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大数据分析方法中的大数据有哪些特征

2021-08-13 10:40:54

在大数据分析中,经常用到的大数据是指在信息时代所产生的海量数据信息。大数据研究的目标是找出信息内容和各种信息之间的内在联系,为决策做好数据支持。要对大数据进行分析首先就要清楚大数据有哪些基本特性。

 


1.数量大:数据量十分庞大,现在已蹿升到PB级别,还将继续扩大。

 

2.种类多:各种数据类型繁多,视频、图片,上到天文地理,下到衣食住行等等各种信息无所不包。

 

3.速度快:处理和传播速度快,实时分析,多维度传播,这也是传统的数据分析和挖掘所无法面对的。

 

4.价值高:虽然价值密度偏低,但隐藏的有效价值高,充分利用这些低价值的数据并对其进行分析整理,将会带来令人意外的商业和社会价值。

大数据分析的最终价值在于实际应用。从实际应用和大数据分析的复杂性看,大数据还有新的特点:

 

5.变化多:在现实中面对不同的场景,数据的意义也会发生变化,因此,在实际中要考虑具体的应用场景。

 

6.真实性:获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。如果数据失真,甚至是伪造的,那样获得的结果将毫无意义,决策有可能南辕北辙。

 

7.差异性:由于数据本身分析流程的不规范性,导致采用不同的算法或不同的分析方法会得到不一致的

结果。不同的人或分析团队,面对相同的数据,由于数据思维方式的不同,得到的结果可能差别巨大。

 

8.可视化:在大数据环境下,数据可视化更能直观地阐释数据的意义,帮助更好的理解数据,解释结果。

综上,我们在依靠大数据进行数据分析和挖掘时,要认清大数据本身的特性,作出准确的分析结果,为决策层制定相关政策提供高质量的数据分析服务。