大数据时代的数据特点与大数据时代处理数据理念的改变

1、大数据时代的数据特点（4V）
1.1 规模性(Volume)：即大数据具有相当的规模，其数据量非常巨大。数据的数量级别可划分为B 、KB 、MB 、GB 、TB 、PB 、EB 、ZB 等，而数据的数量级别为PB 级别的才能称得上是大数据。
1.2 多样性(Variety)：即大数据的数据类型呈多样性。数据类型繁多，不仅包括结构化数据，也包括非结构化数据和半结构化数据。
1.3 高速性(Velocity)：即处理大数据的速度越来越快，处理时要求具有时效性，因为数据和信息更新速度非常快，信息价值存在的时间非常短，必须要求在极短的时间下在海量规模的大数据中摒除无用的信息来搜集具有价值和能够利用的信息。所以随着大数据时代的到来，搜集和提取具有价值的数据和信息必须要求高效性和短时性。
1.4 价值性(Value)：从大数据的表面数据进行分析，进而得到大数据背后重要的有价值的信息，最后可以精确地理解数据背后所隐藏的现实意义。

2、大数据时代处理数据理念的改变
1.1 要全体不要抽样
1.2 要效率不要绝对精确：并不是说精确不重要，在这个注重效率和成本的时代，大数据分析的目标在于预测，要学会在瞬息万变的信息中掌握趋势，为下一刻决策提供依据。
1.3 要相关不要因果：大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求，取而代之的是关注相关关系。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。

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