广金大数据工具应用第二次实验报告答案
大数据实训结果与总结
大数据实训结果与总结1.引言1.1 概述在这篇文章中，我们将介绍大数据实训的结果和总结。
大数据实训是一个具有挑战性和实践性质的项目，旨在通过实际操作和案例研究，提升学生在大数据领域的实际能力和技术水平。
本文将包括实训的背景和内容，以及我们所取得的成果和总结。
通过这篇文章，我们将展示大数据实训对我们的学习和职业发展带来的重要意义，并展望未来在大数据领域的发展趋势和可能的挑战。
通过本文的阅读，读者将能够了解大数据实训的整体情况以及我们团队在实训过程中所遇到的问题和解决方案。
我们将分享我们所使用的工具和技术，并提供我们在实际项目中所遇到的挑战和应对策略的案例分析。
通过本文，读者还将获得我们在大数据实训中获得的具体成果和经验教训。
我们将针对实际项目的需求和挑战，提出自己的解决方案，并对实训过程中的不足之处进行总结和反思。
最后，我们将对未来的发展趋势进行展望，提出我们自己的建议和思考。
总之，本文将通过对大数据实训的概述，为读者介绍实训的背景和内容，并分享我们在实际操作中所取得的成果和总结。
我们希望通过这篇文章，能够对读者在大数据领域的学习和职业发展提供一定的启示和帮助。
1.2 文章结构本文主要介绍了大数据实训的结果与总结。
文章按照以下结构进行组织：引言部分主要概述了本文的背景和目的。
首先，提出了大数据实训的重要性和当前应用的广泛性。
接着，简要介绍了本文的组织结构，给读者对整篇文章的内容有一个整体的把握。
最后，明确了本文的目的，即总结大数据实训的结果并展望未来的发展方向。
正文部分主要分为两个部分：实训背景和实训内容。
实训背景部分将介绍大数据实训的起因和背景。
首先，概述了大数据时代的到来和对相关技能需求的增加。
然后，介绍了本实训的背景和目标，包括所使用的数据集和技术工具。
接着，详细说明了实训的流程和步骤，包括数据清洗、数据挖掘和数据分析等环节。
结论部分包括实训成果和总结与展望两个部分。
实训成果部分将详细介绍通过实训所达到的具体成果，包括数据处理的准确性、模型预测的准确率等指标。
大数据基础实验报告 -回复
大数据基础实验报告-回复什么是大数据？大数据是指信息量巨大且难以直接处理的数据集合。
这些数据集合通常包含多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如日志文件、XML文档）以及非结构化数据（如文本、音频、视频）。
大数据具有3V特征，即数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据类型多样（Variety）。
为什么我们需要大数据？随着互联网的普及和技术的发展，大量的数据被生成和存储。
利用这些数据可以帮助企业和组织做出更准确、更明智的决策，推动科学研究的进展，提供更个性化的服务等。
大数据技术可以帮助我们从数据中发现隐藏的模式、规律和关联性，从而为我们提供更多深入的洞察力和决策依据。
大数据的核心技术是什么？大数据的处理和分析需要特定的技术与工具。
以下是大数据的核心技术：1. 数据采集与存储：大数据需要从各种来源采集数据，包括传感器数据、社交媒体数据、在线交易记录等。
这些数据通常存储在分布式文件系统（如Hadoop）或云存储中。
2. 数据处理与分析：对大数据进行处理和分析需要使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark。
这些框架可以将数据分为小块，分布式地进行计算和处理。
3. 数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习算法可以从大数据中提取有用的信息和模式。
例如，聚类算法可以帮助识别相似的数据集，预测算法可以基于历史数据预测未来趋势等。
4. 可视化与交互：大数据分析的结果通常以可视化的形式呈现，以帮助用户更好地理解和利用数据。
交互式工具可以让用户与数据进行互动，探索数据并做出决策。
大数据的应用领域有哪些？大数据技术和应用已经渗透到各个领域，以下是一些常见的应用领域：1. 商业和市场营销：通过分析大数据，企业可以了解消费者的喜好和行为，以改进产品设计、制定更精确的市场策略、提高客户满意度等。
