2025年繼續(xù)教育公需科目大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用試題及答案單項(xiàng)選擇題1.大數(shù)據(jù)的4V特征不包括以下哪一項(xiàng)（）A.Volume（大量）B.Variety（多樣）C.Velocity（高速）D.Value（低價(jià)）答案：D。大數(shù)據(jù)的4V特征為Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價(jià)值），并非低價(jià)。2.以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式更適合大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.磁帶存儲(chǔ)D.光盤存儲(chǔ)答案：B。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫具有靈活的數(shù)據(jù)模型，能更好地適應(yīng)大數(shù)據(jù)多樣性、海量性的特點(diǎn)，相比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理大數(shù)據(jù)時(shí)更有優(yōu)勢，而磁帶存儲(chǔ)和光盤存儲(chǔ)在大數(shù)據(jù)的快速讀寫和處理方面存在明顯不足。3.以下屬于大數(shù)據(jù)分析工具的是（）A.ExcelB.TableauC.WordD.PowerPoint答案：B。Tableau是專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析和可視化工具，Excel主要用于常規(guī)的數(shù)據(jù)處理和簡單分析，Word和PowerPoint分別是文字處理和演示文稿制作軟件，并非大數(shù)據(jù)分析工具。4.以下哪種算法不屬于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（）A.決策樹算法B.冒泡排序算法C.支持向量機(jī)算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法答案：B。冒泡排序算法是一種排序算法，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，不屬于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。決策樹算法、支持向量機(jī)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都是常見的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。5.大數(shù)據(jù)采集過程中，傳感器采集的數(shù)據(jù)屬于（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.以上都不是答案：C。傳感器采集的數(shù)據(jù)通常是沒有固定格式的，如音頻、視頻、圖像等，屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。多項(xiàng)選擇題1.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）A.金融B.醫(yī)療C.教育D.交通答案：ABCD。大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域可用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信貸分析等；在醫(yī)療領(lǐng)域可用于疾病預(yù)測、醫(yī)療質(zhì)量評(píng)估等；在教育領(lǐng)域可用于個(gè)性化學(xué)習(xí)、教學(xué)質(zhì)量分析等；在交通領(lǐng)域可用于交通流量預(yù)測、智能交通管理等。2.以下屬于大數(shù)據(jù)處理框架的有（）A.HadoopB.SparkC.StormD.Kafka答案：ABC。Hadoop是一個(gè)廣泛使用的大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和處理框架；Spark是快速通用的集群計(jì)算系統(tǒng)，能進(jìn)行內(nèi)存計(jì)算，處理速度快；Storm是分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。Kafka是一個(gè)分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)，主要用于數(shù)據(jù)的流式傳輸，不屬于大數(shù)據(jù)處理框架。3.大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)包括（）A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)濫用D.數(shù)據(jù)丟失答案：ABCD。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致敏感信息被非法獲?。粩?shù)據(jù)篡改會(huì)破壞數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性；數(shù)據(jù)濫用可能會(huì)侵犯用戶隱私；數(shù)據(jù)丟失則會(huì)造成重要信息的缺失，這些都是大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)。4.以下哪些技術(shù)可以用于大數(shù)據(jù)的預(yù)處理（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸約答案：ABCD。數(shù)據(jù)清洗是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和不一致性；數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合到一起；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換等操作；數(shù)據(jù)歸約是在不損失太多信息的前提下減少數(shù)據(jù)量，這些都是大數(shù)據(jù)預(yù)處理的常用技術(shù)。5.大數(shù)據(jù)分析的流程包括（）A.問題定義B.數(shù)據(jù)采集C.數(shù)據(jù)分析D.結(jié)果評(píng)估答案：ABCD。大數(shù)據(jù)分析首先要明確問題定義，確定分析的目標(biāo)和方向；然后進(jìn)行數(shù)據(jù)采集獲取相關(guān)數(shù)據(jù)；接著對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；最后對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，判斷是否達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。判斷題1.大數(shù)據(jù)就是指數(shù)據(jù)量非常大的數(shù)據(jù)。（）答案：錯(cuò)誤。大數(shù)據(jù)不僅僅是指數(shù)據(jù)量非常大，還包括數(shù)據(jù)的多樣性、高速性和價(jià)值性等特征。2.