大数据技术基础与试题解析

"大数据试题及答案--最全.doc" 这些题目涵盖了大数据领域的多个核心知识点，让我们一一解析： 1. 大数据技术的基础由谷歌提出，这涉及到大数据的起源和发展历程，谷歌通过MapReduce和BigTable等技术推动了大数据处理的发展。 2. 大数据起源于互联网，这反映了互联网的爆炸性增长催生了海量数据的处理需求。 3. 数据分析角色中的研究科学家负责根据业务需求建立数据模型，选择合适的数据分析方法，体现了数据分析团队的构成和职责分工。 4. 数据的颗粒度反映了数据的精细化程度，对于数据分析和决策制定有着直接影响。 5. 数据清洗的方法包括缺失值处理、噪声数据清除和一致性检查，但不包括重复数据记录处理，这说明数据清洗的目的是确保数据质量。 6. 智能健康手环利用传感器采集数据，展示了物联网技术在数据采集中的应用。 7. 数据重组不是重新生产和采集数据，而是对已有数据进行新的组合和利用，以发现新的信息和价值。 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，这体现了智慧城市的主要组成部分。 9. 大数据最显著的特征是数据规模大，而非其他选项，这定义了大数据的基本属性。 10. 莫里通过航海日志分析体现了大数据分析中关注全体数据而非抽样数据的理念。 11. 舍恩伯格认为大数据具有大规模、多样性、快速处理和低价值密度的特点，其中“低价值密度”是错误的理解，大数据虽然整体价值密度低，但通过分析可以挖掘高价值信息。 12. 当前最突出的大数据环境是互联网，互联网产生了大量用户行为、交易和社交媒体数据。 13. 数据生命周期管理实践中的数据存储和备份规范是确保数据安全和可用性的重要环节。 14. 错误的网络用户行为说法是网络公司无法跟踪和分析用户在线行为，实际上，许多网络公司都会收集并分析用户数据以优化服务和推送个性化广告。 以上就是这些题目所涵盖的大数据相关知识点的详细解析，这些内容涵盖了大数据的起源、特点、处理方法、应用以及数据管理等多个方面，对于理解和掌握大数据的基本概念和技术发展有重要帮助。