2025年貴州省專業(yè)技術(shù)人員在線學(xué)習(xí)公需科目大數(shù)據(jù)培訓(xùn)考試題目及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題，計(jì)40分）1.大數(shù)據(jù)的5V特征中，“Velocity”指的是？A.大量性B.高速性C.多樣性D.低價(jià)值密度答案：B解析：大數(shù)據(jù)的5V特征包括Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多樣性）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。其中Velocity強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理的速度極快。2.貴州省建設(shè)國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的核心目標(biāo)是？A.打造全國(guó)數(shù)據(jù)中心聚集區(qū)B.推動(dòng)數(shù)據(jù)資源“聚通用”C.發(fā)展大數(shù)據(jù)裝備制造業(yè)D.培養(yǎng)大數(shù)據(jù)專業(yè)人才答案：B解析：貴州省國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的核心任務(wù)是探索數(shù)據(jù)資源“聚通用”的體制機(jī)制，即數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)融通、數(shù)據(jù)應(yīng)用，通過制度創(chuàng)新激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值。3.以下不屬于大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)的是？A.Hadoop分布式存儲(chǔ)B.Spark內(nèi)存計(jì)算C.SQL結(jié)構(gòu)化查詢語言D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法答案：C解析：SQL是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢語言，主要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；而大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)包括分布式存儲(chǔ)（如HadoopHDFS）、分布式計(jì)算（如Spark）、機(jī)器學(xué)習(xí)（如分類、聚類算法）等。4.貴州省“一云一網(wǎng)一平臺(tái)”中的“一云”指？A.貴州政務(wù)云B.貴州工業(yè)云C.貴州民生云D.貴州商務(wù)云答案：A解析：“一云一網(wǎng)一平臺(tái)”是貴州省推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”的核心架構(gòu)，其中“一云”指貴州政務(wù)云，承載全省政務(wù)數(shù)據(jù)；“一網(wǎng)”指貴州政務(wù)服務(wù)網(wǎng)；“一平臺(tái)”指數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)。5.大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的核心原則是？A.數(shù)據(jù)全開放共享B.匿名化處理與最小必要C.數(shù)據(jù)所有權(quán)歸企業(yè)D.僅保護(hù)個(gè)人敏感信息答案：B解析：《個(gè)人信息保護(hù)法》和《數(shù)據(jù)安全法》強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)處理應(yīng)遵循“最小必要”原則（僅收集必要信息）和“匿名化”原則（通過技術(shù)手段消除身份關(guān)聯(lián)），平衡數(shù)據(jù)利用與隱私保護(hù)。6.以下哪項(xiàng)是貴州省大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的典型案例？A.貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所數(shù)據(jù)交易B.茅臺(tái)集團(tuán)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化管理C.貴安新區(qū)數(shù)據(jù)中心集群D.云上貴州系統(tǒng)平臺(tái)答案：B解析：茅臺(tái)集團(tuán)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)原料溯源、生產(chǎn)流程監(jiān)控、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)等全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化，是“大數(shù)據(jù)+工業(yè)”的典型應(yīng)用；貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所側(cè)重?cái)?shù)據(jù)交易機(jī)制，貴安數(shù)據(jù)中心是基礎(chǔ)設(shè)施，云上貴州是政務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)。7.分布式計(jì)算框架Hadoop的核心組件是？A.HBase和HiveB.HDFS和MapReduceC.Spark和FlinkD.Kafka和ZooKeeper答案：B解析：Hadoop的核心是HDFS（分布式文件系統(tǒng)）提供存儲(chǔ)，MapReduce（分布式計(jì)算模型）提供計(jì)算，其他如HBase（數(shù)據(jù)庫(kù)）、Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）是上層應(yīng)用組件。8.貴州省“數(shù)據(jù)鐵籠”工程的主要作用是？A.防范數(shù)據(jù)泄露B.規(guī)范權(quán)力運(yùn)行C.提升數(shù)據(jù)計(jì)算能力D.促進(jìn)數(shù)據(jù)交易答案：B解析：“數(shù)據(jù)鐵籠”通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)政務(wù)權(quán)力運(yùn)行流程進(jìn)行數(shù)字化監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)權(quán)力運(yùn)行可留痕、可追溯、可監(jiān)督，是貴州省推進(jìn)“放管服”改革的重要舉措。9.以下哪種數(shù)據(jù)類型屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.財(cái)務(wù)報(bào)表Excel文件B.監(jiān)控視頻C.客戶姓名和電話D.