运用新方法应对复杂且无时不在的数据带来的新变化-Bitpipe
新版精选2020年最新公需科目《大数据》测试题库(含答案)
2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、单选题1．下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。
（单选题）A.1KB＜1MB＜1GBB.基本单位是字节（Byte）C.一个汉字需要一个字节的存储空间D.一个字节能够容纳一个英文字符，2．下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B ）。
（单选题） A.不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别B.要求同类数据的内容相似度尽可能小C.要求不同类数据的内容相似度尽可能小与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理3．（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题）A.规模B.活性C.关联度D.颗粒度4．下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。
（单选题）A.数据规模大B.数据类型多样C.数据处理速度快D.数据价值密度高5．当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。
（单选题） A.互联网B.物联网C.综合国力D.自然资源二、多选题6．2012年，我国农村居民家庭每百户拥有移动电话197.8部。
√正确错误7．根据涂子沛先生所讲，数据就是简单的数字。
×正确错误8．大数据的主要特征表现为（）。
ABCD分A.数据类型多B.处理速度快C.数据容量大D.商业价值高9．宁家骏委员指出，20世纪下半个世纪直至现在，是信息技术时代。
对10．统筹城乡发展，就是要求公共财政向农村倾斜.公共服务向农村覆盖.公共设施向农村延伸。
对11．大数据作为一种数据集合，当我们使用这个概念的时候，实际包含有哪几层含义？■A.数据很大■B.构成复杂■C.变化很快■D.蕴含大价值12．“十二五”以来我国信息化发展的亮点包括以下哪些方面？■A.信息产业的支撑性.保障性.带动性作用进一步增强■B.信息基础设施建设取得长足进步，为信息化全面深化发展提供了有力保障■C.电子商务异军突起，互联网经济发展速度超出预期■D.两化融合成为当前我国工业创新驱动.转型升级的时代特征13．以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（）。
区块链技术的国际影响
区块链技术对国际物流的影响
提高物流效率：区块链技术可以实时跟踪货物信息，减少信息不对称，从而提高物流效率。
降低物流成本：区块链技术可以优化物流流程，减少中间环节，降低物流成本。
加强食品安全：区块链技术可以记录食品的生产、运输、销售等全过程，保证食品的安全性。 推动智能化发展：区块链技术可以与物联网、人工智能等技术结合，推动智能化发展，提高国 际物流的智能化水平。
区块链技术对国际信息安全的影响
提高数据安全 性
保护隐私
防止篡改
增强信任
区块链技术对国际法律与合规的影响
区块链技术对国际法律的挑战 合规监管的难题与机遇 跨国合作与监管的探索 未来发展趋势与展望
区块链技术的挑 战和未来发展
区块链技术面临的挑战
技术成熟度：目前区块链技术仍处于发展阶段，尚未完全成熟 隐私保护：区块链上的数据是公开可查的，难以保护个人隐私 安全性：区块链网络存在安全漏洞，容易受到攻击 监管政策：各国政府对区块链技术的监管政策尚不完善，存在法律风险
行业应用拓展：区块链技术将在更多的行业得到应用，如金融、医疗、物流、政务等领域。
跨行业融合：区块链技术将与其他技术如人工智能、物联网等融合，形成新的产业模式和生 态系统。
政策支持：各国政府将加大对区块链技术的支持力度，制定相关政策和法规，促进区块链技 术的发展和应用。
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区块链技术的国际影响
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目录
区块链技术的起源和发展
01
区块链技术的特性和优势
02
区块链技术在国际上的影 响
03
区块链技术的挑战和未来 发展
04
结论：区块链技术的国际 影响及其前景
05
区块链技术的起 源和发展
区块链技术如何利用区块链提升数据安全和透明度
区块链技术如何利用区块链提升数据安全和透明度区块链技术作为一种新兴的分布式数据库技术，正在各个领域发挥着越来越重要的作用。
