2017年公需科目《大数据前沿技术及应用》参考答案
（适用于华医网）
大数据概述及基本概念（一）
C以下哪个数据单位最大（）
C大数据技术的战略意义是（）
C信息技术是指有关信息的收集、
B\美国哈佛大学的研究小组给出了著名的资源三角形,不包括（）
D\哪种不属于互联网上出现的海量信息（）
大数据概述及基本概念（二）
B（）主要承担了搭建大数据平台上层建筑的任务。
B（）主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等。
B大数据技术的出现实现了巨大的社会价值,下列哪项不属于产生的社会价值（）
C大数据平台的三个重要的技术部分不包括（）
D下列哪项不属于商业大数据的类型（）
大数据概述及基本概念（三）
D以下那个观点是错误的() D企业大数据分析不包括（）
D维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术，不包括（）
A（）指的是数据本身所承载的信息内容
大数据体系结构（一）
D\物理资源实体的提供层包括（）
D\SaaS模式的优点有（）
D\云计算的优势包含下面哪几个方面（）
B\提供资源的网络被称为（）
A\（）是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，
大数据体系结构（二）
D分布式数据库的特点不包括（）
B下面哪点不是HDFS优点（）
C大数据的分析挖掘是（），需要巨大的计算能力
D计算任务容错的关键问题不包括（）
D下面哪点不是HDFS缺点（）
大数据体系结构（三）
C大数据处理框架-Spark的优点不包括（）
C\Spark的核心组件有几个部分（）
B\大数据处理框架-Spark最大的集群来自（） DHadoop的缺点不包括（）
A\大数据处理框架-Spark诞生于（）
大数据分析与数据挖掘（一）
B（）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知
017年专业技术人员继续教育公需科目试题和答案（之二）
(2017-05-12 21:42:55)
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2017年专业技术人员继续教育公需科目试题和答案（之二）
1.根据周琦老师所讲，高德2014年被（）全资收购了。（单选题1分）得分：1分
B.阿里巴巴
2.习近平总书记指出，我国有（）网民，这是一个了不起的数字，也是一个了不起的成就。（单选题1分）得分：1分
D.7亿
3.林雅华博士指出，目前，我国政务微博总数中仅有（）是活跃的。（单选题1分）得分：1分
B.26%
4.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。（单选题1分）得分：1分
B.计算机技术
·5.人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（）。（单选题1分）得分：1分
A.通信技术
· 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分
B.14万
7.大数据元年是指（
）。（单选题1分）得分：1分
D.2013年
·8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分）得分：1分 A.价值递增
9.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分
A.2020年
10.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分
C.10万
·11.郭永田副主任指出，1982以来，CPU的性能提高了（）。（单选题1分）得分：1分
C.3500倍
12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。（单选题1分）得分：1分
A.大数据
13.我国农村网民数量是在哪一年首次突破5000万人的？（单选题1分）得分：1分
A.2007年
14.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分
什么是医疗大数据医疗大数据的特征有
哪些（二）
引言概述：医疗大数据是指在医疗领域产生的海量、多样、实时的数字信息。随着医疗信息技术的发展和智能化系统的应用，医疗大数据的重要性日益突出。本文将介绍医疗大数据的特征，包括数据规模、数据类型、数据共享、数据安全和数据分析。正文：一、数据规模
1. 医疗大数据的规模庞大，包括患者病历、医院数据、医疗设备数据等多种数据来源。
2. 医疗大数据的规模持续增长，每天都会产生大量的医疗数据，需要大规模的存储和处理能力。二、数据类型
1. 医疗大数据包含结构化数据和非结构化数据，结构化数据包括患者的个人信息、疾病诊断结果等，非结构化数据包括医生的医学笔记、病理报告等。
2. 医疗大数据还包括影像数据、生理数据、基因数据等多种类型的数据，这些数据类型可以提供丰富的信息供医疗决策使用。三、数据共享
