第一篇：民謠大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)里的民謠的雜文隨筆

QQ音樂(lè)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，用戶聽(tīng)歌播放量每年都有大幅度增長(zhǎng)，音樂(lè)已經(jīng)成為滲透到人們生活方方面面的一種生活方式。

有意思的是，春運(yùn)期間的“回家、返程”兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)，聽(tīng)歌風(fēng)格形成很大反差，一部分用戶在歸鄉(xiāng)期間醉聽(tīng)澎湃的搖滾，卻在返程期間靜聽(tīng)淡淡的民謠。

用聽(tīng)搖滾的方式表現(xiàn)放假回家的愉悅，用聽(tīng)民謠的方式表現(xiàn)開(kāi)始工作的惆悵，這是大數(shù)據(jù)能直接告訴我們的。

其實(shí)，搖滾更多的表達(dá)一種極強(qiáng)的精神信仰，而民謠則具有遠(yuǎn)不止惆悵的精神氣質(zhì)。

有人認(rèn)為當(dāng)今民謠鮮有精品，多數(shù)都是為賦新詞強(qiáng)說(shuō)愁，南方北方、麥田姑娘的混搭。但無(wú)論如何，好的音樂(lè)總會(huì)被人們發(fā)掘。

民謠儼然已經(jīng)成為某種情感的連接點(diǎn)，正彌補(bǔ)著千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)返程人空虛的情感。

民謠產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)也開(kāi)始了分析民謠。

有人用大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，民謠中出現(xiàn)最多的幾個(gè)意象是：再見(jiàn)，姑娘，夜空，孤獨(dú)，快樂(lè)。

于是，再見(jiàn)吧，姑娘，這夜空孤獨(dú)又快樂(lè)！愛(ài)民謠的我們，感受著世界的悲催，卻還是在憧憬著美好的明天。

這是大數(shù)據(jù)直接告訴我們的，也是大數(shù)據(jù)里的民謠。

第二篇：大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)心得

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)心得

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IT行業(yè)的一塊香饃饃了，有很多人開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)了，我也不例外，我兩個(gè)多月前開(kāi)始在科多大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，因?yàn)槭橇慊A(chǔ)，所以目前還在學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)，學(xué)的時(shí)間也不算短了，有些感受想和大家一起分享一下。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)其實(shí)并不是一條很簡(jiǎn)單的道路，大數(shù)據(jù)行業(yè)不算輕松，但是努力了之后回報(bào)很大，但從薪資來(lái)說(shuō)，就能讓人很滿意。所以一開(kāi)始還是要做好準(zhǔn)備，零基礎(chǔ)的朋友不要被網(wǎng)上各種說(shuō)難的言論嚇到，只要你決定開(kāi)始，跟著課程安排走，一般專(zhuān)業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)課程的設(shè)置都是逐步遞進(jìn)的，一旦有什么不懂的就積極的向老師詢問(wèn)，及時(shí)把問(wèn)題解決的，慢慢的你就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己已經(jīng)掌握了很多知識(shí)了，所以說(shuō)一開(kāi)始不要有畏難心理。

其次就是要多交流，和老師交流和同學(xué)交流，多交流才能更好地了解到自己的不足和欠缺，真的，不要怕丟臉，我們就是因?yàn)椴欢湃W(xué)的，只有把自己的疑惑都提出來(lái)了，才能更好地學(xué)到知識(shí)，要不然什么都一知半解的，最后發(fā)現(xiàn)自己什么都沒(méi)學(xué)會(huì)，這相當(dāng)于浪費(fèi)了自己的時(shí)間精力和學(xué)費(fèi)，所以學(xué)知識(shí)一定要學(xué)透，不要怕問(wèn)。

最后就是多練，選學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)的時(shí)候，一定要看看他們的課程安排里面有沒(méi)有實(shí)戰(zhàn)課程，這一點(diǎn)很重要，比如我在科多大數(shù)據(jù)學(xué)的時(shí)候，課程中間有老師帶著做一些實(shí)際的項(xiàng)目，我覺(jué)得來(lái)參加培訓(xùn)，實(shí)踐真的比知識(shí)更重要，只有這樣才能對(duì)自己今后要做的工作更清晰。

第三篇：大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)體會(huì)

