数据特征分析计算公式？

一、数据特征分析计算公式？

用于描述数据的基本统计量主要分为三类，分别是中心趋势统计量、散布程度统计量和分布形状统计量。

1，中心趋势统计量

中心趋势统计量是指表示位置的统计量，直观地说，给定一个属性，它的值大部分落在何处？

（1）均值

均值（mean）又称算数平均数，描述数据去指导额平均位置，数学表达式：均值 = ∑x / n；

有时，一组数据中的每个值可以和一个权重Wi相关联，权重反映的的是依附值的重要性或出现的频率，这种均值称作加权均值 = ∑xw / n；

尽管均值是描述数据集中心趋势的最有用的统计量，但是，它并非总是度量数据中心的最佳方法，这是因为，均值对极端值（离群点）很敏感。为了抵消少数极端值的影响，我们可以使用截尾均值，截尾均值是指丢弃极端值后的均值。

（2）中位数

对于倾斜（非对称）的数据，能够更好地描述数据中心的统计量是中位数（median），中位数是有序数据值的中间值，中位数可避免极端数据，代表这数据总体的中等情况。例如：从小到大排序，总数是奇数，取中间的数，总数是偶数，取中间两个数的平均数。

（3）众数

众数（mode）是变量中出现频率最大的值，通常用于对定性数据确定众数，例如：用户状态（正常，欠费停机，申请停机，拆机、消号），该变量的众数是“正常”，这种情况是正常的。

2，表示数据离散程度的统计量

度量数据离散程度的统计量主要是标准差和四分位极差。

（1）标准差（或方差）

标准差用于度量数据分布的离散程度，低标准差意味着数据观测趋向于靠近均值，高标准差表示数据散步在一个大的值域中。

（2）四分位极差

极差（range），也称作值域，是一组数据中的最大值和最小值的差， range = Max - Min。

百分位数（quantile）是把数据值按照从小到大的顺序排列，把数据分成100份。中位数是数据的中间位置上的数据，第一个四分位数记作Q1，是指第25个百分位上的数据，第三个四分位数记作（Q3），是指第75个百分位上的数据。

四分位极差（IQR）= Q3 - Q1 ，IQR是指第一个四分位和第三个四分位之间的距离，它给出被数据的中间一半所覆盖的范围，是表示数据离散程度的一个简单度量。

二、云计算大数据行业特征

云计算大数据行业特征

云计算和大数据是当今信息技术领域中备受关注的两大热门话题。随着科技的不断进步，云计算和大数据已经逐渐成为了企业中不可或缺的一部分。本文将探讨云计算和大数据在行业中的特征以及对企业带来的影响。

1. 云计算行业特征

云计算作为一种新型的计算模式，具有以下特征：

• 弹性扩展：云计算提供了灵活的计算资源扩展能力，根据需求随时增减计算资源。
• 共享性：云计算通过虚拟化技术将物理资源划分为多个虚拟实例，实现计算资源的共享。
• 自动化管理：云计算平台通过自动化管理工具实现资源的自动部署、监控和调优。
• 按需付费：云计算采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的计算资源。

云计算的出现为企业带来了许多便利。传统的IT架构需要大量的资金投入和人力维护，而云计算可以将这些负担转嫁给云服务提供商。企业只需根据需求选择合适的云服务，提高了资源的利用效率和IT运维的灵活性。

2. 大数据行业特征

大数据是指规模庞大、类型繁多且变化速度快的数据集合，大数据行业具有以下特征：

• 海量性：大数据行业通常处理的数据规模非常庞大，能够处理亿级甚至更大规模的数据。
• 多样性：大数据行业处理的数据类型多种多样，包括结构化数据和非结构化数据。
• 实时性：大数据行业需要能够快速处理数据并实时地提供实时数据报表等分析结果。
• 价值驱动：大数据行业通过对数据的分析和挖掘，为企业提供相应的商业价值和竞争优势。

大数据分析在企业中的应用越来越广泛。通过对海量的数据进行分析，企业可以发现潜在的商机、优化业务流程，并且更好地满足客户需求。大数据分析技术的发展，极大地推动了企业的创新和发展。

3. 云计算和大数据对企业的影响

云计算和大数据作为两大热门技术，对企业带来了重大的影响：

3.1 提供强大的计算和存储能力

云计算和大数据技术集成了强大的计算和存储能力，可以帮助企业处理海量的数据，并进行复杂的计算分析。传统的企业IT架构往往无法满足这种需求，而云计算和大数据技术提供了高效、可靠的解决方案。

3.2 降低了企业的成本

云计算和大数据技术可以通过共享资源、按需付费等方式帮助企业降低IT成本。企业不再需要投入大量的资金购买硬件和软件，只需支付实际使用的计算资源和存储空间，大大减少了企业的负担。

3.3 提升了企业的竞争力

云计算和大数据技术为企业提供了更好的数据分析和挖掘能力，使企业能够更好地了解市场动态、客户需求，从而更好地制定商业策略。企业可以通过对大数据的分析，及时发现潜在的商机，并快速做出相应的调整，提升了企业的竞争力。

3.4 促进了数字化转型

云计算和大数据技术的应用，使得企业更加数字化、智能化。数据不再局限于存储在企业内部，而是可以通过云计算平台进行共享和访问。企业可以更好地利用数据资源，实现业务流程的优化和协同，推动数字化转型的进程。