它以其去中心化、不可篡改和高度透明的特点，为数据安全和透明度的提升提供了一种全新的解决方案。
一、区块链技术的原理和特点区块链技术是一种基于密码学原理的分布式账本技术，在区块链网络中，数据被分布式存储在多个节点上，并通过密码学算法确保数据的完整性和安全性。
区块链的特点主要体现在以下几个方面：1. 去中心化：区块链技术没有中心化的控制和管理机构，所有的参与者共同管理和维护着整个网络，无法任意篡改和操控数据。
2. 不可篡改：区块链中的数据是通过密码学的方式进行加密和验证的，每个区块都包含着前一个区块的哈希值，使得数据的修改变得几乎不可能，确保了数据的不可篡改性。
3. 高度透明：区块链技术的透明度通过公开分布账本的方式来实现，任何人都可以查看和验证区块链上的数据，确保数据的公开和透明。
二、区块链技术在数据安全中的应用区块链技术在数据安全方面的应用主要有以下几个方面：1. 数据加密和验证：区块链技术通过密码学算法对数据进行加密和验证，确保数据的完整性和安全性。
只有通过密码学验证的数据才能够添加到区块链上，从而防止数据被篡改或损坏。
2. 去中心化存储：传统的数据存储方式中，数据通常存储在中心化的服务器或云平台上，这样一旦服务器出现故障或被攻击，数据就会受到损失或泄露。
而区块链技术将数据分布式存储在多个节点上，任何一个节点出现问题都不会对整个网络的数据安全造成影响。
3. 安全身份验证：在传统的数据管理中，身份验证通常依赖于中心化的机构，如银行、政府等，但这种方式容易出现身份泄露和冒名顶替的情况。
而区块链技术可以通过智能合约实现去中心化的身份验证，确保每个参与者的身份真实可信。
三、区块链技术在数据透明度中的应用区块链技术在数据透明度方面的应用主要有以下几个方面：1. 公开分布账本：区块链网络中的每一个参与者都会保存一份完整的账本副本，任何人都可以查看和验证账本上的交易信息，确保数据的公开和透明。
大数据技术的应用和创新研究
大数据技术的应用和创新研究随着科技的进步，我们的生活、工作和经济发展都离不开数据。
然而，数据的数量、种类和速度的增长已经超出了传统技术的处理能力，这就需要大数据技术的应用和创新研究来帮助我们更好地利用数据资源。
一、大数据技术的概念和特点大数据技术是指在海量数据的环境中获得、处理、分析、利用和管理数据的技术。
它不同于传统的数据处理技术，主要有以下几个特点：1. 数据的多样性：大数据技术可以处理结构化和非结构化的数据，例如文本、音频、视频、传感器数据等。
2. 数据的速度：大数据技术可以以实时或几乎实时的方式收集和处理数据，例如社交媒体、物联网等。
3. 数据的规模：大数据技术可以处理海量数据，例如互联网上的所有信息、全球的传感器数据等。
4. 数据的价值：大数据技术可以从数据中发现价值信息，例如识别信用卡欺诈、发现疾病趋势、预测客户需求等。
二、大数据技术的应用领域1. 金融领域：大数据技术可以用于风险评估、信用评分、反欺诈、交易监测和客户分析。
2. 零售和电子商务领域：大数据技术可以用于产品推荐、价格优化、库存管理、营销活动等。
3. 健康和医疗领域：大数据技术可以用于疾病预测、医疗资源分配、治疗方案优化等。
4. 媒体和娱乐领域：大数据技术可以用于内容推荐、广告定向投放、智能推荐等。
5. 政府和公共服务领域：大数据技术可以用于城市管理、公共资源配置、环境保护等。
三、大数据技术的创新研究1. 数据挖掘和机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据技术最基本、也最关键的环节。
它们的目标是从数据中发现规律、模式和趋势，实现对数据的预测、分类、聚类等操作。
近年来，研究人员不断推出新的算法和模型，例如深度学习、强化学习、遗传算法等，提高了数据挖掘和机器学习的准确性和适应性。
2. 区块链技术：区块链技术是一种去中心化、可信任的数据存储和交换方式。
它可以确保数据的安全可靠性，防止数据被篡改、删除和冒充。
区块链技术的应用场景非常广泛，例如金融领域的数字货币、供应链管理、物联网等。
区块链技术如何解决数据造假问题
区块链技术如何解决数据造假问题随着数据的日益重要和数量的爆炸增长，数据的完整性和可信性成为了一个越来越重要的问题。
数据造假不仅可能导致信息错误，还会损害用户信任和组织的声誉。
然而，区块链技术的出现为解决数据造假问题提供了新的可能性和切实的解决方案。
区块链是一种去中心化的分布式账本技术，可以记录和验证交易，并确保数据不可篡改。
它的核心原理是将数据存储在一个由多个节点组成的网络中，每个节点都有数据的完整副本。
当一笔新的交易发生时，网络中的节点会进行验证并将其添加到一个新的区块中，然后将该区块链接到之前的区块，形成一个不断增长的链条。
区块链技术可以解决数据造假问题的原因主要有以下几点：1. 数据透明性：区块链中的数据是公开可查的，任何人都可以查看和验证。
