大数据试题解析基础知识全面解读

大数据基础知识详解

一、大数据技术的基础由谁提出？

• 知识点解析：大数据技术的基础是由谷歌公司首先提出的。谷歌在2003年和2004年分别发表了《Google File System》和《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》两篇论文，奠定了大数据处理的理论基础和技术框架。这两项技术后来成为Hadoop等大数据处理平台的核心组成部分。

二、大数据的起源

• 知识点解析：大数据起源于互联网领域。随着互联网的发展，尤其是社交媒体、电子商务和搜索引擎等服务的兴起，产生了大量的数据。这些数据的规模远远超过了传统数据处理技术所能有效处理的能力范围，从而推动了大数据技术的发展。

三、数据分析角色人员职责

• 知识点解析：在大数据处理中，研究科学家负责根据不同的业务需求建立数据模型，并从中抽取最有意义的信息。这一角色通常需要具备深厚的统计学、机器学习以及特定领域的专业知识，以便能够理解数据背后的含义，并制定出有效的数据处理策略。

四、数据的精细化程度

• 知识点解析：颗粒度反映数据的精细化程度。数据的颗粒度越细，意味着数据的细节越多，可以提供的洞察也就更加深入。在实际应用中，提高数据的颗粒度有助于更准确地进行决策支持和预测分析。

五、数据清洗的方法

• 知识点解析：数据清洗主要包括以下几种方法：
• 缺失值处理：通过填充或删除含有缺失值的记录来改善数据质量。
• 噪声数据清除：识别并修正或删除异常值和错误值。
• 一致性检查：确保数据在逻辑上是一致的，如日期格式的一致性等。 数据清洗不包括重复数据记录处理。虽然处理重复记录也是数据清洗的一部分，但它通常不是数据清洗的主要内容之一。

六、数据采集技术

• 知识点解析：智能健康手环的应用开发，体现了传感器的数据采集技术的应用。传感器可以实时监测用户的生理指标，如心率、步数等，并将这些数据传输到手机或其他设备中进行处理。

七、数据重组的概念

• 知识点解析：数据重组并不是数据的重新生产和重新采集，而是对现有数据进行重新组织和整合的过程。数据重组的目标是提高数据的价值，使其更易于理解和使用。