2. 金融和银行业：大数据可以帮助银行和金融机构进行风险管理、交易分析、反欺诈等。
数据库实验二及其答案
实验名称 实验二：使用分组，排序，汇总课程名称 数据库原理与设计 成绩 学院（系）软件学院 专业 计算机软件工程 班级 学生姓名学号 实验地点 实验日期实验报告答案如下：一.实验内容：1. 完成在在Recruitment，GlobalToyz和Student数据库基础上的查询，按要求完成给出的15道题目，要求写出相应数据库的查询语句（SELECT语句）。
二.实验目的：1.掌握通配符的用法2.掌握 GROUP BY 子句的使用3.掌握 ORDER BY子句的使用4.掌握 TOP和DISTINCT关键字的使用5.掌握 COMPUTE和COMPUTE BY子句的使用6.掌握聚集函数的使用三.实验原理：本次实验主要通过根据题目要求完成对数据库的查询，加深对sql语言的印象。
主要的原理就是SQL语言基本语句及语法。
四.实验过程及编写代码：1.显示以‘S’开头，并且玩具名称不少于7个字符的玩具名称vToyName。
SELECT vToyNameFROM ToysWHERE vToyName like'S______%'2.显示名称里包含字母‘u’或‘x’的玩具ID和名称以及价格。
SELECT cToyId, vToyName, mToyRateFROM ToysWHERE vToyName like'u%'or vToyName like'x%'3.查询信用卡号（cCreditCardNo）中包含4个8的订购者（Shopper）的详细信息。
SELECT*FROM ShopperWHERE cCreditCardNo like'%8%8%8%8%'4.统计订单号为‘000001’的订单订购的玩具的数量和玩具的总花费（mToyCost）。
SELECT cOrderNo, mTotalCostFROM OrdersWHERE cCartId ='000001'5.统计每份提单订购的玩具数量和玩具花费。
《数据库原理与应用》实验报告二答案
selects.sno
fromstudentass,student_courseassc,courseasc,course_classascc
wheres.sno=no=cno=o
fromstudent_course sc2,student s
wheresc2.sno=s.snoands.sname='刘晨'no=no)
9）求其他系中比计算机系某一学生年龄小的学生（即年龄小于计算机系年龄最大者的学生）
selects.sno,s.sname,sbirth
5）SELECT DISTINCT s.sno,sname,dname
FROM student AS s,department AS d,student_course as sc,major as m
WHERE s.mno=m.mno andd.dno=m.dnoAND s.sno=sc.sno ANDmark<60
3、思考题
如何求出某门课成绩排名第5到第10之间的学生姓名。
CREATEVIEWV3
AS
selecttop 10 *fromstudent_course
whereccno=’’
order bymark
select*fromV3
except
selecttop 4 *fromV3
四、实验步骤及结果（包含简要的实验步骤流程、结论陈述）
查询有不及格成绩的学生的学号、姓名和系名
2、根据下面的要求，写出相应的查询语句
1）查询所有男同学的选课情况，要求列出学号、姓名、开课号、分数。
selects.sno,sname,ccno,mark
大数据工具应用知到章节答案智慧树2023年广东金融学院
大数据工具应用知到章节测试答案智慧树2023年最新广东金融学院第一章测试1.2011年麦肯锡研究院提出的大数据定义是：大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和（）能力的数据集。
参考答案:分析2.用4V来概括大数据的特点的话，一般是指：Value、Velocity、Volume和（）。
参考答案:Variety3.大数据分析四个方面的工作主要是：数据分类、（）、关联规则挖掘和时间序列预测。
