大数据具有哪些特征
容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息；[7] 种类（Variety）：数据类型的多样性；[7] 速度（Velocity）：指获得数据的速度；[7] 可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。[7] 真实性（Veracity）：数据的质量[7] 复杂性（Complexity）：数据量巨大，来源多渠道[7] 价值（value）：合理运用大数据，以低成本创造高价值
大数据与传播学
大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大，TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性：不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。
4. 价值密度低，由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。 很多行业都会有大数据需求，譬如电信行业，互联网行业等等容易产生大量数据的行业，很多传统行业，譬如医药，教育，采矿，电力等等任何行业，都会有大数据需求。 随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加，数据量的增长是持续的。 如果需要分析大数据，则可以Hadoop等开源大数据项目，或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。 任何行业都会受到大数据的影响。传播学如今面临大数据时代，互联网时代的新课题，可以就点对点传播，自媒体等领域，利用大数据来挖掘更多价值。
大数据处理语言工具有哪些？各自特点是什么
比较流行的有以下几种 最基础的excel：操作简单，易学习，数据量较小时，很方便使用 spss：内置很多现成的分析工具，不会代码都可以直接套用其中的数据分析模式，能数据的数据量也大幅度提升，得出的结论报告也很专业； 缺点的话，不太好定制分析模型 sas和R语言：需要一定的代码基础，网上都有开源的代码包，可以拿来使用，入门门槛相对就高了 最后说下，根据你需要处理的数据量和分析方式，选择适合自己的软件来分析 希望对你有帮助吧
大数据与传统数据相比，有什么不同，大数据对人文科学带来的变化是什么
这个问题有点宽泛，大数据的大是指数据量大，属数据仓库和数据挖掘范畴，从大量数据中发现新知识和规矩或者不同属性间的关键性。数据演算、孤立点分析，聚集分析都属于大数据范畴。无论对于哪种学科其实都是有重要作用得。
大数据就是开发，对吗？
展开全部 不，大数据是个名词，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据是相对于传统"小数据"的， 传统由于数据处理的成本很高，所以只能处理部分信息系统中产生的非常规范的数据，而对于文本、图片等数据不能处理，而且数据量非常大的话，只能通过抽样的方式来降低数据量。 大数据的所谓4个特征是，Volume（数据量大，海量数据），Variety（数据类型多，文本/音频/视频/传感器数据），Velocity（产生速度快，一些实时监控的数据要求实时的进行处理），Value（价值，大数据里面蕴含人们通过逻辑推理得不到的价值） 如果感兴趣建议读一下《大数据时代》，还是非常有启发的