这种透明性使得数据的来源和传输过程可以被追溯和验证，有效地防止了数据的篡改和伪造。
2. 数据的不可篡改性：区块链的数据是以区块的形式存储，每个区块都包含着前一个区块的唯一标识符，通过哈希算法进行加密。
当一笔交易被添加到区块链中后，所有节点都会对该交易进行验证，并通过共识机制确保该交易的有效性。
一旦交易被确认，它就不能被更改或删除，确保了数据的不可篡改性。
3. 分布式的数据存储：在区块链网络中，数据不是存储在单一的中心化数据库中，而是分布在网络的各个节点上。
每个节点都有数据的完整副本，任何的篡改或伪造都会被网络中其他节点的验证和比对发现并拒绝。
这种分布式的数据存储方式有效地防止了单个点的故障或操纵。
4. 共识机制：区块链网络通过共识机制来解决节点之间的信任问题，保证了数据的可靠性和一致性。
常用的共识机制包括工作量证明（PoW）和权益证明（PoS）。
在这些机制中，节点需要通过耗费资源或拥有一定数量的代币以证明其对网络的贡献，从而获得验证和记账的权利。
这种机制阻止了恶意节点的加入和操作，确保了数据的安全和可信度。
虽然区块链技术在解决数据造假问题方面具有很大的潜力，但也存在一些挑战和限制：1. 全球数据一致性问题：由于区块链是一个分布式系统，节点的数量庞大且散布在全球各地，可能出现网络延迟和数据同步的问题。
大数据技术革新对数据分析的影响
大数据技术革新对数据分析的影响随着信息技术的迅猛发展，大数据技术逐渐成为当今社会的一个热门话题。
大数据技术的出现开创了新的发展机遇和挑战，对于数据分析产生了深远的影响。
本文将探讨大数据技术革新对数据分析的影响，并从三个方面进行论述。
一、数据获取与处理大数据技术的出现极大地拓宽了数据获取的途径和范围，使企业和机构能够更加方便地获得大量的数据。
传统的数据分析主要依赖于结构化数据，而大数据技术可以处理各种类型和来源的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据技术还可以从社交媒体、物联网等非传统渠道收集数据，丰富了数据分析的内容和深度。
另一方面，大数据技术的不断创新也有效地解决了数据处理的难题。
传统的数据处理往往需要耗费大量的时间和资源，而大数据技术的引入使得数据处理的速度大幅提升。
例如，利用分布式存储和并行计算技术，可以快速地分析PB级别的大数据。
这样的高效处理方式使得数据分析人员能够更迅速地获取数据的见解，提高了数据分析的工作效率和准确性。
二、数据挖掘与模型建立大数据技术的革新也带来了数据挖掘与模型建立的新机遇。
传统的数据分析主要依赖于规则和模型的构建，需要人工参与并进行参数调整。
而大数据技术的引入使得数据分析更加智能化，能够通过机器学习和统计学的方法自动推断关联规则和模型。
大数据技术的数据挖掘功能具有许多应用，例如个性化推荐、舆情分析、风险预警等。
利用大数据技术，数据分析人员可以更好地理解用户的需求，并根据用户的行为和兴趣进行个性化的推荐。
同时，大数据技术还可以对海量的社交媒体数据进行分析，提供全面的舆情信息，帮助企业和政府做出合理决策。
此外，大数据技术还可以通过对历史数据的挖掘和分析，发现风险和异常情况，提前进行预警和干预。
三、数据可视化与决策支持大数据技术的革新使得数据可视化和决策支持的能力得到了提升。
传统的数据分析主要依赖于表格和图表的展示方式，而大数据技术可以通过多媒体和交互式的方式展示数据，使数据分析结果更加直观和易于理解。
区块链技术对数据管理的影响
区块链技术对数据管理的影响导语：随着信息技术的发展，数据已经成为当今社会的重要资产。
而数据管理的安全、可靠和高效变得至关重要。
近年来，区块链技术以其分散化、去中心化、不可篡改和高度透明等特性受到广泛关注。
本文将探讨区块链技术对数据管理的影响，并分析其优点和挑战。
一、区块链技术介绍区块链是一种分布式账本技术，它通过将数据记录在一个“区块”中，并将多个区块链接在一起构成一个“链”，实现了数据的安全存储和传输。
区块链的核心特点包括去中心化、不可篡改和透明性。
1. 去中心化传统的数据管理方式依赖于中心化的数据存储和管理机构，而区块链技术通过去中心化的方式，将数据存储在网络的每个节点上，消除了中心化机构的单点故障和控制权垄断，提高了数据的可靠性。
2. 不可篡改区块链中的数据一旦被记录和存储，就无法被篡改。
每个区块都包含了前一个区块的哈希值，任何篡改后续区块数据的尝试都会导致其哈希值的变化，从而被网络中的其他节点拒绝接受。
这种数据的不可篡改性保证了数据的安全性和可信度。
3. 透明性区块链技术中的所有参与者都能够访问和验证所有的数据记录，包括交易记录和数据变更的细节。
这种透明性可以有效防止信息的篡改和损坏，提高了数据管理的信任度。
