2025年国家开放大学（电大）《大数据分析方法》期末考试复习题库及答案解析

2025年国家开放大学（电大）《大数据分析方法》期末考试复习题库及答案解析所属院校：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.大数据分析方法中，用于描述数据集中某个特征取值分布情况的统计量是（）A.方差B.标准差C.均值D.频率分布答案：D解析：频率分布是用来描述数据集中某个特征取值出现次数的分布情况，能够直观反映数据的分布特征。方差和标准差衡量数据的离散程度，均值反映数据的集中趋势。在分析数据分布时，频率分布是最直接和常用的统计量。2.在大数据处理中，Hadoop生态系统中的MapReduce框架主要用于（）A.实时数据流处理B.数据仓库分析C.分布式存储管理D.并行计算处理答案：D解析：MapReduce是Hadoop的核心计算模型，专门设计用于大规模数据集的并行计算处理。它通过将计算任务分解为Map和Reduce两个阶段，在集群中分布式执行，实现高效的数据处理。其他选项中，实时数据流处理通常使用SparkStreaming，数据仓库分析多用Hive，分布式存储管理则依靠HDFS。3.关于大数据采集技术，以下说法正确的是（）A.API接口采集适用于所有类型的数据源B.网络爬虫采集需要遵守数据使用协议C.传感器采集通常需要人工干预D.以上说法均不正确答案：B解析：网络爬虫采集虽然功能强大，但必须遵守目标网站的robots协议和数据使用政策，非法爬取可能涉及法律问题。API接口采集受限于提供方接口能力，不适用于所有数据源。传感器采集多为自动化进行，人工干预较少。故B选项正确。4.在数据预处理阶段，处理缺失值最简单的方法是（）A.插值法B.删除法C.均值填充D.回归填充答案：B解析：删除法是处理缺失值最直接简单的方法，通过删除含有缺失值的样本或特征来解决问题。虽然可能造成数据损失，但在处理大量缺失值时效率较高。插值法、均值填充和回归填充等方法需要更复杂的计算，适用于缺失值较少的情况。5.大数据可视化中，适用于展示时间序列数据趋势的图表类型是（）A.散点图B.饼图C.折线图D.热力图答案：C解析：折线图能够清晰地展示数据随时间的变化趋势，特别适合时间序列数据的可视化。散点图用于展示两个变量关系，饼图适合展示构成比例，热力图用于展示二维数据分布密度。在分析时间序列问题时，折线图是最常用的可视化工具。6.机器学习中的监督学习算法不包括（）A.决策树B.聚类分析C.线性回归D.逻辑回归答案：B解析：监督学习算法包括分类和回归两种主要类型。决策树、线性回归和逻辑回归都属于监督学习范畴。聚类分析属于无监督学习，通过发现数据内在结构进行分组，不需要预先标签数据。这是区分监督和无监督学习的关键特征。7.在大数据分析流程中，数据建模阶段的主要任务包括（）A.数据采集和清洗B.数据分析和可视化C.构建分析模型和评估结果D.数据存储和管理答案：C解析：数据建模阶段是大数据分析的核心环节，主要任务是根据分析目标选择合适的模型，构建分析算法，并进行模型参数调优和效果评估。其他选项中，数据采集清洗属于准备阶段，分析和可视化属于解释阶段，存储管理属于支撑阶段。模型构建是分析工作的关键转化过程。8.关于大数据处理框架，以下说法错误的是（）A.Spark适合交互式数据挖掘B.Flink适合实时流处理C.HadoopMapReduce适合小数据集处理D.AllSpark适合内存计算答案：C解析：HadoopMapReduce是为大规模数据集设计的批处理框架，不适合处理小数据集。Spark、Flink和AllSpark（通常是Spark的别称）都优化了内存计算，适合快速处理。Spark支持交互式查询，Flink擅长实时流处理。选择处理框架需根据数据规模和时效性要求。9.大数据质量评估中，数据一致性的含义是（）A.数据完整无缺B.数据记录唯一C.不同系统或时间点的数据保持逻辑统一D.数据格式标准答案：C解析：数据一致性要求不同数据源或同一数据源不同时间点的数据保持逻辑上的一致关系，避免出现矛盾或冲突。完整性指数据不缺失，唯一性指记录标识不重复，格式标准是数据规范化的要求。