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理大數(shù)據(jù)時(shí)具有明顯優(yōu)勢。（）答案：錯(cuò)誤。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和事務(wù)性操作方面有優(yōu)勢，但在處理大數(shù)據(jù)的多樣性、高并發(fā)等方面存在不足，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫更適合大數(shù)據(jù)處理。3.大數(shù)據(jù)分析只能使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（）答案：錯(cuò)誤。大數(shù)據(jù)分析可以使用多種方法，除了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還可以使用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法。4.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更好地理解大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。（）答案：正確。通過將數(shù)據(jù)以圖表、圖形等可視化形式展示，能夠讓用戶更直觀地看到數(shù)據(jù)的特征和趨勢，從而更好地理解大數(shù)據(jù)分析結(jié)果。5.大數(shù)據(jù)應(yīng)用不會(huì)帶來任何負(fù)面影響。（）答案：錯(cuò)誤。大數(shù)據(jù)應(yīng)用可能會(huì)帶來數(shù)據(jù)安全、隱私泄露等負(fù)面影響，需要采取相應(yīng)的措施來應(yīng)對(duì)。簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)的4V特征。答案：大數(shù)據(jù)的4V特征分別是：-Volume（大量）：指數(shù)據(jù)的規(guī)模極其龐大，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，從TB級(jí)別躍升至PB、EB甚至更高量級(jí)。例如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)每天會(huì)產(chǎn)生海量的用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等。-Variety（多樣）：數(shù)據(jù)的類型豐富多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML、JSON格式的數(shù)據(jù)）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻、視頻等）。不同類型的數(shù)據(jù)具有不同的特點(diǎn)和處理方式。-Velocity（高速）：數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和處理速度極快。例如在金融交易、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)產(chǎn)生，需要在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行處理和分析，以滿足實(shí)時(shí)決策的需求。-Value（價(jià)值）：雖然大數(shù)據(jù)量巨大，但其中有價(jià)值的信息密度相對(duì)較低。需要通過有效的分析和挖掘技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，為企業(yè)和社會(huì)創(chuàng)造價(jià)值。2.簡述Hadoop框架的主要組成部分及其功能。答案：Hadoop框架主要由以下幾個(gè)部分組成：-HadoopDistributedFileSystem（HDFS）：是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。它將大文件分割成多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并將這些數(shù)據(jù)塊分布存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，具有高容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。通過多副本機(jī)制保證數(shù)據(jù)的可靠性，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，系統(tǒng)可以從其他副本中恢復(fù)數(shù)據(jù)。-MapReduce：是Hadoop的計(jì)算框架，用于分布式計(jì)算。它將一個(gè)大的計(jì)算任務(wù)分解為多個(gè)小的子任務(wù)（Map階段），并將這些子任務(wù)分配到不同的節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，然后將各個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匯總和合并（Reduce階段）。這種分布式計(jì)算方式可以充分利用集群的計(jì)算資源，提高計(jì)算效率。-YARN（YetAnotherResourceNegotiator）：是Hadoop的資源管理系統(tǒng)，負(fù)責(zé)集群資源的分配和調(diào)度。它可以管理集群中的計(jì)算資源、內(nèi)存資源等，根據(jù)任務(wù)的需求合理分配資源，提高資源利用率。3.簡述大數(shù)據(jù)分析的主要步驟。答案：大數(shù)據(jù)分析主要包括以下步驟：-問題定義：明確分析的目標(biāo)和問題，確定要解決的業(yè)務(wù)問題或研究問題。例如企業(yè)想要了解用戶的購買行為，以制定營銷策略，就需要明確具體的分析問題，如哪些因素影響用戶的購買決策等。-數(shù)據(jù)采集：根據(jù)問題的需求，收集相關(guān)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源可以多種多樣，包括企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫、傳感器、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。在采集過程中要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和合法性。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、轉(zhuǎn)換和歸約等操作。數(shù)據(jù)清洗是去除噪聲數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值；數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、編碼等操作；數(shù)據(jù)歸約是減少數(shù)據(jù)量，提高處理效率。-數(shù)據(jù)分析：選擇合適的分析方法和技術(shù)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。