大数据导论复习资料
大数据导论考试题及答案
大数据导论考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 大数据的4V特性不包括以下哪一项？A. Volume（体量）B. Velocity（速度）C. Variety（多样性）D. Validity（有效性）答案：D2. 以下哪个不是Hadoop生态系统中的组件？A. HBaseB. HiveC. SparkD. MongoDB答案：D3. 在大数据存储中，以下哪个不是分布式文件系统的特点？A. 高可靠性B. 高扩展性C. 低容错性D. 大规模答案：C4. 以下哪个不是大数据分析的关键步骤？A. 数据收集C. 数据存储D. 数据解释答案：D5. 大数据技术中，以下哪个不是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 关联规则D. 线性回归答案：D6. 以下哪个不是大数据应用的领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 传统制造业答案：D7. 大数据的实时处理框架不包括以下哪一项？A. StormB. FlinkC. HadoopD. Spark Streaming答案：C8. 在大数据技术中，以下哪个不是数据仓库的特点？B. 数据时变性C. 数据非易失性D. 数据的多维性答案：B9. 以下哪个不是大数据平台的架构组件？A. 数据采集B. 数据存储C. 数据处理D. 数据加密答案：D10. 大数据技术中，以下哪个不是数据可视化的作用？A. 数据展示B. 数据分析C. 数据存储D. 数据交互答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 大数据技术可以应用于以下哪些领域？A. 社交网络分析B. 客户关系管理C. 供应链优化D. 交通规划答案：ABCD2. Hadoop生态系统中包括以下哪些组件？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Kafka答案：ABC3. 大数据存储技术中，以下哪些是分布式数据库的特点？A. 可扩展性B. 高可用性C. 数据一致性D. 支持事务处理答案：ABCD4. 大数据技术中，以下哪些是数据清洗的步骤？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据去重D. 数据转换答案：ABCD5. 大数据平台的架构组件包括以下哪些？A. 数据源B. 数据存储层C. 数据处理层D. 数据应用层答案：ABCD三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述大数据的4V特性。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题，并且在各个领域都发挥着重要的作用。
大数据不仅仅是数据量大，还包括数据的多样性、高速性和价值性等特点。
接下来，让我们深入了解一下大数据导论中的一些关键知识点。
一、大数据的定义与特点大数据并没有一个精确的定义，但通常来说，它指的是规模极其庞大、复杂，以至于传统的数据处理软件和技术难以在合理的时间内进行存储、管理和分析的数据集合。
大数据具有以下几个显著的特点：1、数据量大（Volume）：这是大数据最直观的特点，数据的规模可以达到 PB（Petabyte，1PB ＝ 1024TB）甚至 EB（Exabyte，1EB ＝1024PB）级别。
2、数据类型多样（Variety）：包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快（Velocity）：数据产生和更新的速度极快，需要能够实时或近实时地处理和分析数据，以获取有价值的信息。
4、数据价值密度低（Value）：在海量的数据中，有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过有效的分析手段来挖掘和提取。
二、大数据的处理流程大数据的处理通常包括以下几个主要步骤：1、数据采集：这是获取数据的第一步，通过各种传感器、网络爬虫、日志文件等方式收集数据。
2、数据存储：由于数据量巨大，需要选择合适的存储技术，如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）等。
3、数据预处理：对采集到的数据进行清洗、转换、集成等操作，去除噪声和异常值，将数据转换为适合分析的格式。
4、数据分析：运用数据分析方法和工具，如数据挖掘、机器学习、统计分析等，挖掘数据中的潜在模式和关系。
5、数据可视化：将分析结果以直观的图表、图形等形式展示出来，帮助人们更好地理解和解读数据。
三、大数据的存储技术1、分布式文件系统：Hadoop 的 HDFS 是一种广泛使用的分布式文件系统，它将数据分布存储在多个节点上，实现了高可靠性和可扩展性。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结一、大数据概念大数据是指规模大、种类多、处理速度快、价值密度低的数据集合，它具有高维度、非结构化、实时性和全球性等特点。
大数据技术包括对大数据的存储、处理、分析和应用。
1.1 大数据的4V特征大数据的特征主要表现在4个方面，即数据的规模（Volume）、种类（Variety）、处理速度（Velocity）和价值密度（Value）。
1.2 大数据的应用场景大数据技术可以应用于很多领域，如金融、医疗、交通、电商、物流等，可以用于数据分析、预测、决策支持等方面。