“大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)及應(yīng)用”專(zhuān)題研修活動(dòng)

大數(shù)據(jù)技術(shù)是“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的利器之一，它可以幫助我們從不同角度和層面來(lái)剖析教學(xué)，探索教育教學(xué)的新規(guī)律，大數(shù)據(jù)的全樣本特征解決了教育管理中局部數(shù)據(jù)或抽樣數(shù)據(jù)的片面性問(wèn)題，使得教育需求的把握更加整體化。下面我結(jié)合實(shí)際，談?wù)劥髷?shù)據(jù)在教育管理中的幾點(diǎn)應(yīng)用：

1.現(xiàn)在社會(huì)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，學(xué)生在學(xué)校的每一次考試，在哪方面有特長(zhǎng)、曾經(jīng)獲得過(guò)哪些獎(jiǎng)勵(lì)、參加過(guò)哪些社會(huì)活動(dòng)等，其實(shí)在電子檔案中就可以一目了然，再加上現(xiàn)在的學(xué)生都會(huì)有微博、微信、QQ 等網(wǎng)絡(luò)社交工具，這些社交平臺(tái)中會(huì)會(huì)留下大量的信息，學(xué)生的成長(zhǎng)軌跡也可以說(shuō)是非常清晰的。只要把這些信息過(guò)程數(shù)據(jù)化，教師的教育教學(xué)工作可以有更明確的指向性，學(xué)生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，這對(duì)學(xué)生更為重要。

2．實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。利用大數(shù)據(jù)，我們可以去關(guān)注每一個(gè)學(xué)生個(gè)體的微觀表現(xiàn)，比如，他在什么時(shí)候翻書(shū)，聽(tīng)到什么話的時(shí)候微笑點(diǎn)頭，在一道題上逗留多久，在不同學(xué)科的課堂上提問(wèn)多少次，開(kāi)小差的次數(shù)，會(huì)向多少同學(xué)發(fā)起主動(dòng)交流，等等。這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生全是過(guò)程性的，包括課堂的過(guò)程，作業(yè)的過(guò)程，師生互動(dòng)過(guò)程等，這些數(shù)據(jù)完全是在學(xué)生不自的情況下收集，因此采集非常自然真實(shí)，可以獲得學(xué)生的真實(shí)表現(xiàn)。在教學(xué)上根據(jù)學(xué)生情況因材施教。

3．大數(shù)據(jù)能夠幫助我們解決沒(méi)有辦法收集分析大數(shù)據(jù)的困境，做以前不能做的事情。那這對(duì)學(xué)習(xí)意味著什么呢？它不僅僅意味著能影響教學(xué)結(jié)果，還影響著決定者每個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)的方式和學(xué)習(xí)的內(nèi)容。我們可以給每個(gè)學(xué)生提供個(gè)性化的教學(xué)內(nèi)容，教學(xué)服務(wù)以及教學(xué)方式，也讓他們的學(xué)習(xí)變得越來(lái)越容易和簡(jiǎn)單。十九大報(bào)告提出，建設(shè)教育強(qiáng)國(guó)是中華民族偉大復(fù)興的基礎(chǔ)工程，必須把教育事業(yè)放在優(yōu)先位置，加快教育現(xiàn)代化，辦好人民滿意的教育。我認(rèn)為當(dāng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，在黨和國(guó)家的關(guān)心下，我們的教育管理和運(yùn)行會(huì)迎來(lái)了更多的發(fā)展機(jī)遇。更多的大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)、分析將逐步融入我們的教育管理和決策中去，從而幫助我們更好地做好教育發(fā)展的規(guī)劃,改變我們的教育教學(xué)評(píng)價(jià)體系,甚至還有更深遠(yuǎn)的影響。

第四篇：大數(shù)據(jù)答案

1.寧家駿委員指出，過(guò)去我們研制一個(gè)新型號(hào)的航天器，平均需要多長(zhǎng)時(shí)間？（單選題1分）得分：1分 A.7-8年 B.5-6年 C.3-4年 D.1-2年

2.大數(shù)據(jù)元年是指（單選題1分）A.2010年 B.2011年 C.2013年 D.2012年

3.《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出，到2020年，統(tǒng)籌區(qū)域布局，依托現(xiàn)有資源建成（）區(qū)域臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)示范中心。（單選題1分）1分

