1、大数据是需要新处理模式才能具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力海量、高增长率和多样化信息资产。大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
2、【答案】：C大数据是指那些在一定时间范围内，超出常规软件工具处理能力的数据集合。这些数据集的特点通常包括：数量庞大（Volume）、速度快（Velocity）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）以及真实性（Veracity）。
3、大数据（big data），是指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。
4、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。其特点有以下几个方面：数据量巨大。大数据的容量非常庞大，可以从多个来源、多种形式的数据进行获取和集成。无论是结构化数据还是非结构化数据，如社交媒体、物联网设备、视频等，都能产生大量的数据。数据类型多样。
1、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
2、大数据处理流程包括以下几个环节：数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化。数据采集是大数据处理流程的首要环节，它涉及到从各种来源获取相关数据。这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在零售行业，企业可能会采集顾客的购买记录、浏览行为等数据，以便后续分析顾客偏好。
3、大数据处理流程如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。数据存储：将采集到的数据存储在适当的存储介质中，例如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储等。
4、大数据处理流程可以概括为四步：数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化。在数据收集阶段，大数据处理的首要任务是整合来自不同来源的原始数据。这些数据可能来自社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在智能交通系统中，数据收集就涉及从各个路口的摄像头、车载GPS、交通流量传感器等捕捉信息。
5、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
1、数据的基本特征不包括整体化。大数据，是IT行业的术语，指的是那些超出常规软件工具处理能力范围的大量数据集合。这些数据集合需要新的处理模式，才能获得更强的决策支持、洞察发现和流程优化能力。它们通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。简单来说，大数据就是海量的资料或巨量资料。
2、解析：大数据的特点包括：海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据流转、潜在的数据价值和数据的真实性。
3、业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括大数据的特点：①数据体量巨大（Volume）。IDC研究表明，数字领域存在着8万亿吉字节（GB）的数据。企业数据正在以55%的速度逐年增长。
4、数据体量巨大：大数据的最显著特点之一是其数据体量的巨大。据IDC研究，数字领域的数据量已经达到8万亿吉字节（GB），并且以每年55%的速度增长。
5、大数据的特性除以下几点之外均不包括 Volume（大量）：指数据规模非常大，超出了传统数据库处理能力的范围。Velocity（高速）：指数据产生、传输、存储的速度非常快。Variety（多样）：指数据类型和格式非常多样化，包括结构化数据和非结构化数据。
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