一、大数据的特征包括( ).

大数据的特征包括高维度性、快速增长性、多样化性、不一致性和价值密度大。

高维度性

大数据的高维度性指的是数据量庞大，包含的特征维度多。传统的数据处理方式往往无法有效处理高维数据，因此需要采用特殊的技术和工具来处理。

快速增长性

随着互联网和物联网的发展，数据量呈指数级增长。大数据瞬息万变，需要实时收集和分析数据，以便及时应对业务需求变化。

多样化性

大数据不仅包括结构化数据，还有文本、图片、音频、视频等非结构化数据。处理多样化数据需要灵活的处理方法和算法。

不一致性

大数据往往来源于不同的地方，数据质量参差不齐，可能存在重复、错误甚至矛盾。处理大数据需要解决数据不一致性带来的挑战。

价值密度大

大数据中蕴含着海量有用信息，可以帮助企业发现商机、优化流程、提高效率。挖掘大数据的潜在价值是企业发展的重要动力。

二、大数据的特征包括( )

大数据的特征包括( )

大数据是一个在当今信息时代备受关注的重要领域。在数字化时代，随着各行各业的信息产出和积累不断增长，如何有效地管理和利用这些海量数据成为关键问题。大数据的特征不仅体现在数据的规模，还包括多个方面。

1. 高速度

大数据的特征之一是高速度。随着互联网的普及和移动设备的普及，信息传输的速度变得异常迅速。大数据处理需要快速响应，以适应实时的数据更新和处理需求。

2. 多样性

大数据并不仅仅指一种类型的数据，而是包含了结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等多种形式。因此，大数据处理需要具备处理多样数据的能力，从而更好地挖掘数据的潜力。

3. 大规模

大数据的另一个特征是其规模之大。传统的数据处理工具和方法往往无法胜任海量数据的处理，因此需要采用分布式计算等技术来处理大规模数据，以提高计算效率。

4. 价值密度低

大数据通常包含大量无用信息和噪声，因此其价值密度较低。对于大数据的处理，需要通过数据清洗、过滤等方式提炼出有意义的信息，以便更好地用于决策和分析。

5. 数据不断增长

随着时间的推移，大数据的量会不断增长，这也是大数据的一个特征。随着数据量的增加，如何有效地管理和利用这些数据成为了企业和组织面临的挑战。

6. 高维度

大数据往往涉及到多个维度的数据，如时间、地点、用户等，这使得数据处理变得更加复杂。对于大数据的分析，需要考虑多个维度之间的关联和影响，以更全面地理解数据。

7. 安全性挑战

由于大数据的规模庞大，涉及到用户的隐私信息和商业机密，因此安全性成为处理大数据时需要重点关注的问题。数据加密、访问控制等技术是保障大数据安全的重要手段。

8. 可视化分析

针对大数据的高维度和多样性特点，可视化分析成为了一种重要的分析工具。通过可视化技术，将复杂的数据呈现为直观的图表和图像，有助于用户更好地理解数据中的模式和规律。

结语

以上是关于大数据特征的介绍，大数据的特点不仅仅是数据的规模庞大，还包括数据的速度、多样性、价值密度、安全性等多个方面。对于企业和组织来说，有效地利用大数据，挖掘数据中的价值，将有助于提升竞争力和创新能力。

三、大数据的特征包括(

大数据的特征包括(

大数据，如今成为了信息时代的新宠，随着互联网、传感器技术等数据产生源的快速增长，人类社会正处于信息爆炸的时代。大数据的特征十分鲜明，主要包括以下几个方面：

1. 量大

大数据的首要特征便是数据量巨大，数据的总量已经远远超过了我们过去所面对的小范围数据，无法被传统的数据处理工具所处理。不仅数据的总量大，而且数据的增速也非常迅猛，呈现出指数级的增长趋势。

2. 类型多

除了数量庞大之外，大数据还具有多样性，包含了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是传统数据库中存储的表格形式的数据，半结构化数据则是具有一定结构但不符合传统关系数据库表格的数据，而非结构化数据则是没有固定格式的数据。

3. 速度快

大数据处理的速度要求远远高于传统数据处理的速度，要求在很短的时间内对数据进行高效处理和分析。这是因为大数据通常是实时或接近实时生成的，需要在数据产生之际对其进行处理和应用。

4. 价值密度低

大数据中的价值往往隐藏在海量数据之中，且不同数据的价值密度差异很大。进行大数据分析需要从庞大的数据集中挖掘出有用信息和洞察，这就需要相关技术和工具来帮助实现数据的价值提炼。

5. 来源多样

大数据的来源非常多样化，包括社交网络数据、传感器数据、金融数据、医疗数据等各种领域的数据。这些数据源的多样性也增加了对大数据处理和分析的挑战，需要综合利用多种数据处理技术来应对不同数据源的需求。

6. 不确定性高

大数据的数据质量较低，数据源的不确定性较高，其中可能夹杂着噪音和错误数据。因此，在处理大数据时需要考虑到数据的不确定性，并采取相应的措施来增强数据分析的准确性和可靠性。

综上所述，大数据的特征包括数据量大、类型多、速度快、价值密度低、来源多样和不确定性高等多个方面，这使得大数据处理和分析成为一项极具挑战性的任务。随着技术的发展和算法的改进，我们对大数据的理解和利用也将日益深入，为各行各业带来越来越多的机遇与发展空间。

四、农业数据自身的特征包括？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。

五、大数据的特征不包括？

大数据的显著特征不包括数据价值密度高；大数据的显著特征数据规模大、数据类型多样、数据处理速度快；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。

