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1、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息。2、种类（Variety）：数据类型的多样性。3、速度（Velocity）：指获得数据的速度。4、可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。5、真实性（Veracity）：数据的质量。6、复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道。7、价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值。
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（big data），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。
大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
随着大数据技术热度的持续走高，大数据己经渗透到每一个行业和领域，大数据技术己经成为对社会具有重大影响的生产因素。
1、数据体量大
数据处理的基本单位从以前的MB转变为现在的TB，甚至是PB。影响经济周期与用户需求的因素有很多，如经济发展、社会发展、科技发展能源环境和政治环境等，把所有影响两者周期关系的因素收集起来将是GB级甚至是TB级的数据量。
2、数据种类多
数据种类有像数字、符号这样的结构化数据，更多的是像网页、社交网络、日志、音频、视频、图像、位置这样的非结构化数据以及半结构化数据。在研究经济周期与用户需求周期的过程中，要想进行系统全面的分析，就要把所有影响因素的所有类型数据全部收集并处理。
3、数据价值密度低
大数据技术的本质是从容量庞大、类型各异的数据中迅速获得有效信息，这些信息经过一系列的加工和处理，最终以有价值的形式展现在用户面前。一般，大数据范围内数据量大但价值密度低，需要价值提纯。由于影响经济周期与用户需求周期的数据具有数量大、结构复杂等特点，导致数据价值密度低。
4、数据高速化
数据每时每刻都在生成和处理、对时效性要求也很高，静态数据只是其中的一小部分，动态实时数据占绝大部分。影响经济周期和用户需求周期的数据随时都在产生，要保证信息具有更高的价值并避免时效性较强的数据失去价值，就需要大幅提高数据传输、存储和处理的速度。
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