二、区块链技术对数据管理的影响1. 数据安全区块链的去中心化和不可篡改特性使得数据在被记录和存储后，难以被篡改、删除或损坏。
这保证了数据的安全性，尤其在金融、医疗和供应链等领域，可以有效地防止数据被黑客攻击或内部人员恶意篡改。
2. 去信任第三方机构传统的数据管理方式依赖于中心化的第三方机构，而区块链技术通过去中心化和智能合约的应用，消除了传统数据管理中需要信任和依赖第三方机构的问题。
例如，金融机构可以通过智能合约实现去中介化的借贷和支付过程。
3. 数据共享与协作区块链技术的透明性和可信度为多个参与者之间的数据共享和协作提供了可能。
不同机构的数据可以安全地存储在区块链上，并通过智能合约实现访问和共享。
区块链技术在大数据分析中的应用
区块链技术在大数据分析中的应用在当今数字化的时代，数据的重要性不言而喻。
大数据分析已经成为企业和组织决策的重要依据，帮助他们洞察市场趋势、优化业务流程、提升客户体验等。
然而，随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，大数据分析也面临着诸多挑战，如数据安全、数据质量、数据共享等。
区块链技术的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。
一、区块链技术概述区块链本质上是一种去中心化的分布式账本技术，它具有去中心化、不可篡改、安全可靠等特点。
区块链由一系列链式的数据块组成，每个数据块包含了一定时间内的交易记录。
这些交易记录通过加密算法进行保护，确保了数据的安全性和完整性。
区块链的去中心化特性意味着没有中心化的控制机构，所有节点共同维护账本的一致性。
不可篡改特性则是由于区块链上的每一笔交易都被记录在多个节点上，并且经过了复杂的加密验证，一旦记录就难以更改。
这种特性为数据的真实性和可靠性提供了有力保障。
二、大数据分析面临的挑战在大数据分析中，数据的质量和安全性是至关重要的。
然而，目前存在着一些问题。
首先，数据来源的多样性和复杂性导致数据质量参差不齐。
不同的数据源可能采用不同的标准和格式，数据中可能存在错误、缺失值和重复记录等问题，这给数据的整合和分析带来了很大的困难。
其次，数据安全是一个重大隐患。
大量敏感数据在传输和存储过程中容易受到攻击和泄露，威胁到个人隐私和企业的商业机密。
此外，数据共享也面临着障碍。
由于数据所有权和隐私问题，不同组织之间往往难以实现数据的自由流通和共享，限制了大数据分析的应用范围和效果。
三、区块链技术在大数据分析中的应用优势区块链技术为解决大数据分析中的上述问题带来了诸多优势。
1、提高数据质量区块链可以确保数据的源头可信，因为每一笔数据的录入都经过了验证和共识机制。
同时，通过智能合约可以对数据的格式和内容进行规范和验证，减少错误和不一致性。
2、增强数据安全性区块链的加密技术和分布式存储使得数据难以被篡改和窃取。
区块链技术如何改变公共服务的透明度
区块链技术如何改变公共服务的透明度在当今数字化时代，区块链技术正逐渐崭露头角，为各个领域带来了深刻的变革，其中公共服务领域也不例外。
公共服务的透明度一直是社会关注的焦点，而区块链技术的出现为提高公共服务的透明度提供了全新的解决方案。
过去，公共服务在透明度方面常常面临诸多挑战。
信息的不及时、不准确以及不完整公开，导致公众对公共服务的运作过程和资源分配存在疑虑。
例如，在公共财政领域，资金的流向和使用情况可能不够清晰，容易引发公众的质疑和不满。
区块链技术的核心特性包括去中心化、不可篡改、可追溯性和分布式账本。
这些特性使得它在改善公共服务透明度方面具有巨大的潜力。
首先，去中心化的特点意味着没有单一的控制中心，减少了权力集中导致的信息垄断和操纵的可能性。
在传统的公共服务模式中，信息往往由某个中心化的机构掌握和发布，这可能会导致信息的筛选和扭曲。
而区块链技术让信息存储在多个节点上，每个节点都有完整的账本副本，确保了信息的公正性和独立性。
不可篡改的特性是区块链技术的一大亮点。
一旦信息被记录在区块链上，就几乎不可能被篡改。
这对于公共服务中的重要记录，如选举结果、政策文件、公共项目的合同等，提供了极高的可靠性。
任何试图篡改的行为都会被其他节点察觉和拒绝，从而保证了信息的原始性和真实性。
可追溯性使得公共服务的流程和决策能够被清晰地追溯和审查。
每一个操作和交易都有详细的记录，包括时间、参与方和具体内容。
这在公共资源的分配和使用方面尤为重要，比如扶贫资金的发放、公共设施的建设招标等，公众可以清楚地看到资源是如何流动和使用的，从而增加了公共服务的透明度和信任度。
以公共财政为例，区块链技术可以实现对财政资金的全流程跟踪。
从资金的预算编制、审批、拨付到使用和审计，每一个环节都在区块链上留下不可篡改的记录。
纳税人可以实时了解自己缴纳的税款是如何被使用的，政府部门也能够更加高效地管理和监督资金的流向，减少浪费和腐败的发生。