二、大数据技术2.1 大数据存储技术大数据的存储技术包括分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra）、分布式数据库（HBase）等。
2.2 大数据处理技术大数据的处理技术包括MapReduce（Hadoop）、Spark、Storm等。
2.3 大数据分析技术大数据的分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等。
2.4 大数据应用技术大数据的应用技术包括数据可视化、数据仓库、数据治理、数据安全等。
三、大数据发展趋势3.1 人工智能与大数据的结合人工智能与大数据是相辅相成的关系，结合起来能够实现更多的应用场景。
3.2 云计算与大数据的融合云计算与大数据的融合能够实现数据资源的共享、弹性扩展和成本节约。
3.3 数据安全与隐私保护随着大数据的发展，数据安全和隐私保护越来越受到重视，需要加强数据保护和安全技术研究。
3.4 边缘计算与大数据的结合边缘计算是指将计算资源放置在接近数据源头的地方，能够为大数据的实时处理提供更好的支持。
3.5 数据治理与数据价值挖掘数据治理是指在数据采集、存储、处理、分析和应用各个阶段对数据进行梳理和管理，以促进数据的有效利用和价值挖掘。
3.6 大数据产业化与智能化大数据产业化和智能化是大数据技术发展的必然趋势，能够推动产业升级和智能化转型。
四、大数据发展的挑战与机遇4.1 数据安全与隐私保护的挑战随着大数据应用范围的扩大，数据安全和隐私保护面临着更多的挑战，需要加强相关技术和政策措施。
大数据导论大一知识点框架
大数据导论大一知识点框架一、概述大数据导论A. 定义和特征B. 大数据发展历程C. 大数据应用领域D. 大数据的挑战与机遇二、大数据存储与处理技术A. 传统数据库技术的局限性B. 分布式存储和处理系统1. Hadoop生态系统2. NoSQL数据库系统C. 数据仓库与数据挖掘D. 流式处理与实时分析三、大数据采集与清洗A. 数据采集方法B. 数据清洗与预处理C. 数据质量评估与改进四、大数据分析与挖掘A. 数据可视化与探索性分析B. 数据挖掘算法1. 分类与聚类2. 关联规则挖掘3. 预测与推荐C. 机器学习与深度学习五、大数据隐私与安全A. 大数据隐私保护B. 数据安全与权限管理C. 数据治理与合规性六、大数据的价值与应用案例A. 大数据在商业领域的应用B. 大数据在社交媒体分析中的应用C. 大数据在医疗健康领域的应用D. 大数据在交通运输领域的应用七、大数据伦理与社会影响A. 数据伦理与隐私权B. 数据开放与共享C. 大数据对社会发展的影响八、未来展望与挑战A. 大数据的发展趋势B. 大数据技术与应用的挑战与瓶颈C. 大数据对就业市场的影响结语：大数据导论作为大一学生学习的重要知识点，涉及了大数据的基本概念、存储与处理技术、采集与清洗方法、分析与挖掘算法、隐私与安全、应用案例、伦理与社会影响等方面内容。
对于理解和应用大数据具有重要意义，同时也有助于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
未来，随着大数据技术和应用的不断发展，相关领域的求职市场也将呈现出更加广阔的就业前景。
（以上内容为大数据导论大一知识点框架的简介，具体内容和细节可以根据需要进行扩展和修改。
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《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
吉林大学《大数据导论》期末考试备考资料41
不是技术也能看懂云计算，大数据，人工智能我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。
所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。
一、云计算最初是实现资源管理的灵活性我们首先来说云计算，云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。
管数据中心就像配电脑什么叫计算，网络，存储资源呢？就说你要买台笔记本电脑吧，你是不是要关心这台电脑什么样的CPU啊？多大的内存啊？这两个我们称为计算资源。
这台电脑要能上网吧，需要有个网口可以插网线，或者有无线网卡可以连接我们家的路由器，您家也需要到运营商比如联通，移动，电信开通一个网络，比如100M的带宽，然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好，这样您家的所有的电脑，手机，平板就都可以通过您的路由器上网了。
这就是网络。
您可能还会问硬盘多大啊？原来硬盘都很小，10G之类的，后来500G，1T，2T的硬盘也不新鲜了。
(1T是1024G)，这就是存储。
对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。
想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU，内存，硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。
这个时候的一个问题就是，运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？灵活就是想啥时要都有，想要多少都行管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。
哪两个方面呢？比如有个人需要一台很小很小的电脑，只有一个CPU，1G内存，10G的硬盘，一兆的带宽，你能给他吗？像这种这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要100M。
