大数据试题及答案.docx

【大数据技术概述】 大数据技术是近年来信息技术领域的重要发展，它主要涉及海量数据的采集、存储、处理和分析。大数据的特点包括大规模（Volume）、高速度（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value），以及真实性（Veracity）。这些特点使得传统数据处理方式难以应对，因此大数据技术应运而生。 1. 谷歌是大数据技术的先驱之一，其通过PageRank算法对网页进行排名，开创了大数据分析的先河。大数据的起源则源于互联网的快速发展，尤其是社交网络和电子商务等领域的数据爆发式增长。 2. 数据分析人员在构建数据模型时，需要根据业务需求选择合适的方法，这涉及到数据建模、数据挖掘、机器学习等多个领域的知识。数据管理人员负责数据的存储、管理和安全，而研究科学家则专注于复杂数据的深入分析，软件开发工程师则关注将分析结果转化为实际应用。 3. 数据的颗粒度是指数据的细化程度，更细化的数据通常意味着更高的价值，因为它可以提供更丰富的信息和洞察。 4. 数据清洗是数据分析的重要步骤，包括处理缺失值、清除噪声数据、一致性检查等，但不包括重复数据记录处理，因为重复数据的处理是数据清洗的一个部分。 5. 传感器技术在智能健康手环等应用中起到了关键作用，它们能够实时收集用户健康数据，如心率、步数等，实现了个人健康监测的智能化。 6. 数据重组并不意味着重新生产和采集数据，而是指对已有数据进行新的组合和解析，以发现新的见解和模式。多源数据融合和数据集成是实现数据重组的关键。 7. 智慧城市的构建涵盖了数字城市、物联网和云计算，但不包括单纯的联网监控，它旨在通过信息化手段提升城市管理和服务的效率。 8. 大数据的显著特征是其规模巨大，类型多样，处理速度快，但价值密度相对较低，需要通过复杂的分析技术来提取价值。 9. 莫里通过分析航海日志绘制新路线图的例子，展示了大数据分析中关注相关性而非因果性的思想，即通过观察数据之间的关联预测未来趋势。 10. 舍恩伯格提出的大数据特点包括大规模、多样性、速度和价值，但不包括价值密度高，因为大数据往往伴随着大量的无用或低价值信息。 11. 当前社会中最突出的大数据环境是互联网，它提供了无穷无尽的数据来源，包括社交媒体、在线购物、搜索引擎等。 12. 数据生命周期管理实践中，数据存储和备份规范是基础，而数据管理和维护是执行过程，数据价值发觉和利用是目标，数据应用开发和管理则是实现价值的方式。 13. 数字轨迹通常会留下用户的网络行为记录，这对企业提升服务质量和个性化推荐至关重要，但同时也引发了隐私保护的问题。 14. 一个汉字通常需要两个字节的存储空间，而不是一个字节。 15. 聚类挖掘技术的目标是将数据自动归类，同类数据内部相似度高，不同类数据间相似度低，与分类挖掘类似，但不预设类别。 16. 韩国的大数据发展策略集中体现在首都首尔的先行示范，其他各国也有各自的大数据行动计划。 17. 大数据的分析理念强调全样本分析、相关分析、效率优先，而不强调绝对精确和相对数据。 18. 万维网之父是蒂姆·伯纳斯-李，他发明了超文本传输协议（HTTP）和HTML语言，创建了互联网的基石。 19. Mac OS操作系统由苹果公司开发，用于其自家的Macintosh系列计算机。 20. 大数据时代，数据使用的关键是数据再利用，即将收集到的数据进行深度分析和反复利用，以发掘潜在价值。 21. 数据交易市场是随着大数据产业成熟而出现的，它促进了数据的商品化，但数据交易市场不直接生产数据，而是提供平台进行交易。 22. 论据中支撑“大数据无所不能”观点的可能是大数据在医疗、交通、教育等领域的广泛应用，通过大数据分析，可以优化决策，提高效率，甚至预测未来趋势。 然而，必须指出的是，“大数据无所不能”这一观点具有一定的局限性。大数据虽然强大，但它依赖于高质量的数据、合适的分析方法以及有效的数据治理。数据的偏差、隐私问题、技术限制等因素都可能影响大数据的实际应用效果。因此，在实践中，我们需要谨慎对待大数据的潜力和局限，以实现数据的最大价值。