A.300個(gè) B.100個(gè) C.400個(gè) D.200個(gè)

4.醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的基本情況不包括以下哪項(xiàng)？（單選題1分）A.診療數(shù)據(jù) B.個(gè)人健康管理數(shù)據(jù) C.公共安全數(shù)據(jù) D.健康檔案數(shù)據(jù)

5.（）提出在今后的十幾年里，半導(dǎo)體處理器的性能，比如容量、計(jì)算速度和復(fù)雜程度，每得分：1分

得分：

得分：0分 18個(gè)月左右可以翻一番。（單選題1分）A.喬布斯 B.比爾?蓋茨 C.愛(ài)因斯坦 D.戈登?摩爾

得分：1分

6.吳軍博士認(rèn)為過(guò)去五十年是（）的時(shí)代。（單選題1分）A.拉爾定律 B.摩爾定律 C.科爾定律 D.艾爾定律

得分：1分

7.根據(jù)周琦老師所講，高德2014年被（）全資收購(gòu)了。（單選題1分）A.騰訊 B.搜狐 C.百度 D.阿里巴巴

得分：1分

8.根據(jù)涂子沛先生所講，現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)占人類(lèi)數(shù)據(jù)總量的（）。（單選題1分）分：1分

A.45% B.60% C.75% D.95%

得9.根據(jù)周琦老師所講，高德早在（）就開(kāi)始投入資源來(lái)做全國(guó)交通信息的采集和發(fā)布。（單選題1分）得分：1分 A.2002年 B.2007年 C.2004年 D.2005年

10.戈登?摩爾提出在今后的十幾年里，半導(dǎo)體處理器的性能，比如容量、計(jì)算速度和復(fù)雜程度，每（）左右可以翻一番。（單選題1分）A.4個(gè)月 B.1個(gè)月 C.6個(gè)月 D.18個(gè)月

11.根據(jù)周琦老師所講，高德交通信息服務(wù)覆蓋（）多個(gè)城市以及全國(guó)高速路網(wǎng)。（單選題1分）得分：1分

得分：1分

A.一百一十 B.八十 C.一百 D.九十

12.郭永田副主任指出，1982以來(lái)，CPU的性能提高了（）。（單選題1分）A.350倍 B.35000倍 C.35倍 D.3500倍

13.美國(guó)首個(gè)聯(lián)邦首席信息官是下列哪位總統(tǒng)任命的？（單選題1分）A.老布什

得分：1分

得分：1分 B.克林頓 C.小布什 D.奧巴馬

14.（）年3月1日，貴州·北京大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展推介會(huì)在北京隆重舉行，貴州大數(shù)據(jù)正式啟航。（單選題1分）A.2016 B.2010 C.2014 D.2012 15.根據(jù)周琦老師所講，高德交通報(bào)告針對(duì)全國(guó)（）個(gè)城市交通狀態(tài)進(jìn)行挖掘分析。（單選題1分）A.25 B.38 C.30 D.21 16.大數(shù)據(jù)正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、創(chuàng)造新價(jià)值、提升新能力的（）。（單選題1分）A.新一代信息技術(shù)

B.新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài) C.新一代服務(wù)業(yè)態(tài) D.新一代技術(shù)平臺(tái)

17.2012年全國(guó)各城市支付寶人均支出排名中，位居第一位的是（）（單選題1分）1分

A.杭州市

得分：

得分：0分 得分：1分 得分：1分 B.嘉義市 C.嘉興市 D.高雄市

18.總書(shū)記指出，我國(guó)有（）網(wǎng)民，這是一個(gè)了不起的數(shù)字，也是一個(gè)了不起的成就。（單選題1分）A.4億 B.5億 C.7億 D.6億

19.大數(shù)據(jù)的利用過(guò)程是（）。（單選題1分）A.采集——挖掘——清洗——統(tǒng)計(jì) B.采集——清洗——挖掘——統(tǒng)計(jì) C.采集——清洗——統(tǒng)計(jì)——挖掘 D.采集——統(tǒng)計(jì)——清洗——挖掘

