大学统计研究学院提

kaseven651@buz

电子表格或 NoSQL 系统中的存储。 处理：所有数据必须根据您想了解的内容进行处理 增强：光有数据是没有用的，必须进行分析。 大数据的 7VS 这个概念在 2001 年变得非常重要，当时Doug Laney为大数据提供了 3 个维度。这些尺寸被称为3Vs 模型。然而，专家们添加了更多大数据的基础元素。 因此，我们从 3V 模型转向 5V 甚至 7V 模型，例如马德里康普顿斯出的模型2。

下面我们介绍构成大数据的元素： 数量：在分类中，它至关重要，因为它包含要处理的大量数据。 速度：数据不断生成，因此这指的是数据创建、存储和处理的速度。它还指的是实时处理流程的需要。 多样性：指信息的 WhatsApp 号码数据 复杂性，因为信息流是不可预测且不断变化的。反过来，数据以各种格式呈现，从数字到视频或音频。 真实性：只应采用可验证的数据，可能错误的数据应被丢弃。

   


价值：收集的信息为公司增加价值。必须分析所有数据并得出有价值的见解。 可视化：看到所有数据并没有多大帮助，因此必须首先对其进行处理，以便将所有信息转换为单个图表。 可变性：由于数据量大，变化不断，因此必须定期更新和控制。 大数据在您公司中的重要性 大数据的重要性 大数据的重要性 在于，这些信息可以让企业以务实且易于理解的方式识别问题。