一、何謂大數據？

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、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。大數據有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它并沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向于預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

對于“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

二、何謂數據清洗和數據加工？

數據清洗也叫數據清理，是指從數據庫或數據表中更正和刪除不準確數據記錄的過程。廣義地說，數據清洗包括識別和替換不完整、不準確、不相關或有問題的數據和記錄。

通過有效的數據清洗，能夠確保所有數據集應保持一致并且沒有任何錯誤，為以后數據的使用和分析提供支撐。

三、何謂急診醫療服務體系？

急診醫療服務體系是指即使將醫療措施送到急、危、重、傷病人的身邊，進行現場初步急救，然后安全護送到就近的醫院急診室進一步治療，少數危重病人需立即手術，送入監護病房或專科病室救治的過程。

這一體系包括院前急救中心站、醫院急診科和加強監護病室或專科病房，它們既有獨立的職責和任務，又相互緊密聯系，是一個有嚴密組織和統一指揮的急救網。

四、何謂生物大爆發？

生物大爆發是指在地質年代的一個時期，突然發現了許多各種各樣的生物化石，從而推斷出在那個地質年代進化產生出了許多生物。

從地質學家的研究來看，在地質年代的寒武紀，發現了各種各樣的古生物化石，所以，科學家們把寒武紀稱為生物大爆發的地質時代

五、何謂統計數據采集？

數據采集，又稱數據獲取，是利用一種裝置，從系統外部采集數據并輸入到系統內部的一個接口。數據采集技術廣泛應用在各個領域。比如攝像頭，麥克風，都是數據采集工具。

在互聯網行業快速發展的今天，數據采集已經被廣泛應用于互聯網及分布式領域，數據采集領域已經發生了重要的變化。

首先，分布式控制應用場合中的智能數據采集系統在國內外已經取得了長足的發展。其次，總線兼容型數據采集插件的數量不斷增大，與個人計算機兼容的數據采集系統的數量也在增加。國內外各種數據采集機先后問世，將數據采集帶入了一個全新的時代。

六、何謂大數據？探討數據規模的界限與標準

在信息技術快速發展的當今時代，大數據已成為各行各業討論的熱點。但“多大數據算是大數據”這個問題并沒有一個簡單的答案。為了更好地理解大數據的概念，我們需要從多個維度進行探討，包括數據的規模、特性以及應用場景等。

一、大數據的定義

大數據是指規模巨大、復雜、多樣化且高速增長的數據集，這些數據集無法通過傳統的數據處理方式進行有效管理和分析。根據國際數據公司（IDC）的定義，大數據具有以下幾個特征，通常稱為“4V”特性：

• 體量（Volume）：數據的規模巨大，通常以PB（PB=1024TB）甚至EB（EB=1024PB）為單位進行衡量。
• 速度（Velocity）：數據生成和處理的速度極快，實時數據分析成為可能。
• 多樣性（Variety）：數據類型多種多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。
• 真實性（Veracity）：數據的來源和質量往往存在不確定性，處理時需要考慮數據的真實性。

二、數據規模的標準

盡管大數據的特征決定了其規模的巨大，但具體到“多大數據算是大數據”的問題，行業內并沒有統一的標準。以下是一些業內普遍認同的規模界限：

• 小型數據：通常指GB級別的數據，適合使用傳統的數據庫管理系統進行處理。
• 中型數據：一般在數百GB到TB級別，這類數據通常需要更為復雜的數據處理技術。
• 大型數據：TB級別及以上的數據，需借助分布式計算框架如Hadoop、Spark等進行處理。
• 超大數據：超過PB級別，涉及海量數據處理與分析，常常需要云計算和大規模存儲。

三、影響大數據規模的因素

評判數據是否為“大數據”，需要考慮多種因素，包括數據來源、應用場景和技術能力等。

• 數據來源：來自社交媒體、傳感器、物聯網設備等的新興數據源，產生的數據量相對較大。
• 數據應用：如用于人工智能、機器學習等領域，對數據的規模與實時性要求較高。
• 技術能力：擁有先進的存儲和計算能力的企業，能夠更好地處理和分析大規模數據。