在教育领域，区块链技术可以用于学历证书和学术成果的认证和管理。
区块链技术如何改善信息不对称问题
区块链技术如何改善信息不对称问题随着信息时代的到来，互联网成为人们获取信息的主要途径。
然而，随之而来的是信息的不对称问题。
信息不对称指的是在交易中一方由于知识、技术或信息的垄断而拥有优势，造成交易的不公平。
区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，可以改善信息不对称问题。
一、区块链技术的介绍区块链技术最初是为了支持比特币而诞生的。
它是一种去中心化的分布式账本技术，将交易记录分布到网络中的所有节点上，每个节点都可以进行验证和记录。
由于这种去中心化的特性，使得区块链技术具有高度的透明性、去信任化和防篡改性。
二、区块链技术如何改善信息不对称问题1. 提高信息透明度区块链技术可以提高信息透明度，使得交易双方在交易前能够了解到对方的历史交易记录、信用评级、资产证明等重要信息，从而更好地进行交易。
同时，由于每个交易记录都被保存在分布式网络中，任何人都可以查看，使得交易过程变得透明。
2. 提高信任度在区块链技术中，每个节点都有权验证和记录交易信息，因此交易双方可以通过区块链上的交易记录来确认对方的真实身份和历史记录，从而建立起信任关系。
此外，区块链技术的防篡改性使得交易过程不易被恶意攻击或篡改，从而增加了交易的可信度。
3. 降低信息垄断区块链技术的去中心化特性使得网络中每个节点都有权验证和记录信息，从而降低了信息的垄断。
在传统的中心化平台中，信息被掌握在少数人手中，易被操控和变形，而区块链技术将信息公开到网络中的所有节点，使得信息分布更加广泛，降低了信息的垄断。
4. 提高安全性及保密性在区块链技术中，节点通过密码学算法来保障信息的安全性和保密性，从而防止信息泄露和被黑客攻击。
同时，在区块链技术中，交易记录不可篡改，信息的准确性也得到保障，使得信息更加安全可靠。
三、区块链技术的应用场景1. 供应链金融在传统供应链金融中，由于信息不对称，容易造成融资难、定价不合理等问题。
而区块链技术可以实现信息共享，降低信息不对称，从而改善供应链金融的融资渠道和信用环境。
比特币行业发展趋势研判及战略投资深度研究报告
比特币等加密货币具有长期投资 潜力，建议投资者做好长期持有 的准备，不要盲目追涨杀跌。
03
关注技术创新和项 目落地
建议投资者关注具有技术创新和 实际应用价值的区块链项目，发 掘潜在的投资机会。
CHAPTER
04
比特币行业的挑战与机遇
行业面临的挑战
技术风险
比特币网络的安全性和稳定性面临技术挑战，如黑客攻击、51%攻击等。
推出高杠杆产品，建立严格的风控体系
失败案例教训
案例一
Mt. Gox
问题所在
安全漏洞，内部管理混乱，缺乏 监管
教训总结
重视安全技术投入，规范内部管 理，加强监管合作
教训总结
严格遵守法律法规，建立健全风 控体系，保持透明度
问题所在
涉嫌洗钱，管理层腐败，流动性 风险
案例二
Bitfinex
最佳实践分享
实践一：定期审计
投资者教育深入
随着市场的成熟，投资者对比特币的认识将 更加深入，投资行为将更加理性。
CHAPTER
05
案例研究
成功案例分析
案例一
Coinbase
成功因素
合规经营，安全保障，用户体验友好
关键节点
获得美国监管机构牌照，推出交易保险服务
BitMEX
案例二
成功因素
高杠杆交易，流动性提供，合规运营
关键节点
技术安全风险
加密货币的技术特性使得其易受到黑客攻击和交 易所被盗的风险，投资者需关注安全问题。
监管政策风险
各国政府对比特币等加密货币的监管政策尚不明 确，未来政策变化可能对比特币市场产生影响。
投资策略建议
01
分散投资
建议投资者将资金分散投资于不 同的加密货币和区块链项目，降 低单一资产的风险。
区块链技术的革新
区块链技术的革新区块链技术，自2008年比特币白皮书发布以来，逐步成为全球关注的焦点。
它不仅仅是一种数字货币的底层技术，更是对传统经济体系、商业模式及社会治理方式的一次革新。
本文将探讨区块链技术的核心特征、应用前景及其带来的变革。
一、区块链技术的核心特征区块链技术具有以下几个显著特征：1. 去中心化：传统的数据存储和管理往往依赖中心化的服务器或机构，区块链则通过分布式网络实现数据的去中心化管理。
每一个节点都参与数据的验证和存储，有效降低了单点故障的风险。
2. 不可篡改性：区块链中的数据通过复杂的加密算法进行保护，一旦记录在区块中，便无法被随意修改或删除。
这一特性保证了数据的完整性和真实性。
3. 透明性：由于所有交易记录均可在区块链上公开查看，参与者可以在一定程度上获得信息的透明化。
这为信息的不对称提供了解决方案，并增强了系统的信任感。
4. 智能合约：智能合约是一种以合约形式存在的计算机程序，它在满足特定条件时自动执行相关操作。