20.2013年，國(guó)務(wù)院在《關(guān)于促進(jìn)信息消費(fèi)擴(kuò)大內(nèi)需的若干意見(jiàn)》中指出：到2015年，農(nóng)村家庭寬帶接入能力達(dá)到（）Mbps。（單選題1分）A.8Mbps B.6Mbps C.2Mbps D.4Mbps 21.關(guān)于大數(shù)據(jù)的特征，以下理解正確的是（）。（多選題3分）A.大數(shù)據(jù)將顛覆諸多傳統(tǒng) B.大數(shù)據(jù)的價(jià)值重在挖掘

得分：3分

得分：1分

得分：1分 得分：1分 C.重視事物的因果性 D.重視事物的關(guān)聯(lián)性

22.美國(guó)大的獵頭公司儲(chǔ)備人才考慮的因素包括（）。（多選題3分）A.情商 B.經(jīng)歷 C.智商 D.價(jià)值觀

23.關(guān)于信息技術(shù)產(chǎn)品的演進(jìn)，下列說(shuō)法正確的有（）。（多選題3分）A.可穿戴式設(shè)備產(chǎn)生

B.信息技術(shù)產(chǎn)品量化生活/量化自我 C.遵循三大定律

D.微電子技術(shù)在和其他技術(shù)領(lǐng)域相融合

24.關(guān)于Web1.0時(shí)代，下列說(shuō)法正確的有（）。（多選題3分）A.人和物之間可以全面互聯(lián)，客觀準(zhǔn)確地感知和表達(dá) B.更多的是傳統(tǒng)的信息化方式

C.根本理念是用信息化替代傳統(tǒng)服務(wù)管理方式

D.人類(lèi)可能賦予物質(zhì)世界更多自我表述、自我展現(xiàn)的機(jī)能

25.云計(jì)算使得使用信息的存儲(chǔ)是一個(gè)（）的方式，它會(huì)大大地節(jié)約網(wǎng)絡(luò)的成本，使得網(wǎng)絡(luò)將來(lái)越來(lái)越泛在、越來(lái)越普及，成本越來(lái)越低。（多選題3分）A.密集式 B.密閉式 C.共享式 D.分布式

得分：0分 得分：3分

得分：3分 得分：3分 26.郭永田副主任指出，物聯(lián)網(wǎng)在大田作物生產(chǎn)中的應(yīng)用體現(xiàn)在以下哪些方面？（多選題3分）得分：3分

A.農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè) B.農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)苗情監(jiān)測(cè) C.農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè) D.農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)生產(chǎn)控制

27.根據(jù)周琦老師所講，高德地圖有哪些功能？（多選題3分）A.為用戶搜索地點(diǎn) B.避堵路線方案規(guī)劃 C.交通路況實(shí)時(shí)播報(bào)

D.智能計(jì)算到達(dá)目的地所需的時(shí)間

28.信息技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生了怎樣的深刻變革？（多選題3分）A.信息技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了人類(lèi)社會(huì)獲取信息方式的變革 B.信息技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了智能手機(jī)、家電等的普及 C.信息技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了商品銷(xiāo)售方式的變革 D.信息技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了工業(yè)生產(chǎn)方式的變革

29.下列哪些國(guó)家已經(jīng)將大數(shù)據(jù)上升為國(guó)家戰(zhàn)略？（多選題3分）A.美國(guó) B.法國(guó) C.日本 D.英國(guó)

30.貴州發(fā)展大數(shù)據(jù)帶動(dòng)的衍生業(yè)態(tài)包括（）。（多選題3分）A.智慧健康

得分：3分

得分：3分 得分：0分

得分：3分 B.智慧教育 C.創(chuàng)客小鎮(zhèn) D.智慧旅游

31.關(guān)于大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，以下理解正確的是（多選題3分）A.大數(shù)據(jù)里面蘊(yùn)藏著大知識(shí)、大智慧、大價(jià)值和大發(fā)展 B.大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域，又有不同的狀況

C.大數(shù)據(jù)還是一種思維方式和新的管理、治理路徑 D.大數(shù)據(jù)就是很大的數(shù)據(jù)

32.大數(shù)據(jù)作為一種數(shù)據(jù)集合，它的含義包括（多選題3分）A.數(shù)據(jù)很大 B.很有價(jià)值 C.變化很快 D.構(gòu)成復(fù)雜