大数据导论知识点总结
大数据导论知识点总结大数据是指数据量巨大、传统数据处理工具无法处理的数据集合。
随着信息科技的快速发展，大数据的意义与作用也越来越受到关注。
在大数据领域，有一些重要的知识点需要我们了解和掌握。
本文将对大数据导论的知识点进行总结，包括大数据的定义、特点、挑战以及应用等方面。
一、大数据的定义大数据的定义尚无统一标准，但通常包括以下几个方面：数据量大、数据类型多样、数据生成速度快、数据价值高等。
简单来说，大数据是指规模庞大、难以用传统的数据处理工具进行存储、管理和分析的数据集合。
二、大数据的特点1. 高容量：大数据所包含的数据量庞大，远远超出传统数据库的存储能力。
2. 多样性：大数据涵盖了多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库、电子表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。
3. 实时性：大数据的生成速度极快，有些数据源甚至以每秒钟数十万条的速度产生。
4. 不确定性：大数据往往具有一定的噪音和不准确性，需要采用特殊的处理方式。
三、大数据的挑战1. 存储挑战：大数据的存储需求极大，传统的数据库和文件系统无法满足其存储需求。
2. 处理挑战：大数据的处理需要使用分布式计算、并行计算等技术，传统的串行计算方式已无法满足需求。
3. 分析挑战：大数据分析需要解决大规模数据的算法设计和计算模型的问题，如数据挖掘、机器学习等。
4. 隐私保护挑战：大数据的应用涉及大量的个人隐私信息，如何保护隐私成为一大挑战。
四、大数据的应用1. 商业智能：大数据分析可以帮助企业了解用户行为、市场趋势等，从而为决策提供依据。
2. 社交网络分析：大数据分析可以揭示社交网络中的关系、影响力等，为社会学、心理学等领域提供支持。
3. 金融领域：大数据分析可以帮助金融机构发现欺诈行为、进行风险评估等。
4. 医疗健康：大数据分析可以帮助医疗机构提供个性化治疗方案、预测疾病传播等。
5. 城市管理：大数据分析可以帮助城市进行交通管理、环境监测等，提升城市的智能化水平。
大数据导论林子雨复习资料
大数据导论林子雨复习资料大数据导论林子雨复习资料大数据时代的来临，给我们的生活带来了翻天覆地的变化。
在这个信息爆炸的时代，大数据成为了我们获取信息、分析问题、做出决策的重要工具。
而在大数据领域，林子雨教授是一位备受瞩目的学者，他的研究成果和教学经验都备受推崇。
下面，我们将为大家整理一份林子雨教授的大数据导论复习资料，希望对大家的复习有所帮助。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、类型多样、速度快、价值密度低的数据集合。
与传统的数据处理方法相比，大数据具有以下几个特点：1. 规模巨大：大数据的规模通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过了我们传统数据库的处理能力。
2. 类型多样：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3. 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的冗余和噪音数据，需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有行业。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 金融行业：大数据可以用于风险控制、欺诈检测、个性化推荐等方面，帮助金融机构提高效率和降低风险。
2. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面，提高医疗服务的质量和效率。
3. 零售业：大数据可以用于销售预测、用户行为分析、精准营销等方面，帮助零售商提高销售额和客户满意度。
4. 交通运输：大数据可以用于交通拥堵预测、路径规划、智能交通管理等方面，提高交通运输的效率和安全性。
5. 媒体与娱乐：大数据可以用于内容推荐、用户画像、舆情分析等方面，提供个性化的媒体和娱乐服务。
三、大数据的挑战和解决方案虽然大数据给我们带来了很多机遇，但也面临着一些挑战。
以下是一些典型的大数据挑战：1. 数据质量：大数据中存在大量的冗余和噪音数据，需要通过数据清洗和质量控制来提高数据的准确性和可信度。
01.《大数据导论》第1章 数据与大数据时代
历年、各省、文理科、各专业分数线
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1.1 从数据到大数据
2. 海量的数据的产生
智能终端拍照、拍 视频
</部分地区主要作物产量（万吨）>
JSON格式数据
{ "部分地区主要作物产量（万吨）":{ "北京":{ "小麦":18.7, "玉米":75.2 }, "河北":{ "稻谷":58.8, "玉米":1703.9, "小麦":1387.2 }, "广西":{ "稻谷":1156.2, "甘蔗":8104.3 } }
XML格式数据
<部分地区主要作物产量（万吨）> <地区 名称=“北京”> <小麦>18.7</小麦> <玉米>75.2</玉米> </地区> <地区 名称=“河北”> <稻谷>58.8</稻谷> <玉米>1703.9</玉米> <小麦>1387.2</小麦> </地区> <地区 名称=“广西”> <稻谷>1156.2</稻谷> <甘蔗>8104.3</甘蔗> </地区>
1. 数据思维的由来
（1）科学研究的三种方法及思维
大数据技术导论期末复习题2023-5
