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答案網大數據

發布時間:2022-09-18 09:52:17

大數據面試題及答案誰能分享一下

大數據時代才剛剛開始。隨著越來越多的公司傾向於大數據運營,人才需求達到歷史最高水平。這對你意味著什麼?如果您想在任何大數據崗位上工作,它只能轉化為更好的機會。您可以選擇成為數據分析師,數據科學家,資料庫管理員,大數據工程師,Hadoop大數據工程師等。在本文中,慧都網將介紹與大數據相關的前10大數據面試問題。

以下是最重要的大數據面試問題以及具體問題的詳細解答。對於更廣泛的問題,答案取決於您的經驗,我們將分享一些如何回答它們的提示。

10個大數據面試入門級問題

無論何時進行大數據采訪,采訪者都可能會詢問一些基本問題。無論您是大數據領域的新手還是經驗豐富,都需要基礎知識。因此,讓我們來介紹一些常見的基本大數據面試問題以及破解大數據面試的答案。

1.您對「大數據」一詞有何了解?

答:大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據,這就是使用特殊工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務,並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還允許公司採取數據支持的更好的業務決策。

2.大數據的五個V是什麼?

答:大數據的五個V如下:

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簡介:分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。

③ 大數據具有哪些特徵.答案

大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。

(3)答案網大數據擴展閱讀:

一、具體特徵

容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息。

種類(Variety):數據類型的多樣性。

速度(Velocity):指獲得數據的速度。

可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

真實性(Veracity):數據的質量。

復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道。

價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值。

二、運用

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰,而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展,這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

④ 2019年專業技術人員繼續教育考試答案-互聯網與大數據效應

⑤ 答案解析網如何免費獲得金幣

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⑥ 《大數據》閱讀答案

所謂‘大數據’,是指數據規模巨大,大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理」「在‘大數據’時代,我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念,沿襲此前的知識生產方式,就會被遠遠地甩在時代後面。我在這里整理了《大數據》閱讀答案,希望能幫助到那您。

大數據

近年來,「大數據」這個概念突然火爆起來,成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂「大數據」,是指數據規模巨大,大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理。「大數據」概念是「信息」概念的3.0版,主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。

我們一直有這樣的成見:信息是個好東西。對於人類社會而言,信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由於我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭,於是就拚命追逐信息、佔有信息。我們甚至還固執地認為,佔有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在「大數據’時代,信息不再稀缺,這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時,就會成為一種負擔,我們會不堪重負。

信息的超速繁殖源自於信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子,數字化的信息失速狂奔,使人類主宰信息的能力遠遠落在後面。美國互聯網數據中心指出,互聯網上的數據每兩年翻一番,目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。2000年,數字存儲信息佔全球數據量的四分之一,另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。2007年,只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據,其餘都是數字數據。到2013年,世界上存儲的數據中,數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容,我們只能望洋興嘆。

「大數據」時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大,我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以「一場革命」來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化,認為「大數據」時代會引爆一場「哥白尼式革命」:它改變的不僅僅是信息生產力,更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容,更是其生產與傳播方式。

我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的「哥白尼式革命」,它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷,開啟了知識傳播的大眾時代,同時,也確立了「機械復制時代」的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比,互聯網新媒體開啟的「大數據」時代,則是一場更為深廣的革命。在「大數據」時代,信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花,打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局,改變了自上而下的知識傳播模式,將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在「大數據」時代,我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念,沿襲此前的知識生產方式,就會被遠遠地甩在時代後面。

(節選自2013.2.22《文匯讀書周報》,有刪改)

《大數據》閱讀題目:

9.下列對「大數據時代」的特點解說正確的一項是

A.數據規模巨大,信息嚴重過剩,總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。B.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播,信息傳播方式不再是自上而下,而是相反。

C.精英與貴族的知識壟斷被沖破,傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。 D.「機械復制時代」知識生產和傳播方式被顛覆,呈動態、多向和空前的不確定性。 10.下列理解,不符合原文意思的一項是

A.人們在信息稀缺時代形成的佔有信息越多越好、越有力量的認識,將隨著「大數據」時代的到來而改變。

B.人類主宰信息的能力遠遠落後於信息的產生,是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。

C.從2000年數字存儲信息佔全球數據量的四分之一,到2013年超過98%,說明了傳統媒體被新媒體取代。

D.印刷革命開啟了知識傳播的大眾時代, 與印刷時代相比,互聯網新媒體開啟的「大數據」時代,則是一場更為深廣的革命。

《大數據》參考答案:

9.D【試題分析:論述類文體閱讀的命題主要從概念、判斷、推理三個角度命題,概念注意「答非所問」「內涵、外延不準」「誤劃類別」「張冠李戴」;判斷類注意「范圍不當」「偷換概念」「曲解文意」;推理注意「強加因果」「強行推理」等錯誤。答題的關鍵是審清題干、找准區位、對讀原文、尋找細微的差別。選項A原文「信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時,就會成為一種負擔,我們會不堪重負」現在是「大數據」時代,但還沒有到「當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時」,時間范圍混淆;選項B 原文「新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局,改變了自上而下的知識傳播模式,將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中」選項「信息傳播方式不再是自上而下,而是相反」,偷換了文中的概念「拋入空前的不確定之中」為「自下而上」;選項C對應的原文「印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的‘哥白尼式革命’,它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」讓「知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷」是「印刷革命」,選項是「大數據時代」,犯了張冠李戴的錯誤。】

10.C【試題分析:選項「說明了傳統媒體正被新媒體取代」,文中沒有依據,屬於無中生有。】

⑦ 什麼是雲計算什麼是大數據二者有何聯系

雲計算的關鍵詞在於「整合」,無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術,還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術,他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合,調度分配給用戶,從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容,如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據,如何有效的利用分析這些數據等等。

他倆之間的關系你可以這樣來理解,雲計算技術就是一個容器,大數據正是存放在這個容器中的水,大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(7)答案網大數據擴展閱讀:

雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。

網格計算:分布式計算的一種,由一群鬆散耦合的計算機組成的一個超級虛擬計算機,常用來執行一些大型任務;

效用計算:IT資源的一種打包和計費方式,比如按照計算、存儲分別計量費用,像傳統的電力等公共設施一樣;

自主計算:具有自我管理功能的計算機系統。

事實上,許多雲計算部署依賴於計算機集群(但與網格的組成、體系結構、目的、工作方式大相徑庭),也吸收了自主計算和效用計算的特點。

被普遍接受的雲計算特點如下:

(1) 超大規模

「雲」具有相當的規模,Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器, Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。

(2) 虛擬化

雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」,而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行,但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機,就可以通過網路服務來實現我們需要的一切,甚至包括超級計算這樣的任務。

(3) 高可靠性

「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性,使用雲計算比使用本地計算機可靠。

(4) 通用性

雲計算不針對特定的應用,在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用,同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。

(5) 高可擴展性

「雲」的規模可以動態伸縮,滿足應用和用戶規模增長的需要。

(6) 按需服務

「雲」是一個龐大的資源池,你按需購買;雲可以像自來水,電,煤氣那樣計費。

大數據特徵:

1 容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;

2 種類(Variety):數據類型的多樣性;

3 速度(Velocity):指獲得數據的速度;

4 可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5 真實性(Veracity):數據的質量

6 復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道

7 價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值

想要系統的認知大數據,必須要全面而細致的分解它,著手從三個層面來展開:

第一層面是理論,理論是認知的必經途徑,也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術,技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐,實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據,政府的大數據,企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

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