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使得大数据分析的处理时间过长的主要原因有（）。
- A、数据规模宏大
- B、通常需要迭代式计算
- C、高维数据的噪声
- D、数据间的伪相关
参考答案
更多 “使得大数据分析的处理时间过长的主要原因有（）。A、数据规模宏大B、通常需要迭代式计算C、高维数据的噪声D、数据间的伪相关” 相关考题
考题
以下关于大数据的叙述中，不正确的是（ ）。A.大数据的意义是对数据进行专业化处理，实现数据的"增值"
B.大数据的4个特点是数据类型多、数据量大、价值密度高和处理速度快
C.大数据需要依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储等
D.与传统的数据仓库应用相比，大数据分析具有数据量大、查询分析更复杂等特点
考题
关于大数据的描述，不正确的是（ ）。A.大数据分析相比传统的数据仓库应用具有查询及分析简单的特点
B.大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化的处理
C.大数据主要依托云计算的分布式处理，分布式数据库和云存储虚拟化技术
D.大数据具有类型繁多，结构化多样，处理速度快，时效性强的特点
考题
下列选项中，关于大数据时代数据分析表述错误的是（ ）。A.大数据价值巨大，但价值密度低
B.数据分析是大数据处理流程的核心
C.大数据时代，数据分析是“向前分析”
D.大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据技术
考题
下列对于大数据及其分析认识正确的有（ ）。A.大数据分析与传统数据分析最重要的区别在于数据量
B.大数据可使企业全员参与到决策中来
C.大数据可以史为鉴，属于“向后分析”
D.在明确目的和假设的前提下，数据挖掘是大数据分析的利器
考题
下列关于大数据分析和传统数据分析的区别中，说法正确的有（ ）。A.传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况
B.大数据分析是“向前分析”，具有预测性
C.传统的数据分析主要针对结构化数据
D.大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法
考题
spark的源码是由哪几种语言编写完成的（）A、acheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎B、spark为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理分布式数据集C、spark强调一站式解决方案，集批处理、实时流处理、交互式查询与图计算于一体，避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费D、spark可以将数据分析过程的中间输出保存在内存中，从而不需要从外部持久化存储中反复读写数据，相较mapreduce能更好地适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代运算的场景
考题
大数据的分析挖掘与小规模数据统计分析相比面临的主要挑战有（）。A、大数据的高维特征影响计算的正确性B、大数据分析的处理时间过长C、大数据的低维特征影响计算正确性D、大数据分析的处理时间可以忍受
考题
面向用户提供大数据一站式部署方案，包括数据中心和服务器等硬件、数据分析应用软件及技术运维支持等多方面内容的大数据商业模式是（）A、大数据解决方案模式B、大数据信息分类模式C、大数据处理服务模式D、大数据资源提供模式
考题
关于数据分析工具，下列叙述正确的选项有（）A、有了数据分析工具，才可把数据矿山变成信息金矿，才可实现数据挖掘的重大价值B、有了数据分析工具，才能找出数据的价值，避免出现数据坟墓C、有了数据分析工具，才能解决大数据环境下的信息贫乏问题D、随着大数据库的建立和海量数据的涌现，我们对数据分析工具的需求尤为迫切
考题
( 难度：中等)边缘计算和云计算之间的区别是（）A.云计算是分布式大数据处理，边缘计算是边缘式大数据处理B.云计算是集中式大数据处理，边缘计算是边缘式大数据处理C.云计算是集中式大数据处理，边缘计算是基站侧大数据处理D.云计算是分布式大数据处理，边缘计算是基站侧大数据处理
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