一、大数据的特点主要包括哪些？

大数据的特点主要包括以下几个方面：

1. 量大：大数据指的是数据量级非常大，通常以TB、PB、EB等单位来衡量。这是大数据的最基本特点之一。

2. 速度快：大数据的产生速度非常快，数据的采集、传输和处理需要在短时间内完成，以满足实时性和即时性的需求。

3. 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

4. 真实性：大数据通常是从真实世界中采集而来的，具有真实性和客观性，可以反映出真实世界的状态和变化。

5. 价值密度低：大数据中包含了大量的冗余和噪声数据，其中只有一小部分数据对于分析和决策具有实际价值，需要通过数据挖掘和分析技术来提取有用信息。

6. 多源性：大数据来自于多个来源，包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网等，这些数据具有不同的格式和结构。

7. 隐私性：大数据中可能包含个人隐私信息，需要采取相应的安全措施来保护数据的隐私性。

综上所述，大数据的特点主要包括量大、速度快、多样性、真实性、价值密度低、多源性和隐私性。

二、什么是大数据？它有哪四个基本特征？

　　大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。　

　 1、数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。

　　2、 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

　　3、 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

　　4、价值密度低，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。

　　大数据已经成为各类大会的重要议题，管理人士们都不愿错过这一新兴趋势。毫无疑问，当未来企业尝试分析现有海量信息以推动业务价值增值时，必定会采用大数据技术。

三、大数据有哪些特点？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

四、大数据的特点主要有什么？

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的特点主要有：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低。

五、大数据有什么特点呢？

大数据五大基本特点是指：

1、多样性：呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等。

2、大量性：拥有海量的数据。

3、高速性：增长快速，处理速度快。

4、可变性：大数据拥有多层结构。

5、真实性：代表了数据的质量。

六、lbm提出大数据的特点？

大数据具有三个特点：多样性、速度和量。

多样性指数据来源的广泛和多元化，不仅包括结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据。

速度指数据产生和传输的速度极快，需要对数据及时进行处理和分析。量指的是数据的规模极大，需要应用大数据技术来存储、管理和处理。这些特点使得大数据难以用传统的数据处理方法处理，因此需要采用新的技术和算法，例如分布式存储和计算等技术。通过有效利用大数据，可以为企业和社会带来巨大的业务价值和社会价值。

七、国家开放大学简述大数据调查法的特点？

特点通常集中在五个方面，即数据量，数据结构多样性，数据价值密度，数据增长速度和可信度对这五个维度。

随着大数据技术的发展及其在行业中的应用，数据本身的规模也在一定程度上得到了扩展，而这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和改进。而大数据分析的特点和以上五个方面也是密不可分的。

八、关于大数据的主要特征的理解和描述正确的有哪些？

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。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。

大数据具备以下4个特点：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。