4V

4v是什么意思呢?

4V一般指4V营销理论，是指同时运用差异化、功能化、附加价值、共鸣的营销理论。

4V营销理论是指同时运用差异化（Variation）、功能化（Versatility）、附加价值（Value）、共鸣（Vibration）的营销理论。

4V营销理论首先强调企业要实施差异化营销，一方面使自己与竞争对手区别开来，树立自己独特形象；另一方面也使消费者相互区别，满足消费者个性化的需求。其次，4V营销理论要求产品或服务有更大的柔性，能够针对消费者具体需求进行组合。

对4V营销理论的理解：

1、提高技术创新在产品中的附加价值，把高技术含量充分体现在“价值提供”上，从技术创新走向价值创新。

2、提高创新营销与服务在产品中的附加价值。高附加值产品源于服务创新与营销新理念。许多企业已清楚地认识到，开启市场成功之门的关键就在于顾客满意，而针对于顾客满意的“价值提供”则更强调服务创新。

3、提高企业文化或品牌在产品中的附加价值。在新世纪，消费者表面上看仍是购买企业产品的使用价值，实质上是购买企业的价值；表面上看是消费企业所提供的产品，实质上是消费企业的文化。

扩展资料：

4V营销理论需要满足的条件：

1、能否拥有创新并以其持续不断的创新（含技术、管理与制度三大创新）形成并维持其产品或服务的独特性，且难于为竞争对手所模仿；

2、能否以其独特性（或技术或产品或服务的单一面与多面共存等）形成完整的价值增值链与产业链，亦即企业的独特所在所具有的渗透力与扩展性；

3、能否长期稳定地给顾客进行价值提供，并带给顾客更多的消费者剩余与超值效用。

参考资料来源：百度百科-4V营销理论。

大数据4v是什么意思

4v指4V营销理论。

4V营销理论是指同时运用差异化（Variation）、功能化（Versatility）、附加价值（Value）、共鸣（Vibration）的营销理论。

4V营销理论首先强调企业要实施差异化营销，一方面使自己与竞争对手区别开来，树立自己独特形象；另一方面也使消费者相互区别，满足消费者个性化的需求。其次，4V营销理论要求产品或服务有更大的柔性，能够针对消费者具体需求进行组合。

缺陷

但是，这一理论也不可避免的存在缺陷。该理论由于考虑了顾客这一外部不可控因素，在实践操作性上较之以4P理论显得较弱。

过分以顾客为导向将会使企业的营销活动显得被动，实际上企业可以驱动市场而不仅仅是市场驱动。同时该理论仍未考虑竞争对手的营销策略及反应，也容易遭到模仿。

大数据4v特征指的是什么

1、大数据4v是指Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。大数据具有海量性、多样性、高速性、易变性的特征。

2、容量（Volume）：数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；种类（Variety）：数据类型的多样性；速度（Velocity）：指获得数据的速度；可变性（Variability）：妨碍了处理和有效地管理数据的过程。大数据三大特征。

3、第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。第三个特征是处理速度快、时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

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大数据4v是指哪四个

大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出。

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

Velocity（高速性）：这是大数据区于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

Variety（多样性）：这种典型的多样性也让数据呗分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构变化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

Value（价值性）：价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

4v是哪个国家

大数据的4V，就是“容量大Volume”“多样性Variety”“价值低Value”“速度快Velocity”

现在已经有5V了

一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

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