大数据技术概述与2017试题精华解析
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本文档是一份2017年的大数据试题及答案,涵盖了大数据技术的基础理论、发展历程、数据处理和分析方法,以及智慧城市和互联网时代的数据特性。以下是部分知识点的详细解读: 1. **大数据技术的起源** - 大数据技术的基础是由谷歌公司(C)首先提出的,这体现了早期科技巨头对大数据概念的探索和实践。 2. **数据模型与分析角色** - 数据分析角色人员通常由研究科学家(C)负责,他们根据业务需求选择合适的分析方法和数据模型,以挖掘最有意义的信息。 3. **数据的颗粒度** - 颗粒度(D)反映了数据的细化程度,精细化的数据具有更高的价值,这对于数据的价值评估至关重要。 4. **数据清洗** - 数据清洗不包括重复数据记录处理(D),而是涉及缺失值处理、噪声数据清除和一致性检查等步骤,确保数据质量。 5. **智能健康手环** - 体现了传感器(D)的数据采集技术,通过设备实时收集用户的健康数据。 6. **数据重组与数据创新** - 数据重组不是重新生产和采集数据(A),而是通过整合多源数据,实现数据价值的再创造和模式创新。 7. **智慧城市构建** - 智慧城市包含了数字城市(A)、物联网(B)和云计算(D),但不包括联网监控(C)。 8. **大数据特征** - 大数据的最显著特征是数据规模大(A),而非数据处理速度或数据价值密度。 9. **大数据分析理念** - 莫里案例展示了对全体数据的偏好(A),而非抽样数据,以及对相关分析的重视。 10. **大数据特点** - 舍恩伯格的观点中,数据处理速度快(C)是错误的,大数据处理强调的是能力而非速度。 11. **当前大数据环境** - 当今最突出的大数据环境是互联网(A),它提供了海量数据的来源。 12. **数据生命周期管理** - 数据管理和维护(B)是数据生命周期管理的一部分,关注数据的有效管理和保护。 13. **网络用户行为** - 网络公司能够收集和分析用户行为,但错误的说法是(C),可能是关于数据隐私的表述。 通过这份试题和答案,我们可以了解到大数据技术的基本概念、实践应用以及相关理论框架,对于理解大数据分析的原理和技术发展有重要作用。
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