可以使用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等方法，挖掘數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)系和趨勢。例如使用聚類算法將用戶進(jìn)行分類，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘找出商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。-結(jié)果評(píng)估：對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，判斷結(jié)果是否符合預(yù)期目標(biāo)。可以使用一些評(píng)估指標(biāo)和方法，如準(zhǔn)確率、召回率等，評(píng)估分析模型的性能。如果結(jié)果不理想，需要重新調(diào)整分析方法和參數(shù)，進(jìn)行再次分析。-結(jié)果呈現(xiàn)：將分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)給用戶，如使用數(shù)據(jù)可視化工具將結(jié)果以圖表、圖形等形式展示出來，以便用戶更好地理解和決策。4.簡述大數(shù)據(jù)安全的重要性及主要措施。答案：-重要性：隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)的價(jià)值日益凸顯。大數(shù)據(jù)涉及到個(gè)人隱私、企業(yè)機(jī)密和國家安全等重要信息。如果大數(shù)據(jù)安全得不到保障，數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致個(gè)人隱私被侵犯，企業(yè)遭受經(jīng)濟(jì)損失，甚至影響國家安全。例如個(gè)人醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露可能會(huì)導(dǎo)致個(gè)人隱私曝光，企業(yè)商業(yè)機(jī)密泄露可能會(huì)使企業(yè)在市場競爭中處于劣勢。-主要措施：-數(shù)據(jù)加密：對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，即使數(shù)據(jù)被非法獲取，沒有解密密鑰也無法讀取其中的內(nèi)容?？梢圆捎脤?duì)稱加密和非對(duì)稱加密等算法。-訪問控制：設(shè)置嚴(yán)格的訪問權(quán)限，對(duì)不同用戶分配不同的訪問級(jí)別，確保只有授權(quán)用戶才能訪問特定的數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^身份認(rèn)證、角色管理等方式實(shí)現(xiàn)。-數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)：定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，以防止數(shù)據(jù)丟失。當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題時(shí)，可以及時(shí)恢復(fù)到最近一次備份的狀態(tài)。-安全審計(jì)：對(duì)數(shù)據(jù)的訪問和操作進(jìn)行審計(jì)，記錄用戶的操作行為，以便在出現(xiàn)安全問題時(shí)進(jìn)行追溯和調(diào)查。-安全技術(shù)防護(hù)：采用防火墻、入侵檢測系統(tǒng)（IDS）、入侵防御系統(tǒng)（IPS）等安全技術(shù)，防止外部攻擊和惡意入侵。論述題1.論述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢。答案：-應(yīng)用現(xiàn)狀：-疾病預(yù)測與預(yù)防：通過收集和分析大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，如患者的病歷、基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣數(shù)據(jù)等，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以建立疾病預(yù)測模型，提前預(yù)測疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過分析患者的家族病史、基因信息和生活方式等因素，預(yù)測患者患心臟病、癌癥等疾病的可能性，從而采取相應(yīng)的預(yù)防措施。-醫(yī)療質(zhì)量評(píng)估：大數(shù)據(jù)可以對(duì)醫(yī)院的醫(yī)療質(zhì)量進(jìn)行全面評(píng)估。通過分析手術(shù)成功率、并發(fā)癥發(fā)生率、患者住院時(shí)間等數(shù)據(jù)，評(píng)估醫(yī)院的醫(yī)療水平和服務(wù)質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療過程中存在的問題，并及時(shí)進(jìn)行改進(jìn)。-個(gè)性化醫(yī)療：根據(jù)患者的基因信息、生理特征、疾病史等數(shù)據(jù)，為患者提供個(gè)性化的治療方案。例如，在癌癥治療中，通過分析患者的基因數(shù)據(jù)，選擇最適合患者的藥物和治療方法，提高治療效果。-藥物研發(fā)：大數(shù)據(jù)可以加速藥物研發(fā)的進(jìn)程。通過分析大量的臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)、藥物不良反應(yīng)數(shù)據(jù)等，了解藥物的療效和安全性，發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)和治療方法，降低藥物研發(fā)的成本和風(fēng)險(xiǎn)。-挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：醫(yī)療數(shù)據(jù)包含大量的個(gè)人敏感信息，如患者的病歷、基因數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)的泄露可能會(huì)導(dǎo)致患者的隱私被侵犯，引發(fā)嚴(yán)重的后果。因此，如何確保醫(yī)療數(shù)據(jù)的安全和隱私是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用面臨的重要挑戰(zhàn)。-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與整合：醫(yī)療數(shù)據(jù)來源廣泛，包括醫(yī)院信息系統(tǒng)、電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)療設(shè)備等，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)可能不一致，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以整合和共享。此外，醫(yī)療數(shù)據(jù)的語義理解也存在困難，需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。