大数据技术基础与应用详解

本资源是一份关于大数据的专业试题及答案文档，主要涉及了以下几个知识点： 1. **大数据起源**：大数据技术的根基由谷歌提出，体现了互联网行业的推动作用，尤其是在数据处理和分析领域的发展。 2. **数据模型建立**：数据剖析角色人员根据业务需求，选择争论科学家来建立数据模型，提取关键向量，以支持决策和洞察。 3. **数据精细化程度**：数据颗粒度反映数据的精巧化程度，精细的数据具有更高的价值。 4. **数据清洗方法**：数据清洗过程包括缺失值处理、噪声数据消除、完整性检查等，不包括重复数据记录的管理。 5. **数据采集技术应用**：智能健康手环通过传感器技术收集用户健康数据，展示了传感器在实时数据采集中的作用。 6. **数据重组的理解**：数据重组不是数据的重新生产和采集，而是对现有数据的整合和再利用，以发现新的洞见和模式。 7. **智慧城市构建**：智慧城市的建设包含了数字城市、物联网、云计算等多个方面，但不包括联网监控。 8. **大数据特点**：大数据的显著特点是数据规模大、数据种类多样，而非数据办理速度或价值密度高。 9. **大数据分析示例**：莫里的航海数据分析案例展示了大数据分析在处理非抽样数据、进行关联分析和预测上的应用。 10. **大数据特征辨析**：舍恩伯格对于大数据的描述中，数据价值密度低是其区别于传统数据的一个重要特性。 11. **当前大数据环境**：在现代社会中，互联网是大数据应用最突出的环境，物联网和综合国力也是重要的数据来源，但非最突出。 12. **数据生命周期治理实践**：在数据治理中，数据储存和备份标准是实际执行的关键环节，反映了对数据完整性和持久性的重视。 这些知识点覆盖了大数据的基础理论、数据处理方法、应用领域以及数据治理的实践操作，对于理解和掌握大数据技术及其在实际场景中的应用具有指导意义。