为什么在大数据中，数据量越大，数据的价值密度越低？
数据的价值密度是怎么定义的？
数据价值密度的高低与数据总量的大小成反比，数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。任何有价值的信息的提取依托的就是海量的基础数据。
虽然数据量大，数据价值密度低是大数据的2个重要特征，但数据量越大，数据的价值密度不一定就越低，两者之间并没有必然的关系。
1）传统数据基本都是结构化数据，每个栏位都是有用的，价值密度非常高。大数据时代，越来越多数据都是半结构化和非结构化数据，比如网站访问日志，里面大量内容都是没价值的，真正有价值的比较少，虽然数据量比以前大了N倍，但价值密度确实低了很多。
2）如果有海量的结构化数据，需要大数据技术才能处理得了，当然也可以称之为大数据，但价值密度并不低。举个例子，银联、VISA等清算组织有海量的交易数据，不仅数据量大，而且很有价值。
所以「数据量越大，数据价值密度越低」是常见情况，但不是必然情况。
PS：数据的价值密度 可以认为是 单位数据所产生的有价值的信息量。
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