【摘要】大数据的作用在于其在垂直领域和场景的应用，通过应用，将不同的多源大数据进行打通，在融汇和发展过程中，体现其成长和挖掘价值。那么，大数据智能分析的特征有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

一、差异性

与单一来源数据智能分析相比，大数据实现了集多端口、多行业、多来源的综合性数据融合，在数据来源、数据结构、产生时间、使用场所、代码协议等方面具有较大的差异性。

二、共享性

大数据技术能够打破信息孤岛困境，打通信息流通动脉，盘活数据潜在价值，推动各行业、部门之间形成统一高效、互联互通的数据和资源共享布局。

三、准确性

以大数据为核心的多源数据融合，进一步提高数据内容的系统性，确保数据来源的完整性和可靠性。

四、技术性

大数据实现了多源数据多端口接入，同时垂直领域的应用需求嵌入不同多源数据融合处理技术，是个“技术活”。

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五、权威性

依托权威、合法、多源的一手数据资源，进行多源数据智能分析结果的展示内容、发布数据具备权威性，具有一定的指导意义。

六、前瞻性

大数据智能分析能够有效地补充传统单一来源数据分析手段的缺陷，通过数据清洗和处理技术，加之合理的建模，充分挖掘和掌握运行规律，具备较强的前瞻性。

关于大数据智能分析的特征有哪些，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。