一致性是衡量数据质量的重要维度，直接影响分析结果的可靠性。10.在进行大数据分析时，以下哪项不是需要考虑的伦理问题（）A.数据隐私保护B.算法歧视风险C.数据所有权归属D.计算资源分配效率答案：D解析：大数据分析涉及的伦理问题主要包括数据隐私保护、算法决策的公平性（避免歧视）、数据来源和使用的合规性（所有权归属）等。计算资源分配效率属于技术优化范畴，与数据使用的伦理规范无直接关系。伦理考量侧重于数据主体权利和算法公平性等社会性问题。11.大数据分析方法中，能够度量数据点之间差异程度的统计量是（）A.相关系数B.协方差C.距离度量D.方差答案：C解析：距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等）是衡量数据点之间差异程度的核心统计量，广泛应用于聚类、分类等算法中。相关系数衡量线性关系强度，协方差衡量两个变量联合变动程度，方差衡量数据集内部离散程度。在分析数据点相似性时，距离度量是最直接的量化方式。12.在大数据处理中，分布式文件系统HDFS的主要特点不包括（）A.高容错性B.高吞吐量C.低延迟访问D.文件系统抽象答案：C解析：HDFS设计为高容错、高吞吐量的分布式文件系统，通过数据块复制实现容错，通过多副本并行读写实现高吞吐量，并提供文件系统抽象接口。但HDFS优化的是批量数据处理，不适合需要快速随机访问的低延迟应用场景。这是HDFS与内存计算系统（如Spark）的主要区别之一。13.关于大数据采集技术，以下说法错误的是（）A.日志文件采集需要解析格式B.API接口采集通常需要权限认证C.传感器采集数据通常需要实时处理D.以上说法均正确答案：D解析：日志文件采集确实需要解析特定格式，API接口采集需要权限认证，传感器采集的数据（尤其是时序数据）通常要求低延迟处理。这些都是在大数据采集中需要注意的技术特点。由于前三个说法均正确，所以D选项错误。14.在数据预处理阶段，处理重复记录最有效的方法是（）A.使用唯一值去重B.人工审核筛选C.基于规则去重D.机器学习算法识别答案：A解析：使用唯一值（通常是主键或组合键）去重是最直接有效的方法，可以在数据导入阶段或预处理阶段通过哈希集合等数据结构高效实现。人工审核效率低且易出错，基于规则的方法可能遗漏复杂重复，机器学习识别重复需要大量标注数据且计算复杂。唯一值去重是最符合大数据处理效率要求的方法。15.大数据可视化中，适用于展示不同类别数据规模占比的图表类型是（）A.条形图B.散点图C.饼图D.热力图答案：C解析：饼图专门用于展示构成比例，能够直观显示各部分占整体的百分比。条形图适合比较不同类别的绝对值大小，散点图展示两个变量关系，热力图展示二维数据密度。在需要表达部分与整体关系时，饼图是最合适的可视化工具。16.机器学习中的无监督学习算法不包括（）A.聚类分析B.主成分分析C.支持向量机D.关联规则挖掘答案：C解析：无监督学习算法主要用于发现数据内在结构，包括聚类分析（如K-Means）、降维技术（如PCA）、关联规则挖掘（如Apriori算法）等。支持向量机（SVM）属于监督学习算法，需要预先标记的训练数据来学习分类或回归模型。这是监督和无监督学习的核心区别。17.在大数据分析流程中，数据解释阶段的主要任务包括（）A.数据采集和清洗B.模型构建和参数调优C.结果可视化和业务解读D.数据存储和管理答案：C解析：数据解释阶段是将分析结果转化为业务洞察的关键环节，主要任务包括创建可视化报告，向业务人员解释模型输出，将技术性分析结果转化为可操作的业务建议。其他选项中，数据采集清洗是准备阶段，模型构建是核心阶段，数据存储是支撑阶段。解释阶段的重点是沟通和转化。18.关于大数据处理框架，以下说法正确的是（）A.HadoopMapReduce适合实时数据流处理B.Spark适合批量处理小数据集C.Flink适合交互式数据挖掘D.AllSpark（Spark）适合内存计算答案：D解析：HadoopMapReduce是批处理框架，不适合实时流；Spark在处理小数据集时性能优势不明显；Flink是流处理框架，不主要用于交互式挖掘；Spark（AllSpark）通过内存计算显著提升处理性能，特别适合迭代算法和交互式查询。