巨大化是大数据最显著的特征之一。随着信息技术的飞速发展，数据的产生速度越来越快，数据量也呈现爆炸式增长。大数据通常以TB、PB甚至更大的单位来衡量，这种海量的数据规模给传统的数据处理方式带来了极大的挑战。数据处理快速化是大数据时代的必然要求。
大数据的四个基本特征如下： 数据量大（Volume）大数据的显著特征在于其庞大的数据规模。随着信息技术的进步，互联网的不断扩张，每个人的生活轨迹都被记录在大数据中，导致数据量呈爆炸性增长。大数据的计量单位也随之发展，现在已经达到EB级别。
大数据的特征有哪些?
容量：大数据的第一个特征是它的容量，即数据的大小。这决定了数据的价值和其中潜在的信息量。 种类：大数据的第二个特征是数据的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。非结构化数据尤其重要，因为它在数据总量中的比例越来越大。 速度：大数据的第三个特征是数据生成的速度，即数据的流动性。
大数据，一种包含了海量数据的技术，其特点可概括为五个“V”： 体量大（Volume）：大数据处理的数据规模庞大，超出了常规软件工具在合理时间内处理、管理和分析的能力。 多样性（Variety）：数据类型繁多，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的五个主要特征： 体量庞大（Volume）：大数据涉及的数据量极其巨大，这决定了数据的潜在价值和所蕴含的信息丰富度。 速度快（Velocity）：数据生成的速度极快，这要求处理系统能够实时或近实时地收集、分析和响应数据。
大数据的特征主要包括以下四个方面，通常被简称为“4V”，以及其他一些相关特征： Volume（大量）规模庞大：大数据的规模远远超出了传统数据处理系统的处理能力，这些数据可能来自各种来源，如社交网络、传感器、日志文件等。存储需求高：由于数据量巨大，需要采用高效的存储技术和策略来管理这些数据。
大数据的特征（4V+1O）： 数据量大（Volume）：大数据涉及的数据量庞大，涵盖了从采集到存储再到处理的各个环节。通常，大数据的计量单位至少是Petabytes（P），Exabytes（E），或Zettabytes（Z）。 类型繁多（Variety）：大数据涉及的数据类型和来源极为多样化。
大数据的四个主要特征通常被概括为4V： 数据量大（Volume）：大数据涉及的数据量通常是庞大的，超出了单台计算机能够处理的范围。这就要求必须使用集群或者分布式计算系统来处理这些数据。