这使得交易的过程更加高效且降低了人为干预的可能性。
二、区块链技术的应用前景区块链技术的应用领域广泛，以下是一些重要的应用方向：1. 金融服务：区块链可以改善跨境支付的效率，减少交易成本。
传统金融系统的多层中介在区块链中得到了极大简化，交易时间从几天缩短至几分钟。
2. 供应链管理：通过区块链技术，供应链中的每一个环节都可以被记录和追踪。
企业可以实时监控商品的流动，确保链条中的每一个环节都透明可查，有效防止假冒伪劣产品的出现。
3. 数字身份管理：区块链能够为个人提供安全、去中心化的身份认证方案，用户可以自主掌握和管理自己的数字身份信息，保护隐私的同时减少身份盗用的风险。
4. 版权保护：在数字内容创作日益频繁的今天，区块链能够为创作者提供版权信息的区块链记录，确保其作品的归属权得到有效保护。
三、区块链带来的变革区块链技术的革新将给社会带来深远的影响：1. 商业模式的变革：区块链使得“信任”这个难以量化的因素变得具象化，使企业和消费者之间的关系更加简单透明。
“比特币”到底给“区块链”带来了哪些创新设计？
产品经理简称PM，是指在公司中针对某一项或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。
产品经理是很难定义的一个角色，如果非要一句话定义，那么产品经理是为终端用户服务，负责产品整个生命周期的人。
产品经理需要考虑目标用户特征、竞争产品、产品是否符合公司的业务模式等等诸多因素。
近年来互联网产品经理火热，一起看下为大家精选的互联网产品经理学习文章。
比特币是一套去中心化的数字货币，不受government或个人控制。
区块链是一种特殊的分布式数据库，用于存储信息，信息存储在所有参与的节点上，只能增加和查看，不能修改和删除。
比特币是一种应用，比特币在比特币项目在诞生和发展过程中，借鉴了来自数字货币、密码学、博弈论、分布式系统、控制论等技术成果。
在比特币网络系统中，并没有完全从头进行的技术创新，而是巧妙的、优雅的组合了多领域、多技术成果。
把这套技术从比特币中抽离，就是现在大火的区块链。
通过这些我们可以知道，比特币和区块链的关系。
比特币是在区块链技术上发展起来的超级应用。
区块链是比特币的技术基础。
区块链可脱离比特币发展，遵循技术发展和进化规律。
比特币诞生前，并没有提出区块链概念，比特币大火后，才提出区块链概念，并备受企业、市场、资本追捧。
区块链来源于比特币，又高于比特币。
既然区块链起源于比特币，那比特币给区块链带来了哪些重要的创新设计。
1、避免作恶避免作恶基于经济博弈原理。
一个开放的网络中，无法通过技术手段来保证每个人都是合作的。
但可以通过经济博弈来让合作者得到利益，让非合作者遭受风险和损失。
比如典型的分蛋糕例子。
2个人分一个蛋糕，都想拿到较大的一块，在没有第三方（可信中心）的前提下如何制定规则才公平？一个简单的方法是让负责分蛋糕的人后挑选。
比特币网络中，所有参与者（矿工）都要付出挖矿的代价，进行算力（计算能力，即每秒能做多少次hash碰撞）消耗。
越想拿到新区块的决定权，意味着需要投入更多的算力。
智慧树答案大数据概论知到课后答案章节测试2022年
第一章1.下列哪个表述是错误的？答案:在芯片里运行的程序可以是面向对象语言编写。
2.以下哪一种不是计算机操作系统？答案:iOS3.微软对Windows界面的开发主要受到哪家公司的启发？答案:苹果4.Windows和Linux或者iOS和Android之间的最大区别在于什么？答案:思想：前者封闭后者开源5.医疗领域如何利用大数据？答案:临床决策支持;社保资金安全;个性化医疗;用户行为分析6.现在非结构化数据已经占人类数据量的25%。
答案:错7.大数据与云计算结合起来将给世界带来一场深刻的管理技术革命与社会治理创新。
答案:对8.Python是一种面向对象、（）计算机程序设计语言。
答案:解释型9.ASCII码使用一个字节编码。
答案:对10.GBK是只用来编码汉字的，GBK全称《汉字内码扩展规范》，使用双字节编码。
答案:对第二章1.人类科学主要经过了经验科学、理论科学、计算科学、数据科学四个阶段。
答案:对2.大数据的利用过程是（）。
答案:采集-清洗-统计-挖掘3.信息只有通过反思、启发和学习等过程被每个个体予以有效处理，才能有用。
答案:对4.数据是作为信息的重要来源，信息经过加工转化为知识。
答案:对5.在大量知识积累基础上，总结成原理和法则，就形成了智慧。
答案:对6.信息是有时效性的。
答案:对7.在一个系统中，（）贯穿整个系统，对信息的管理和控制使系统的运行更加有序。
答案:信息8.系统测试的步骤是（）。
答案:单元测试、子系统测试、系统测试、验收测试9.知识阶层中最底层也是最基础的是（）。
答案:数据10.信息的主要形式维度有（）。
