大数据是近年来信息技术领域的重要主题，它涉及海量数据的采集、存储、分析和利用。以下是根据提供的文件内容提炼出的相关知识点：
1. 大数据技术的基础由谷歌首先提出，包括著名的Google文件系统（GFS）和MapReduce计算模型，为处理大规模数据提供了基础框架。
2. 大数据起源于互联网行业，随着互联网的发展，数据量迅速膨胀，从而催生了大数据的概念和技术需求。
3. 数据分析角色人员中，研究科学家通常负责根据不同的业务需求建立数据模型，并选择最适合的方法进行数据分析。
4. 数据的颗粒度反映了数据的精细化程度，更细化的数据通常具有更高的价值，因为它可以提供更具体、更深入的洞察。
5. 数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，包括处理缺失值、清除噪声数据和一致性检查，但不包括重复数据记录处理，因为重复数据处理通常在数据清洗之前进行。
6. 智能健康手环等设备的应用开发，体现了传感器数据采集技术，这些设备能够实时收集个人健康数据。
7. 数据重组不是重新生产和采集数据，而是通过整合来自不同源的数据，创造出新的价值，实现数据的再利用。
8. 智慧城市的构建包括数字城市、物联网和云计算，但不包含联网监控，尽管监控系统是智慧城市的一部分。
9. 大数据的最显著特征是其规模大，处理速度快，数据类型多样，但价值密度相对较低，需要通过高级分析来挖掘潜在价值。
10. 莫里通过分析航海日志的例子展示了大数据分析中关注相关性而非因果性的理念，即通过发现数据间的关联来预测事件。
11. 舍恩伯格在《大数据时代》一书中提到大数据的特点，其中数据价值密度低是正确的描述，而非高。
12. 当前社会中最突出的大数据环境是互联网，它产生了海量的用户行为数据、社交媒体数据等。
13. 数据生命周期管理实践中，数据存储和备份规则是执行方法，确保数据的安全性和可用性。
14. 数字轨迹通常会被保留，而不会自动删除，这给用户的隐私保护带来了挑战。
15. 计算机存储容量单位中，一个汉字通常需要两个字节的存储空间，而不是一个。
16. 聚类挖掘技术不预先设定类别，目标是使同类数据的相似度尽可能大，不同类数据的相似度尽可能小。
17. 中国的大数据发展行动中，北京作为首都，率先实施了一系列大数据项目，体现了“重视基础、首都先行”的理念。
18. 大数据分析理念强调使用全部数据、相关分析和效率，而不强调相对数据。
19. 万维网之父是蒂姆·伯纳斯-李，他发明了超文本标记语言（HTML）和HTTP协议，奠定了现代互联网的基础。
20. Mac OS 系统是由苹果公司开发的，是其知名的操作系统产品。
21. 大数据时代的关键是数据再利用，即通过对已有数据的深度分析和挖掘，发现新的价值和洞察。
22. 数据交易市场是大数据产业发展的产物，它促进了数据的商品化，但也带来数据安全和隐私保护的问题。
这些知识点涵盖了大数据技术的基础、起源、分析方法、应用实例以及相关的数据管理、隐私和安全问题。它们对于理解大数据的基本概念、发展历程以及在现代社会中的作用至关重要。
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