大数据噪声指的是在大规模数据集中存在的各种不确定性、错误和无用信息。噪声可能是由于数据采集过程中的测量误差、传感器故障、数据处理错误、数据损坏或不完整等原因导致的。大数据噪声对于数据分析和决策可能产生负面影响，因为它可以扰乱模式、引入偏差和误导分析结果。

以下是一些常见的大数据噪声类型：

野值（Outliers）：指与其他数据点明显不同的异常值，可能是由于错误的测量、数据录入错误或罕见的事件等原因引起的。

错误数据（Errors）：指由于传感器故障、通信错误、数据丢失或损坏等原因导致的数据错误。