33.郭永田副主任認(rèn)為，云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在以下哪些方面？（多選題3分）A.云計(jì)算服務(wù)更加安全可靠 B.云計(jì)算可以大大降低成本和能耗 C.云計(jì)算可以有效提高資源利用率 D.云計(jì)算可以真正實(shí)現(xiàn)按需服務(wù)

34.根據(jù)周琦老師所講，高德現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來(lái)源主要是（）。（多選題3分）A.政府?dāng)?shù)據(jù) B.國(guó)外數(shù)據(jù) C.公眾數(shù)據(jù)

得分：3分

得分：3分

得分：3分 得分：3分 D.行業(yè)數(shù)據(jù)

35.信息社會(huì)經(jīng)歷的發(fā)展階段包括（多選題3分）A.互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代 B.計(jì)算機(jī)時(shí)代 C.云計(jì)算時(shí)代 D.大數(shù)據(jù)時(shí)代

36.從傳播學(xué)角度解釋?zhuān)屡d的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提供了非常大的開(kāi)放空間，讓人們更加有可能享有對(duì)信息的（）等。（多選題3分）A.監(jiān)督權(quán) B.參與權(quán) C.知情權(quán) D.表達(dá)權(quán)

37.大數(shù)據(jù)時(shí)代的五個(gè)無(wú)處不在，具體指的是（）、服務(wù)無(wú)處不在。（多選題3分）3分

A.網(wǎng)絡(luò)無(wú)處不在 B.軟件無(wú)處不在 C.大數(shù)據(jù)無(wú)處不在 D.計(jì)算無(wú)處不在

38.信息技術(shù)產(chǎn)品的演進(jìn)遵循哪些定律？（）（多選題3分）A.梅特卡夫定律 B.摩爾定律 C.吉爾德定律 D.圖靈定律

得分：3分

得分：

得分：3分

得分：3分 39.根據(jù)涂子沛先生所講，有哪些因素推動(dòng)了大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)？（多選題3分）A.普適計(jì)算 B.摩爾定律 C.社交媒體 D.數(shù)據(jù)挖掘

40.云計(jì)算的特點(diǎn)包括以下哪些方面？（多選題3分）A.低使用度 B.高性價(jià)比 C.服務(wù)可租用 D.服務(wù)可計(jì)算

得分：3分

得分：3分

41.根據(jù)涂子沛先生所講，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們會(huì)越來(lái)越依賴(lài)機(jī)器和網(wǎng)絡(luò)。（判斷題1分）得分：1分

正確 錯(cuò)誤

42.信息技術(shù)發(fā)展推動(dòng)了人類(lèi)社會(huì)獲取信息方式的變革。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

43.《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》指出，要加快政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放共享，推動(dòng)資源整合，提升治理能力。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

44.寧家駿委員指出，以大機(jī)械系統(tǒng)為主的工業(yè)革命發(fā)生在18世紀(jì)。（判斷題1分）得分：1分

正確

得分：1分

得分：1分 錯(cuò)誤

45.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要領(lǐng)域是政府和商業(yè)領(lǐng)域。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

46.寧家駿委員指出，越來(lái)越多的企業(yè)，通過(guò)部署云計(jì)算、開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)了協(xié)同設(shè)計(jì)、協(xié)同制造。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

47.《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出，要從人民群眾迫切需求的領(lǐng)域入手，重點(diǎn)推進(jìn)網(wǎng)上預(yù)約分診、遠(yuǎn)程醫(yī)療和檢查檢驗(yàn)結(jié)果共享互認(rèn)等便民惠民應(yīng)用。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

48.根據(jù)周琦老師所講，高德現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來(lái)源主要是公眾數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)。（判斷題1分）得分：1分

正確 錯(cuò)誤

49.在沒(méi)有大數(shù)據(jù)的條件下，人才的發(fā)現(xiàn)與選拔都很難做到“全信息”，大數(shù)據(jù)能夠幫助人們解決這個(gè)問(wèn)題。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

50.寧家駿委員指出，大數(shù)據(jù)并不能成為全球治理的工具。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

