大数据分析的特征有哪些?
【摘要】以大数据为基础的人工智能时代的到来,为各行业开展基于数据资产的业务创新和管理创新带来了机遇。随着企业数字化转型的进程,收集到的数据越来越多,大数据治理将为企业提供更全面、更准确的数据。那么,大数据分析的特征有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1.大量
大数据的特征首先就体现为“大”.从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。
2.高速
就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的产生非常迅速,主要通过互联网传输。生活中每个人都离不开互联网,也就是说每天个人每天都在向大数据提供大量的资料。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的,对于一个平台而言,也许保存的数据只有过去几天或者一个月之内,再远的数据就要及时清理,不然代价太大。
3.多样
如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据。
广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。比如当前的上网用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性。
4.价值
这也是大数据的核心特征。据羿戓产品设计所了解,现实世界所产生的数据中,有价值的数据所占比例很小。
相比于传统的小数据,大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中,挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据,并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析,发现新规律和新知识。
关于大数据分析的特征有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群,免费领取大礼包,加群暗号:青藤。 一键加群
数据分析师相关文章推荐
|数据分析师最新文章推荐
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
- 1 传统数据和大数据的区别
- 2 数据分析的8种方法都是哪些?
- 3 3大常用的数据分析工具是什么?
- 4 数据分析的具体流程是什么?
- 5 excel中的运算符
- 6 数据分析的作用有哪些?
- 7 电子商务需要分析哪些数据?
- 8 数据分析包括哪些内容?
- 9 rdd是什么?
- 10 数据分析的基本步骤