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。
1 大数据具有多方面特征2 首先，大数据具有高维度、高度异构性、高速度、高可变性等特点，因此需要采用新的方法和技术进行处理和分析；其次，大数据存在五大难题，即数据获取、存储、处理、分析和共享，这些难题也是大数据研究和应用的瓶颈；最后，大数据的应用范围广泛，涵盖了社会、医疗、金融、商业等领域。
3 从这些特征中可以看出，大数据具有很高的复杂性和价值，是当前信息时代的一个重要组成部分，对于未来的发展和创新具有重要作用。
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。