这是Spark相对于传统批处理框架的核心优势。19.大数据质量评估中，数据准确性的含义是（）A.数据完整无缺B.数据记录唯一C.数据值与实际反映的事实一致D.数据格式标准答案：C解析：数据准确性是指数据值与其所反映的客观事实的一致程度，是衡量数据质量的核心指标之一。完整性指数据不缺失，唯一性指记录不重复，格式标准是数据规范化的要求。准确性关注的是数据内容的正确性，直接影响分析结果的可靠性。20.在进行大数据分析时，以下哪项属于数据隐私保护技术（）A.数据加密B.计算资源分配优化C.数据匿名化D.模型选择算法答案：C解析：数据隐私保护技术包括数据加密（传输和存储）、数据脱敏、数据匿名化（如K匿名、L多样性）等。计算资源分配优化属于系统性能管理，模型选择算法属于分析技术范畴，数据匿名化是直接保护个人隐私的技术手段，通过删除或修改标识符使数据无法关联到特定个体。二、多选题1.大数据分析方法中，常用的统计描述指标包括（）A.均值B.中位数C.方差D.相关系数E.频率分布答案：ABCE解析：常用的统计描述指标包括反映集中趋势的均值和中位数，反映离散程度的方差，以及描述数据分布特征的频率分布。相关系数主要用于衡量两个变量之间的线性关系强度，属于统计推断的范畴，而非描述统计。均值和中位数描述数据集中趋势，方差描述离散程度，频率分布描述数据分布形态，这些都是数据分析中基础且重要的描述性统计量。2.在大数据处理中，Hadoop生态系统主要包括哪些组件（）A.HDFSB.MapReduceC.HiveD.YARNE.Spark答案：ABCD解析：Hadoop生态系统核心组件包括分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce、资源管理器YARN以及数据仓库工具Hive等。Spark虽然与Hadoop紧密集成，通常被视为Hadoop生态系统的重要补充或替代方案，但并非其核心原生组件。HDFS负责分布式存储，MapReduce负责并行计算，YARN负责资源管理，Hive提供数据仓库功能，这些共同构成了Hadoop的基础分析平台。3.关于大数据采集技术，以下哪些说法是正确的（）A.日志文件采集需要考虑格式解析B.传感器采集通常需要实时传输C.API接口采集需要权限管理D.社交媒体数据采集需要遵守隐私政策E.采集过程不需要考虑数据质量答案：ABCD解析：大数据采集的多样性要求针对不同来源采取相应策略。日志文件采集需要解析特定格式，传感器数据通常要求低延迟传输，API接口需要权限认证，社交媒体数据采集必须遵守隐私保护法规，这些都是大数据采集中必须考虑的关键问题。数据质量是数据分析的基础，采集阶段必须考虑数据质量保障，故E选项错误。4.在数据预处理阶段，处理缺失值的方法包括（）A.删除法B.均值/中位数/众数填充C.插值法D.回归填充E.保持原样答案：ABCD解析：处理缺失值是数据预处理的重要环节，常用方法包括删除法（行删除或列删除）、均值/中位数/众数等统计值填充、插值法（基于相邻值或模型预测）以及回归填充（利用其他特征预测缺失值）。保持原样不是处理方法，缺失值的存在会影响后续分析，必须进行处理。各种方法的选择取决于数据特点和分析目标。5.大数据可视化中，常用的图表类型包括（）A.条形图B.散点图C.饼图D.热力图E.树状图答案：ABCDE解析：大数据可视化工具箱提供了多种图表类型以满足不同分析需求。条形图适合比较类别数据，散点图展示两个变量关系，饼图显示构成比例，热力图表现二维数据密度，树状图（或称树形图）适合展示层次结构。这些图表类型在数据分析和业务汇报中均有广泛应用。6.机器学习算法按照学习方式分类，主要包括（）A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习E.深度学习答案：ABCD解析：机器学习按照学习方式主要分为监督学习（有标签数据）、无监督学习（无标签数据发现模式）、半监督学习（少量标签数据）和强化学习（通过奖励/惩罚学习最优策略）。深度学习是机器学习的一个分支（基于神经网络），而强化学习是另一种学习范式。这些分类方式是从学习方法角度进行的划分，是机器学习的核心分类体系。7.在大数据分析流程中，数据准备阶段的主要工作包括（）A.