大数据技术与应用题库.doc

简介：
《大数据技术与应用题库》汇集了关于大数据处理、分析及应用领域的各类试题，旨在帮助学习者检验和提升其在大数据相关理论和技术上的掌握程度。 大数据技术及应用题库涵盖了多个方面的大数据知识，包括基本概念、特点、起源、目的以及处理技术和应用场景。 1. 数据挖掘是从大量数据中提取有用的信息与知识的过程。 2. 大数据的价值在于它能够改变传统观念和行为模式，如互联网金融的发展。然而，大数据也伴随着泡沫问题、高成本和个人隐私泄露等风险。 3. 数据仓库的最终目的是为用户提供决策支持服务，通过收集业务需求，建立逻辑模型，并开发应用分析来实现这一目标。 4. 大数据处理技术与传统数据挖掘的主要区别在于其强调快速的数据处理能力（秒级定律），而非算法数量或精度上的提升。 5. 大数据起源于互联网环境中的信息爆炸性增长。 6. 大数据分析的核心不在于模仿人类思维，而是通过数学模型预测事件发生的可能性。 7. 通信技术是人与人之间沟通和传递信息的关键手段和技术基础。 8. 数据清洗的方法包括处理缺失值、清除噪声以及进行一致性检查等步骤，但通常不会涉及重复数据记录的清理工作。 9. 舍恩伯格提出的大数据特征为：规模庞大、类型多样且能够快速地被处理，然而其价值密度并不是很高。 10. 大数据指的是那些复杂到现有工具难以管理与分析的数据集合。 11. 随着大数据技术的发展，它正在演变成一种新型的信息技术和业务模式，通过采集、存储和关联各种来源的大量且多样化数据来发现新知识并创造价值。 12. 万维网之父是蒂姆·伯纳斯—李（Tim Berners-Lee）。 13. 在传统的统计图表中，并不包括网络图这种展示方式。 14. 当前最突出的大数据环境是由互联网所构成的广泛信息空间。 15. 对于深度分析大数据，可以使用诸如深度学习等工具进行有效的处理与解读工作。 16. 大数据起源于互联网的发展背景之中。 17. 构建智慧城市时，并不包括联网监控在内的元素。数字城市、物联网和云计算则是构建智慧城市的必要组成部分。 18-20. 大数据的四个主要特征分别为：Volume（大量）、Variety（多样）以及Velocity（高速度），其中Volume表示海量的数据量，而Variety则描述了不同类型的信息资源；另外Velocity强调的是快速处理能力。 21. 在大数据分析的理念上，它更倾向于使用全部的数据而非抽样数据，并注重相关性研究而不是因果关系的探究。同时，在追求效率的同时也接受一定程度上的不精确度存在。 22-23. 大数据技术的战略意义在于对大量复杂信息的专业化处理能力；而其核心则是预测未来趋势与行为模式的能力。 24. 通信技术是人与人之间传递和交流信息的基础性工具和技术支持。 25. 数据规模庞大，这是大数据最显著的特点之一。 28. 大数据技术的快速发展使其成为了一种既能采集、存储又能进行关联分析的技术手段和服务业态，从而帮助发现新知识并创造价值。 29. 普查工作虽然能够全面获取信息但其缺点在于需要较大的人力物力投入，并且容易导致调查内容有限或出现重复遗漏现象等问题。 30. 在聚类挖掘技术中，它不需要预先设定分类标准而是根据数据自身特性进行分组。然而，要求的是同类内部的数据相似度高而不同类别之间的差异性大。 综上所述，大数据技术是现代信息技术的关键组成部分之一，其应用范围广泛，并为决策支持、预测和智能系统提供了新的可能性。