参考答案:数据聚类4.新浪和京东联合推出的大数据商品推荐，是由京东盲目推送到当前浏览新浪网站的用户的页面上的。
错5.目前的大数据处理技术只能处理结构化数据。
参考答案:错第二章测试1.我们常用的微软Office套件中的Access数据库软件的数据库文件格式后缀名是（）。
参考答案:mdb2.大多数日志文件的后缀名是（）。
参考答案:log3.本课程重点介绍的weka软件的专有文件格式是（）。
ARFF4.数据清洗工作的目的主要是要解决数据的完整性、唯一性、合法性和（）。
参考答案:一致性5.八爪鱼软件的“自定义采集”工作方式下，需要在软件里输入一个（）来作为采集的目标。
参考答案:网页地址6.八爪鱼软件的采集规则可以通过文件的形式来导入或者导出，这种文件的后缀名是（）。
参考答案:otd7.Excel可以通过“数据有效性”按钮操作来规范数据输入的范围。
对8.Excel不能导入txt或csv格式的文件。
参考答案:错9.八爪鱼软件只能对软件内建了“简易采集”规则的网站采集数据。
参考答案:错10.八爪鱼软件进行自定义采集时，需要了解对网页的页面结构。
参考答案:对第三章测试1.使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集（Iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2， minPoints参数设置为5，忽略class属性，那么将形成（）个簇。
22.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（）是错误的。
大数据技术和应用课后测试及答案
大数据技术和应用课后测试及答案1. 什么是大数据？大数据是指数据量巨大且类型繁多的数据集合。
它具有三个关键特点：- 大量：大数据集合的规模非常庞大，远远超过传统数据处理方法的承载能力。
- 多样：大数据集合包含各种不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 速度快：大数据集合的生成速度非常快，需要高效的处理方法来实时分析和提取价值。
2. 大数据技术有哪些？大数据技术包括以下几个关键技术：- 分布式存储：大数据需要通过分布式存储技术将数据存储在多个节点上，以实现数据的高可用性和高并发访问。
- 分布式计算：大数据处理需要通过分布式计算技术将计算任务分发到多个计算节点上并行处理，加快计算速度。
- 数据挖掘：大数据挖掘技术可以从海量数据中发现隐藏的模式和规律，从而提供洞察和决策支持。
- 机器研究：大数据机器研究技术可以利用大规模数据集来训练模型，并通过模型对未知数据进行预测和分类。
- 实时流处理：大数据实时流处理技术可以对数据流进行实时处理和分析，实现实时反馈和智能决策。
3. 大数据应用领域有哪些？大数据技术在各个领域都有广泛的应用，包括：- 金融：利用大数据技术可以对金融市场进行分析和预测，提高投资决策的准确性和效率。
- 零售：通过分析顾客购买记录和行为数据，可以实现个性化推荐和优化库存管理，提升顾客满意度和销售业绩。
- 医疗保健：大数据技术可以帮助医疗机构对大规模的医疗数据进行分析和挖掘，提供精准的诊断和治疗方案。
- 交通：通过分析交通数据，可以实现交通拥堵预测和智能路况调度，提高交通效率和减少拥堵现象。
4. 大数据技术面临的挑战有哪些？大数据技术在应用过程中面临以下挑战：- 数据隐私保护：大数据涉及大量的个人敏感信息，如何保护数据隐私是一个重要的问题。
- 数据质量问题：大数据集合中可能存在数据错误和重复等质量问题，如何保证数据的准确性和完整性是一个挑战。
- 技术复杂性：大数据技术涉及多个领域的知识和技术，对从业人员的技术能力提出了较高的要求。
大数据参考答案
大数据参考答案大数据参考答案随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
大数据的应用范围广泛，从商业到医疗，从教育到城市规划，都可以借助大数据来进行分析和决策。
然而，大数据的应用并非一帆风顺，其中存在着许多挑战和问题。
本文将从不同角度探讨大数据的参考答案。