商品銷售統(tǒng)計(jì)表答案：B解析：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指沒有固定格式、無法用二維表結(jié)構(gòu)表示的數(shù)據(jù)，如文本、圖片、音頻、視頻等；結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常以表格形式存儲(chǔ)（如Excel、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)）。10.大數(shù)據(jù)分析中，“關(guān)聯(lián)分析”主要用于？A.預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏關(guān)系C.識(shí)別異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類答案：B解析：關(guān)聯(lián)分析（如購(gòu)物籃分析）旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則（如“買啤酒的人更可能買尿布”）；預(yù)測(cè)用回歸或分類算法，異常值檢測(cè)用離群點(diǎn)分析，分類用分類算法。11.貴州省在“東數(shù)西算”工程中定位為？A.京津冀樞紐的實(shí)時(shí)算力支撐B.長(zhǎng)三角樞紐的冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)D.粵港澳大灣區(qū)的邊緣計(jì)算中心答案：C解析：2022年“東數(shù)西算”工程啟動(dòng)，貴州被列為8個(gè)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)之一，重點(diǎn)發(fā)展面向全國(guó)的后臺(tái)加工、離線分析、存儲(chǔ)備份等非實(shí)時(shí)算力業(yè)務(wù)，利用能源和氣候優(yōu)勢(shì)降低數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)成本。12.以下不屬于大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的是？A.交通擁堵實(shí)時(shí)預(yù)警B.天氣預(yù)報(bào)模型優(yōu)化C.傳統(tǒng)手工記賬D.精準(zhǔn)廣告投放答案：C解析：傳統(tǒng)手工記賬是人工處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方式，不涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)；其他選項(xiàng)均需通過大數(shù)據(jù)采集、處理和分析實(shí)現(xiàn)。13.數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.消除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、冗余和不一致C.轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式D.加密數(shù)據(jù)答案：B解析：數(shù)據(jù)清洗是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、糾正，處理缺失值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值等，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)。14.貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展“四個(gè)強(qiáng)化”不包括？A.強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源匯聚B.強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)C.強(qiáng)化人才培養(yǎng)引進(jìn)D.強(qiáng)化傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)保護(hù)答案：D解析：貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展“四個(gè)強(qiáng)化”為強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源匯聚、強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展、強(qiáng)化人才培養(yǎng)引進(jìn)；“四個(gè)融合”為大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)、鄉(xiāng)村振興、服務(wù)民生、社會(huì)治理融合。15.以下哪種技術(shù)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理？A.HadoopMapReduceB.SparkStreamingC.Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.HBase數(shù)據(jù)庫(kù)答案：B解析：SparkStreaming基于內(nèi)存計(jì)算，支持微批處理，可實(shí)現(xiàn)秒級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理；MapReduce是批處理框架，Hive用于離線分析，HBase是列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。16.個(gè)人信息“去標(biāo)識(shí)化”與“匿名化”的區(qū)別在于？A.去標(biāo)識(shí)化可通過額外信息恢復(fù)身份，匿名化不可恢復(fù)B.去標(biāo)識(shí)化是法律要求，匿名化是技術(shù)手段C.去標(biāo)識(shí)化適用于企業(yè)，匿名化適用于政府D.無實(shí)質(zhì)區(qū)別答案：A解析：《個(gè)人信息保護(hù)法》規(guī)定，去標(biāo)識(shí)化數(shù)據(jù)仍可能通過其他信息關(guān)聯(lián)識(shí)別自然人，需按個(gè)人信息保護(hù)；匿名化數(shù)據(jù)無法恢復(fù)身份，不再受個(gè)人信息保護(hù)規(guī)則約束。17.貴州省大數(shù)據(jù)安全靶場(chǎng)的主要功能是？A.存儲(chǔ)重要數(shù)據(jù)B.模擬網(wǎng)絡(luò)攻擊測(cè)試防護(hù)能力C.培訓(xùn)大數(shù)據(jù)分析人才D.交易安全數(shù)據(jù)答案：B解析：大數(shù)據(jù)安全靶場(chǎng)是模擬真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，進(jìn)行攻擊測(cè)試、防護(hù)演練、安全評(píng)估的平臺(tái)，用于提升數(shù)據(jù)安全防護(hù)技術(shù)水平。18.以下哪項(xiàng)屬于大數(shù)據(jù)“價(jià)值”特征的體現(xiàn)？