我们的大数据时代考试题目及答案.docx

【大数据概念与特点】 大数据是近年来信息技术领域的重要概念，它主要指的是那些规模庞大、类型繁多、处理速度快、价值密度相对较低的数据集合。舍恩伯格在其著作中提出了大数据的三个基本特征：大容量（Volume）、多样性（Variety）和速度（Velocity），这通常被称为3V模型。此外，随着大数据应用的深入，数据价值（Value）也成为了其核心特征之一。大数据的价值在于通过分析海量数据，发现隐藏的模式、趋势和关联，为企业决策和创新提供依据。 【大数据分析理念】 大数据分析不同于传统的抽样分析，它更倾向于使用全部数据而非样本数据，因为大数据的规模使得全面分析成为可能。同时，大数据分析更注重相关性分析，寻找数据之间的关联，而不是仅仅追求因果关系。在追求效率方面，大数据分析往往允许一定程度的不精确性，以换取快速响应和实时洞察。 【大数据应用】 智慧城市是大数据应用的一个重要领域，涵盖了数字城市、物联网、云计算等多个方面，但不包括联网监控。大数据的起源可以追溯到互联网，尤其是随着社交媒体、电子商务等领域的快速发展，产生了大量的用户行为数据。智慧城市的智慧之源是大数据，因为它能通过收集、分析城市的各种数据，提高城市管理和服务的效率。 【数据交易市场】 随着大数据产业的发展，数据交易市场应运而生，它是大数据资源化的必然产物，为数据的流通和价值实现提供了平台。数据交易市场并不直接生产或研发数据，而是促进数据交易和分析。 【计算机存储容量单位】 在计算机存储中，基本单位是字节（Byte），1KB小于1MB小于1GB。一个英文字符占用一个字节的空间，而汉字通常需要两个字节。因此，表示数据规模时，1KB<1MB<1GB是正确的。 【大数据技术发展】 当前大数据技术的基础是由谷歌首先提出的，包括MapReduce分布式计算框架和GFS分布式文件系统，这些技术为大规模数据处理奠定了基础。大数据解决方案模式是面向用户提供一站式部署方案，包括硬件、软件和运维支持等。 【大数据分析工具】 随着技术的进步，大数据分析工具也在不断演进，第三代机器学习工具能够对大数据进行深度分析，提供更智能的决策支持。 【数据采集技术】 智能健康手环的应用开发体现了传感器数据采集技术的应用，通过传感器收集用户的生理指标等信息，为健康管理提供数据支持。 【数据处理与业务】 数据清洗、融合、规约和挖掘是大数据处理的关键步骤，其中数据规约是在保持原始数据完整性基础上，减少数据规模，以优化存储和分析效率。数据科学是制成大数据业务的基础，而大数据解决方案模式则涉及硬件、软件和运维等全方位服务，为用户提供决策支持。 【大数据分析案例】 美国海军军官莫里的航海路线图示例，体现了大数据分析中关注相关性而不是因果性的理念，即通过历史数据找出模式，预测可能的风险，而不一定需要理解背后的直接因果关系。同样，数据仓库的最终目标是为用户和业务部门提供决策支持，通过收集、整合和分析数据，驱动业务策略的制定。