-技術(shù)人才短缺：大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用需要既懂醫(yī)療知識(shí)又懂大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才。目前，這類人才相對(duì)短缺，限制了大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域的深入應(yīng)用。-法律法規(guī)不完善：目前，關(guān)于大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的法律法規(guī)還不夠完善，對(duì)于數(shù)據(jù)的所有權(quán)、使用權(quán)、共享權(quán)等問題缺乏明確的規(guī)定，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)的收集、使用和共享過程中存在法律風(fēng)險(xiǎn)。-發(fā)展趨勢：-人工智能與大數(shù)據(jù)深度融合：人工智能技術(shù)，如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等，將與大數(shù)據(jù)技術(shù)深度融合，提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的分析和處理能力，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的疾病診斷和治療。-醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)結(jié)合：隨著醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量的醫(yī)療設(shè)備將接入網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)生海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，將實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的實(shí)時(shí)監(jiān)測和遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。-跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享與合作：未來，醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間、科研機(jī)構(gòu)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間將加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享與合作，整合更多的醫(yī)療數(shù)據(jù)資源，開展大規(guī)模的醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐，提高醫(yī)療服務(wù)的整體水平。-精準(zhǔn)醫(yī)療普及：隨著大數(shù)據(jù)和基因測序技術(shù)的不斷發(fā)展，精準(zhǔn)醫(yī)療將逐漸普及，為更多患者提供個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。2.論述大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策的影響及企業(yè)如何有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。答案：-大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)決策的影響：-提供更全面的信息：大數(shù)據(jù)可以收集和整合企業(yè)內(nèi)部和外部的各種數(shù)據(jù)，包括市場數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、競爭對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)等。這些豐富的數(shù)據(jù)為企業(yè)決策提供了更全面的信息基礎(chǔ)，使企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地了解市場需求、客戶偏好和競爭態(tài)勢。-支持實(shí)時(shí)決策：在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和處理成為可能。企業(yè)可以實(shí)時(shí)獲取市場動(dòng)態(tài)、銷售數(shù)據(jù)等信息，及時(shí)做出決策。例如，電商企業(yè)可以根據(jù)實(shí)時(shí)的銷售數(shù)據(jù)調(diào)整庫存和價(jià)格策略。-提高決策的科學(xué)性：通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和模式。這些分析結(jié)果可以為企業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)，減少?zèng)Q策的主觀性和盲目性。-促進(jìn)創(chuàng)新決策：大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的市場機(jī)會(huì)和業(yè)務(wù)模式。通過分析客戶需求和市場趨勢，企業(yè)可以開發(fā)出創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務(wù)，滿足市場的新需求。-企業(yè)有效利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的方法：-建立大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略：企業(yè)應(yīng)將大數(shù)據(jù)納入企業(yè)的整體戰(zhàn)略規(guī)劃中，明確大數(shù)據(jù)應(yīng)用的目標(biāo)和方向。制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略可以幫助企業(yè)合理配置資源，確保大數(shù)據(jù)項(xiàng)目與企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)相一致。-加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理：企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)管理體系，包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、清洗、分析和共享等環(huán)節(jié)。確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全性，提高數(shù)據(jù)的可用性和價(jià)值。-培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才：企業(yè)需要培養(yǎng)和引進(jìn)既懂業(yè)務(wù)又懂大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才。這些人才可以幫助企業(yè)更好地理解和應(yīng)用大數(shù)據(jù)，為企