大数据基础知识复习与考试重点
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
"大数据复习题(答案).docx" 这篇文档包含了大数据领域的多个知识点,主要涉及大数据的起源、特点、关键要素、云计算架构、数据处理技术以及数据分析理念等。以下是这些知识点的详细说明: 1. 大数据的起源:起源于互联网行业(B),随着互联网的快速发展,数据量急剧增加,催生了大数据这一概念。 2. 大数据的最明显特征:数据规模大(B)。大数据的特点还包括数据类型多样、价值密度低、处理速度快等。 3. 数据使用的最关键因素:数据再利用(D)。在大数据时代,数据的价值在于如何通过再利用创造新的价值。 4. 云计算分层架构:包括IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务),不包括D选项的"Yaas"。 5. 大数据技术的提出者:谷歌(C)公司。谷歌在搜索引擎优化和分布式计算方面的工作催生了大数据技术。 6. 数据精细化程度的衡量标准:颗粒度(C)。颗粒度越细,数据的细节越丰富,潜在价值越高。 7. 数据清洗方法:不包括C选项的"重复数据记录处理",因为数据清洗通常包括噪声数据清除、一致性检查和缺失值处理。 8. 智能手环应用开发中使用的技术:传感器(C)数据采集,用于收集用户健康、运动等信息。 9. 数据重组的错误理解:A选项,数据重组不是重新生产和采集,而是对已有数据进行整合和再利用。 10. 莫里分析航海日志的例子体现了大数据分析的:B选项,更注重相关分析而不是因果分析,通过发现数据之间的关联预测风险。 11. 维思伯格大数据特点的错误说法:D选项,大数据的价值密度通常是低的,而非高。 12. 当今社会最突出的大数据环境:A选项,互联网,产生了海量的用户行为数据和社交媒体数据。 13. 数据生命周期管理实践中的执行方法:B选项,数据管理和维护,确保数据的质量、安全和合规性。 14. 错误的网络用户行为说法:C选项,数字轨迹通常不会自动删除,可能被用来追踪用户行为。 15. 聚类挖掘技术的错误描述:B选项,同类数据的容相似度应尽可能大,表明它们属于同一类别。 这些题目和答案涵盖了大数据领域的基础和核心概念,对于学习和复习大数据技术有很好的指导作用。
剩余14页未读,继续阅读
- 粉丝: 0
- 资源: 3万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 计算机人脸表情动画技术发展综述
- 关系数据库的关键字搜索技术综述:模型、架构与未来趋势
- 迭代自适应逆滤波在语音情感识别中的应用
- 概念知识树在旅游领域智能分析中的应用
- 构建is-a层次与OWL本体集成:理论与算法
- 基于语义元的相似度计算方法研究:改进与有效性验证
- 网格梯度多密度聚类算法:去噪与高效聚类
- 网格服务工作流动态调度算法PGSWA研究
- 突发事件连锁反应网络模型与应急预警分析
- BA网络上的病毒营销与网站推广仿真研究
- 离散HSMM故障预测模型:有效提升系统状态预测
- 煤矿安全评价:信息融合与可拓理论的应用
- 多维度Petri网工作流模型MD_WFN:统一建模与应用研究
- 面向过程追踪的知识安全描述方法
- 基于收益的软件过程资源调度优化策略
- 多核环境下基于数据流Java的Web服务器优化实现提升性能