大数据技术基础与应用详解：试题与知识点总结

大数据试题及答案最全.pdf包含了关于大数据基础知识和应用的多个选择题，涵盖了大数据技术的历史、特征、角色分工、数据处理、采集技术、数据分析方法以及数据管理等多个方面。 1. 大数据技术的起源：题目表明谷歌(C)首先提出了大数据技术的基础概念，强调了互联网在大数据发展中的核心地位。 2. 数据模型和向量选择：数据分析角色人员主要是研究科学家(C)，他们负责根据业务需求建立数据模型，确定最有意义的向量，这是科学方法和专业知识的体现。 3. 数据的精细化程度：反映了数据价值的是颗粒度(D)，精细化数据通常具有更高的商业价值。 4. 数据清洗方法：不包括重复数据记录处理(D)，数据清洗通常涉及处理缺失值、噪声数据和一致性检查。 5. 智能健康手环的应用：体现了传感器(D)的数据采集技术，通过设备直接获取用户的健康数据。 6. 数据重组的理解：数据重组并非重新生产和采集(A)，而是对已有数据的整合和创新利用，关键在于多源数据融合和集成。 7. 智慧城市的构成：智慧城市包括数字城市(A)、物联网(B)和云计算(D)，联网监控虽然常见，但不是构成智慧城市的全部。 8. 大数据特征：最显著的特点是数据规模大(A)，而不是数据处理速度或价值密度。 9. 莫里航海日志分析：展示了大数据分析倾向于全体数据而不是抽样数据的理念(A)。 10. 舍恩伯格对大数据特点的认识：错误的说法是数据价值密度高(D)，因为大数据的价值往往需要在大量数据中挖掘。 11. 当前突出的大数据环境：互联网(A)是现代社会中大数据应用最广泛的环境。 12. 数据生命周期管理实践：数据存储和备份规范(A)是数据管理中的一项重要任务，涉及到数据的有效保护和恢复。 这些题目全面考察了大数据的相关知识，涵盖了数据的产生、处理、应用和管理等多个环节，有助于理解大数据技术的核心要素和实际操作。