首先，大数据的应用对于商业领域来说具有巨大的潜力。
通过收集和分析大量的消费者数据，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，从而提供更加个性化的产品和服务。
例如，互联网公司可以通过分析用户的搜索记录和购买行为，为用户推荐更加符合其兴趣和需求的商品。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测市场趋势和竞争对手的举动，从而制定更加精准的营销策略。
然而，大数据的应用也面临着隐私保护和数据安全的挑战。
在收集和使用大数据时，企业必须遵守相关的法律法规，保护用户的个人信息安全。
其次，大数据在医疗领域的应用也具有重要意义。
通过分析大量的医疗数据，医生可以更加准确地诊断疾病和制定治疗方案。
例如，通过分析患者的基因组数据，医生可以了解患者的遗传病风险，并采取相应的预防措施。
此外，大数据分析还可以帮助医疗机构进行资源分配和疾病监测。
然而，大数据的应用也面临着数据隐私和伦理问题。
医疗数据属于敏感信息，必须严格保护患者的隐私。
同时，医疗数据的使用也需要符合伦理和法律的要求，确保数据的合法性和公正性。
教育领域也可以借助大数据来改善教学质量和学生学习效果。
通过分析学生的学习数据，教师可以了解学生的学习情况和困难，从而针对性地进行教学。
例如，通过分析学生的答题数据，教师可以发现学生的薄弱知识点，并采取相应的辅导措施。
此外，大数据分析还可以帮助学校进行教育资源的配置和教学质量的评估。
然而，大数据的应用也面临着教育公平和数据使用的问题。
大数据分析需要基于大量的学生数据，而这些数据可能存在着不平等的问题。
因此，在使用大数据进行教育决策时，需要考虑到公平和平衡的原则。
最后，大数据在城市规划中的应用也具有重要意义。
金融大数据分析实训报告
一、实训背景随着金融科技的飞速发展，大数据技术在金融领域的应用日益广泛。
为了更好地培养具备金融大数据分析能力的人才，我们学校开展了金融大数据分析实训课程。
本次实训旨在让学生了解金融大数据的基本概念、分析方法和技术应用，提高学生运用大数据技术解决实际问题的能力。
二、实训内容1. 金融大数据概述实训首先介绍了金融大数据的概念、特点以及应用领域，使学生了解金融大数据的基本知识。
2. 数据采集与处理实训重点讲解了金融数据采集的方法和工具，如网络爬虫、数据库操作等。
同时，介绍了数据清洗、数据整合等数据处理技术，使学生掌握金融大数据的基本处理流程。
3. 数据分析技术实训涵盖了多种数据分析方法，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
通过实际案例分析，使学生掌握金融数据分析的技巧。
4. 金融大数据应用实训介绍了金融大数据在风险管理、客户画像、投资决策等领域的应用，使学生了解金融大数据在实际工作中的价值。
三、实训过程1. 理论学习在实训过程中，我们首先进行了金融大数据相关理论的学习，包括金融大数据的概念、特点、应用领域等。
2. 数据采集与处理实践我们利用网络爬虫工具，从互联网上采集了金融数据，并使用Python编程语言进行数据清洗和整合。
3. 数据分析实践我们运用统计分析、机器学习等方法，对金融数据进行挖掘和分析，得出有价值的结论。
4. 项目实践在实训过程中，我们选取了金融风险管理作为项目实践的主题，通过数据分析，为金融机构提供风险管理建议。
四、实训成果1. 提高了金融大数据分析能力通过本次实训，我们掌握了金融大数据的基本概念、分析方法和技术应用，提高了金融大数据分析能力。
2. 深入了解了金融行业现状实训过程中，我们接触了大量金融数据，对金融行业现状有了更深入的了解。
3. 培养了团队合作精神在实训过程中，我们进行了团队协作，共同完成了项目实践，培养了团队合作精神。
4. 提升了就业竞争力通过本次实训，我们掌握了金融大数据分析的相关技能，提升了就业竞争力。
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广东金融学院实验报告课程名称：大数据工具应用
6. 使用EM聚类器对数据集进行聚类，选择2个簇，其他参数保持默认值，忽略play属性。
