大数据处理与分析期末试题答案

简述信息一览：

1、如今，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。对企业而言，由于长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值？哪些数据可以暂时不用处理？这些都是部署和实施大数据分析平台之前必须梳理的问题点。

2、大数据处理过程一般包括以下步骤：数据收集大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据存储大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析。

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3、数据处理与分析这是大数据处理的的核心步骤。在这个步骤中，使用各种数据处理技术和分析方法对数据进行处理和分析。这可能包括数据挖掘、统计分析、机器学习等技术。这些技术可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联性，从而得到有价值的洞见和信息。

4、数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

会计大数据分析与处理技术，涉及对大量数据进行深入分析。大数据特性包括数据量庞大，更新速度迅速，数据类型繁杂，价值高且真实性强。这些特性被充分利用，构建数据仓库，确保数据安全，以及进行数据挖掘。通过这些分析与处理，公司与企业能制定出下一步的工作安排与***。

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大数据会计是一种以大数据处理技术为核心的会计工作模式。以下是对大数据会计的详细解释：大数据会计的基本定义大数据会计是会计工作与大数据技术相结合的新兴领域。它利用大数据处理技术，对会计信息进行高效、精准的分析和处理，以提高会计工作的效率和准确性。

大数据会计是一种以大数据技术和会计信息为主要工具的新型会计领域。大数据会计结合了大数据技术和传统会计学的知识，通过分析和处理海量的会计信息数据，为企业提供更准确、更全面的财务决策支持。以下是关于大数据会计的详细解释：大数据技术的运用大数据技术的出现为会计领域带来了革命性的变化。

会计大数据是指在会计领域，以及与会计相关的金融、商业等领域，通过大数据技术和方法，***集、存储、处理和分析庞大、多样、高维的数据***，挖掘数据中的关联性、规律性和价值信息，为企业和组织提供决策支持、业务优化和风险管理等方面的服务。

大数据是一种技术趋势，指的是数据量巨大、来源复杂、处理速度要求高的数据***。大数据的应用范围广泛，包括商业决策、医疗健康、金融服务等多个领域。在大数据技术的推动下，各行各业都能够通过数据分析获取更深层次的信息和洞察。而与之相关的技术如数据挖掘、云计算、人工智能等也正得到广泛的应用。

大数据与会计是利用大数据技术来处理和分析财务数据，以提供更精确、高效的会计信息和决策支持。大数据技术在会计中的应用数据***集与整合通过各种渠道获取大量的财务数据，并进行清洗、整理和存储，以便后续的分析和应用。

1、第一个区别就是专业分类不同。大数据管理与应用是管理学门类下的专业，属于管理科学与工程类，毕业授予的是管理学学士学位。数据科学与大数据技术是工学门类下的专业，属于计算机类，毕业授予的是工学学士学位。第二个区别是开设课程不同。

2、数据科学与大数据技术好。数据科学与大数据技术专业热度首先，当前计算机科学与技术和大数据这两个专业的热度都比较高，这两个专业本身也没有所谓的好坏之分。而且这两个专业本身也有非常紧密的联系，当前计算机专业也是培养大数据研究生的主要专业之一。

3、侧重点不同数据科学与大数据技术专业的理学：侧重研究物质世界基本规律的科学。数据科学与大数据技术专业的工学：侧重研究的是技术，要求研究得越简单，能把生产成本降得越低越好。

4、简言之，一个偏理论，一个偏应用。数据科学（Data Science）可以理解为一个跨多学科领域的，从数据中获取知识的科学方法，技术和系统***，其目标是从数据中提取出有价值的信息，它结合了诸多领域中的理论和技术。

5、人工智能和机器学习：随着科技的快速发展，人工智能和机器学习领域的专业人才需求将持续增长。无论是在互联网、金融、医疗还是制造业，人工智能和机器学习都将在未来发挥越来越重要的作用。数据科学和分析：大数据的普及使得数据科学和分析专业成为了热门选择。

6、关注点不同：大数据管理和应用这一块主要是偏整体数据管控，数据治理方面更多的关注的也是对于这个大数据技术在实际场景中的落地与运用；但是它并不会对技术的具体底层进行深入的研究，关注点还是在整个大数据行业的趋势方面，以及数据的管理流程方面。大数据科学与技术关注的是底层技术的具体实现。

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