大数据中数据越大信息越 - 大数据中数据越大信息越多

大数据最显著的特征是价值大

大数据最显著的特征是价值大 大数据最显著的特征是否价值大，是数据规模大。数据规模大、数据规模类型多样、数据处理速度快、数据价值密度高均是大数据的特征，但最显著的特征就是数据规模大。可以满足很多人的需要。

【答案】：A 数据规模大、数据规模类型多样、数据处理速度快、数据价值密度高均是大数据的特征，但最显著的特征就是数据规模大。故本题答案选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。

基于网络创新形成的大数据的最突出特征是价值高和速度快。大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并总结成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。其最突出的特征是价值高和速度快。希望以上信息对您有帮助。

大数据和传统数据的区别在哪里?

〖1〗、传统数据和大数据的区别表现在：数据规模不同、内容不同、处理方式不同。数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。

〖2〗、他的区别有8种：分别是：数据规模、数据类型、模式（Schema）和数据的关系、处理对象 获取方式、传输方式、数据存储方面、价值的不可估量 价值的不可估量：传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。

〖3〗、数据规模：大数据的数据量通常非常大，不可能利用数据库分析工具分析，而传统数据主要来源于关系型数据库，数据规模相对较小。数据类型：大数据可以处理图像、声音、文件等非结构化数据，而传统数据主要来源于报纸、电视、广告，甚至是口口相传，其数据内容和形式相对较为单一。

如何辩证的看待大数据的大和数据的关系?

大数据的“大”是相对的，与所关注的问题相关。通常来说，分析和解决的问题越宏观，所需要的数据量就越大。数据关联是大数据实现价值的基础。

通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。

具体来说，大数据具有4个基本特征：是数据体量巨大数据体量（volumes）大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量； 百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。

大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。3．高速。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。

浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识

分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

总的来说，大数据是海量数据的处理，数据分析是深入挖掘数据以提供决策支持，而数据挖掘则是从数据中发现潜在规律和知识的过程。它们共同构成了数据驱动决策的完整链条。在实际操作中，如何选取和运用这些工具，取决于问题的性质和数据的特性。

数据挖掘则是指通过特定的算法和技术从大量数据中自动发现有用的模式、关联和趋势的过程。它的主要目标是发现数据中的隐藏信息和价值，以支持预测、分类、聚类等任务。大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。

数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据四个层次。大数据分析和数据分析是有区别和联系的。

数据挖掘概念： 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

以下关于数据价值的叙述中,不正确的是(1)。

〖1〗、数据的价值取决于应用。没有用的数据就没有价值。现在或不久的未来能利用的信息就是有价值的。

〖2〗、【答案】：D 解析：A的叙述不正确。顺序存储方式不只是应用于存储线性结构，一些非线性的结构也可以采用顺序方式存储，例如，完全二叉树的存储、稀疏矩阵的三元组法存储等。B的叙述不正确。在顺序方式存储的数据结构中进行插入、删除运算会引起大量结点的移动，因此运算效率不高。C的叙述不正确。

〖3〗、【答案】：B 大数据特性：数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）、要求实时性强（Velocity）、商业价值大（Value）。大数据对数据的结构没有要求，B选项描述不正确。

〖4〗、【答案】：C 信息系统的组成包括：计算机硬件系统、计算机软件系统、数据及存储介质、通信系统、非计算机系统的信息收集和处理设备、规章制度、人员。

〖5〗、以下关于数字经济的叙述中，（）并不正确。A. 数字经济主要以数据作为关键生产要素，以数字技术作为其经济活动的驱动力。B. 数字经济具有数字化、网络化、智能化、知识化、全球化的特性。C. 数字经济并未取代实体经济，而是与其共存，并在一定程度上促进实体经济的发展。数字经济与市场经济并不互斥。

〖6〗、【答案】：D 用户需求分析需要结合具体的业务需求分析，确实信息系统的各类使用者以及管理员对数据及其处理、数据安全性和完整性的要求。概念结构设计是指由现实世界的各种客观事物及其联系转化为信息世界中的信息模型的过程，一般采用E-R模型。

大数据的四个特征有哪些

大数据的4V特征包括：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（真确性）。 Volume（大量）：这一特征指的是数据的规模。大数据不再局限于传统的数据库管理系统可以处理的范围，而是涉及PB、EB甚至ZB级别的海量信息。

数据体量巨大（Volume）：大数据的第一个特征是它的数据体量巨大。这意味着数据的数量是如此庞大，以至于它们无法通过传统数据库软件进行有效管理、处理和分析。 数据类型繁多（Variety）：大数据的第二个特征是数据的多样性。

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。

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