答案:文本;视频;动画;图表;声音第三章1.数据分析的三个层次是（）。
答案:描述分析;预测分析;规范分析2.数据分析的第一步是（）。
答案:需求分析3.收集的数据在处理之前必须经过预处理的步骤。
答案:对4.（）是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析答案:数据建模分析5.把（）溶入数据挖掘过程是数据挖掘成功的关键。
2022年职业考证-软考-信息处理技术员考试全真模拟易错、难点剖析AB卷(带答案)试题号：22
2022年职业考证-软考-信息处理技术员考试全真模拟易错、难点剖析AB卷（带答案）一.综合题(共15题)1.单选题The （） is the brain of the personal computer.问题1选项A.microprocessorB.storageC.keyboardD.Printer【答案】A【解析】本题考查英语专业知识。
含义是：微型处理器是个人计算机的大脑。
2.单选题据统计，我国现在70%的数据集中在政府部门，20%的数据在大企业，剩余10%的数据分散在各行各业。
用（）最能直观形象地展现该统计结论。
问题1选项A.柱形图B.圆饼图C.折线图D.面积图【答案】B【解析】常见统计图表有：1、柱形图或簇状柱形图：显示一段时间内数据的变化或显示不同项目之间的对比。
2、折线图：适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
3、散点图：用点的密集程度和变化趋势表示两种现象之间的相互关系。
适用于双变量资料。
4、饼图/圆饼图：用圆的面积代表事物的全部，用各扇形的面积代表事物的构成比。
5、面积图：强调数量随时间或类别而变化的程度，或引起人们对总值趋势的注意。
6、雷达图：适用于多属性体系结构描述的对象作出全局性、整体性评价。
从题干描述“70%，20%，10%等”占比百分数来看，主要属于饼图的适用环境特点。
故本题选B。
3.单选题When saving a new document, you must decide on a name for the document and the（） where it will be saved to.问题1选项A.addressB.locationC.programD.application【答案】B【解析】本题考查英语专业知识。
含义是：当你保存了一个新的文档，你必须决定为这个文档设置一个名称和它应保存的具体位置。
4.单选题《ISO/IEC 27001信息安全管理体系》属于（）。
智慧树答案大数据分析导论知到课后答案章节测试2022年
第一章1.下列选项中，哪个工具不是词云工具（）。
答案:Highstock2.下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是( )。
答案:互联网金融打破了传统的观念和行为3.大数据的最显著特征是( )。
答案:数据规模大4.大数据的价值体现在（）。
答案:大数据为政策制定提供科学论据;大数据助力智慧城市提升公共服务水平;大数据的发力点在于预测;大数据给思维方式带来了冲击;大数据实现了精准营销5.大数据分析的陷阱,包括：（）。
答案:观测维度有误，造成“精心挑选的数据维度”;比较对象不当，造成“缺失或不匹配的比较”;不谨慎的归因，造成“相关性的误解”;只信亲身经历，造成“基于个案的认知”第二章1.采集一手数据，有两种方式：（）。
答案:实验;调查2.当前大数据技术的基础包括（）答案:分布式文件系统;分布式并行计算;分布式数据库3.大数据产业发展的特点是（）。
答案:多产业交叉融合答案：ACE;规模较大 ;增速很快第三章1.非需求数据清洗阶段，主要工作就是删除不需要的字段。
（）答案:对2.当前，企业提供的大数据解决方案大多基于Hadoop 开源项目。
（）答案:对3.大数据可以分析与挖掘前之前人们不知道或者没有注意到的模式，可以从海量数据中发展趋势，虽然也有不精准的时候，但并不能因此而否定大数据挖掘的价值。
（）答案:对第四章1.CRISP-DM模型，又被称为“跨行业数据挖掘标准流程“,将数据挖掘分为了6个不同的，但顺序并非完全不变的阶段：分别是：商业理解、数据理解、数据预处理、建立模型、模型评估和方案实施。
（）答案:对2.数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是它有点长。
许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。
而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
（）答案:对3.7.数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