数据采集B.数据清洗C.数据集成D.数据变换E.模型训练答案：ABCD解析：数据准备阶段是大数据分析的基础，占整个项目工作量的大部分。主要工作包括从各种来源采集数据（A），处理数据质量问题（清洗B），将来自不同源的数据合并（集成C），以及通过转换（如归一化、标准化）使数据适合分析（变换D）。模型训练（E）属于分析阶段，而非准备阶段。数据准备的目标是为后续分析提供高质量、结构统一的输入数据。8.关于大数据处理框架，以下哪些说法是正确的（）A.Spark适合迭代算法B.Flink适合实时流处理C.HadoopMapReduce适合交互式查询D.AllSpark（Spark）适合内存计算E.Hadoop生态组件都是开源的答案：ABD解析：Spark通过RDD和内存计算机制，特别适合迭代算法和交互式查询。Flink是流处理领域的领先框架，擅长高吞吐量低延迟的实时数据处理。AllSpark（SparkonHadoop）利用内存计算显著提升性能，特别适合大数据分析场景。HadoopMapReduce是批处理框架，不适合低延迟的交互式查询。Hadoop本身是开源的，但其部分商业组件或集成产品（如某些企业级服务）可能包含非开源部分，故E选项不完全正确。9.大数据质量评估中，常见的数据质量问题包括（）A.数据缺失B.数据重复C.数据不一致D.数据不准确E.数据格式不规范答案：ABCDE解析：大数据质量问题多种多样，常见的包括数据缺失（完整性问题）、数据重复（唯一性问题）、数据不一致（跨系统或时间维度矛盾）、数据不准确（准确性问题）以及数据格式不规范（规范性问题）。这些问题都会影响数据分析的可靠性和有效性，是数据治理重点关注的内容。10.在进行大数据分析时，需要考虑的伦理问题包括（）A.数据隐私保护B.算法歧视风险C.数据所有权归属D.计算资源分配效率E.数据采集的合法性答案：ABCE解析：大数据分析涉及复杂的伦理考量，主要包括保护个人数据隐私（A），警惕算法可能产生的歧视性结果（B），明确数据来源和使用边界（所有权C），以及确保数据采集过程符合法律法规（E）。计算资源分配效率（D）属于技术优化范畴，虽然重要，但与数据使用的伦理规范无直接关系。伦理问题核心是数据主体权利和社会公平。11.大数据分析方法中，常用的统计推断方法包括（）A.参数估计B.假设检验C.置信区间D.相关分析E.回归分析答案：ABC解析：统计推断是从样本数据推断总体特征的方法，主要包括参数估计（如点估计和区间估计）、假设检验（验证关于总体的假设）以及置信区间（估计参数范围）。相关分析和回归分析属于描述性统计或预测建模技术，虽然也基于数据推断关系，但主要目的是描述变量间关系或预测，而非直接推断总体参数。参数估计和假设检验是统计推断的核心内容，置信区间是其重要表现形式。12.在大数据处理中，分布式计算框架的优势包括（）A.高并行性B.高扩展性C.高容错性D.低延迟处理E.高资源利用率答案：ABCE解析：分布式计算框架通过将任务分解到多台机器上并行执行，显著提高计算能力（高并行性A），通过增加节点可以轻松扩展处理规模（高扩展性B），通过数据复制和任务重试机制提供容错能力（高容错性C），并能够有效整合闲置资源（高资源利用率E）。低延迟处理（D）通常是专用系统或特定框架（如流处理系统）的优势，而非分布式计算框架本身的核心特点，分布式计算更侧重于批处理和大规模数据处理。13.关于大数据采集技术，以下哪些说法是正确的（）A.网络爬虫采集需要遵守robots协议B.传感器采集通常需要实时传输C.API接口采集需要权限管理D.社交媒体数据采集涉及用户授权E.采集过程不需要考虑数据时效性答案：ABCD解析：网络爬虫采集必须遵守目标网站的robots协议，这是对爬虫行为的约定。传感器数据（尤其是时序数据）通常要求低延迟传输以保证实时性。API接口采集需要提供方授权认证。社交媒体数据采集需要用户同意授权，涉及隐私问题。数据时效性是大数据分析的重要考量因素，不同场景对数据新鲜度要求不同，采集过程必须考虑这一点。这些都是在大数据采集中必须处理的问题。14.在数据预处理阶段，处理数据异常值的方法包括（）A.删除异常值B.分箱（离散化）C.平滑处理（如移动平均）D.