不，Da 数据的弱点主要是多样性，前面是它的优点。大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。在维克多·迈耶、勋伯格和肯尼斯·库克耶写的《Da 数据 Time》中，Da 数据是指所有数据都用于分析，没有随机分析(抽样调查)的捷径。
5、大 数据的五个典型特性Da 数据的5V特征包括:体积(质量)、速度(高速)、变化(种类)、价值(低值密度)、保真。卷:-1/包括收藏、存储、管理、分析的收藏量非常大，超出了传统数据库软件工具的能力。它的计量单位至少是p(千吨)、e(百万吨)或z(十亿吨)。速度(高速):数据增长速度快，需要实时分析和数据处理和丢弃，而不是事后批量处理。
多样性:数据多样性和来源多样性，包括不同种类的数据，如文本、图像、音视频定位，以及各种结构化、半结构化、非结构化数据、不连贯的语义或句子意义。据调查，80%的企业数据是非结构化的数据。这对数据的处理能力提出了更高的要求。集数学、心理学、神经生理学、生物学于一体的机器学习，在数据挖掘、自然语言处理、搜索引擎、医疗诊断等领域不断寻求突破。
6、大 数据的特性包括确定性吗Da 数据的特点不包括确定性。Da 数据的特征是容量、种类、速度、可变性、真实性、复杂性和价值。1.成交量:-1/的大小决定了数据所考虑的价值和潜在信息。2.品种:数据种类的多样性。3.速度:指获得数据的速度。4.可变性:妨碍处理和有效管理的过程数据。
6.复杂:数据数量巨大，来源多样。7.价值:合理利用Da 数据以低成本创造高价值。Da 数据的作用:对于一般企业来说，Da 数据的作用主要表现在对数据的分析、使用和二次开发。通过分析Da 数据，不仅可以挖掘出隐藏的数据，还可以通过这些隐藏的消息，通过实体的销售来提升我们的客户源。至于数据的二次开发，广泛应用于网络服务项目。通过对这些信息的总结和分析，可以制定出符合客户需求的个性化方案，创造出全新的广告营销方式。
7、什么是大 数据以及大 数据的特性有哪些Da 数据技术是指从各类数据中快速获取有价值信息的能力。适合大型数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网等。大数据有以下四个特点:第一，数据巨大。比如人类生产的所有印刷品的量数据只有200PB。典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据容量接近EB量级。
目前数据不仅有文字形式，还有图片、视频、音频、地理信息等多种类型。个性化数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，从各类数据中可以快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频在持续测试过程中可能只有一两秒有用数据的。
8、大 数据的特性1和数据的类型很多:对数据的处理能力有更高的要求，比如网页日志、音频、视频、图片、地理信息等等。2.处理速度快，时效性高:区别于传统的数据挖掘，这也是数据最显著的特点。3.数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息数量巨大，但价值密度较低。“-1”时代迫切需要解决的问题是，如何通过强大的机器算法，更快地“净化”“-1”的价值。
现在大数据的规模一直是一个变化的指标，单数据套的规模可以从几十TB到几PB。也就是说，存储1PB 数据需要2万台50GB硬盘的PC，而且，很多意想不到的来源可以产生数据。2.高速:指数据创建和移动的速度，在高速网络时代，主要通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器来创建实时数据 stream已经成为一种流行趋势。
