1.数据量大：大数据指的是数据量非常大，通常以GB、TB、甚至PB为单位，数据集中度高，数据的处理、管理和分析需要专门的技术和工具。
2.速度快：大数据的生成速度非常快，需要实时或准实时的处理和分析，如金融交易、网络流量等。
3.多样性：大数据来源多样，包括传感器、移动设备、社交媒体、互联网等，数据类型也多样，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。
4.价值密度低：大数据中包含大量的噪声和无效数据，需要通过数据清洗、挖掘等技术来获取有价值的信息。
5.可视化：大数据需要通过可视化的方式来呈现，以便更好地理解和分析数据，如图表、地图等。
综上所述，大数据是一种数据规模巨大、多样化、价值密度低、需要实时处理和可视化呈现的数据。对于大数据的处理和分析需要采用专门的技术和工具，如Hadoop、Spark等。
2 多样性指大数据来源广泛，包括传感器、社交媒体、移动设备等多种渠道；高速性指大数据以极快的速度增长，需要更快的处理速度；大容量指大数据量大，需要更大的存储空间和处理能力；价值密度低指尽管大数据中可能包含着有价值的信息，但也混杂着大量垃圾数据，需要通过分析和筛选提取出有用信息。
大数据具有以下特征：多样性、高维度、实时性、不确定性、密度性、价值密度低等。
这些特征表明大数据不仅仅是传统数据规模的增加，而且在数据的存储、处理和分析方法上有了很大的变化，包括从结构化数据到非结构化数据的转变，需要更加复杂的算法和技术支持。
同时，数据的实时性和不确定性也加大了分析的困难度，使得大数据分析成为一个非常具有挑战性的领域。
值得注意的是，大数据也是一种重要的资源，通过分析大数据我们可以发现更深层次的规律和价值，为商业和社会发展提供新的思路和创新。
因此，我们需要加大对大数据的投入和研究，充分挖掘数据的潜在价值，以促进经济和社会的可持续发展。