1. 大数据的什么特征为数据挖掘提出新的挑战
您好，很开心为您解答。大数据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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据应用
大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。
1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。
在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。
在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。
在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。
2. 大数据的重点在于挖掘
大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。
3. 大数据的什么特征为数据挖掘提出新的挑战,因此计算时
IBM提出了大数据”5V”特点：
一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。
二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。
四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「arsaycode」的原创文章.........
4. 简述大数据技术面临的挑战
在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特点：
1大量
大数据的特征首先就体现为“大”，强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
2高速
就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同.
3多样
广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析.
4价值
这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值.
与其说是大数据，不如说是大数据时代，
一是人类处理数据的能力显著增强。过去也有数据，但数据散乱，没有强大的处理能力，所以发挥不了作用。现在之所以说已经进入了大数据时代，就是因为人类的处理数据能力大大增强了。云计算和大数据是两个方面，如果没有云计算，也就无所谓大数据，云计算能够把海量的、零散的、有价值的数据进行快速处理并释放出价值。
二是数据整合的形式愈发明显。一般来讲，政府掌控了大约80%的公共数据。而在企业数据方面，像阿里巴巴、百度、腾讯等互联网巨头掌握了海量数据。 不管是政府数据，还是企业数据，抑或是社会数据，整合的趋势愈发明显。打通政务流、企业流、社会流，技术整合趋势是必然的。由于老百姓的消费行为可以影响政府决策，所以政府希望老百姓刷卡消费，让数据归集到政府这边。
三是大数据应用领域不断扩散。大数据在政治、经济、社会、文化、生态等几乎每一个领域都有着广阔的应用前景。
四是围绕大数据应用的创新持续活跃。我们看到新业态、新模式、新体制不断出现，市场的活力也在得到不断地释放，个人的创造性也被大大地激活，这是一个前所未有的时代。
上述大数据时代的四大特征，在中国似乎得到了很清晰的验证：网络规模全球第一 、网民数量全球第一 、智能手机用户全球第一 、网络社交参与人数全球第一、网购人数全球第一、电子商务交易额全球第一、移动支付全球第一；无处不在的网络 、无处不在的软件、 无处不在的计算 、无处不在的数据 、无处不在的互联网+。
5. 数据挖掘与大数据密切相关
大数据技术是从各种类型的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据领域出现了大量的新技术，它们已经成为大数据收集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理的关键技术一般包括大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、分析和挖掘、大数据收集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据的表示和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。