app产生的数据有哪些？

一、app产生的数据有哪些？

缓存，包括图片、视频、压缩包，以及相应的通讯数据等等

二、大数据产生的背景哪些？

大数据产生的背景：

1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。

2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。

3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。

4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。

5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。

6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。

三、商务数据的特征有哪些？

1，诞生较晚，为信息时代的产物。

2，是一种大众化的服务。

3，一般支持多字段检索 。

4，一般可进行二次检索 。

5，内容全面，能提供丰富的信息 。

四、数据总体特征有哪些

数据总体特征是在用数理统计方法研究总体时，人们所关心的实际上并非组成总体的各个个体本身。统计特征有数量特征和属性特征之分，其中数量特征又有计量特征和计数特征之分，数量特征可以直接用数值来表示，例如，元件的大小尺寸、小麦的株高等均是计量特征；而夏季暴雨的次数、一平方米布料上疵点的个数是计数特征；属性特征不能直接用数值来表示，如产品是否为合格品、每个人的性别等，特征就是要考察的指标。

五、大数据有哪些特征？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

六、大数据具有哪些特征？

特征为：大量、高速、多样化、有价值、真实。

大量，指大数据量非常大。

高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。

多样化，体现在数据类型的多样化，除了包括传统的数字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等。

有价值，指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的关联上。

真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反映的内容更加全面、真实。

七、大数据产生的背景有哪些？

大数据产生的背景如下：

信息技术的进步 。现代信息技术产业已经拥有70多年的历史，随着摩尔定律的指引，计算机产业会进行周期性的更新换代，表现在计算能力和性能的不断提高。

云计算的兴起 。云计算技术可以将分散的数据集中在数据中心，是处理和分析海量数据成为可能，为海量数据存储和访问提供了必要的空间和途径。

数据资源化的趋势 。人们浏览网页、购物、发邮件等行为都会产生数字信息，各行各业都开始重视数据，只有通过必要手段对数据进行分析和挖掘才能显示其价值。

八、大数据的意义及4大特征？

大数据具有重要的意义：

 

1. 决策支持：帮助企业和组织基于大量数据做出更明智、更准确的决策。

2. 发现新趋势和模式：揭示隐藏在海量数据中的趋势、模式和关联，从而发现新的商业机会和解决问题的方法。

3. 优化业务流程：通过对业务数据的分析，优化流程，提高效率，降低成本。

4. 个性化服务：根据用户的行为和偏好数据，为用户提供个性化的产品和服务，提升用户体验。

 

大数据的 4 大特征通常被描述为“4V”：

 

1. 大量（Volume）：数据规模巨大，通常以 PB（Petabyte，1000TB）、EB（Exabyte，1000PB）甚至 ZB（Zettabyte，1000EB）为单位计量。

2. 多样（Variety）：数据类型繁多，包括结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

3. 高速（Velocity）：数据产生和处理的速度快，需要能够实时或近实时地处理和分析大量数据。

4. 价值（Value）：虽然大数据中包含大量信息，但其中真正有价值的部分相对较少，需要通过有效的分析和挖掘手段提取出有价值的信息。

九、大数据金融的七大特征？

大数据金融具有七大特征：高维、多源、实时性、不确定性、异构性、安全性和价值密度大。

高维指数据特征维数多，难以传统分析法处理；多源指采集数据来自不同的渠道，各异性不一；实时性指数据采集、处理和分析需要实时完成；不确定性指数据的不确定性较高，需采用多种方法进行分析；异构性指业务命题和数据源中数据的不匹配性；安全性指大数据金融的数据存储与传输对信息安全有要求；价值密度大指对数据的挖掘分析能够带来重要的经济价值。

十、大数据具有哪些特征( )

大数据的特征

大数据是当今信息时代的核心，随着技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，如何高效处理这些海量数据成为各行业关注的焦点。那么，大数据具有哪些特征呢？

1. 体量巨大

大数据的首要特征是数据量庞大，不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据。传统的数据处理工具已经无法胜任如此庞大的数据量，因此大数据技术应运而生。

2. 多样性

大数据不仅体量大，而且数据类型多样，包括文本、图片、视频等多种形式的数据。这也为数据处理和分析带来了挑战，需要多样化的技术手段来进行处理。

3. 时效性

大数据具有时效性要求，需要快速获取、处理和分析数据，以便及时做出决策。这就要求数据处理技术在速度上有较高的要求。

4. 真实性

大数据要求数据的真实性和准确性，数据质量对于决策和分析至关重要。因此，需要对数据进行清洗和验证，确保分析的准确性。

5. 价值密度低

大数据中并不是所有数据都具有同等重要性，很多数据可能是垃圾数据或者无用数据，因此需要通过数据挖掘等技术手段，找出其中的有价值信息。

6. 数据生命周期短

大数据的生命周期相对较短，数据更新迅速，因此需要不断更新数据处理和分析的方法和技术，以适应数据的变化。

7. 共享性

大数据具有共享性，不同部门、不同组织甚至不同国家之间可能需要共享数据进行分析，因此需要考虑数据安全和隐私保护等问题。

8. 系统性

大数据不是孤立存在的，而是与整个系统和生态环境相互连接的。因此，需要建立系统性的大数据处理和分析框架，以实现数据的价值最大化。

综上所述，大数据具有诸多特征，包括体量巨大、多样性、时效性、真实性、价值密度低、数据生命周期短、共享性和系统性等。了解这些特征，并合理应用相应的技术手段，才能更好地发挥大数据在各行业中的作用，推动产业升级和转型。