大数据的特征：大容量、多样化与模糊性-智慧旅游管理研究

2023-11-04 理论教育版权反馈

【摘要】：（一）大容量大容量是大数据区分于传统数据最显著的特征。（二）多样化多样化主要说的是大数据的结构属性，数据结构包括结构化、半结构化、准结构化和非结构化。半结构化数据具有一定的结构性，但没有严格的模型、程式和关系，其数据结构变化很大，不能通过简单的模型对数据进行直接应用。大数据主要面向半结构化数据和非结构化数据。在大数据处理过程中模糊性也会带来巨大的影响。

（一）大容量

大容量是大数据区分于传统数据最显著的特征。传统的数据处理没有处理足量的数据，并不能发现很多数据潜在的价值；大数据时代随着数据量和数据处理能力的提升，使从大量数据中挖掘出更多的数据价值变为可能。互联网的发展、移动互联网的广泛应用、社交网络的兴起、自媒体的产生，使得人们能够通过电脑、手机、微博、微信、空间等各种平台、渠道、终端实现信息的获取和传播，在此过程，将产生大量的数据。这些数据通常能够到达TB（1TB=1024GB，以下依次类推）、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB甚至更大的级别。

（二）多样化

多样化主要说的是大数据的结构属性，数据结构包括结构化、半结构化、准结构化和非结构化。结构化数据是指通过一定的组织安排、程序设计和规定算法收集到的数据，这类数据具有明确的层次结构和逻辑关系，能够与其他数据直接进行交换、计算，并且这类数据具有一定的操作规范，数据的收集、处理和应用较为简单。半结构化数据具有一定的结构性，但没有严格的模型、程式和关系，其数据结构变化很大，不能通过简单的模型对数据进行直接应用。非结构化数据是与结构化数据相对而言的，这类数据突破关系数据库中数据结构和限制因素，在处理连续数据方面有着结构化数据无可比拟的优势。大数据主要面向半结构化数据和非结构化数据。按照数据载体的不同，大数据可以分为图片、文字、数字、声音、视频、符号等；按照产生对象的不同，可以分为个人、企业、组织、政府等；按照产生场所的不同，可以分为生活数据、消费数据、工作数据等。

（三）快速率

从数据产生的角度来看，数据产生的速度非常快，很可能刚建立起来的数据模型在下一刻就改变了。从数据处理的角度来看，在保证服务和质量的前提下，大数据应用必须要讲究时效性。因为很多数据的价值随着时间在不断地减少。(www.chuimin.cn)

（四）价值性

大数据的价值性可以从以下两方面进行理解：数据质量低，数据的价值密度低。各种不同类型的数据，都有特定的来源。例如，人们在网上消费中对商品信息的浏览，人们在运用手机查看新闻时所处的时间段，这些看似单体分散的数据，实际是对人们生活、消费、工作等的真实描述，而行为、信息、数据的产生自然有其内在联系，也就因此内含了其中的逻辑。数据是行为的表现，将这些数据集中起来，并以特定的方法进行组织、推理、测算，便可发现其中的规律，对这些规律进行充分的开发和应用，即可实现数据的价值。

（五）模糊性

采集手段的多样化、传感器本身监测精度与范围的局限性、监测信息变化的非线性和随机性、自然环境的强干扰性等，使采集到的数据具有模糊性。在大数据处理过程中模糊性也会带来巨大的影响。因此，数据的挖掘和清洗、算法的模型和因子选择、机器训练等就变得很关键。

大数据的特征：大容量、多样化与模糊性-智慧旅游管理研究

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