一、选择题1可视分析是一种（）？【A.】交互式用户界面模型【B.】结构化用户界面模型【C.】非结构化用户界面模型【D.】独立式用户界面模型【答案】A2数据科学的研究对象是（）？【A.】药品成分【B.】文学作品【C.】数据界的数据【D.】人类历史【答案】C3下面不是研究数据方法的是（）？【A.】统计学【B.】机器学习【C.】心理分析【D.】数据挖掘【答案】C4下面是数据科学的主要研究内容的是（）？【A.】数据泄露【B.】数据交易【C.】数据盗窃【D.】数据分析【答案】D5下面不是数据产品开发的特征的是（）？【A.】多样性【B.】无竞争性【C.】增值性【D.】层次性【答案】B6下面不属于互联网大数据的是（）？【A.】视频【B.】图片【C.】音频【D.】心情【答案】D7下面不属于大数据的特性是（）？【A.】数据量大【B.】多样性【C.】真实性差【D.】具有价值【答案】C8下面属于结构化数据的是（）？【A.】表格数据【B.】图形【C.】图像【D.】HTML文档【答案】A9下面不属于大数据的处理过程的是（）？【A.】数据获取、储存【B.】数据清洗【C.】数据分析【D.】数据安全【答案】D10下面不属于大数据离线处理特点的是（）？【A.】数据保存时间短【B.】数据不会发生改变【C.】可进行复杂的批量计算【D.】方便查询计算结果【答案】A11下面不属于大数据处理模式的是（）？【A.】离线处理【B.】在线处理【C.】手动计算【D.】交互处理【答案】C12下面仅属于大数据在线处理模式的是（）？【A.】批量计算【B.】流式计算【C.】手动计算【D.】交互处理【答案】B13下面不属于流式数据源的是（）？【A.】硬盘数据【B.】传感器数据【C.】图像数据【D.】流媒体传输【答案】A14下面不属于流式数据的特点的是（）？【A.】实时性【B.】层次性【C.】易失性【D.】突发性【答案】B15下面不属于大数据计算模式的类型的是（）？【A.】批量计算【B.】手动计算【C.】流式计算【D.】交互式计算【答案】B16下面不属于数据流技术应用的方式是（）？【A.】指定查询【B.】模糊查询【C.】即席计算【D.】中间计算【答案】B17下面不属于判断大数据应用成功的指标是（）？【A.】创造价值【B.】具备高速度【C.】在本质上提高【D.】低性能【答案】D18基于任务的定义和分类，下列不属于可视分析关注点的是（）？【A.】以用户价值为关注点【B.】以用户意图为关注点【C.】以同户行为为关注点【D.】以软件操作为关注点【答案】A19下面不属于企业大数据应用成功的考虑因素是（）？【A.】成本【B.】客户满意度【C.】附加收益【D.】工人满意度【答案】D20下面不属于大数据在通讯行业的应用是（）？【A.】预测客户行为【B.】市场监控【C.】智能电表【D.】市场预警【答案】C21MapReduce以什么方式进行分布式计算（）？【A.】文本【B.】函数【C.】数据集【D.】矩阵【答案】B22在Hadoop中，将每一次计算请求称为一个（）？【A.】文本【B.】函数【C.】数据集【D.】作业【答案】D23在Hadoop中，将每个作业拆分为若干个（）？【A.】文本【B.】Map任务【C.】数据集【D.】Reduce任务【答案】B24在Hadoop中，作业服务器被称为（）？【A.】Job【B.】Map【C.】Master【D.】Reduce【答案】C25下列不属于一个作业的计算流程的是（）？【A.】作业开始【B.】作业修改【C.】Map任务分配【D.】Reduce任务执行【答案】B26下列不属于Map任务的执行的子步骤的是（）？【A.】输入准备【B.】输入修改【C.】算法执行【D.】输出生成【答案】B27在MapReduce模型编程中，不属于其步骤的是（）？【A.】遍历数据【B.】映射键值【C.】数据分组【D.】数据插补【答案】D28Hadoop的核心是（）和MapReduce。
大数据导论题库习题试卷及答案
《大数据导论》教材配套习题和答案第1章大数据概述一、单选题1、下面关于数据的说法，错误的是：（B）A．数据的根本价值在于可以为人们找出答案B．数据的价值会因为不断使用而削减C．数据的价值会因为不断重组而产生更大的价值D．目前阶段，数据的产生不以人的意志为转移2、第3次信息化浪潮的标志是：（C）A．个人计算机的普及B．互联网的普及C．云计算、大数据和物联网技术的普及D．人工智能的普及3、物联网的发展最终导致了人类社会数据量的第三次跃升，使得数据产生方式进入了：（D）A．手工创建阶段B．运营式系统阶段C．用户原创内容阶段D．感知式系统阶段4、英国的大数据发展战略是：(D)A. 稳步实施“三步走”战略，打造面向未来的大数据创新生态B. 通过发展创新性解决方案并应用于实践来促进大数据发展C. 以大数据等技术为核心应对第四次工业革命D. 紧抓大数据产业机遇，应对脱欧后的经济挑战5. 以下哪个不是大数据的“4V”特性：（D）A．数据量大B．数据类型繁多C．处理速度快D．价值密度高二、多选题1、数据的类型主要包括：（ABCD）A.文本B.图片C.音频D.视频2、计算机系统中的数据组织形式主要有两种，分别是：（AD）A．文件B．视频C．音频D．数据库3、为了让数据变得可用，需要对数据进行三个步骤的处理，分别是：（ACD）A．数据清洗B．数据抽样C．数据管理D．数据分析4、信息科技为大数据时代提供技术支撑，主要体现在哪三个方面：（ABD）A．存储设备容量不断增加B．CPU处理能力大幅提升C．量子计算机全面普及D．网络带宽不断增加5、人类社会的数据产生方式大致经历了哪三个阶段：（BCD）A．手工生产阶段B．运营式系统阶段C．用户原创内容阶段D．感知式系统阶段6、关于“大数据摩尔定律”，以下说法正确的是：（ABC）A．人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长B．人类社会的数据量大约每两年就增加一倍C．