1. 医疗大数据的共享是提高医疗服务质量和效率的重要途径，可以避免重复检测和治疗，并支持医生在不同机构之间共享患者信息。2. 数据共享需要解决隐私保护和数据安全的问题，同时要建立合理的数据共享机制和规范。四、数据安全
1. 医疗大数据的安全性是非常重要的，医疗数据涉及个人隐私和敏感信息，必须采取严格的安全保护措施。
2. 数据安全包括数据的加密传输、访问控制、安全存储等方面的措施，以保证医疗数据不被未授权的人员获取和篡改。五、数据分析
1. 医疗大数据的分析可以提供有价值的信息和洞察，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
2. 数据分析可以采用机器学习、人工智能等技术，应用于疾病预测、精准医学等领域，为医疗健康领域提供创新解决方案。总结：医疗大数据具有规模庞大、多样性、共享性、安全性和分析性等特征。这些特征使得医疗大数据成为改善医疗服务质量和效率的重要工具。然而，数据隐私和安全问题也需引起足够重视，并制定合理的政策和措施来确保医疗大数据的安全使用。医疗大数据的应用前景广阔，有望推动医疗领域的创新和发展。
计算机与网络网事
医疗行业的数字化转型带来了大量的医疗数据，医院医疗大数据的综合应用成为提高医疗质量和效率的重要途径。这里旨在探讨医院医疗大数据综合应用平台的建设与应用，重点关注平台的构建、数据整合与分析、应用场景和未来发展方向等。通过对医院医疗大数据综合应用平台的深入研究，可以为医疗机构和决策者提供指导和参考，促进医疗大数据的有效利用和医疗服务的持续改进。随着医疗信息化的快速发展和医疗大数据的快速增长，医院面临海量医疗数据储存和管理的挑战。这些数据包括患者的病历、临床数据、影像资料和实验结果等，它们蕴含丰富的医疗知识和潜在的医学价值。为了充分利用这些数据，提高医疗质量和效率，医院医疗大数据综合应用平台建设成为迫切需要解决的问题。医院医疗大数据综合应用平台的构建医疗大数据综合应用平台的构建是实现医疗数据整合、分析和应用的基础。以下是平台的基本构成和关键技术。数据采集和存储数据采集是医院医疗大数据综合应用平台的首要任务。数据的来源包括患者病历、实时监测数据、影像资料和实验室结果等多种形式的数据。为了有效采集和存储这些数据，平台应具备兼容的数据接口和传输机制，能够从医疗信息系统、医疗设备和第三方数据源中获取数据，并进行实时的数据同步和更新。此外，对于数据的存储，应采用可靠的数据库管理系统和云存储技术，保证数据的安全和可扩展性。数据清洗和预处理医疗数据的质量参差不齐，可能存在缺失值、噪声和异常值等问题。因此，数据清洗和预处理是平台构建的重要环节。数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。数据预处理则包括数据归一化、特征选择和数据变换等操作，为后续的数据分析和挖掘做好准备。数据整合和集成医疗大数据来自不同的数据源和系统，可能存在数据格式不一致、数据冗余等问题。因此，平台需要进行数据整合和集成，将来自不同数据源的数据进行统一的格式转换和标准化。数据整合的目标是建立一个统一的数据模型和数据结构，便于数据的查询、检索和分析。此外，平台还需要支持数据的跨系统集成，实现不同系统之间的数据共享和交互。数据安全和隐私保护医疗数据的安全和隐私保护是医院医疗大数据综合应用平台建设的重要考虑因素。平台应采用安全的身份认证和访问控制机制，确保只有授权用户才能访问和使用敏感的医疗数据。此外，医疗数据的加密和匿名化处理也是保护隐私的重要手段，平台需要遵循相关的法律法规和隐私政策，确保医疗数据的安全性和合规性。灵活性和可扩展性不同医院在数据的类型、规模和需求方面存在差异，因此，医院医疗大数据综合应用平台的构建应具备一定的灵活性和可扩展性。平台应支持定制化的配置和扩展，能够根据医院的特点和需求进行灵活的部署和调整。同时还应考虑未来的发展方向，如新的数据源接入和新的数据分析算法等，以满足医院在数据应用方面的发展和创新需求。医院医疗大数据的整合与分析医院医疗大数据的整合与分析是医院医疗大数据综合应用平台的核心内容。通过对医疗大数据的整合和分析，可以揭示潜在的疾病风险、提供个性化的诊疗方案、改善临床决策等，从而提高医疗质量和效率。以下是医院医疗大数据分析中常用的技术和方法。数据挖掘数据挖掘是从大规模数据集中发现有价值的信息的过程。在医院医疗大数据分析中，数据挖掘技术可以应用于疾病预测、药物研发和患者分类等方面。常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。通过数据挖掘，可以发现潜在的疾病模式、辅助医生进行诊断和治疗决策。机器学习机器学习是一种通过计算机算法自动学习和改进的技术。在医疗大数据分析中，机器学习可以应用于疾病预测、图像识别和自然语言处理等任务。常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等，通过机器学习，可以从医疗大数据中学习到模式和规律，为临床决策和个性化治疗提供支持。人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，AI
