简略信息一览：
大数据的四个基本特征
分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。易变性 大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。
业界通常用4个v（即volume、variety、value、velocity）来概括大数据的特征。
大数据特点包括数量大、多样性、高速性、真实性、价值密度低、数据质量不稳定等。数量大： 大数据通常指海量数据，数据量通常大于传统数据处理方法能处理的数据量。
其四个基本特征如下：数据类型繁多：包括网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。价值密度低：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
大数据的四个基本特征如下： 数据量大（Volume）大数据的显著特征在于其庞大的数据规模。随着信息技术的进步，互联网的不断扩张，每个人的生活轨迹都被记录在大数据中，导致数据量呈爆炸性增长。
大数据征信的数据来源与结构化数据为主吗
大数据征信的数据来源以结构化数据方法如下：在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。
大数据征信的数据来源较广，不仅包括传统征信主要参考的信贷历史数据，还包括客户交易行为、人际关系等半结构化数据。而且大数据征信***用新的信用评估体系，数据主要来源于互联网。
大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。
但是数据准确可靠，有权威性。大数据模式的数据来源广泛，这样就弥补了征信的不足，但数据类型多样化，可能存在干扰信息，影响判断的准确性。另外通过某些渠道获取的大数据目前也面临着法律风险，个人隐私保护上比较难把控。
不过大数据征信模式的难点在于，信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。
什么是结构化数据,非结构化数据
1、非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/***信息等等。
2、结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/***信息等等。
3、我们可以看到半结构化数据是形式化的结构，但实际上它不是在关系DBMS中用表定义来定义的。Web应用程序数据是半结构化数据的示例。它具有非结构化数据，例如日志文件，事务历史记录文件等。
4、非结构化数据则是指没有预定义的数据模型，其数据结构不规则或不完整，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。
大数据的特征包括哪些?
大数据特点包括数量大、多样性、高速性、真实性、价值密度低、数据质量不稳定等。数量大： 大数据通常指海量数据，数据量通常大于传统数据处理方法能处理的数据量。
大数据的特征包括： 大量性：大数据具有海量的数据量，远远超过传统数据处理方法的处理能力。 多样性：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
量大：大数据的最显著特征是数据的数量巨大。随着信息技术的发展，各种传感器、设备和互联网应用产生了海量的数据，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音频和***等）。
关于大数据的非结构化的数据，以及大数据中非结构化数据占90%左右的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
