大數據的屬性是什么？怎么劃分？有大數據是令人興奮的，但在實踐中處理大數據存在一定的困難。如果數據量太大，就會變得更加困難。為了處理大數據，使用了高性能的算法，這些算法也表現出了驚人的優勢。數據通常由矩陣表示，其中行代表不同的項目或記錄，列代表這些項目的不同屬性。例如，在美國的一個城市數據集中，每一行代表一個城市，每一列代表州、人口和地區等特征。

　　大數據的屬性是什么？

　　一、結構化和非結構化數據

　　一些數據集結構良好，例如數據庫中的表格或電子表格程序。其他數據以更多樣化的形式記錄有關世界狀況的信息。它們可能是帶有圖像和超鏈接的文本語料庫，如維基百科，或者是出現在個人醫療記錄中的注釋和測試結果的復雜組合。

　　數據通常由矩陣表示，其中行代表不同的項目或記錄，列代表這些項目的不同屬性。例如，在美國的一個城市數據集中，每一行代表一個城市，每一列代表州、人口和地區等特征。

　　面對非結構化數據源時，我們通常會從構造一個矩陣開始，對數據進行結構化。詞袋模型可以構造一個矩陣，每條推文對應矩陣中的一行，每個常用詞對應矩陣中的一列。矩陣條目 M[i, j] 表示推文 i 中單詞 j 的出現次數。

　　二、定量數據與分類數據

　　定量數據由身高、體重等數值組成。這些數據可以直接帶入代數公式和數學模型，或用傳統圖表表示。相比之下，分類數據由描述受訪者屬性的標簽組成，例如性別、頭發顏色和職業。這種描述性信息可以像數字數據一樣精確和有意義，但不能以相同的方式處理。

　　分類數據通常可以進行數字編碼。例如，性別可以表示為男性=0 或女性=1。但是如果每個特征包含兩個以上的字符，事情就會變得更加復雜，尤其是當它們之間沒有隱含的順序時。我們可以對頭發的顏色進行數字編碼，即為不同的顏色匹配不同的值，比如灰發=0、紅發=1，金發=2。但是，除了純粹用于特征識別之外，我們不能真正將這些值視為數字。討論最大或最小頭發顏色有什么意義？以及如何解釋我的頭發顏色減去你的頭發顏色的含義？

　　三、大數據與小數據

　　在大眾眼中，數據科學與大數據相混淆，大數據分析計算機日志和傳感器設備生成的海量數據集。原則上，數據多總比數據少好，因為如果有必要，可以通過抽樣丟棄其中的一部分，從而產生更小的數據集。

　　擁有大數據令人興奮。但在實踐中，處理大數據存在一定的困難。一般來說，一旦數據量變得太大，事情就會變得更加困難。大數據挑戰包括：

　　一個分析周期所花費的時間隨著數據的大小而增長：隨著數據大小的增加，對數據集的計算操作花費的時間更長。電子表格可以提供即時響應，允許用戶進行實驗測試并驗證各種假設。但是在計算大型電子表格時，它變得笨重且緩慢。處理大型數據集可能需要數小時或數天才能獲得結果。為了處理大數據，必須使用高性能的算法，而這些算法也表現出了驚人的優勢。但切勿將大數據拆分為小數據以加快計算速度。

　　大型數據集的復雜可視化：在計算機屏幕或打印圖像上繪制大數據中的所有數百萬個點是不可能的，更不用說對數據進行概念性理解了。我們不能希望深入了解根本看不到的東西。

　　簡單的模型不需要大量數據來擬合或評估：典型的數據科學任務是根據一小組變量做出決策，例如年齡、性別、身高、體重和現有的醫療水平，以決定是否保險 人們提供人壽保險。

　　如果有 100 萬人的生活相關數據，應該可以建立一個保險覆蓋率好的通用模型。但當數據量擴大到千萬人時，可能就不再起到優化模型的作用了。基于一些變量（例如年齡和婚姻狀況）的決策標準在涵蓋大量投保人數據時不能過于復雜并且顯得穩健。不易被發現的發現，無論數據量大小，都需要熟練地獲取大量數據。

　　大數據有時被稱為壞數據。它們是作為現有系統或程序的副產品收集的，并不是為了回答我們手頭設計的問題。這使得我們有可能僅僅因為我們有數據就不得不努力解釋一些現象。

　　總統候選人如何從分析選民偏好中受益？大數據方法可能會分析 Twitter 或 Facebook 上的大量網絡數據，并從文本中推斷選民的意見。另一方面，小數據方法涉及民意調查，向數百人詢問特定問題并將結果制成表格。哪種方法更準確？正確的數據集與要完成的任務直接相關，不一定是數量最多的數據集。

　　以上是大數據的屬性是什么以及如何劃分的相關要少，小編建議不要盲目地渴望分析大型數據集。尋找正確的數據來回答給定的問題，而不是做不需要參與的“大事”。更多關于“大數據培訓”的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業需求，更科學更嚴謹，每年培養泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，千鋒教育隨時歡迎你來試聽。