大数据的4v特征是指什么
大数据的4v特征是指Value(价值)、Variety(多样)、Volume(大量)、Velocity(高速)。
大数据（bigdata、megadata）是IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据4v特征有什么,分别有什么特点
大数据特征的特征是指：一般认为，大数据主要具有以下4个方面的典型特征，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）和价值（Value），即所谓的4V。其特点如下：
1、Volume，大数据的特征首先就是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联技术的发展，人和事物的所有轨迹都可以被记录下来，数据呈现出爆发性增长。
2、Variety，数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。大数据可以分为三类，一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；一是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。
3、Velocity，数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。与以往的报纸、书信等传统数据载体生产传播方式不同，在大数据时代，大数据的交换和传播主要是通过互联网和云计算等方式实现的，其生产和传播数据的速度是非常迅速的。另外，大数据还要求处理数据的响应速度要快。
4、大数据的核心特征是价值，其实价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据。当然目前大数据背景下有个未解决的问题，如何通过强大的机器算法更迅速地在海量数据中完成数据的价值提纯。
大数据应用实例：互联网是最早利用大数据进行精准营销的行业，通过大数据不仅可以为企业进行精准销，还可以快速友好地对用户实施个性化解决方案。医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。
数据预处理所包含的方面
1、数据清洗：删除原始数据集中无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。
2、数据集成：将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储中的过程。在数据集成时，来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的，有可能不匹配，要考虑实体识别问题和属性冗余问题，从而将源数据在最低层上加以转换、提炼和集成。
3、数据变换： 主要是对数据进行规范化处理，将数据转换成适当的形式，以适用于挖掘任务以及算法的需要。
4、数据归约：在大数据集上进行复杂的数据分析和挖掘需要很长时间。数据规约产生更小但保持原数据完整性的新数据集。
大数据特征中的4v是什么意思
大数据的特征，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，大数据的4V特征：规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Value）。
（1）规模性
随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。大数据中的数据不再以几个GB或几个TB为单位来衡量，而是以PB（1千个T）、EB（1百万个T）或ZB（10亿个T）为计量单位。
（2）多样性
①数据来源多，企业所面对的传统数据主要是交易数据，而互联网和物联网的发展，带来了诸如社交网站、传感器等多种来源的数据。
而由于数据来源于不同的应用系统和不同的设备，决定了大数据形式的多样性。大体可以分为三类：一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等，其特点是数据间因果关系强；二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等，其特点是数据间没有因果关系；三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等，其特点是数据间的因果关系弱。
②数据类型多，并且以非结构化数据为主。传统的企业中，数据都是以表格的形式保存。而大数据中有70％-85％的数据是如图片、音频、视频、网络日志、链接信息等非结构化和半结构化的数据。
③数据之间关联性强，频繁交互，如游客在旅游途中上传的照片和日志，就与游客的位置、行程等信息有很强的关联性。
（3）高速性
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。大数据与海量数据的重要区别在两方面：一方面，大数据的数据规模更大；另一方面，大数据对处理数据的响应速度有更严格的要求。实时分析而非批量分析，数据输入、处理与丢弃立刻见效，几乎无延迟。数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。
（4）价值性
尽管企业拥有大量数据，但是发挥价值的仅是其中非常小的部分。大数据背后潜藏的价值巨大。由于大数据中有价值的数据所占比例很小，而大数据真正的价值体现在从大量不相关的各种类型的数据中。挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，并运用于农业、金融、医疗等各个领域，以期创造更大的价值。
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