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中国大学MOOC: 4V特征包含:数据规模大、数据密度低、数据处理速度快、价值密度低

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中国大学MOOC: 大数据分析的主要内容: 大数据的基本特征可以概括为4个“V”:Volume(数据体量巨大)、Variety(数据类型繁多)、Value(价值密度低)、Velocity(处理速度快)() 中国大学MOOC: 数据质量特征包括( )等。 中国大学MOOC: 发展大数据的重要意义不包括() 中国大学MOOC: 与大数据直接相关的职业不包括 中国大学MOOC: 大数据处理分析技术类型主要包括: 中国大学MOOC: 现有的大数据平台架构不包括() 大数据的4V特征包括数据量大(volume)、数据类型繁多(variety)、价值密度低,但隐藏价值高(value)和 中国大学MOOC: 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。 大数据的4V特征() 中国大学MOOC: 教育大数据之“大”,更强调的是______之大 中国大学MOOC: 网络空间大数据资源的技术驱动包括 中国大学MOOC: 大数据是一个什么领域的问题()。 中国大学MOOC: 大数据流程框架中,一个大数据项目通常涉及数据采集、 和建模、分析环节。 医疗大数据特点:除了包含了大数据4个“V”的特点之外还有()。 大数据的特征可以用被总结为4V特征,以下哪个不属于大数据的4V特征() 中国大学MOOC: 大数据中的非结构化数据包括视频、图像、语音、文本 中国大数据产业特征包括() 大数据的4V特征包括 大数据的“4V”特征包括:()
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