人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量之和D．人类社会的数据量以每年10%的速度增长7、人类自古以来在科学研究上先后历经了哪几种范式：（ABCD）A．实验科学B．理论科学C．计算科学D．数据密集型科学8、大数据将会对社会发展产生深远的影响，具体表现在以下哪几个方面：（ABCD）A．大数据决策成为一种新的决策方式B．大数据成为提升国家治理能力的新途径C．大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合D．大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现9、大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合。
大数据导论期末试题及答案
大数据导论期末试题及答案一、选择题1. 大数据技术主要用于处理哪方面的数据？A. 小规模结构化数据B. 中等规模半结构化数据C. 大规模非结构化数据D. 所有规模的数据答案：D2. 大数据的四个关键特征分别是什么？A. 数据量大、多样性、高速度、价值高B. 数据量大、多样性、冗余性、处理速度快C. 数据量大、结构化、半结构化、非结构化D. 数据量大、多样性、快速计算、可扩展性答案：A3. Hadoop是一个开源框架，用于分布式处理大规模数据。
它的核心组件包括：A. HDFS和MapReduceB. MySQL和MongoDBC. Tomcat和NginxD. Spark和Storm答案：A4. 哪个技术经常与大数据技术一同使用，可以实现流数据的实时处理？A. 机器学习B. 数据挖掘C. 数据仓库D. 流处理答案：D5. 大数据分析可以为企业带来哪些优势？A. 提供更好的决策支持B. 降低成本和风险C. 发现新的商业机会D. 所有选项都是正确的答案：D二、填空题1. 大数据的主要特征之一是_______。
答案：数据量大2. _______是一个用于处理大规模结构化和半结构化数据的开源框架。
答案：Hadoop3. 大数据技术的应用通常需要具备_______的能力。
答案：高速计算4. _______是一种用于实时处理流数据的技术。
答案：流处理5. 大数据分析能够带来企业的多个优势，包括提供更好的_______、降低成本和风险，以及发现新的商业机会。
答案：决策支持三、简答题1. 请简要介绍大数据的定义及其特征。
答：大数据是指规模超过传统数据库处理能力范围的数据集合。
它具有四个关键特征：数据量大、多样性、高速度和价值高。
数据量大指的是数据量远远超过传统数据库的处理能力，往往需要分布式系统来处理。
多样性表示数据可以是结构化、半结构化或非结构化的。
高速度指的是大数据的产生速度很快，需要进行实时或近实时的处理和分析。
大数据导论知识点总结大一
大数据导论知识点总结大一大数据是当今信息时代的重要组成部分，对于大一学生来说，了解大数据的导论知识点是一项必备的能力。
本文将总结大数据导论知识点，帮助大一学生理解和掌握相关概念。
一、什么是大数据大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
它具有三个特点：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快。
这些特点使得传统的数据处理方法变得不再适用，需要借助新的技术和工具来处理和分析大数据。
二、大数据的应用领域1. 商业领域：大数据可以用于市场调研、用户行为分析、精准广告投放等，帮助企业做出更好的决策。
2. 社交网络：大数据可以用于社交网络分析、群体行为预测等，帮助人们更好地理解社交网络的运作规律。
3. 金融领域：大数据可以用于信用评估、风险控制、欺诈检测等，提高金融行业的效率和安全性。
4. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、医疗资源优化等，促进医疗行业的发展和改进。
三、大数据的技术工具1. 分布式存储和计算：大数据处理需要将数据存储在多个节点上，并通过并行计算来提高处理速度。
常见的分布式存储和计算框架包括Hadoop和Spark等。
2. 数据挖掘和机器学习：大数据中包含丰富的信息，通过数据挖掘和机器学习算法可以从中提取有价值的知识。
常见的数据挖掘和机器学习工具包括Python的Scikit-learn库和R语言等。
3. 可视化工具：可视化是大数据分析中重要的一环，通过图表和可视化效果可以更直观地展示数据的特征和关系。
常见的可视化工具包括Tableau和D3.js等。
四、大数据的挑战和未来发展1. 隐私和安全：大数据技术的迅速发展带来了个人隐私和数据安全的风险。
未来需要加强对数据隐私和安全的保护措施。
2. 数据质量和准确性：大数据中可能存在噪声和错误，对数据进行清洗和校验是一个重要的工作。
未来需要提高数据质量和准确性的标准。
3. 人才需求：随着大数据应用的普及，对于大数据分析和处理的专业人才需求日益增长。
《大数据导论》复习资料教学内容
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据导论
1.2.2
数据产生方式的变革
大数据时代的到来依托于信息技术的不断革新和发展，但是 仅靠信息技术的发展，还是不能完全促使大数据时代的最终来临。 信息技术的发展只能为大数据时代的来临带来技术上的铺垫和积 淀。大数据时代的来临必须依托于数据量的爆炸式增长和完善， 而这在很大程度上取决于数据产生方式的变革。
可以说信息技术的发展促进 了数据产生方式的变革，而反过 来数据产生方式的革新也倒逼了 信息技术的不断完善和发展，两 者的发展是相辅相成和互相促进 的。接下来就看看数据产生方式 的变革历程（见图 1-4）。
