大数据技术基础期末试卷（大数据技术基础答案）

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本文目录一览：

1、数据卷：是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，多个容器可共享同一个 Volume ，实现数据共享。

2、会计学原理和统计学审计学。大数据与会计期末考试考会计学原理和统计学审计学，嗾使本专业的知识。大数据或称“巨量数据”，是指规模巨大的数据集。

3、掌握好课本基础要点。在高校python大数据应用基础期末考试中，考试前只要掌握好课本基础要点即可考试。python是由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

4、大数据与会计笔试考：大数据相关知识，数据库管理，数据分析与挖掘，会计准则和会计基础知识，财务报表分析，税法法规。大数据相关知识：包括大数据的定义、特点、应用场景、技术架构等方面的基础知识。

5、大数据基础是个综合性的学科，涉及到数据库原理、数据结构与算法、统计学与概率论、数据挖掘和机器学习、分布式系统和云计算以及大数据平台和工具等方面的知识，这些知识可以帮助学生掌握大数据技术的核心思想和应用方法。

大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。

大数据的关键技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用，其中包括大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等。

大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

1、规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。

2、一份完整的数据分析报告1 报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。

3、项目数据分析报告——项目市场化操作的科学依据政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。

4、样本如下：目录第一章项目概述此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。第二章项目市场研究分析此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

5、我们常用的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告、日常数据通报等。

大数据技术基础期末试卷（大数据技术基础答案）

1、大数据的四个基本特征是：数据量大，要求快速响应，数据多样性，价值密度低。大数据的四个基本特征介绍：数据量大 TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。

2、大数据的4V特征：Volume（规模性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。

3、大数据具有的四大特征如下：海量的数据规模：大数据相较于传统数据最大的区别就是海量的数据规模，这种规模大到“在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据***”。

4、大数据的特征主要包括以下四个方面：大量性：大数据通常具有海量的数据量，甚至可能超过几百TB或者几PB。因此，大数据的处理需要采用分布式存储和计算技术。

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