大数据应用和统计分析工具的特征包括：
1. 数据量大：大数据应用和统计分析工具需要处理大量的数据，这些数据可能来自各种来源，如传感器、社交媒体、互联网、物联网等。这些数据的规模可能达到数TB、数PB甚至更多。
2. 实时性：大数据应用和统计分析工具需要能够实时处理数据，以便快速做出决策。这通常通过分布式计算和流式处理技术来实现。
3. 高速度：大数据应用和统计分析工具需要能够快速处理和分析数据，以便及时获取有用的信息。这通常通过优化算法和并行计算技术来实现。
4. 多样性：大数据应用和统计分析工具需要能够处理不同类型的数据，如结构化数据（如CSV、JSON）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图片、视频）。
5. 可扩展性：大数据应用和统计分析工具需要能够适应不断变化的数据量和计算需求，以便在不影响性能的情况下进行扩展。这通常通过分布式计算和云计算技术来实现。
6. 可靠性：大数据应用和统计分析工具需要保证数据处理的准确性和一致性，以避免数据丢失或错误。这通常通过冗余存储、校验和纠错技术来实现。
7. 可视化：大数据应用和统计分析工具需要提供直观的可视化界面，以便用户更容易理解和分析数据。这通常通过图表、仪表盘和报告工具来实现。
8. 智能化：大数据应用和统计分析工具需要具备一定的智能化能力，如机器学习、自然语言处理等，以便自动发现数据中的模式和关联。
9. 安全性：大数据应用和统计分析工具需要保证数据的机密性和完整性，以防止未经授权的访问和篡改。这通常通过加密、身份验证和审计技术来实现。
10. 兼容性：大数据应用和统计分析工具需要能够在不同的硬件和软件平台上运行，以便与其他系统集成。这通常通过跨平台兼容性技术和标准化接口实现。