图1-4 数据生产方式的变革
1．传统大型商业领域业务运营数据产生方式的变化 可以说传统大型商业领域业务运营数据的采集是整个数据行 业的开始，因为银行、商铺、保险、证券、股票、零售等商业数 据的隐私性和保密性要求，直接激发了人们对信息行业发展的需 求。同时这些传统的商业部门也完成了整个大数据行业的早期数 据积累，尤其是对数据量变方面的贡献。由于整个商业领域有大 量的保密且极其重要的数据需要妥善保存和随时处理，同时伴随 着商业全球化的扩张和整个世界经济在过去半个世纪尤其是第二 次世界大战以后飞速的发展，都促使传统商业领域的数据量大幅 增加。
图1-2 CPU单核心运算速度摩尔定律
而随着摩尔定律的渐渐失效，尤其是伴随着提高CPU单核心主 频带来的商业成本的成倍增加，直接促使技术模式由简单的提高 单核心主频向多核心多线程发展，即增加单个CPU的处理核心的数 量的同时增加内存和CPU联络的线程数量和通信带宽，这样就可以 保证多核心的同时运转。CPU的实际运算因核心数量的增加，同样 实现了运算速度的十分可观的高速提升。
图1-1 信息采集的机硬盘的快速发展促进了高安全性和高扩展性的商业领 域信息存储乃至信息积累，而移动端闪存的快速发展则拉动了个 体生活和社会公共事务方面的快速信息积累，两者相辅相成，共 同提供了大数据时代的信息体量支撑。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征（3）大数据的数据类型(4）大数据的技术(5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1）大数据采集(2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成(5）数据变换（6)数据规约第3章大数据存储（1)大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述(5）云存储技术(6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台(5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2)大数据分析的类型及架构（3)大数据挖掘（4)大数据关联分析（5)大数据分类（6）大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1)社交大数据(2）国内社交网络大数据的应用（3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1)交通大数据概述（2）交通监测应用（3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用(3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB。
HBaseC.CassandraD。
DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1。
1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。
《大数据平台系统架构导论》A卷复习资料
《大数据平台系统架构导论》复习资料一、选择题1、分布式系统比较常见的数据分布方式有（D）A.哈希方式B.按数据范围分布C.按数据量分布D.以上都是2、以下选项不属于可视化基本特征的是（B）A.易懂性B.全面性C.必然性D.专业性3、数据清洗的方法有（D）A.填充缺失值B.修改错误值C.消除重复记录D.以上都是4、以下不属于云计算的服务模式的选项是（C）A.IaaSB.PaaSC.SaaPD.SaaS5、哪一年是中国的微博元年？（C）A.2008B.2009C.2010D.20116、（B）是大数据的前沿技术。
A.数据处理B.数据分析C.数据定义D.数据结构7、大数据赖以生存的土壤是（A）。
A.互联网B.物联网C.网络信息D.前沿技术8、大数据技术主要用于处理哪方面的数据？（D）A.小规模结构化数据B.中等规模半结构化数据C.大规模非结构化数据D.所有规模的数据9、大数据的四个关键特征分别是什么？（A）A.数据量大、多样性、高速度、价值高B.数据量大、多样性、冗余性、处理速度快C.数据量大、结构化、半结构化、非结构化D.数据量大、多样性、快速计算、可扩展性10、Hadoop是一个开源框架，用于分布式处理大规模数据。
它的核心组件包括（A）：A.HDFS和MapReduceB.MySQL和MongoDBC.Tomcat和NginxD.Spark和Storm11、哪个技术经常与大数据技术一同使用，可以实现流数据的实时处理？（D）A.机器学习B.数据挖掘C.数据仓库D.流处理12、大数据分析可以为企业带来哪些优势？（D）A.提供更好的决策支持B.降低成本和风险C.发现新的商业机会D.所有选项都是正确的13、大数据的起源是（B）。
A.金融B.互联网C.电信D.公共管理14、大数据的最明显特点是（B）。
A.数据类型多样B.数据规模大C.数据价值密度高D.数据处理速度快15、大数据时代，数据使用的最关键是（D）。
大一大数据导论必备知识点
大一大数据导论必备知识点导论内容简介本文将介绍大一大数据导论中的必备知识点，涵盖了数据概念、数据处理、数据可视化、统计学基础和机器学习等方面的内容。
通过对这些知识点的学习，你将能够全面了解大数据领域的基础知识，并为今后的学习和工作打下坚实的基础。
一、数据概念1. 数据的定义和类型数据是对客观事物进行观测、测量或者描述所得到的信息。