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运用新方法应对复杂且无时不在的数据带来的 新变化
回想短短几年前的情况：早晨，您坐下来一边喝咖啡， 一边打开电子邮件和浏览器，阅读订阅的头条新闻的内容。 大数据是当前热门话题。管理和存储，优化数据仓库，以 及商业智能 (BI)。
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突破性技术产生无限可能，如物联网、Hadoop 以及 移动设备。 不断增加的资源数量和种类产生难以想象的数据类型 和数据量。 无比强大的处理能力前所未有地降低成本。
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目前，数据已无所谓尺寸 —— 大家都知道数据大，最 重要的是企业能够利用无时不在的数据来提高利润水平。 要做到这一点，首先需要重新考虑企业与数据的关系。
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运用新方法应对复杂且无时 不在的数据带来的新变化
改变方法和企业转型 这种新的数据环境有可能彻底改变企业运营模式，但需 为什么需要新方法 无处不在、复杂、非结构化并快速移动是当前数据的特点。 这种情况已不同于过去几十年的数据环境，表现出三种重 要趋势： 要新的方法。您可以通过以下三个步骤形成新观念，并 实现企业转型：
本网站部署专区讨论如何利用正确的工具和技术，将 积极的探索转变为信息，提高企业利润水平。 人们需要在当前数据无时不在新环境下做出选择。可 以像过去一样，将数据重点用于管理和存储，从而使获 取海量信息不再成为问题。或者，也可以改变方法，让 更多的人挖掘业务数据，更好地利用数据驱动洞察。 了解更多关于数据的新现实。浏览本网站，了解如何 发掘数据的潜在价值，然后部署真正产生业务影响力的 数据驱动解决方案。
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今天的数据具有复杂、非结构化、不断快 速移动的特点。只知道数据很大是不够的。 在数据无时不在的新环境下，企业需要重 新考虑与数据的关系，以提高利润水平。
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本手册展示了企业转型的三个步骤，以应 对当前数据挑战。了解如何认识数据、发 现其中潜在价值、将数据驱动的洞察部署 到流程或产品中。
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部署 如果不能用于生产，即使最具惊天动地效果的数据驱动 洞察也仅仅是纸上谈兵。部署是将发现阶段掌握的情况 转变为流程或产品以推动业务成功的过程。 例如，数据分析师可根据业务经理发现的洞察结果建 立预测模型。这些模型可预测客户流失，推动服务流程 的改变，帮助企业留住更多客户。 部署阶段，IT 可建立治理流程，以保证数据安全，帮 助企业满足行业和政府监管规定。
发现 了解业务数据的作用之后，下一步是发现。过去，业务 部门经理要想了解业务运营状况，需要等待 IT 或数据分 析师根据存储数据分批出具的报告。 现在，一些企业内部用户迫切需要透过业务数据了解 实际情况。为这类人员提供挖掘数据的工具，无需 IT 或 数据分析师介入，他们可以以新的方式提出新问题或解 决原有问题。自助数据挖掘和自助分析等工具，有助于 企业扩大分析师规模，利用数据提出新的解决办法，提 高工作效率。 发现专区为您提供自助工具的更多信息，这些工具便 于积极探索的工作人员发现业务数据中潜在的价值。
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理数据，无论内存、数据流、本地数据库还是云端。 本网站数据专区提供更多信息，针对复杂、非结构化、 快速移动数据的新情况，告诉您如何调整您的思路。
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认识数据 首先，了解什么是数据：数据是无处不在、快速移动、 在整个生命周期而不只是在存储和分析时具有价值的资 产。除了挖掘数据进行历史洞察，更需要利用事件流处 理等技术，在仍处于运动过程中的状态下获取数据价值。 此外，认识到数据不再是专业人员范畴。过去，数据 限定在业务运营应用或销售与营销部门沟通的信息中。 现在，企业中来自社交媒体、传感器和不断增长的大量 互连设备的数据无处不在。这些数据可以从营销到生产、 发货直至客户满意度，全面展示企业运营各方面的情况。 开始重新认识数据后，还要从不同角度思考数据管理。 今天的数据性质要求突破管理界限——在多个接触点管