某些数据之所以特殊，是因为它们的结构复杂、维度极高，难以直接理解和分析。这些数据通常来自于复杂的系统或过程，包含了大量的变量和相互作用，需要使用先进的技术和方法才能从中提取有价值的信息。
社交网络数据就是一种典型的复杂数据。社交网络由数亿甚至数十亿的用户组成，用户之间存在着复杂的连接关系，用户产生的文本、图像、视频等数据也具有多样性和复杂性。分析社交网络数据需要使用图论、网络科学、自然语言处理等多种技术，才能从中发现用户的行为模式、社交关系、信息传播规律等。
传感器网络数据也是一种复杂数据。传感器网络由大量的传感器节点组成，这些节 企业主数据库 点可以收集各种环境信息，例如温度、湿度、光照、压力等。传感器网络数据具有高维度、高噪声、高冗余等特点，需要使用信号处理、数据融合、模式识别等技术才能从中提取有用的信息。
基因表达谱数据是另一种复杂数据。基因表达谱数据记录了细胞中数万个基因的表达水平，反映了细胞的生理状态和功能。分析基因表达谱数据需要使用生物信息学、统计学、机器学习等多种技术，才能从中发现基因之间的相互作用、疾病的发生机制、药物的作用靶点等。