大数据时代：考试题目解析与知识点总结

在这个文档中，包含了关于大数据时代的相关考试题目及其答案。让我们逐一解析这些知识点： 1. 大数据的特点：题目测试了对大数据四个关键特性理解的准确性。舍恩伯格的观点指出，大数据的特点包括数据规模巨大（A）、数据类型多样（B）、处理速度快（C），但数据价值密度低（D），这是错误的认识，因为大数据的价值往往隐藏在大量数据中，而非高密度。 2. 数据分析理念：考察对大数据分析方法的理解。大数据分析倾向于整体而非抽样（A）、注重相关分析而非因果分析（B），追求效率而非绝对精确（C），并且强调绝对数据规模（D）的说法是错的，正确的是强调处理海量数据的能力。 3. 万维网创始人：万维网之父是蒂姆·伯纳斯—李（C），他是TCP/IP协议的重要开发者之一，对互联网的发展有着深远影响。 4. 普查的缺点：题目中提到普查的缺点包括工作量大、可能导致调查内容局限和重复遗漏（A），而不是误差控制或样本依赖性强。 5. 聚类挖掘技术：聚类挖掘允许数据自我组织分类，同类数据相似度高（B）是错误的，同类数据应尽可能相似。 6. 智慧城市构成：智慧城市包括数字城市（A）、物联网（B）、云计算（D），但不包括联网监控（C）。 7. 大数据起源：大数据起源于互联网（C），尤其是随着网络产生的海量数据处理需求。 8. 智慧城市智慧之源：大数据（C）是智慧城市的基石，它提供了决策支持和优化服务。 9. 基因与疾病的关系：题目涉及因果关系和相关关系的概念，一种基因导致抽烟和肺癌是因果关系（A），而抽烟和肺癌是相关关系。 10. 数据交易市场：数据交易市场是大数据产业发展的重要组成部分（A、B、D），它们提供数据交换平台，但不直接生产数据（C）。 11. 计算机存储容量单位：选项C错误，一个汉字通常需要两个字节的存储空间，因为每个汉字由两个字节组成，而一个英文字符一般占用一个字节。 12. 大数据技术基础：谷歌（C）是大数据技术的重要推动者，如MapReduce等技术最初在Google内部开发。 13. 国家大数据发展策略：题目没有具体国家，但“重视基础”通常意味着国家在基础设施建设、数据安全和法规政策等方面给予支持。 总结来说，这份文档涵盖了大数据的基本概念、分析方法、技术背景以及与智慧城市相关的知识点，对理解和掌握大数据领域有很好的参考价值。