1樓：新華村灞橋區
從字面的理解我可以認為他是大量的資料，而在計算機網路領域則將大資料定義為需要更新處理模式才能具有更強的決策力，洞察發現力和流程優化能力來適應海量，高增長了和多樣化的薪資資產。因此大資料不僅僅是在資料量的變化，好包括其增長速度以及多樣化的特性。
大資料區別於資料，主要於資料的多樣性。據某研究報告指出的，資料的**是三維的、立體的。所謂的三維，除了指資料量快速增大外，還指資料增長速度的加快，以及資料的多樣性，即資料的**、種類不斷增加。
從資料到大資料，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同**、不同形式、包含不同資訊的資料可以容易地被整合、分析，原本孤立的資料變得互相聯通。這使得人們通過資料分析，能發現小資料時代很難發現的新知識，創造新的價值。
其實通過資料來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和資料採集分析直宴或核接相關，例如現代醫學流行病學的開端。從本質上說，許多科學活動都是資料探勘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從資料本身出發通過歸納來總結規律。
然而就現在社會環境而言當我們上網時、當我們攜帶配備gps的智慧型手機時、當我們通過社交**或聊天應用程式與我們的朋友溝通時、以及我們在購物時，我們會生成團絕資料。你可以說，我們所做的涉及數字交易的一切都會留下數字足跡，這幾乎是我們生活的一切。而這些海量的資料需要新的技術進行整合，所以大資料就營運而生了。
未來在資訊繼續大量衍生的時代，大資料的運用將會更好的優化社會發展模式。目前大資料已經在易學、農業、航天科技晌掘等等領域產生了極大的促進作用。甚至人工智慧的發展也是依託在大資料的理論和實踐基礎之上。
2樓：法芊利
資料（data）是事實或觀察鄭陪的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的原始素材。
資料可以是連續的值，比如聲音、影象，稱為模擬資料；也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字資料。
大資料，又稱巨量資料，指的是所涉及的資料資讓正料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理坦叢悔、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
下列不屬於「大資料」的特點的是（）。
3樓：撿點科技小知識
下列不屬於「大數亂橡據」的特點的是輪敬（）。
a.大量。b.速度譁桐旁。
c.開放。d.多樣。
正確答案：c
大資料的特點不包括
4樓：熙然呀呀呀
大資料的特點不包括 整體化。
大資料首缺（big data），it行業術語，是指無法在一定時間範圍內用常規晌芹肢軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高宴世增長率和多樣化的資訊資產。
大資料。大資料的特點：大資料有4個特點，為別為：
volume（大量）、variety（多樣）、velocity（高速）、value（價值），一般我們稱之為4v。發現新規律和新知識，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，從而最終達到改善社會治理、提高生產效率、推進科學研究的效果。
什麼不屬於大資料的構成
5樓：功澤君
單機計算不屬於大資料的構成。大資料包括交易資料和互動資料集在內的所有資料轎慎集。大資料是指無法通過傳統的儲存管理和分析處理軟體進行採集、儲存、管理和分析的資料物件集合。
國際資料公司從4個方面來描述大資料：即資料規模量大、資料快速動態可變、型別豐富和巨大的資料價值，具有這些特徵的資料集合稱為大資料。
大資料的特徵資料型別繁多。包括網路日誌、音訊指知、**、**、地理位置資訊等等，多型別的資料對資料的處唯帆消理能力提出了更高的要求。資料價值密度相對較低，如隨著物聯網的廣泛應用，資訊感知無處不在，資訊海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器演算法更迅速地完成資料的價值「提純」，是大資料時代亟待解決的難題。
處理速度快，時效性要求高。這是大資料區分於傳統資料探勘最顯著的特徵。
商業價值高，價值密度的高低與資料總量的大小成反比。以**為例，一部1小時的**，在連續不間斷的監控中，有用資料可能僅有一二秒。處理速度快，1秒定律。
這是大資料區分於傳統資料探勘的最顯著特徵。根據idc的數字宇宙的報告，預計到2020年，全球資料使用量將達到。在如此海量的資料面前，處理資料的效率就是企業的生命。
關於大資料的敘述中不正確的是
6樓：薄荷味汽水
關於大資料的敘述中不正確的是資料分析與挖掘技術是大資料特有的技術
大簡段資料(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點（ibm提出）：
volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）燃旅、veracity（真實性）。
對於「大資料」（big data）研究機構gartner給出了這樣的定義。「大資料」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義皮咐凳是：一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合，具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。
大資料具有一些特性，下列選項中，不屬於大資料的特性的是（ ）。
7樓：考試資料網
答案】：b本題考查褲隱大資料。大資料的特性包括：資料量大、資料多樣性、價值密度低、資料的產生和處理速蔽盯度快巨集純和。
不屬於資料視覺化的特徵，常用的資料視覺化方式有哪些
僅需一種資料支援方式即可，不屬於資料視覺化的特徵。資料可視頌仿化的意義是幫助人更好的分析資料，資訊的質量很大程度上依消櫻賴於其野橋纖表達方式。資料視覺化的意義是幫助人更好的分析資料，資訊的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的資料中所包含的意義進行分析，使分析結果視覺化。其實資料視覺化的...
哪些技術屬於大資料的關鍵技術，簡述大資料的關鍵技術
hadoop中的大數bai據的關鍵 技術1.分布du式儲存系統 hdfs zhi2.mapreduce分布式計算框架。3.yarn資源dao 管理平台。4.sqoop資料 內遷移工 容具。5.mahout資料探勘演算法庫。6.hbase分布式資料庫。7.zookeeper分布式協調服務。8.hive...
資料探勘與資料分析的區別是什麼，資料探勘與資料分析的主要區別是什麼
1.資料探勘 資料探勘是指從大量的資料中，通過統計學 人工智慧 機器學習等方法，挖掘出未知的 且有價值的資訊和知識的過程。資料探勘主要側重解決四類問題 分類 聚類 關聯和 就是定量 定性，資料探勘的重點在尋找未知的模式與規律。輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標籤，模型得分如流失概率值 總和得...