标准化E.回归修正答案：ABCE解析：处理数据异常值是数据预处理的重要环节，常用方法包括直接删除异常值（A），通过分箱将连续数据转换为类别数据以降低异常影响（B），使用平滑技术（如移动平均、中位数滤波）抑制异常波动（C），以及通过回归模型拟合修正异常点（E）。标准化主要调整数据尺度，对异常值本身不直接进行修正，故D选项不完全属于异常值处理方法。15.大数据可视化中，用于展示多维数据关系的图表类型包括（）A.散点图矩阵B.平行坐标图C.星形图D.热力图E.树状图答案：ABC解析：用于展示多维数据关系的先进可视化图表包括散点图矩阵（同时展示多个变量两两关系）、平行坐标图（展示高维向量在多个轴上的投影）、星形图（展示类别特征与数值特征的关系）。热力图主要展示二维密度，树状图展示层次结构，这两个相对基础。多维数据分析需要更专业的可视化技术来呈现复杂关系。16.机器学习算法按照输出结果分类，主要包括（）A.分类算法B.回归算法C.聚类算法D.关联规则算法E.生成模型答案：AB解析：机器学习算法按输出结果主要分为分类算法（输出离散类别）和回归算法（输出连续数值）。聚类、关联规则和生成模型（如决策树、SVM等有时也归为此类）是从其他角度（如学习范式、问题类型）进行的分类。分类和回归是最基本的两类输出结果类型，是机器学习的核心划分方式。17.在大数据分析流程中，数据分析阶段的主要任务包括（）A.提出分析问题B.数据探索性分析C.模型选择与构建D.结果评估与解释E.报告撰写答案：BCD解析：数据分析阶段是发挥分析价值的核心环节，主要任务包括深入探索数据（B），选择合适的模型并构建分析算法（C），以及评估模型效果并解释分析结果（D）。提出分析问题（A）属于规划阶段，报告撰写（E）属于沟通阶段。数据分析阶段聚焦于从数据中提取洞见，模型构建和结果解释是关键工作。18.关于大数据处理框架，以下哪些说法是正确的（）A.Spark适合交互式数据挖掘B.Flink适合高吞吐量流处理C.HadoopMapReduce适合实时数据分析D.AllSpark（Spark）适合内存计算E.Hadoop生态组件都是开源的答案：ABD解析：Spark凭借其内存计算和SQL接口，非常适合交互式数据挖掘。Flink是流处理领域的领先框架，特别强调高吞吐量和低延迟。AllSpark（SparkonHadoop）利用内存计算显著提升性能，特别适合大数据分析场景。HadoopMapReduce是批处理框架，不适合实时数据分析。Hadoop本身是开源的，但其部分商业组件或集成产品可能包含非开源部分，故E选项不完全正确。19.大数据质量评估中，数据一致性的含义是（）A.数据完整无缺B.数据记录唯一C.不同系统或时间点的数据保持逻辑统一D.数据格式标准E.数据值与实际反映的事实一致答案：C解析：数据一致性强调的是数据在不同来源、不同时间点或不同上下文环境中的逻辑一致性，避免出现矛盾或冲突。完整性（A）指数据不缺失，唯一性（B）指记录不重复，格式标准（D）是数据规范化的要求，准确性（E）指数据值正确。一致性关注的是数据间的协调性，是衡量数据质量的重要维度。20.在进行大数据分析时，以下哪些属于数据隐私保护技术（）A.数据加密B.计算机视觉识别C.数据匿名化D.差分隐私E.数据脱敏答案：ACDE解析：数据隐私保护技术包括数据加密（保护存储和传输中的数据）、数据匿名化（删除或修改标识符）、差分隐私（在查询结果中添加噪声以保护个体信息）、数据脱敏（对敏感信息进行遮盖或替换）。计算机视觉识别（B）是人工智能技术，与直接保护数据隐私的技术手段无关。这几项都是现代数据隐私保护的重要技术手段。三、判断题1.大数据分析方法中，数据清洗是数据分析阶段才进行的工作。（）答案：错误解析：数据清洗并非数据分析阶段的专属工作，而是贯穿于整个大数据处理流程的关键环节。由于原始数据往往存在缺失、异常、重复等问题，数据清洗通常在数据采集之后、数据预处理阶段甚至模型构建之前进行，目的是提高数据质量，为后续分析奠定基础。如果不在早期进行有效的数据清洗，这些问题可能会影响整个分析过程的准确性和有效性。因此，数据清洗是大数据分析中不可或缺的一步，其重要性贯穿始终。2.