A.每天產(chǎn)生TB級(jí)用戶行為數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)從傳感器傳輸?shù)椒?wù)器C.從海量數(shù)據(jù)中挖掘用戶偏好D.數(shù)據(jù)包括文本、圖像、視頻等答案：C解析：大數(shù)據(jù)的“Value（價(jià)值）”特征指數(shù)據(jù)本身價(jià)值密度低，但通過分析可挖掘高價(jià)值信息（如用戶偏好、市場(chǎng)趨勢(shì)）；A是Volume（大量性），B是Velocity（高速性），D是Variety（多樣性）。19.貴州省“萬企融合”大行動(dòng)的目標(biāo)是？A.實(shí)現(xiàn)10000家企業(yè)與大數(shù)據(jù)深度融合B.建設(shè)10000個(gè)5G基站C.培育10000名大數(shù)據(jù)工程師D.建成10000個(gè)數(shù)據(jù)中心機(jī)柜答案：A解析：“萬企融合”大行動(dòng)是貴州省推動(dòng)大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的重要舉措，目標(biāo)是到2025年實(shí)現(xiàn)10000家以上企業(yè)與大數(shù)據(jù)深度融合，提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。20.機(jī)器學(xué)習(xí)中，“監(jiān)督學(xué)習(xí)”與“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”的主要區(qū)別是？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)無標(biāo)簽B.監(jiān)督學(xué)習(xí)用于分類，無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于回歸C.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要人工干預(yù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)自動(dòng)完成D.無實(shí)質(zhì)區(qū)別答案：A解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如“垃圾郵件/正常郵件”），目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射；無監(jiān)督學(xué)習(xí)使用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)（如聚類）。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題，計(jì)30分，少選、錯(cuò)選不得分）1.大數(shù)據(jù)對(duì)貴州省發(fā)展的戰(zhàn)略意義包括？A.推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)B.培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)新動(dòng)能C.提升政府治理能力D.緩解能源短缺問題答案：ABC解析：大數(shù)據(jù)通過與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)（A），催生大數(shù)據(jù)核心產(chǎn)業(yè)（B），通過“數(shù)據(jù)鐵籠”“一云一網(wǎng)一平臺(tái)”提升政務(wù)效率（C）；能源短缺主要通過能源產(chǎn)業(yè)布局解決，與大數(shù)據(jù)無直接關(guān)聯(lián)（D錯(cuò)誤）。2.以下屬于貴州省大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的有？A.貴安超算中心B.貴陽(yáng)·貴安國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)專用通道C.云上貴州系統(tǒng)平臺(tái)D.茅臺(tái)集團(tuán)ERP系統(tǒng)答案：ABC解析：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施包括計(jì)算設(shè)施（超算中心）、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施（國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)專用通道）、數(shù)據(jù)平臺(tái)（云上貴州）；茅臺(tái)ERP是企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)，不屬于公共基礎(chǔ)設(shè)施（D錯(cuò)誤）。3.大數(shù)據(jù)分析的主要步驟包括？A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)可視化D.模型訓(xùn)練與評(píng)估答案：ABCD解析：完整流程為數(shù)據(jù)采集→數(shù)據(jù)清洗→數(shù)據(jù)存儲(chǔ)→數(shù)據(jù)分析（包括模型訓(xùn)練）→數(shù)據(jù)可視化→結(jié)果應(yīng)用。4.貴州省在大數(shù)據(jù)立法方面的創(chuàng)新實(shí)踐有？A.出臺(tái)《貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用促進(jìn)條例》B.制定數(shù)據(jù)資源確權(quán)、交易地方標(biāo)準(zhǔn)C.建立數(shù)據(jù)安全審查制度D.全國(guó)首個(gè)大數(shù)據(jù)綜合立法答案：ABCD解析：貴州省是全國(guó)首個(gè)為大數(shù)據(jù)專門立法的省份（2016年《貴州省大數(shù)據(jù)發(fā)展應(yīng)用促進(jìn)條例》），并在數(shù)據(jù)確權(quán)、交易、安全等方面探索地方標(biāo)準(zhǔn)和制度。5.以下哪些技術(shù)可用于數(shù)據(jù)可視化？A.TableauB.PythonMatplotlibC.PowerBID.Hadoop答案：ABC解析：Tableau、PowerBI是專業(yè)可視化工具，Matplotlib是Python可視化庫(kù)；Hadoop是分布式計(jì)算框架，不直接用于可視化（D錯(cuò)誤）。6.大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)包括？A.數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致隱私侵犯B.數(shù)據(jù)篡改影響決策準(zhǔn)確性C.數(shù)據(jù)壟斷阻礙市場(chǎng)公平D.數(shù)據(jù)量小無法支撐分析答案：ABC解析：數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)主要涉及泄露、篡改、壟斷等；數(shù)據(jù)量小是“小數(shù)據(jù)”問題，非大數(shù)據(jù)時(shí)代主要風(fēng)險(xiǎn)（D錯(cuò)誤）。