大数据调查的特点主要体现在以下几个方面：
1. 数据规模庞大：大数据调查所涉及的数据量通常非常庞大，可能达到TB、PB甚至EB级别。这些数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音频等。因此，大数据调查需要具备处理大规模数据集的能力，以确保在有限的时间内完成分析和挖掘工作。
2. 处理速度快：大数据调查的另一个特点是处理速度非常快。由于数据量庞大，传统的数据处理方法可能会变得缓慢和低效。而大数据技术，如分布式计算、并行处理和云计算，可以帮助我们快速地处理和分析大量数据，从而获得实时或近实时的结果。
3. 分析能力强：大数据调查具有强大的数据分析能力。通过对海量数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏在其中的模式、趋势和关联性。例如，通过分析社交媒体数据，我们可以了解公众对某个话题的看法和情绪；通过分析用户行为数据，我们可以优化产品推荐系统；通过分析市场数据，我们可以预测未来的经济走势等。这些分析结果可以帮助企业和政府制定更明智的决策，提高业务效率和社会效益。
4. 多样性和复杂性：大数据调查涉及的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。同时，这些数据往往具有很高的复杂性，如包含多种特征和属性。因此，大数据调查需要具备处理多样化和复杂数据的能力，以适应各种不同的应用场景。
5. 可扩展性和灵活性：大数据调查可以根据需求进行扩展和调整。随着数据量的增加，我们可以使用分布式计算框架（如Apache Hadoop、Spark等）来扩展数据处理能力，以满足更大的计算需求。同时，大数据调查还可以根据不同的应用场景灵活地调整分析方法和模型，以获得最佳的效果。
6. 价值导向：大数据调查强调从数据中提取有价值的信息和知识，而非仅仅关注数据本身。这意味着我们在进行大数据调查时，需要明确调查的目标和价值取向，以便有针对性地收集、处理和分析数据。
7. 隐私保护：随着大数据技术的发展和应用，数据隐私问题也日益突出。在进行大数据调查时，我们需要严格遵守相关法律法规和伦理规范，确保数据安全和隐私保护。
总之，大数据调查具有数据规模庞大、处理速度快、分析能力强等特点。通过对大数据的深入挖掘和分析，我们可以发现隐藏在其中的价值和机会，为社会经济发展提供有力支持。
