大数据的表现形式是多种多样的，主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据在存储、处理和分析时具有以下特点：
1. 数据量大：大数据通常指的是数据量巨大，远远超过了传统数据处理工具的处理能力。例如，社交媒体平台每天产生的数据量可达数十亿条记录。
2. 数据多样化：大数据包括文本、图像、音频、视频等多种类型的数据。这些数据类型之间存在差异，需要采用不同的处理方法。
3. 实时性：大数据往往需要实时处理，以便及时做出决策。例如，金融领域需要对市场行情进行实时监控，以便快速调整策略。
4. 多样性：大数据包含多种数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据类型之间存在差异，需要采用不同的处理方法。
5. 动态性：大数据通常是动态生成的，需要实时更新。例如，社交网络平台需要实时更新用户信息，以便提供个性化推荐。
6. 复杂性：大数据中的数据通常具有高度复杂性，如非线性、高维等。这给数据分析带来了极大的挑战，需要采用复杂的算法和技术来处理。
7. 价值密度低：大数据中的数据往往具有较低的价值密度，即每条数据的价值相对较低。这要求在处理大数据时，要注重数据的筛选和挖掘，以提高数据的利用价值。
8. 隐私保护：随着人们对隐私保护意识的提高，大数据中的敏感信息需要得到妥善保护。例如，医疗领域的患者信息需要受到严格的保护，防止泄露给无关人员。
9. 可解释性：大数据的分析结果往往需要具备可解释性，以便人们能够理解其含义。例如，在金融市场上，分析师需要能够解释模型的预测结果，以便于投资者做出决策。
10. 实时性：大数据往往需要实时处理，以便及时做出决策。例如，金融领域需要对市场行情进行实时监控，以便快速调整策略。
总之，大数据的表现形式具有多样化、实时性、多样性、动态性、复杂性、价值密度低、隐私保护、可解释性和实时性等特点。在处理大数据时，需要采用相应的技术和方法，以满足不同场景的需求。
