大数据调研内容具有以下几个主要特点：
1. 数据量庞大：随着互联网的普及和技术的发展，数据的产生速度越来越快。企业和个人产生的数据量远远超过了过去。这些数据可能包括用户行为数据、交易记录、社交媒体信息等，涉及各种类型的数据源。
2. 多样性：大数据不仅包含结构化数据（如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频等）。此外，还有半结构化数据，如XML、JSON等。这种多样性使得数据的收集、存储和分析变得更加复杂。
3. 实时性：随着云计算和物联网的发展，许多数据可以在几分钟甚至几秒内产生并传输到云端。这要求大数据系统能够快速处理和分析这些数据，以便及时做出决策。
4. 价值密度低：与传统数据相比，大数据的价值往往需要通过复杂的分析和处理才能体现出来。这意味着在收集和存储大量数据的同时，也需要投入更多的资源进行数据分析和挖掘。
5. 动态变化：随着时间的推移，数据会不断更新。这要求大数据系统必须具备高度的灵活性和可扩展性，以便适应不断变化的数据环境。
6. 隐私和安全：随着数据量的增加，数据泄露和滥用的风险也在增加。因此，大数据调研必须充分考虑数据隐私和安全问题，确保数据的安全和合规使用。
7. 跨领域应用：大数据技术的应用已经渗透到各个行业和领域，如金融、医疗、教育、交通等。这使得大数据调研不仅要关注技术本身，还要关注其在不同领域的应用情况和效果。
8. 技术更新迭代快：大数据技术和工具不断更新迭代，新的技术和方法层出不穷。这使得大数据调研需要持续关注最新的技术动态，以便及时调整研究方向和方法。
9. 多维度分析需求：由于大数据的多样性和复杂性，单一的数据分析方法往往难以满足需求。因此，大数据调研需要采用多种分析方法和模型，从不同角度对数据进行分析和挖掘。
10. 人机交互体验：随着大数据技术的普及和应用，人们对数据的获取、处理和分析能力也在不断提高。这就要求大数据系统具备友好的人机交互界面，方便用户操作和查询。
总之，大数据调研内容具有数据量大、多样性、实时性、价值密度低、动态变化、隐私和安全、跨领域应用、技术更新迭代快、多维度分析和人机交互体验等特点。在进行大数据调研时，需要充分考虑这些特点，选择合适的方法和工具，以获取有价值的信息和结论。
