一、與傳統數據相比 大數據技術特點？
大數據具有靈活性高，透明度大，范圍廣，影響力強
二、大數據安全與傳統數據安全的不同？
大數據安全是國家大數據中心管理的，而傳統數據是某個軟件的應用
三、傳統數據庫與數據庫的區別？
傳統數據庫和數據倉庫其實是及其相似的，都是通過某個軟件或者框架，基于某種數據模型來組織、管理數據。
數據倉庫其實是一種特殊的數據庫，它擅長大數據量查詢分析，數據加工，存儲。而傳統數據庫更加擅長事務處理，增刪改查。
傳統數據庫保存當下數據，而數據倉庫倉庫保存了歷史數據所有狀態。
傳統數據庫會出現頻繁數據更新。而數據倉庫提取加工數據用來反哺業務，提供分析決策。
傳統數據庫擅長事務處理(OLTP)而數據倉庫擅長數據分析。
傳統數據庫主要遵從范式模型（1NF，2NF，3NF，等等），從而盡可能減少數據冗余，保證引用完整性；而數據倉庫強調數據分析的效率，復雜查詢的速度，數據之間的相關性分析，所以在數據庫模型上，數據倉庫喜歡使用多維模型，從而提高數據分析的效率。
傳統數據庫一般是明細數據，而數據倉庫包含一些匯總數據。
四、簡述大數據安全與傳統數據安全的不同？
大數據的安全考量遠比傳統數據復雜得多了！尤其是在單位時間內對大量數據的處理上，相對于傳統數據處理的單一性，在設備，算力以及連接性，需要有更完整的統一標準與體系。
大數據最重要的價值在于體現“準確高效的決策支持”。從數據的采集，預處理，到分析，挖掘，終至結果展現，每一個環節的數據之運算，傳輸，交換，驗證都需要經過嚴密的“授權”，“加解密”的處理，才能保證數據的準確性。
五、傳統數據庫與新型數據庫對比？
傳統數據庫
以關系型數據庫為代表的傳統數據庫以完善的關系代數理論作為基礎，有嚴格的標準，支持事務的ACID四中特性，借助索引機制可以實現高效的查詢、技術成熟，有專業公司的技術支持。
劣勢就是可擴展性比較差，無法較好的支持海量數據存儲。數據模型過于死板、無法較好支持Web2.0應用，事務機制影響力系統的整體性能。
新型數據庫
新型數據庫可以支持超大規模數據存儲，靈活的數據模型可以很好的支持Web2.0應用，具有強大的橫向擴展能力等。
六、10086大數據是什么數據？
10086大數據也就是“移動大數據”，是依附于“中國移動”海量的用戶群體的大數據，包含中國移動的用戶上網行為數據，用戶的通話行為數據，用戶的通信行為數據，用戶的基本特征分析，用戶的消費行為分析，用戶的地理位置，終端信息，興趣偏好，生活行為軌跡等數據的存儲與分析。
“移動大數據”不光可以實時精準數據抓取，還可以建立完整的用戶畫像，為精準的用戶數據貼上行業標簽。比如實時抓取的精準數據還篩選如：地域地區，性別，年齡段，終端信息，網站訪問次數，400/固話通話時長等維度。如用戶近期經常訪問裝修相關的網站進行訪問瀏覽，或者使用下載裝修相關的app，撥打和接聽裝修的相關400/固話進行咨詢，就會被貼上裝修行業精準標簽，其他行業以此類推。
七、大切諾基輪轂數據？
大切諾基的輪轂數據如下：
大切諾基采用的輪胎型號規格為295/45R20，汽車的輪胎胎寬為295mm，胎厚為133mm，扁平率為45%，汽車前后輪胎的規格是一樣的，輪轂采用的是美國慣用的大尺寸電鍍輪轂。
八、數據大模型概念？
數據大模型是指在大數據環境下，對數據進行建模和分析的一種方法。它可以處理海量的數據，從中提取出有價值的信息和知識，幫助企業做出更準確的決策。
數據大模型通常采用分布式計算和存儲技術，能夠快速處理數據，并且具有高可擴展性和高性能。它是大數據時代的重要工具，對于企業的發展和競爭力提升具有重要意義。
九、簡述傳統數據挖掘技術與現在數據挖掘技術？
1、傳統數據挖掘技術都是基于集中式的底層軟件架構開發，難以并行化，因而在處理TB級以上數據的效率低。其次是數據分析精度難以隨著數據量提升而得到改進，特別是難以應對非結構化數據。
2、現代數據挖掘技術是指20世紀80年代末所出現的數據挖掘技術，這些數據挖掘技術大多可以從數據倉庫中提取人們所感興趣的、事先不知的、隱含在數據中的有用的信息和知識，并將這些知識用概念、規則、規律和模式等方式展示給用戶，使用戶得以解決信息時代中的“數量過量，信息不足”的矛盾。現代數據挖掘技術應該是從數據庫中知識發現技術(KDD)研究的起步，知識發現技術是隨著數據庫開始存儲了大量業務數據，并采用機器學習技術分析這些數據、挖掘這些數據背后的知識而發展起來的。
十、夸克文稿與數據為什么這么大？
夸克文稿與數據這么大是因為夸克是基本粒子中最小的單位，只有極小的體積，同時在高能物理領域中，對夸克的研究需要使用大型粒子加速器等設備，產生的數據量十分龐大，并且需要經過復雜的數據處理和分析。此外，夸克作為物質構成的基本單位，對人類認識物質結構、科學理論發展和實際應用等方面都有著重要的意義，因此對夸克的研究也是一項復雜而重要的工作。