四、实验结果（对必要的实验步骤进行截图，并加以文字描述）
1、完成文件到arff文件的转换。
（1）打开“”-点击“文件”-点击“另存为”-保存类型选中“CSV（逗号分隔）”-点击“保存”。
（2）打开weka-点击“Tools”-点击“ArffViewer”-点击“File-open”–文件类型选中“所有文件”-选中“”-“打开”
点击“file”-点击“save as”-文件类型选中“Arff data files ”-“保存”
2、对数据集中的数值型属性“温度（temperature）”离散成低温（cool），中温（mild），高温（hot）三个等级。
（1）打开weka-点击“Explorer”-点击“Open file”-选中“点击“打开”
点击“Choose”-选中“Discretize”-点击空白处-在“attributelndices”中输入2，在“bins”中输入3，其他保持不变-点击“OK”，再点击“Apply”
为避开可读性较差的问题，先另存为，点击“Save”。
（2）打开“word”，打开“这个文件
选中“'\'(-inf-71]\''”，点击“替换”
选中“'\'(71-78]\''”，替换成“mild”
选中“'\'(78-inf)\''”，替换成“hot”
点击“保存”。
（3）用weka打开查看
3、生成数据集的决策树。
（1）打开weka-点击“Explorer”-点击“Open file”-选中“点击“打开”,切换到“Classify”-单击“Choose”-打开“trees”条目-点击“J48”，选择“Use traning set”,单击“Strart”。
（2）在结果列表中右击“J48”条目，选择可视化菜单项“Visualize tree”
4. 对数据集使用M5P分类器进行线性回归。
打开weka-点击“Explorer”-点击“Open file”-选中“”-点击“打开”, 点击“Classify”-“Choose”，打开“function”条目-点击“LinearRegressio”，单击“Strart”。
在结果列表中右击条目，选择可视化分类结果误差菜单项“Visualize classifier errors”
5. 使用SimpleKMeans聚类器对数据集进行聚类，选择2个簇和欧氏距离，
其他参数保持默认值，忽略play属性。
（1）打开weka-点击“Explorer”-点击“Open file”-选中“点击“打开”, 切换到“Cluster”-单击“Choose”-选择“SimpleKMeans”，单击文本框-保持默认设置，单击“Ignore attributes”-选择“play”-单击“select”，单击“Start”。
（2）在结果列表中右击条目，选择“Visualize cluster assignments”
（3）单击“Save”，再次打开文件查看
6. 使用EM聚类器对数据集进行聚类，选择2个簇，其他参数保持默认值，忽略play属性。
（1）打开weka-点击“Explorer”-点击“Open file”-选中“点击“打开”，切换到“Cluster”-单击“Choose”-选择“EM”，单击文本框-“numClusters”设置为“2”-其他参数保持不变，选中“Classes to clusters evaluation”，单击“Ignore attributes”-弹出框中选择“play”-单击“select，”单击“Start”。
（2）在结果列表中右击条目，选择“Visualize cluster assignments”
（3）单击“Save”，再次打开文件查看
五、实验总结（包括心得体会、问题回答及实验改进意见，可附页）
1、这次实验很有难度，基本都要依靠视频，逐步跟进，第一次接触Weka，所以一轮实验过后对weka也只能算是有了接触，还算不上理解。
2、决策树较其他几个实验项目易懂，有图形，很形象了然。
3、大致懂得分类、聚类的操作步骤，但由于缺乏相应的数学知识储备，相应的计算机术语，不明白结果要如何分析，所以距离用weka做实际分类聚类的应用还很远。
4、希望自己有时间的时候能多看点资料，多补充点计算机和数学的知识，多了解软件里各个英文的含义，多去分析分析数据结果。