提取和挖掘大数据成本很低，因为数据信息价值密度高。

大数据的价值重在挖掘，而挖掘就是分析。 大数据的价值密度很高（） 全成本大数据价值实现模式：企业级大数据整合→多角度智能化挖掘分析→直观可视化。 大数据的价值重点在于挖掘，而挖掘就是分析（） 大数据的价值重点在于挖掘，而挖掘就是分析（） 大数据具有四个特征——海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型、价值密度高 挖掘大数据价值的核心支撑技术是（）。 大数据的商业价值挖掘方法包括（） 大数据的价值重在数据的保存，而不在于数据的挖掘（） 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 大数据挖掘商业价值的方法包括哪些？ 关于大数据特点的描述，正确的是（　　）。①数据体量巨大②数据处理速度快③数据价值密度高④数据真实⑤结构化数据为主 大数据特性四个V中“value”，是指大数据具有高价值密度。 大数据特性四个V中“value”，是指大数据具有高价值密度。 大数据环境下信息检索与数据挖掘的方法和途径（上）提到，信息检索涉及的环节包括（） 根据大数据环境下信息检索与数据挖掘的方法和途径（下），检索的步骤包括（） 大数据处理速度快、价值密度低 大数据环境下信息检索与数据挖掘的方法和途径（上）提到，信息检索涉及的环节包括（）。 大数据环境下信息检索与数据挖掘的方法和途径（上）提到，信息检索和数据挖掘是解决数据量大、不易快速准确获得这两大挑战的主要技术。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，挖掘出公认的价值