数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

六、四大生命特征包括哪些？

1、新陈代谢：从外界摄取物质和能量，将它们转化为生命本身的物质，和贮存在化学键中的化学能，分解生命物质，将能量释放出来，供生命活动之用。

2、生长特性：生物体能通过新陈代谢的作用而不断地生长、发育，遗传因素在其中起决定性作用，外界环境因素也有很大影响。

3、应激能力：生物接受外界刺激后会发生反应，而动物的运动受神经系统的控制。

4、遗传和繁殖能力：生物体能不断地繁殖下一代，使生命得以延续。生物的遗传是由基因决定的，生物的某些性状会发生变异；没有可遗传的变异，生物就不可能进化。

七、中国大数据产业特征包括哪些内容？

以公有制为主体、多种所有。

当前，数字经济作为继农业经济、工业经济之后的新经济形态的出现，以及互联网的快速发展，不断为我们的生活生产提供了便利的连接方式，也带来了丰富的数据资源。

作为前沿高新技术的大数据、物联网则正在驱动智能化发展和智能时代的来临。新一代人工智能的兴起和发展，将使人类步入智能时代。人工智能核心的要素包括数据、算法和芯片。大数据驱动知识学习人机协同，增强智能群体集成、智能自主制造系统成为人工智能的发展重点。大数据物联网等技术的发展正在驱动信息技术产业格局发生重大的改变，同时也为我国提供了难得的赶超机遇。

在今天的“山西阳泉大数据及智能物联网产业发展大会”上，工信部信软司副司长李冠宇表示，在国家政策的推动和各界的共同努力下，我国的大数据产业发展迅速，呈现出五大特点：

我国大数据产业发展迅猛 呈现五大特点

一是顶层设计不断加强，政策机制日益健全。发改委工信部网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度，全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。

第二方面是关键的技术领域不断取得突破，创新能力显著增强。大数据的软硬件自主研发的实力快速提升一大批大数据的技术和平台处理能力也开始跻身世界的前列。

三是行业应用逐渐深入，对经济发展的带动作用凸显。包括在电信、互联网、交通、金融、工业、农业、医疗等行业的应用不断深化，大大改善了人们的生产生活方式。

四是区域布局持续优化，产业规模不断壮大。全国推进建设了八个国家大数据综合试验区，开展大数据方面的实践探索，形成了一批集聚发展区。

第五是产业发展环境日益完善。大数据的基础设施法律法规标准体系安全保障能力，包括产业生态人才队伍都在不断的加强。

总体来说，我国大数据产业正在步入快速发展时期，为提升政府治理能力，优化公共民生服务促进经济转型和创新发展作出了积极贡献，成为推动经济社会发展的新动能。

李冠宇指出，工信部认真贯彻党中央国务院的决策部署，为着力推动大数据产业发展，今年年初颁布了大数据产业发展规划。“2016到2020规划发布以后，统筹推进规划的宣贯，落实技术产品的研发标准的研制应用产业的生态建设等方面的工作。下一步，还将继续推动大数据物联网相关政策的落实，促进各领域的深刻应用和产业发展。”

八、农业数据自身的特征包括什么？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。

九、菌落的特征包括哪些？

菌落的特征包括：菌落的大小、形态、颜色、光泽度、透明度、质地、隆起状态、边缘特征等。

不同种类的菌落的特征不一样，同种菌落在不同环境下培养的特征可能也不一样，所以菌落的特征要依据实际情况而定。

菌落，是指由单个或少数微生物细胞在适宜固体培养基表面或内部生长繁殖到一定程度，形成以母细胞为中心的一团肉眼可见的、有一定形态、构造等特征的子细胞集团。

十、企业的特征包括哪些？

企业特征

（一）组织性

企业不同于个人、家庭，它是一种有名称、组织机构、规章制度的正式组织；而且，它不同于靠血缘、亲缘、地缘或神缘组成的家族宗法组织、同乡组织或宗教组织，而是由企业所有者和员工主要通过契约关系自由地（至少在形式上）组合而成的一种开放的社会组织。

（二）经济性

企业作为一种社会组织，不同于行政、军事、政党、社团组织和教育、科研、文艺、体育、医卫、慈善等组织，它首先是、主要是、本质上是经济组织，以经济活动为中心，实行全面的经济核算，追求并致力于不断提高经济效益；而且，它也不同于政府和国际组织对宏观经济活动进行调控监管的机构，它是直接从事经济活动的实体，和消费者同属于微观经济单位。

（三）商品性

企业作为经济组织，又不同于自给自足的自然经济组织，而是商品经济组织、商品生产者或经营者、市场主体，其经济活动是面向、围绕市场进行的。不仅企业的产出（产品、服务）和投入（资源、要素）是商品——企业是“以商品生产商品”，而且企业自身（企业的有形、无形资产）也是商品，企业产权可以有偿转让—— 企业是“生产商品的商品”。

（四）营利性

企业作为商品经济组织，却不同于以城乡个体户为典型的小商品经济组织，它是发达商品经济即市场经济的基本单位、“细胞”，是单个的职能资本的运作实体，是以赢取利润为直接、基本目的，利用生产、经营某种商品的手段，通过资本经营，追求资本增值和利润最大化。

（五）独立性

企业还是一种在法律和 经济上都具有独立性的组织，它（作为一个整体）对外、在社会上完全独立，依法独立享有民事权利，独立承担民事义务、民事责任。它与其他自然人、法人在法律地位上完全平等，没有行政级别、行政隶属关系。它不同于民事法律上不独立的非法人单位，也不同于经济（财产、财务）上不能完全独立的其他社会组织，它拥有 独立的、边界清晰的产权，具有完全的经济行为能力和独立的经济利益，实行独立的经济核算，能够自决、自治、自律、自立，实行自我约束、自我激励、自我改造、自我积累、自我发展。