在大数据处理中，HDFS适合高延迟、低吞吐量的数据访问场景。（）答案：错误解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）的设计目标是实现高吞吐量的数据访问，特别适合一次写入、多次读取的大规模数据集。HDFS通过数据块复制和多副本机制，保证了数据的可靠性和高吞吐量访问能力，但其随机读取性能相对较差，不适合需要频繁随机访问或低延迟响应的应用场景。高延迟、低吞吐量通常不是HDFS的优势，反而是其需要克服的局限。这类场景可能更适合使用内存数据库或专门的数据缓存系统。3.关于大数据采集技术，日志文件采集是唯一不需要考虑数据格式的采集方式。（）答案：错误解析：日志文件采集虽然可以自动获取文本数据，但其格式通常多样且不规范（如JSON、XML、纯文本等），需要进行格式解析和转换才能用于分析。如果日志格式不统一或存在特殊编码，解析难度会更大。因此，日志文件采集不仅需要考虑数据格式，甚至可以说是特别需要关注数据格式解析的采集方式之一。不存在唯一不需要考虑数据格式的采集方式。4.在数据预处理阶段，处理缺失值时，删除含有任何缺失值的记录是最简单的方法。（）答案：正确解析：处理缺失值的方法有多种，删除法是最简单直接的一种。具体来说，完全删除法（listwisedeletion）会删除包含任何缺失值的记录。虽然这种方法简单易行，但可能导致大量数据丢失，特别是当缺失值较多或分布不均时，可能会引入偏差。然而，在数据量充足且缺失比例不高的情况下，删除法因其操作简便而被采用。与其他方法相比（如填充法、插值法），删除法确实是最简单的实现方式。5.大数据可视化中，散点图最适合展示类别数据的分布情况。（）答案：错误解析：散点图主要用于展示两个连续变量之间的关系和分布模式，通过点的位置反映变量值。对于类别数据（非连续），使用散点图可能无法有效传达信息，甚至产生误导。展示类别数据分布更合适的图表类型是饼图（展示构成比例）、条形图（比较不同类别的数量）或帕累托图等。选择合适的图表类型取决于要表达的数据特征和分析目标。6.机器学习中的监督学习算法都需要预先标记的训练数据。（）答案：正确解析：监督学习算法的核心在于通过学习标记好的训练数据（输入-输出对）来建立预测模型。算法需要利用这些已知的正确答案来调整自身参数，从而能够对新的、未见过的数据进行预测。没有预先标记的训练数据，监督学习算法就无法进行有效的学习和训练。这是监督学习与无监督学习（如聚类、降维）的根本区别。7.在大数据分析流程中，数据建模是最后一个阶段。（）答案：错误解析：大数据分析通常包含多个阶段，一般顺序为数据规划与准备、数据采集、数据预处理、数据探索与分析、数据建模、模型评估与优化、结果解释与可视化等。数据建模（选择和构建分析模型）通常是在数据探索和分析之后、模型评估之前进行的，并非最后一个阶段。最后一个阶段往往是结果解释、报告撰写和业务应用。因此，数据建模不是分析流程的终点。8.关于大数据处理框架，Spark的核心优势在于其内存计算能力。（）答案：正确解析：ApacheSpark是当前主流的大数据处理框架之一，其核心优势之一确实在于内存计算。相比于传统的基于磁盘的批处理框架（如HadoopMapReduce），Spark通过将计算中间结果存储在内存中，显著减少了磁盘I/O操作，从而大幅提升了数据处理速度和计算效率。这种内存计算的优势使得Spark特别适合迭代算法、交互式查询和实时数据处理等场景。9.大数据质量评估中，数据准确性是指数据记录的唯一性。（）答案：错误解析：数据准确性是指数据值与其所反映的客观事实或真实值相符合的程度，是衡量数据质量的核心指标之一。数据记录的唯一性是指确保每个记录是唯一的，防止重复，这属于数据完整性和一致性范畴，而非准确性。混淆这两者是数据质量评估中的常见错误。10.在进行大数据分析时，计算资源分配效率不属于需要考虑的伦理问题。（）答案：错误解析：大数据分析涉及的伦理问题主要包括数据隐私保护、算法公平性、数据所有权归属、数据采集的合法性等。计算资源分配效率虽然属于技术管理和资源利用的范畴，但在大规模数据处理中，资源分配方式可能间接影响分析的公平性（如资源倾斜导致某些群体数据被忽视）或成本效益，因此也可能引发伦