【答案】：C 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
【答案】：B B分析：大数据（big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行埔捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力的海量、高増长率和多样化的信息资产。大数据4V ：体量大、多样性、价值密度低、快速化。
【答案】：C 大数据推动的是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业，云计算推动的是生产计算及存储设备的厂商、拥有计算及存储资源的企业。
忽略数据质量、缺乏专门的商业智能团队等错误。大数据的价值体现在以下几个方面：（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
下列关于大数据预测的说法中，错误的是（）。
【答案】：C 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
【答案】：B B分析：大数据（big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行埔捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力的海量、高増长率和多样化的信息资产。大数据4V ：体量大、多样性、价值密度低、快速化。
【答案】：C 大数据推动的是从事数据存储与处理的软件厂商和拥有大量数据的企业，云计算推动的是生产计算及存储设备的厂商、拥有计算及存储资源的企业。
忽略数据质量、缺乏专门的商业智能团队等错误。大数据的价值体现在以下几个方面：（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
下列关于大数据预测的说法中，错误的是（）。
1、对大数据调查法的特点表述错误的是数据价值密度高。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据调查法的特点表述错误的是数据价值密度高。实际上，大数据的一个特点是价值密度相对较低，因为巨量数据中包含的有用信息可能仅占很小的一部分。
3、大数据调查法是一种利用大数据技术进行调查和分析的方法。其主要特点如下：数据量大：大数据调查法所使用的数据量非常大，通常是几百万到几亿个数据点，这可以提供更全面、更准确的信息和洞见。高速度：大数据调查法使用高速的计算机和分布式处理技术，可以快速处理大量数据，从而更快地生成分析结果。
4、缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。大数据优点：（1）及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。（2）为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。（3）分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。（4）根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
5、数据源丰富：大数据调查法能够获取全球范围内的数据，并从其中获取必要的信息。数据量大：大数据调查法的数据量通常很大，能够在数据中准确找到趋势和规律。数据更新快：大数据调查法的数据更新速度很快，能够反映最新的信息和趋势。
1、大数据处理流程不包括数据业务统计。大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节。其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
2、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
3、大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。
4、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
5、大数据处理流程如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。数据存储：将采集到的数据存储在适当的存储介质中，例如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储等。
6、大数据处理流程包括以下环节： 数据采集：从各种数据来源收集数据，如传感器、日志文件、社交媒体和交易记录。采集方法包括API、爬虫和传感器等。 数据存储：根据数据特性选择合适的存储介质，如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储。
分析目标不明确 海量的数据其实并不能产生海量的财富，许多数据分析人员由于没有制定清晰的分析目标，常常在海量数据中混乱，要么是收集了错误的数据，要么收集的数据不够完整，这会导致数据分析的结果不够准确。
分析目标不明确 “海量的数据其实并不能产生海量的财富。” 许多数据分析人员未能确立明确的分析目标，因此在处理海量数据时容易迷失方向。要么收集了错误的数据，要么数据收集不完整，这些都会影响分析的准确性。 数据收集过程中的误差 在数据收集阶段，软件或硬件的错误可能会引入误差。
就算了解数据分析，聪明人在进行数据分析时，也会犯错。下面5个错误就是聪明人也常犯的5个错误： 走得太快，没空回头看路。初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。
数据分析的门槛说低也低说高也高，低是因为市面上各种软件非常多，各种入门教程也很多，各种开源框架也很多。高是因为如果想要深入了解学习数据分析，确实需要一些数学统计基础，需要较强的逻辑能力和对数据的敏感性。我目前的解决办法是使用火车头采集器，模拟人工点击，下载每页数据。
对分析时间序列和纵向数据的方法，以及空间统计和多层次混合模型理解不充分。 许多工具，如支持向量机和人工神经网络，以及数据挖掘和预测分析中常用的Boosting和bagging等概念，对许多尚未开发的科学领域有潜在的实用价值。1 没有对广义线性模型方程给予足够的关注，例如忽略交互术语。
1、处理财务大数据的流程通常包括以下几个步骤： 数据收集：获取所有与财务相关的数据，包括财务报表、账单、交易记录等，这些数据可以来自内部系统或外部数据源。 数据清洗：对数据进行初步清洗和过滤，去除重复数据、错误数据和不完整的数据等。这一步骤是确保数据质量的基础。
2、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
3、大数据处理流程则涉及数据的收集、存储、处理、分析和可视化等环节。以下是对这些环节的详细 首先是数据的收集。大数据的来源非常广泛，可以来自社交媒体、电子商务网站、物联网设备等。例如，一个电商网站可以通过用户浏览和购买记录收集数据，这些数据对于分析用户行为和优化推荐系统非常有价值。
4、大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析。
5、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集数据采集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的过程。数据预处理数据预处理通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。
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