它可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数量表示的数据，如身高、体重等；定性数据是用性质或特征进行描述的数据，如性别、颜色等。
2. 数据的采集与清洗数据采集是指通过各种手段获取数据的过程。
常见的数据采集方法包括问卷调查、实地观察、传感器监测等。
数据清洗是指对采集到的数据进行处理，去除噪声、填补缺失值等，确保数据的质量和准确性。
3. 数据的存储与管理大数据时代，数据量庞大，对数据的存储和管理提出了更高的要求。
常见的数据存储技术包括关系数据库、NoSQL数据库等，而数据管理则需要依托数据库管理系统进行。
二、数据处理1. 数据预处理数据预处理是指在数据分析之前对原始数据进行清洗和整理的过程。
它包括数据去重、数据变换、数据平滑和数据规范化等步骤，旨在提高数据质量和准确性，并为后续的数据分析提供可靠的数据基础。
2. 数据分析方法数据分析是指通过运用统计学和数学等方法对数据进行解释和探索的过程。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、推断性统计分析和数据挖掘等。
这些方法可以帮助我们从数据中提取有意义的信息和规律。
三、数据可视化1. 数据可视化的重要性数据可视化是将抽象的数据通过图表、图形等方式转化为直观可见的形式，以便更好地理解和传达数据。
通过数据可视化，我们可以清晰地展示数据的分布、趋势和关联关系，从而更好地进行决策和分析。
2. 常见的数据可视化工具在大数据导论中，常用的数据可视化工具有Tableau、matplotlib和D3.js等。
这些工具可以帮助我们快速地生成各种类型的图表和可视化效果，提升数据探索和分析的效率。
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《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：附（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
例如：GoogleSpanner、VoltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。
2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（）★考核知识点：主流开源分布式计算系统参见讲稿章节：附：（考核知识点解释）由于Google没有开源Google分布式计算模型的技术实现，所以其他互联网公司只能根据Google三篇技术论文中的相关原理，搭建自己的分布式计算系统。
Yahoo的工程师DougCutting和MikeCafarella在2005年合作开发了分布式计算系统Hadoop。
后来，Hadoop被贡献给了Apache基金会，成为了Apache基金会的开源项目。
Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，并根据GFS开发了HDFS 分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。
尽管和Google 内部使用的分布式计算系统原理相同，但是Hadoop在运算速度上依然达不到Google论文中的标准。
不过，Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。
Yahoo，Facebook，Amazon以及国内的百度、阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布式计算系统。
Spark也是Apache基金会的开源项目，它由加州大学伯克利分校的实验室开发，是另外一种重要的分布式计算系统。
它在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。
Storm是Twitter主推的分布式计算系统，它由BackType团队开发，是Apache 基金会的孵化项目。
它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时地处理大数据流。
Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的、复杂的大数据处理，spark常用于离线的、快速的大数据处理，而storm 常用于在线的、实时的大数据处理。
算法是一种（）算法A.关联规则B.聚类C.分类D.预测★考核知识点：大数据挖掘算法参见讲稿章节：附：（考核知识点解释）关联分析（Association analysis）是从有噪声的、模糊的、随机的海量数据中，挖掘出隐藏的、事先不知道、但是有潜在关联的信息或知识的过程，或称关联规则学习（Association rule learning）。
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，算法有两个关键步骤：一是发现所有的频繁项集；二是生成强关联规则。
FP（Frequent Pattern）-growth算法基于Apriori构建，但采用了高级的数据结构减少扫描次数，大大加快了算法速度。
分类（Classification）任务是在给定数据基础上构建分类模型，根据分类模型确定目标对象属于哪个预定义的目标类别。
常用的分类算法有：决策树、感知机、K近邻、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、逻辑斯谛回归、支持向量机、遗传算法、人工神经网络等。