51.吳軍博士認(rèn)為凡是簡(jiǎn)單、重復(fù)的工作，在未來(lái)的時(shí)代里一定是機(jī)器做得比人更好。（判斷

得分：1分

得分：1分 得分：1分 得分：1分

得分：0分 題1分）正確 錯(cuò)誤 得分：1分

52.在醫(yī)療健康領(lǐng)域中，大數(shù)據(jù)面臨著安全風(fēng)險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)、倫理風(fēng)險(xiǎn)。（判斷題1分）分：1分

正確 錯(cuò)誤

53.20世紀(jì)50年代-80年代，第一代信息傳輸技術(shù)只能傳輸4380路信號(hào)。（判斷題1分）得分：1分

正確 錯(cuò)誤

得54.2015年，國(guó)務(wù)院辦公廳在《關(guān)于加快高速寬帶網(wǎng)絡(luò)建設(shè)推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)提速降費(fèi)的指導(dǎo)意見(jiàn)》中指出：到2017年底，90%以上的行政村將實(shí)現(xiàn)光纖到村。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

55.根據(jù)周琦老師所講，通過(guò)索引技術(shù)，在分析具體問(wèn)題時(shí)，可以回調(diào)出每條道路對(duì)應(yīng)時(shí)刻的通車(chē)軌跡。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

56.Web2.0的實(shí)質(zhì)沒(méi)有變化，只是用電子化過(guò)程替代人工過(guò)程。（判斷題1分）分

正確 錯(cuò)誤

57.1997年，1GB閃存的價(jià)格將近8000美元，現(xiàn)在是25美分。（判斷題1分）分

得分：1得分：

1得分：1分

得分：1分 正確 錯(cuò)誤

58.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用之一是，促進(jìn)健康管理的個(gè)性化和多元化。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

59.我國(guó)國(guó)內(nèi)行業(yè)之間的信息化發(fā)展水平差距比較大，農(nóng)業(yè)信息化屬于短板。（判斷題1分）得分：1分 正確 錯(cuò)誤

60.《三網(wǎng)融合推廣方案》指出：要擴(kuò)大農(nóng)村地區(qū)寬帶網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，提高行政村通寬帶、通光纖比例。（判斷題1分）正確 錯(cuò)誤

得分：1分

得分：1分

第五篇：大數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)

大數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)

班級(jí)：B200216電商本科2 姓名：陳家瑋 學(xué)號(hào)：20021624

一

大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

層面

第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。

第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。

第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。

價(jià)值

1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 2)做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型

3)面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值 趨勢(shì)

趨勢(shì)一：數(shù)據(jù)的資源化

何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。

趨勢(shì)二：與云計(jì)算的深度結(jié)合

大數(shù)據(jù)離不開(kāi)云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。自2013年開(kāi)始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開(kāi)始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)發(fā)揮出更大的影響力。趨勢(shì)三：科學(xué)理論的突破

隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。

趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟的成立

未來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門(mén)專(zhuān)門(mén)的學(xué)科，被越來(lái)越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)類(lèi)專(zhuān)業(yè)，也會(huì)催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時(shí)，基于數(shù)據(jù)這個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

趨勢(shì)五：數(shù)據(jù)泄露泛濫

未來(lái)幾年數(shù)據(jù)泄露事件的增長(zhǎng)率也許會(huì)達(dá)到100%，除非數(shù)據(jù)在其源頭就能夠得到安全保障。可以說(shuō)，在未來(lái)，每個(gè)財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)都會(huì)面臨數(shù)據(jù)攻擊，無(wú)論他們是否已經(jīng)做好安全防范。而所有企業(yè)，無(wú)論規(guī)模大小，都需要重新審視今天的安全定義。在財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中，超過(guò)50%將會(huì)設(shè)置首席信息安全官這一職位。企業(yè)需要從新的角度來(lái)確保自身以及客戶數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)在創(chuàng)建之初便需要獲得安全保障，而并非在數(shù)據(jù)保存的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，僅僅加強(qiáng)后者的安全措施已被證明于事無(wú)補(bǔ)。

趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力

數(shù)據(jù)管理成為核心競(jìng)爭(zhēng)力，直接影響財(cái)務(wù)表現(xiàn)。當(dāng)“數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)”的概念深入人心之后，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)管理便有了更清晰的界定，將數(shù)據(jù)管理作為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，持續(xù)發(fā)展，戰(zhàn)略性規(guī)劃與運(yùn)用數(shù)據(jù)資產(chǎn)，成為企業(yè)數(shù)據(jù)管理的核心。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理效率與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率顯著正相關(guān);此外，對(duì)于具有互聯(lián)網(wǎng)思維的企業(yè)而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)競(jìng)爭(zhēng)力所占比重為36.8%，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理效果將直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)表現(xiàn)。

趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)質(zhì)量是BI(商業(yè)智能)成功的關(guān)鍵

采用自助式商業(yè)智能工具進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的企業(yè)將會(huì)脫穎而出。其中要面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)是，很多數(shù)據(jù)源會(huì)帶來(lái)大量低質(zhì)量數(shù)據(jù)。想要成功，企業(yè)需要理解原始數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析之間的差距，從而消除低質(zhì)量數(shù)據(jù)并通過(guò)BI獲得更佳決策。

趨勢(shì)八：數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度加強(qiáng)

大數(shù)據(jù)的世界不只是一個(gè)單一的、巨大的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)由大量活動(dòng)構(gòu)件與多元參與者元素所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，終端設(shè)備提供商、基礎(chǔ)設(shè)施提供商、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)提供商、數(shù)據(jù)服務(wù)使能者、數(shù)據(jù)服務(wù)提供商、觸點(diǎn)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)零售商等等一系列的參與者共同構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)。而今，這樣一套數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的基本雛形已然形成，接下來(lái)的發(fā)展將趨向于系統(tǒng)內(nèi)部角色的細(xì)分，也就是市場(chǎng)的細(xì)分;系統(tǒng)機(jī)制的調(diào)整，也就是商業(yè)模式的創(chuàng)新;系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，也就是競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的調(diào)整等等，從而使得數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)復(fù)合化程度逐漸增強(qiáng)。

二

Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問(wèn)（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn)

高可靠性。Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴(lài)。

高擴(kuò)展性。Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

高效性。Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù)，并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡，因此處理速度非?？臁?/p>

高容錯(cuò)性。Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

低成本。與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開(kāi)源的，項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低。

hadoop大數(shù)據(jù)處理的意義

Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優(yōu)勢(shì)。Hadoop的分布式架構(gòu)，將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能的靠近存儲(chǔ)，對(duì)例如像ETL這樣的批處理操作相對(duì)合適，因?yàn)轭?lèi)似這樣操作的批處理結(jié)果可以直接走向存儲(chǔ)。Hadoop的MapReduce功能實(shí)現(xiàn)了將單個(gè)任務(wù)打碎，并將碎片任務(wù)(Map)發(fā)送到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載(Reduce)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里。

大數(shù)據(jù)精髓

A.不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)：在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴(lài)于隨機(jī)采樣(隨機(jī)采樣，以前我們通常把這看成是理所應(yīng)當(dāng)?shù)南拗?，但高性能的?shù)字技術(shù)讓我們意識(shí)到，這其實(shí)是一種人為限制)B.不是精確性，而是混雜性：研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度;之前需要分析的數(shù)據(jù)很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規(guī)模的擴(kuò)大，對(duì)精確度的癡迷將減弱;擁有了大數(shù)據(jù)，我們不再需要對(duì)一個(gè)現(xiàn)象刨根問(wèn)底，只要掌握了大體的發(fā)展方向即可，適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度，會(huì)讓我們?cè)诤暧^層面擁有更好的洞察力

C.不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系：我們不再熱衷于找因果關(guān)系，尋找因果關(guān)系是人類(lèi)長(zhǎng)久以來(lái)的習(xí)慣，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們無(wú)須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系;相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告訴我們某件事情為何會(huì)發(fā)生，但是它會(huì)提醒我們這件事情正在發(fā)生。

開(kāi)源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：

1、Hadoop HDFS、HadoopMapReduce, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。

2、.Hypertable是另類(lèi)。它存在于Hadoop生態(tài)圈之外，但也曾經(jīng)有一些用戶。

3、NoSQL，membase、MongoDb 商用大數(shù)據(jù)生態(tài)圈：

1、一體機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。

3、數(shù)據(jù)集市：QlikView、Tableau、以及國(guó)內(nèi)的Yonghong Data Mart。大數(shù)據(jù)分析

Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。

Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。