1、两者的关系是相辅相成的，好的数据使用可以造就完美的场景，完美的场景自然也能体现数据使用的价值。
2、业务场景数据与主数据的关系，主数据的动态性随着企业业务系统的新增和更换，原来的主数据已经无法满足新的业务系统的上线需求，需要重新进行主数据的扩充识别和相关模型、流程等的变更操作，从而 主数据管理无法满足业务场景需求业务场景数据管理和主数据管理是两个层面的问题。
3、如何使用大数据？我们利用已经收集的数据，建立各种数学模型，然后进行模拟运算，通过代入不同的数据，调整每次代入的数据点，计算可能产生的结果数据，并分析这种数据可能产生的影响。这种过程涉及的数据量和变化都是海量的，因此需要强大的计算和存储能力。
4、大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。
5、用户内容偏好数据：感兴趣的话题、评论内容、品牌偏好、位置偏好、时间偏好等。 交易数据：实际订单、客单件、订单转化率、促销响应率等大数据营销应用场景：从企业营销应用层面上看，主要是围绕客户、产品、消费行为三大元素进行营销策略的制定和实施的。
6、智能家居与大数据的关系大数据是更深层的价值举一个例子，我们用智能手机绝不是只为了打电话，同样，智能家居也绝不仅是为了把家电连接起来。智能家居比智能手机更深入用户的生活，因为在日常的24小时里，智能家居可以不间断的“监控”着用户的生活，在这一过程中，用户的日常数据被收集并上传。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。请点击输入图片描述 对比条形图。适用场景：在对多列数据进行对比时，而且数据标签比较长的话，一般会采用条形图做对比。
延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。折线图 1）适用场景： 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。2）优势：容易反应出数据变化的趋势。
常见的数据图表有：柱状图、折线图、饼图、散点图、条形图、箱线图、热力图等。 柱状图 柱状图是一种垂直的条形图表，用于比较不同类别的数据。通过柱子的高度来展示数据的多少，易于对比和识别各个数据点之间的差异。柱状图尤其适用于表示不同分类数据的数量对比。
图表类型—漏斗图 使用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。优势：能够直观地发现和说明问题所在。
在数据可视化领域，选择恰当的图表类型是关键，以清晰有效地传递信息。Severino Ribecca精心整理了60种常见的可视化工具和场景应用，帮助我们更好地理解和应用。以下是一些重要的图表类型及其特点，以及推荐的使用工具： 点阵图： 离散数据的分布，使用 rpnf 显示数据点的位置和密度，清晰展示数据分布。
Excel图表在工作中常用主要有簇状柱形图、堆积柱形图、百分比堆积柱形图等、条形图、折线图、饼图、气泡图、雷达图等，以及多种类型图表的混合使用。不同的图表具有不同的特点，也具有不同的应用用途。柱形图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱形图中。
大数据的特性主要包括数据量巨大、数据种类繁多、处理速度快、高时效性、真实性、复杂性、可扩展性。数据量巨大：大数据通常涉及大量的数据，这些数据可能来自各种不同的来源，如传感器、社交媒体、企业数据等。数据种类繁多：大数据包括各种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等。
大数据的特性包括大量化、多样性、快速化、价值密度低。大量化 指数据的数量巨大。日新月异的信息存储技术使得存储大量数据的成本越来越低，特别是分布式存储技术的日益成熟，逐渐使得存储 PB、EB 甚至 ZB 级别的数据成为可能。多样性 指数据的种类繁多。
大数据的特点有海量性、高速性、多样性、易变性、价值潜力、处理的高效性等等。海量性 大数据的规模一直是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。高速性 在高速网络时代，创建实时数据流成为了流行趋势，主要是通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器。
大数据具备五大特性：规模巨大（Volume）、流动迅速（Velocity）、类型繁多（Variety）、价值密度较低（Value）、信息真实性（Veracity）。 与传统统计学不同，大数据分析不依赖于抽样，而是关注实时数据捕捉和追踪。 大数据的运用通常涉及到预测分析、用户行为研究等复杂的数据分析技术。
大数据的特征有异构性、交互性、时效性、社会性、突发性、高燥性等等。异构性 描述同一主题的数据由不同的用户、不同的网站产生。网络数据有多种不同的呈现形式，如音视频、图片、文本等，导致网络数据格式上的异构性。
【答案】：B 本题考查大数据。大数据的特性包括：数据量大、数据多样性、价值密度低、数据的产生和处理速度快。