★学习要求：记住大数据4V特征，了解每个特征的相关含义，各特征的英语单词也了解下

★考察方向：

1.大数据4V特征有哪些?

2.通过场景判断是那种特征?

★可能难以理解的点

●价值密度(Value)

☛考点讲解：

其实这个考点很简单，大家记住大数据4V特征：规模性(Volume)、多样性(Variety)、价值密度(Value)、速度(Velocity)。就行了，这4个特征的名字也不是那种复杂不常见的专业名词，所以字面意思就很好理解了，教材中对于各个特征的说明，相信大家字面意思也能看懂。

可能有些同学相对难以理解的就是“价值密度(Value)”这个特征。

什么是“价值密度”?简单来说，价值密度指的是单位数据量(如每TB、每PB)中所蕴含的有效价值或有用信息的比例。单看一条监控视频流、一条网页点击记录、一条传感器温度读数，其价值微乎其微，甚至毫无意义。但当海量的、连续的、多维度的这种数据汇聚在一起，并通过高级分析处理后，就能揭示出隐藏的模式、趋势和关联，从而产生巨大的商业或社会价值。

所以这句话——“大数据本身存在较大的潜在价值，但由于大数据的数据量过大，其价值往往呈现稀疏性的特点。单位数据的价值密度在不断降低，但是数据的整体价值在提高。”也就好理解了。

可以将数量量想象成矿石的含金量：

一座普通的山(传统数据集)：含金量高，可能每吨矿石能提炼出10克黄金。价值密度高。

一座巨大的、贫瘠的矿山(大数据集)：含金量极低，可能每吨矿石只能提炼出0.1克黄金。价值密度低。但是，由于这座贫矿的体积是普通山的一万倍，所以最终能提炼出的黄金总量(总价值)反而远超那座小山。

对了，对于速度(Velocity)这个特征，要记住“它是区别大数据和传统数据最大的特征”