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以下不属于大数据的4v特征
不属于大数据的4v特征
答:
价值密度高不属于大数据的4v特征
。大数据的特点主要分为以下四点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)。大数据按照Gartner给出的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
以下
哪个
不是大数据的4v
特性
答:
数据结构整齐
。大数据的4V特性指的是数据量大、数据多样性、价值密度低和数据的产生和处理速度快,由此可知,不是大数据的4V特性的是数据结构整齐。
下列
对
大数据的
“
4V
”
特征
的描述中错误的
是
:()
答:
正确答案:
大数据的
价值密度很高,因此具有巨大的价值
下面选项哪个
不是大数据的4v特点
之一
答:
第三个特征是数据价值密度相对较低
。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。速度快时效高(Velocity)第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征...
下哪个
不是大数据的特征
()
答:
访问时间短不是大数据的特征
。大数据是什么?其实很简单,大数据其实就是海量资料巨量资料,这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据,在大数据时代,任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点,为别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),一般我们称之为4V...
大数据4V特征
包括( )。
答:
【答案】:ABC 解析:“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低(Value)”就
是
“
大数据
”的显著
特征
。
大数据的4v特点
为什么不包括真实性
答:
真实性在大数据应用中并
不是
所有情况下都是必要的特征。在一些数据分析工作中,例如数据挖掘、机器学习等,对数据的精确性、准确性等要求更高,但在另一些场景下,如推荐系统、广告投放等,对于数据的一定程度的误差、不完整性等,也可以得到一定的应用效果。
大数据的4V特点
通常指Volume(规模)、Velocity(...
大数据的四V特征
指什么?
答:
①数量(Volume),即
数据
巨大,从TB级别跃升到PB级别;②多样性(Variety),即数据类型繁多,不仅包括传统的格式化数据,还包括来自互联网的网络日志、视频、图片、地理位置等;③速度(Velocity),即处理速度快;在数据处理速度方面,有一个著名的“1秒定律”,即要有秒级时间范围内给出分析结果,...
大数据的4v
特性
答:
大数据的4v特征
分别
是
Volume(大量性)、Velocity(高速性)、Variety(多样性)、Value(价值性)。
大数据特征
的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。Volume(大量性)截至目前,人类生产的所有印刷材料的数量是200PB,而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。当前,...
大数据的4V特征
有哪些
答:
大数据的4V特征
包括:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Veracity(真确性)。1. Volume(大量):这一特征指的
是
数据的规模。大数据不再局限于传统的数据库管理系统可以处理的范围,而是涉及PB、EB甚至ZB级别的海量信息。这些数据来源于各种源头,如社交媒体、传感器网络、互联网搜索、交易...
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以下哪个不属于大数据的4v特性
不是大数据4v特性之一的是
大数据的4v特征不包括
不属于大数据的四大特征
下列不属于大数据4v特征的是
管理信息系统规划的主要工作有
以下不是云计算基础设施的是
数据库管理的特点正确的有
大数据的四大特征不包括什么