四、行業案例分析

為了進一步理解大數據，我們可以通過一些行業案例來說明。

• 社交媒體：如Facebook每天產生上百億條信息和照片，這些數據需要實時分析以優化用戶體驗。
• 醫療行業：基因組數據、臨床病歷等信息的積累，產生的數據規模常常達到TB甚至PB級別，對于疾病的研究和治療具有重要意義。
• 金融行業：銀行和金融機構需要處理大量的交易數據和用戶行為數據，以防止欺詐行為及優化客戶服務。

五、對大數據的思考與總結

通過以上分析，我們可以看到，大數據的規模是相對的，并不能簡單地用一個具體的數值來界定。隨著技術的不斷進步和數據種類的不斷豐富，大數據的定義和應用場景也在不斷演變。企業在判斷自己所處理的數據是否屬于大數據時，應綜合考慮以上提到的各項因素。

感謝您閱讀完這篇文章！希望通過本文的討論，您能夠更清晰地理解大數據的概念及其數據規模的判斷標準，從而有助于在自己的工作和學習中更好地應用大數據技術。

七、何謂數據的邏輯結構?何謂數據的存儲結構?兩者有何聯系？

邏輯結構指反映數據元素之間的邏輯關系的數據結構，其中的邏輯關系是指數據元素之間的前后件關系，而與他們在計算機中的存儲位置無關。邏輯結構包括：

1、集合結構：數據結構中的元素之間除了“同屬一個集合” 的相互關系外，別無其他關系。

2、線性結構：數據結構中的元素存在一對一的相互關系。

3、樹形結構：數據結構中的元素存在一對多的相互關系。

4、圖形結構：數據結構中的元素存在多對多的相互關系。 存儲結構指數據元素連同其邏輯關系在存儲器上的存放形式，主要的有四類：順序、鏈接、索引、散列。一種數據結構可表示成一種或多種存儲結構。 兩者的關系在于：邏輯結構用于設計算法，存儲結構用于算法編碼實現。具體而言某種存儲結構與某種邏輯結構沒有必然的聯系，算法的實現效率越高、解決問題越方便。

八、何謂985大學？

985工程是中國政府為建設若干所世界一流大學和一批國際知名的高水平研究型大學而實施的教育計劃，包含39所頂尖大學。985工程于1999年正式啟動建設，并率先在北京大學和清華大學實施。2011年教育部表示985工程不再新增高校，并將985工程高校于2019年11月正式納入“雙一流”建設計劃中。

九、何謂dna犯罪數據庫及其功能？

DNA犯罪數據庫是一種存儲和管理個體DNA信息的系統。該數據庫通常由法律機構建立，用于記錄與犯罪現場相關的DNA樣本信息，并與已知嫌疑人或犯罪者的DNA資料進行比對。

DNA犯罪數據庫的功能包括：

1. 犯罪偵破：通過將犯罪現場采集到的DNA樣本與數據庫中的DNA資料進行比對，可以幫助警方迅速鎖定嫌疑人或犯罪者。這可以大大加快偵破案件的速度，提高破案率。

2. 無辜證明：在某些案件中，冤假錯案是不可避免的。通過DNA犯罪數據庫，可以排除某些無辜嫌疑人的嫌疑，從而減少冤案發生的可能性。

3. 預防犯罪：DNA犯罪數據庫不僅可以用于處理已經發生的犯罪案件，還可以用于預防潛在的犯罪行為。當有新的犯罪案件發生時，警方可以通過數據庫中的DNA信息快速確認是否與其他案件有關聯，從而及早采取措施。

4. 犯罪分析：通過對DNA犯罪數據庫的統計分析，可以幫助警方了解犯罪行為的模式和趨勢。這有助于制定更有效的執法策略，并提供一種評估和預測犯罪風險的工具。

總之，DNA犯罪數據庫在犯罪偵破、無辜證明、預防犯罪和犯罪分析等方面發揮著重要作用，對維護社會安全和公共利益具有重要意義。

十、何謂有責任的大企業？

國有企業肩負著三大責任，即政治責任、經濟責任、社會責任，這三大責任彼此關聯，互為依托。在實踐中，三大責任深入國企干部職工的思想中，又融化到行動中，成為國有企業的特殊優勢，也在事實上拓展了國有企業的履責范疇，強化了國有企業的擔當意識，提升了國有企業的競爭力。