一、何谓大数据？
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、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、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）五大特点。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、何谓数据清洗和数据加工？
数据清洗也叫数据清理，是指从数据库或数据表中更正和删除不准确数据记录的过程。广义地说，数据清洗包括识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的数据和记录。
通过有效的数据清洗，能够确保所有数据集应保持一致并且没有任何错误，为以后数据的使用和分析提供支撑。
三、何谓急诊医疗服务体系？
急诊医疗服务体系是指即使将医疗措施送到急、危、重、伤病人的身边，进行现场初步急救，然后安全护送到就近的医院急诊室进一步治疗，少数危重病人需立即手术，送入监护病房或专科病室救治的过程。
这一体系包括院前急救中心站、医院急诊科和加强监护病室或专科病房，它们既有独立的职责和任务，又相互紧密联系，是一个有严密组织和统一指挥的急救网。四、何谓生物大爆发？
生物大爆发是指在地质年代的一个时期，突然发现了许多各种各样的生物化石，从而推断出在那个地质年代进化产生出了许多生物。
从地质学家的研究来看，在地质年代的寒武纪，发现了各种各样的古生物化石，所以，科学家们把寒武纪称为生物大爆发的地质时代
五、何谓统计数据采集？
数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。
在互联网行业快速发展的今天，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。
首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的数量不断增大，与个人计算机兼容的数据采集系统的数量也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。
六、何谓大数据？探讨数据规模的界限与标准
在信息技术快速发展的当今时代，大数据已成为各行各业讨论的热点。但“多大数据算是大数据”这个问题并没有一个简单的答案。为了更好地理解大数据的概念，我们需要从多个维度进行探讨，包括数据的规模、特性以及应用场景等。
一、大数据的定义
大数据是指规模巨大、复杂、多样化且高速增长的数据集，这些数据集无法通过传统的数据处理方式进行有效管理和分析。根据国际数据公司（IDC）的定义，大数据具有以下几个特征，通常称为“4V”特性：
- 体量（Volume）：数据的规模巨大，通常以PB（PB=1024TB）甚至EB（EB=1024PB）为单位进行衡量。
- 速度（Velocity）：数据生成和处理的速度极快，实时数据分析成为可能。
- 多样性（Variety）：数据类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
- 真实性（Veracity）：数据的来源和质量往往存在不确定性，处理时需要考虑数据的真实性。
二、数据规模的标准
尽管大数据的特征决定了其规模的巨大，但具体到“多大数据算是大数据”的问题，行业内并没有统一的标准。以下是一些业内普遍认同的规模界限：
- 小型数据：通常指GB级别的数据，适合使用传统的数据库管理系统进行处理。
- 中型数据：一般在数百GB到TB级别，这类数据通常需要更为复杂的数据处理技术。
- 大型数据：TB级别及以上的数据，需借助分布式计算框架如Hadoop、Spark等进行处理。
- 超大数据：超过PB级别，涉及海量数据处理与分析，常常需要云计算和大规模存储。
三、影响大数据规模的因素
评判数据是否为“大数据”，需要考虑多种因素，包括数据来源、应用场景和技术能力等。
- 数据来源：来自社交媒体、传感器、物联网设备等的新兴数据源，产生的数据量相对较大。
- 数据应用：如用于人工智能、机器学习等领域，对数据的规模与实时性要求较高。
- 技术能力：拥有先进的存储和计算能力的企业，能够更好地处理和分析大规模数据。
四、行业案例分析
为了进一步理解大数据，我们可以通过一些行业案例来说明。
- 社交媒体：如Facebook每天产生上百亿条信息和照片，这些数据需要实时分析以优化用户体验。
- 医疗行业：基因组数据、临床病历等信息的积累，产生的数据规模常常达到TB甚至PB级别，对于疾病的研究和治疗具有重要意义。
- 金融行业：银行和金融机构需要处理大量的交易数据和用户行为数据，以防止欺诈行为及优化客户服务。
五、对大数据的思考与总结
通过以上分析，我们可以看到，大数据的规模是相对的，并不能简单地用一个具体的数值来界定。随着技术的不断进步和数据种类的不断丰富，大数据的定义和应用场景也在不断演变。企业在判断自己所处理的数据是否属于大数据时，应综合考虑以上提到的各项因素。
感谢您阅读完这篇文章！希望通过本文的讨论，您能够更清晰地理解大数据的概念及其数据规模的判断标准，从而有助于在自己的工作和学习中更好地应用大数据技术。
七、何谓数据的逻辑结构?何谓数据的存储结构?两者有何联系？
逻辑结构指反映数据元素之间的逻辑关系的数据结构，其中的逻辑关系是指数据元素之间的前后件关系，而与他们在计算机中的存储位置无关。逻辑结构包括：
1、集合结构：数据结构中的元素之间除了“同属一个集合” 的相互关系外，别无其他关系。
2、线性结构：数据结构中的元素存在一对一的相互关系。
3、树形结构：数据结构中的元素存在一对多的相互关系。
4、图形结构：数据结构中的元素存在多对多的相互关系。 存储结构指数据元素连同其逻辑关系在存储器上的存放形式，主要的有四类：顺序、链接、索引、散列。一种数据结构可表示成一种或多种存储结构。 两者的关系在于：逻辑结构用于设计算法，存储结构用于算法编码实现。具体而言某种存储结构与某种逻辑结构没有必然的联系，算法的实现效率越高、解决问题越方便。
八、何谓985大学？
985工程是中国政府为建设若干所世界一流大学和一批国际知名的高水平研究型大学而实施的教育计划，包含39所顶尖大学。985工程于1999年正式启动建设，并率先在北京大学和清华大学实施。2011年教育部表示985工程不再新增高校，并将985工程高校于2019年11月正式纳入“双一流”建设计划中。
九、何谓dna犯罪数据库及其功能？
DNA犯罪数据库是一种存储和管理个体DNA信息的系统。该数据库通常由法律机构建立，用于记录与犯罪现场相关的DNA样本信息，并与已知嫌疑人或犯罪者的DNA资料进行比对。
DNA犯罪数据库的功能包括：
1. 犯罪侦破：通过将犯罪现场采集到的DNA样本与数据库中的DNA资料进行比对，可以帮助警方迅速锁定嫌疑人或犯罪者。这可以大大加快侦破案件的速度，提高破案率。
2. 无辜证明：在某些案件中，冤假错案是不可避免的。通过DNA犯罪数据库，可以排除某些无辜嫌疑人的嫌疑，从而减少冤案发生的可能性。
3. 预防犯罪：DNA犯罪数据库不仅可以用于处理已经发生的犯罪案件，还可以用于预防潜在的犯罪行为。当有新的犯罪案件发生时，警方可以通过数据库中的DNA信息快速确认是否与其他案件有关联，从而及早采取措施。
4. 犯罪分析：通过对DNA犯罪数据库的统计分析，可以帮助警方了解犯罪行为的模式和趋势。这有助于制定更有效的执法策略，并提供一种评估和预测犯罪风险的工具。
总之，DNA犯罪数据库在犯罪侦破、无辜证明、预防犯罪和犯罪分析等方面发挥着重要作用，对维护社会安全和公共利益具有重要意义。
十、何谓有责任的大企业？
国有企业肩负着三大责任，即政治责任、经济责任、社会责任，这三大责任彼此关联，互为依托。在实践中，三大责任深入国企干部职工的思想中，又融化到行动中，成为国有企业的特殊优势，也在事实上拓展了国有企业的履责范畴，强化了国有企业的担当意识，提升了国有企业的竞争力。
