考研大数据的题目通常涵盖多个方面，以下是一些可能出现在考研中的大数据相关题目类型：
数据库基础知识
考察对数据库的基本概念、体系结构、数据模型、数据结构和数据库管理系统等方面的理解。例如，关系数据库模型、数据库查询语言、数据库设计原则等。
数据库操作和管理
考察对数据库操作和管理的能力，包括SQL语句的编写、数据库的增删改查操作、数据库事务管理、数据库的备份和恢复等。
数据库设计与优化
考察对数据库设计和优化的能力，包括数据库的规范化设计、数据库的物理结构设计、索引和视图的设计与应用、数据库性能优化等。
数据库安全与保护
考察对数据库安全和保护的理解和应用能力，包括数据库的用户权限管理、数据库的访问控制、数据库的加密和脱敏、数据库的灾备和容灾等。
数据仓库和数据挖掘
考察对数据仓库和数据挖掘的基本概念和应用技术的理解，包括数据仓库的设计和实现、数据挖掘的算法和应用、数据可视化和报表设计等。
大数据处理技术
考察对大数据处理技术的理解和应用，包括数据清洗、数据集成、数据仓库、数据挖掘、机器学习等。例如，数据去重、数据格式化、数据填充等技术。
大数据分析与应用
考察对大数据分析与应用的理解，包括大数据分析的核心任务、数据挖掘的任务、常用的数据挖掘算法、大数据分析的工具和编程语言、数据可视化工具、数据库技术等。
大数据处理框架
考察对常见大数据处理框架的了解，如Hadoop、Spark、Flink、Kafka等，以及它们的应用场景和优缺点。
大数据思维与挑战
考察对大数据带来的思维变革、挑战以及应对策略的理解，例如数据隐私、数据安全、信息孤岛等问题。
数据新闻与数据行为生产
考察对数据新闻生产过程的理解，包括数据收集、处理、分析、可视化与发布等环节，以及数据行为生产需要遵循的策略。
这些题目类型旨在全面评估考生在大数据领域的理论知识和实践应用能力。建议考生在备考过程中，系统复习相关知识点，并通过做模拟题和历年真题来提高解题能力和应试技巧。