大数据价值密度（大数据价值密度是什么）

本篇目录：

1、大数据的特性包括2、大数据具有的价值密度的特征3、大数据价值密度低,这是因为什么?

大数据的特性包括

1、大数据具有四个主要特点，即“四V”特点，分别是体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度高（Value）。大数据的“体量大”是指数据的规模巨大，远远超过传统数据处理系统的承受能力。

2、大数据的特性包括大量化、多样性、快速化、价值密度低。大量化 指数据的数量巨大。

3、大数据的特征包括： 大量性：大数据具有海量的数据量，远远超过传统数据处理方法的处理能力。 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

大数据具有的价值密度的特征

大数据具有价值密度高的特征：数据量大Volume、类型多样Variety、价值密度Value和高速Velocity。大数据的潜在价值十分巨大，甚至被定义为“未来的新石油”。

大数据的特征有数据价值密度低、数据种类多、数据产生和处理速度快、数据量大、真实。数据价值密度低 大数据的价值密度低，即数据价值与数据总量大小成反比。这使得大数据在信息爆炸时代具有更深的意义。

大数据具有四个主要特点，即“四V”特点，分别是体量大（Volume）、速度快（Velocity）、多样性（Variety）和价值密度高（Value）。大数据的“体量大”是指数据的规模巨大，远远超过传统数据处理系统的承受能力。

大数据所包含特征，具体如下：第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。

大数据特征为：数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高。

大数据价值密度低,这是因为什么?

1、选择答案D，完整的题目D选项是价值密度高。所以选择答案D，因为大数据的数据价值密度不是很高，可以用低来形容。

2、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。

3、由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

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