下列对大数据特征之间关系的描述，正确的有(2分)多选A. “Volume” （海量）增大可能导致 “Value” （价值）密度降低B. “Velocity” （高速）提高会增加数据处理的难度C. “Variety” （多样）增加需适配更灵活的存储方案D. 不同场景下，特征的重要性优先级不同

本题考查对大数据四个核心特征（4V）之间相互关系的理解。关键在于明确每个特征的定义及其在不同场景下的关联性：

• Volume（数据量大）与Value（价值密度低）的关系：数据量越大，有效信息占比可能越低。
• Velocity（高速处理）对数据处理难度的影响：处理速度要求高会增加技术挑战。
• Variety（数据多样性）对存储方案的要求：多样化的数据类型需要灵活的存储解决方案。
• 不同场景下特征优先级的差异：实际应用中需根据需求权衡特征的重要性。

选项A分析

Volume增大 → Value密度降低
数据量（Volume）的增加通常伴随着总数据量的膨胀，但真正具有价值的信息（Value）可能占比减少。例如，监控视频中有效事件数据极少，符合“大数定律”。因此A正确。

选项B分析

Velocity提高 → 数据处理难度增加
高速处理（Velocity）要求实时或准实时分析（如流计算），技术实现复杂度高于批量处理。例如，金融高频交易需毫秒级响应，难度显著提升。因此B正确。

选项C分析

Variety增加 → 需灵活存储方案
数据类型的多样性（Variety）包括结构化、半结构化、非结构化数据，传统关系型数据库难以高效存储。需采用分布式文件系统或NoSQL等灵活方案。因此C正确。

选项D分析

特征重要性因场景而异
不同场景对特征的侧重不同：

• 实时分析场景（如物联网）强调Velocity；
• 数据挖掘场景（如医疗分析）可能更关注Volume；
• 多源数据整合场景（如社交媒体分析）需重视Variety。
  因此D正确。