7.貴州省大數(shù)據(jù)與鄉(xiāng)村振興融合的應(yīng)用場(chǎng)景有？A.農(nóng)產(chǎn)品電商大數(shù)據(jù)平臺(tái)B.智慧農(nóng)業(yè)大棚環(huán)境監(jiān)測(cè)C.農(nóng)村人口健康數(shù)據(jù)管理D.煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)控答案：ABC解析：煤礦監(jiān)控屬于“大數(shù)據(jù)+工業(yè)”（D錯(cuò)誤）；農(nóng)產(chǎn)品電商、智慧農(nóng)業(yè)、健康數(shù)據(jù)管理均是鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域應(yīng)用（A、B、C正確）。8.以下屬于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）的是？A.MySQLB.HBaseC.MongoDBD.Oracle答案：BC解析：MySQL和Oracle是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（SQL）；HBase（列式存儲(chǔ)）、MongoDB（文檔存儲(chǔ)）是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（NoSQL）。9.大數(shù)據(jù)分析中，常用的分類算法有？A.決策樹B.K-meansC.邏輯回歸D.支持向量機(jī)（SVM）答案：ACD解析：K-means是聚類算法（無監(jiān)督學(xué)習(xí)）；決策樹、邏輯回歸、SVM是分類算法（監(jiān)督學(xué)習(xí)）。10.貴州省推動(dòng)大數(shù)據(jù)人才發(fā)展的措施包括？A.建設(shè)大數(shù)據(jù)學(xué)院B.實(shí)施“百千萬”人才引進(jìn)計(jì)劃C.開展干部大數(shù)據(jù)輪訓(xùn)D.限制省外人才流入答案：ABC解析：貴州省通過高校合作（如貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院）、人才引進(jìn)政策（“百千萬”計(jì)劃）、干部培訓(xùn)（提升領(lǐng)導(dǎo)干部數(shù)字化能力）等措施培養(yǎng)和引進(jìn)人才；限制流入不符合發(fā)展需求（D錯(cuò)誤）。三、判斷題（每題1分，共10題，計(jì)10分）1.大數(shù)據(jù)的“低價(jià)值密度”意味著數(shù)據(jù)本身沒有價(jià)值。（×）解析：低價(jià)值密度指海量數(shù)據(jù)中有效信息占比低，需通過分析挖掘價(jià)值，而非數(shù)據(jù)無價(jià)值。2.貴州省“東數(shù)西算”樞紐主要承接?xùn)|部地區(qū)實(shí)時(shí)算力需求。（×）解析：貴州樞紐因氣候冷涼、能源豐富，主要承接離線分析、存儲(chǔ)備份等非實(shí)時(shí)算力需求。3.數(shù)據(jù)清洗只需要處理缺失值，不需要處理重復(fù)值。（×）解析：數(shù)據(jù)清洗需處理缺失值、重復(fù)值、錯(cuò)誤值、不一致值等多種問題。4.匿名化后的數(shù)據(jù)仍需遵守個(gè)人信息保護(hù)規(guī)則。（×）解析：《個(gè)人信息保護(hù)法》規(guī)定，匿名化數(shù)據(jù)無法識(shí)別特定自然人，不再適用個(gè)人信息保護(hù)規(guī)則。5.Spark比HadoopMapReduce更適合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，因?yàn)槠浠趦?nèi)存計(jì)算。（√）解析：Spark將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，減少磁盤IO，適合實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)計(jì)算；MapReduce基于磁盤，適合批處理。6.貴州省大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)的“試驗(yàn)”主要指技術(shù)創(chuàng)新，不涉及制度創(chuàng)新。（×）解析：試驗(yàn)區(qū)重點(diǎn)探索數(shù)據(jù)“聚通用”的體制機(jī)制（如數(shù)據(jù)共享、交易規(guī)則），是技術(shù)與制度的雙重創(chuàng)新。7.機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好。（×）解析：過擬合是模型過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲，導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)表現(xiàn)好、測(cè)試數(shù)據(jù)表現(xiàn)差。8.貴州省“一云一網(wǎng)一平臺(tái)”中的“一網(wǎng)”是指互聯(lián)網(wǎng)。（×）解析：“一網(wǎng)”指貴州政務(wù)服務(wù)網(wǎng)，是政務(wù)服務(wù)統(tǒng)一入口，非互聯(lián)網(wǎng)。9.大數(shù)據(jù)分析中，可視化的主要目的是讓數(shù)據(jù)更美觀。（×）解析：可視化核心是通過圖形化手段直觀展示數(shù)據(jù)特征、規(guī)律，輔助決策，美觀是次要的。10.數(shù)據(jù)確權(quán)是指明確數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)、收益權(quán)的歸屬。（√）解析：數(shù)據(jù)確權(quán)是數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化的基礎(chǔ)，需明確各主體對(duì)數(shù)據(jù)的權(quán)利邊界。四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題，計(jì)20分）1.簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的5V特征及其含義。答案：（1）Volume（大量性）：數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，從TB級(jí)躍升至PB、EB級(jí)；（2）Velocity（高速性）：數(shù)據(jù)產(chǎn)生和處理速度快，需實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)分析；（3）Variety（多樣性）：數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；（4）Value（低價(jià)值密度）：海量數(shù)據(jù)中有效信息占比低，需深度挖掘；（5）Veracity（真實(shí)性）：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，需確