大数据技术基础知识与试题解析

该文档是大数据相关的考试复习资料，包含了多项选择题，涵盖了大数据技术的起源、重要概念、数据处理、应用案例以及大数据分析理念等多个方面。 1. 大数据技术的根基由谷歌首先提出，这标志着大数据时代的开端。谷歌在处理海量互联网信息时发展出的一系列算法和技术，如MapReduce和BigTable，对大数据领域产生了深远影响。 2. 大数据的起源是互联网，随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长，催生了大数据的概念和处理技术。 3. 数据分析角色中，探讨科学家负责根据业务需求建立数据模型，选择有意义的向量进行分析，他们专注于探索数据中的潜在规律和洞察。 4. 数据的颗粒度反映了数据的精细化程度，颗粒度越细，数据的价值通常越高，因为它能提供更为详尽的信息。 5. 数据清洗过程中，重复数据记录处理是确保数据质量的重要步骤，而其他选项如缺失值处理、噪声数据去除和一致性检查同样是数据清洗的关键任务。 6. 智能安康手环利用传感器收集用户健康数据，这是传感器数据采集技术的一个典型应用。 7. 数据重组是数据再利用的过程，它可以发掘新的信息并创造价值，但并不涉及数据的重新生产和采集。 8. 才智城市的构建包括数字城市、物联网和云计算，但不包含单纯的联网监控，后者是智慧城市的一个组成部分。 9. 大数据的最显著特征是数据规模大，但同时也具有数据类型多样、处理速度快和价值密度低等特点。 10. 莫里通过航海日志分析绘制新路线图，体现了大数据分析注重相关分析而非因果分析的理念，即关注数据之间的关联性而非单一原因。 11. 舍恩伯格认为大数据的特点包括大规模、多样性、快速处理，但他指出大数据的价值密度相对较低，而不是价值密度高。 12. 在当前社会，互联网是最突出的大数据环境，产生了大量的用户行为、社交网络和交易数据。 13. 数据生命周期管理实践中，数据管理和维护是执行方法，包括数据的存储、备份、更新和保护等环节，以确保数据的完整性和可用性。 这些题目覆盖了大数据的基础理论、应用实践以及数据分析的关键概念，对于理解和掌握大数据知识体系有很好的指导作用。