大数据的特点及其发展必需条件是什么
当我国进入大数据时代，迎来了新的商机时，大数据这三个字的出现率也就越来越高。对于很多企业的经营者来说，对于大数据的理解还停留在普通的数据整理工作上，这对于企业自身的发展会有一定的束缚。而为了更好的利用大数据为企业进行服务，加速大数据的发展，以此来为企业的经营发展提供更多的数据支持，企业经营者就应当对大数据的相关内容进行深入的理解。那么，大数据的特点及其发展所必须的条件是什么呢？下面，就让我们一起来了解一下吧。
第一、大数据的特点
大数据通常具有以下特点：
1、数据量大
大数据具有非常巨大的数据体量，从最初的TB级别，上升为PB级别。
2、类型繁多
大数据所涵括的数据类型繁多，包括图片、视频、网络日志、地理位置信息等等。
3、价值密度低
拿视频作为举例来说，在进行不间断的连续监控中，能够具有价值的数据并不多，有的时候仅有一两秒而已。
4、处理速度很快
与传统的数据挖掘技术所不同的是，大数据的处理速度遵从1秒定律，全世界各个角落的平板电脑、手机、移动互联、云计算等传感器，都可以作为数据承载或者来源的方式。
第二、大数据发展必需的条件
1、具有强大的数据采集能力
想要构成大数据，就需要具有强大的数据采集能力，能够将于数据相关联的数据进行采集、管理，并且能够有效的进行整理，最终成为能够帮助企业进行经营决策的制定和规划。
2、具备先进的数据分析能力
将诸多数据有效的进行整合之后，要想获得大数据的良好作用，还应当具备先进的数据分析能力，对数据的整合结果能够做出专业有效的分析，从而推动大数据的发展。
通过以上内容的介绍，相信大家对于大数据分析的特点及其发展所必须的条件，就会有了更多的了解和认识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