聚类分析（Cluster analysis）简称聚类（Clustering），是把数据对象划分成子集（类）的过程，每个子集称为一个簇（Cluster），同一个簇中的数据之间存在最大相似性，不同簇之间的数据间存在最大的差异性。
K-MEANS（K-均值）算法是一种划分聚类方法，以k 为参数，将n 个对象分为k 个簇，以使簇（类）内具有较高的相似度，而簇间的相似度最低。
（二）、多项选择1.大数据的特征包括（）A.体量大（Volume）B.多样性（Variety）C.速度快（Velocity）D.价值高（Value）★考核知识点:大数据的特征参考讲稿章节：附（考核知识点解释）：目前在描述大数据特征时，一般是按照国际数据公司IDC所提的“4V”模型来刻画，即体量大（Volume）、多样性（Variety）、速度快（Velocity）、价值高（Value）。
1). 体量大（Volume）：数据量大是大数据的基本属性。
数据规模的大小是用计算机存储容量的单位来计算的，数量的单位从TB级别跃升到PB级别、EB级别，甚至ZB级别。
2). 多样性（Variety）：大数据除了体量大外，另一个最重要的特征就是数据类型的多样化。
即数据存在形式包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3) 速度快（Velocity）：大数据环境中速度快有两层含义：一是数据产生速度快；二是要求数据分析处理速度快。
4) 价值高（Value）：大数据拥有大量有价值信息，通过提炼的信息，能够在更高的层面和视角，将在更大的范围帮助用户提高决策力，洞察未来创造出更大的价值和商机。
2. 按照数据结构分类，数据可分为（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.无结构数据★考核知识点:按照数据结构分，大数据的数据类型参考讲稿章节：附（考核知识点解释）：大数据不仅仅体现在数据量大，也体现在数据类型多。
按照数据结构分，数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
在现有大数据的存储中，结构化数据仅有20%，其余80%则在存在于物联网、电子商务、社交网络等领域的半结构化数据和非结构化数据。
据统计，全球结构化数据增长速度约为32%，半结构化数据和非结构化数据的增速高达63%。
（1）结构化数据：结构化数据，通常存储在关系数据库中，并用二维表结构通过逻辑表达实现。
所有关系型数据库（如SQL Server、Oracle、MySQL、DB2等）中的数据全部为结构化数据。
生活中我们常见的结构化数据有企业计划系统（Enterprise Resource Planning，ERP）、医疗的医院信息系统（Hospital Information System，HIS）、校园一卡通核心数据库（2）半结构化数据就是介于完全结构化数据和完全无结构化的数据之间的数据。
例如邮件、HTML、报表、具有定义模式的XML数据文件等。
典型应用场景如邮件系统、档案系统、教学资源库等。
半结构化数据的格式一般为纯文本数据，其数据格式较为规范，可以通过某种方式解析得到其中的每一项数据。
最常见的半结构化数据是日志数据，采用XML、JSON等格式的数据（3）非结构化数据是指非纯文本类数据，没有标准格式，无法直接解析出相应的值。
非结构化数据无处不在，常风的包括Web网页.即时消息或者时间数据（如微博、微信、Twitter等数据）、富文本文档（Rich Text Format , RTF）、富媒体文件（Rich Media）、实时多媒体数据（如各种视频，音频、图像文件）3. 根据产生主体的不同，大数据可以分为（）A.产量企业应用产生的数据B.大量个人用户产生的数据C.由巨量机器产生的数据D.科研数据★考核知识点:根据产生主体分，大数据的数据类型参考讲稿章节：附（考核知识点解释）：数据可根据产生主体的不同分为三类：（1）由少量企业应用而产生的数据。
关系型数据库中的数据、数据仓库中的数据。
（2）大量个人用户产生的数据。
社交媒体，如微博、博客、QQ、微信、Facebook、Twitter等产生的大量文字、图片、视频、音频数据）、企业应用的相关评论数据、电子商务在线交易、供应商交易的日志数据。
（3）由巨量机器产生的数据。
应用服务器日志（Web站点、游戏）、传感器数据（天气、水、智能电网)、图像和视频监控、RFID、二维码或者条形码扫描的数据。
4. 根据作用方式不同，大数据可以分为（）A.交互数据B.社交数据C.交易数据D.个人数据★考核知识点:根据作用方式的不同，大数据的数据类型分类参考讲稿章节：附（考核知识点解释）：数据还可根据作用方式的不同分为两类：（1）交互数据：指相互作用的社交网络产生的数据，包括人为生成的社交媒体交互和机器设备交互生成的新型数据。
（2）交易数据：交易数据是指来自于电子商务和企业应用的数据。
包括EPR （网络公关系统）、B2B（企业对企业）、B2C（企业对个人）、C2C（个人对个人）、O2O（线上线下）、团购等系统产生的数据。
这些数据存储在关系型数据库和数据仓库中，可以执行联机分析处理（OLAP)和联机事务处理（OLTP)。
随着大数据的发展，此类数据的规模和复杂性一直在提高。
交互和交易这两类数据的有效融合是大数据发展的必然趋势，大数据应用要有效集成这两类数据，并在此基础上，实现对这些数据的处理和分析。
5. Google分布式计算模型不包括（）A. GFSB. BigTableC. MapReduce★考核知识点：Google的分布式计算模型参见讲稿章节：、附：（考核知识点解释）2003年到2004年间，Google发表了MapReduce、GFS（Google File System）和BigTable三篇技术论文，提出了一套全新的分布式计算理论。
MapReduce 是分布式计算框架。