4. 结语

云计算和大数据作为当今信息技术领域的热门话题，具有独特的行业特征。它们的应用不仅提升了企业的计算和存储能力，降低了成本，还提升了企业的竞争力和推动了数字化转型的进程。随着技术的不断发展，云计算和大数据的应用前景将更加广阔。

三、云计算大数据的最显著特征是？

1：数据量大（volume）

非结构化数据的超大规模增长导致数据集合的规模不断扩大，数据单位已经从GB级到TB级再到PB级，甚至开始以EB和ZB来计数。

2：类型繁多（variety）

大数据的类型不仅包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等结构化数据，还包括半结构化数据甚至是非结构化数据，具有异构性和多样性的特点。

3：价值密度低（value）

大数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，存在大量不相关信息。因此需要对未来趋势与模式作可预测分析，利用机器学习、人工智能等进行深度复杂分析。而如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值提炼，是大数据时代亟待解决的难题。虽然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。

4：速度快时效高（velocity）

处理速度快，时效性要求高。需要实时分析而非批量式分析，数据的输入、处理和分析连贯性地处理，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

四、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。

五、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。

六、大数据的三大特征

随着信息时代的发展，大数据已经成为各行各业的关键驱动力之一。大数据的概念并不陌生，但要想真正理解大数据的本质和意义，有必要深入探讨大数据的三大特征，这些特征不仅是大数据的基本属性，也是其价值所在。

Volume（数据量）

大数据的第一个特征是数据量。所谓大数据，顾名思义，指的是数据量非常庞大的数据集合。这些数据集合包含着海量的信息，从传统的数据库无法存储和处理，需要借助先进的技术和工具来进行分析和应用。随着互联网的普及和物联网技术的发展，数据被大规模生成，数据量呈现爆炸式增长的趋势。因此，处理大数据的能力成为衡量一个组织或企业数据管理能力的重要指标。

Variety（数据多样性）

大数据的第二个特征是数据多样性。除了数据量巨大外，大数据还具有多样性的特点。这里的多样性指的是数据的来源多样、格式多样、结构多样等。大数据并非只限于结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。而这些多样的数据类型往往相互关联，相互影响，传统的数据处理技术已无法胜任这一挑战。因此，如何有效地整合、存储和分析多样化的数据成为大数据处理的关键问题。

Velocity（数据处理速度）

大数据的第三个特征是数据处理速度。在信息爆炸的时代，数据不仅呈现出规模巨大和多样化的特点，还具有高速生成和更新的特性。大数据处理需要在数据产生的同时就能及时进行分析和挖掘，并作出相应的决策响应。而传统的数据处理系统往往难以满足这种实时处理的需求，因此，高速处理大数据成为现代数据处理系统的重要特征。

综上所述，大数据的三大特征为数据量巨大、数据多样性和数据处理速度快。正是这些特征使得大数据对于各行各业都具有重要意义，并推动了数据科学和人工智能等领域的快速发展。在未来的发展中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据必将发挥越来越重要的作用，成为推动社会进步和创新的强大引擎。

七、大数据最显著的特征是价值大？

大数据特征为：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。

八、图表的数据特征？

第一、时间性

这是图表中不可获取的一个重要因素，几乎大部分的图表信息中都是会有一个时间节点，通过不同的时间区间来展示不同的情况信息，比如说很多的企业在做企业发展的年度报表或者一个周期内的数据分析的时候，就会以这种时间要素为参考，来进行展示各种数据信息。

第二、数量性

数量性的特征也是被称之为图表中最为重要的特性，几乎所有的图表都是会以数据为基础，即便是一些特殊的图形中没有直接的数据展示，我们也是可以通过图表的一些排列情况，来分析出相关的数据信息。对于大多数的图表来说，这种数据信息可以说是整个图表的核心部分，也是最重要的展示要素。

第三、多样性

这主要是指在我们的图表中，一般一个图表会有很多的组成要素，比如会有类别、会有数据会有占比等等很多的因素，这些因素越多，那么这样的图表战士的信息量也是会越大，看上去也会更加生动，很多人在制作图表的时候，都是尤为注重图表因素的多样性的展示，而关于这种图表的多样性，有的是直接展示，也有的是间接展示，需要人们去分析。

第四、空间性

这是由图标的一个特质所决定的，因为图表大多是以图形的形式展示，所以看上去会有一定的立体感，这也就是我们日常所说的空间性，这种空间性主要是让一个图表的可视性更强，也是让图表的功能得到最大限度的体现，而不同数据分析需求，也将选择不同的图表类别进行展示。

九、数据商品的特征？

一、概率准确性 就是说无论如何积极的使用最新最高级的算法，无论如何实时的更新模型，无论多么努力的清洗数据总会很多bad case掺夹其中。

二、自适应性就是指大数据产品一般不是一个发行版，执行着固定的逻辑不是静态的一成不变的，而是总是随着趋势的改变、数据的积累，适应着行为的变化而自适应的反馈出相应的结论。

三、闭环性 是指大数据产品的决策会直接影响业务的表现，业务的表现会提升用户的体验，而用户体验的改善又会更新数据的特性，最终数据不同又会使产品的决策不同。

十、农业数据的特征？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：

（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据