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。
实验二查询部分及查询作业答案
实验二查询部分及查询作业答案实验二. 数据库查询Student表：列名含义数据类型约束Sno 学号字符串，长度为7 主码Sname 姓名字符串，长度为10 非空Ssex 性别字符串，长度为2 Sage 年龄整形Sdept 所在系字符串，长度为20Course表：列名含义数据类型约束Cno 课程号字符串，长度为10 主码Cname 课程名字符串，长度为20 非空Ccredit 学分字节Semester 学期字节SC表：列名含义数据类型约束Sno 学号字符串，长度为7 主码引用Student的Sno作为外码Cno 课程号字符串，长度为10 主码引用Course的Cno作为外码Grade 成绩小整形XKLB 修课类别字符串，长度为4 请写明创建以上三张基本表的语句。
3．将如下数据插入建好的三张表中。
Student表学号姓名性别年龄所在系'9512101','李勇','男',19,'计算机系''9512102','刘晨','男',20,'计算机系''9512103','王敏','女',20,'计算机系''9521101','张立','男',22,'信息系''9521102','吴宾','女',21,'信息系''9521103','张海','男',20,'信息系''9531101','钱小平','女',18,'数学系''9531102','张大力','男',19,'数学系' Course表课程号课程名学分学期'c01','计算机文化学',3,1'c02','VB',2,3'c03','计算机网络',4,7'c04','数据库基础',6,6'c05','高等数学',8,2'c06','数据结构',5,4SC表学号课程号成绩修课类别'9512101','c01',90,'必修''9512101','c02',86,'选修''9512101','c06',null,'必修''9512102','c02',78,'选修''9512102','c04',66,'必修''9521102','c01',82,'选修''9521102','c02',75,'选修''9521102','c04',92,'必修''9521102','c05',50,'必修''9521103','c02',68,'选修''9521103','c06',null,'必修''9531101','c01',80,'选修''9531101','c05',95,'必修''9531102','c05',85,'必修'请写明使用的数据插入语句。
java实验报告实验2答案（共5篇）
java实验报告实验2答案（共5篇）第一篇：java实验报告实验2答案互联网软件应用与开发实验指导书实验二熟悉Applet，GUI编程实验目的：本实验旨在巩固同学们对上课所讲Applet，异常处理，java的控制加深理解，图形用户界面基本组件窗口、按钮、文本框、选择框、滚动条等的使用方法，对java的语法和编程有一个更加深入的理解，为同学们以后的能够用Java进行独立地编写桌面程序打下一定的基础。
了解如何使用布局管理器对组件进行管理，以及如何使用Java的事件处理机制。
实验内容：创建一个java项目，命名为experiment2。
（如何创建项目参考《实验一》的项目创建方法。
）（一）创建图形用户界面图形用户界面（Graphic User Interface，简称GUI）是为方便用户使用设计的窗口界面，在图形用户界面中用户可以看到什么就操作什么，取代了在字符方式下知道是什么后才能操作什么的方式。
组件（Component）是构成GUI的基本要素，通过对不同事件的响应来完成和用户的交互或组件之间的交互。
组件一般作为一个对象放置在容器（Container）内，容器是能容纳和排列组件的对象，如Applet、Panel（面板）、Frame（窗口）等。
通过容器的add方法把组件加入到容器中。
1．在Applet中添加标签、按钮并使用网格布局（1）程序功能在Applet 容器中添加组件标签、按钮，并使用网格布局管理器排列组件在容器中的位置。
（2）编写LX6_1.java 程序文件，源代码如下：import java.awt.*;import java.applet.Applet;public class LX6_1 extends Applet { Label l1;Button b1, b2, b3, b4, b5,b6;public void init(){互联网软件应用与开发实验指导书setLayout(new GridLayout(3,3));// 设置网格布局（3 行3 列共9 个网格）l1=new Label(“标签1”);b1 = new Button(“按钮1”);b2 = new Button(“按钮2”);b3 = new Button(“按钮3”);b4 = new Button(“按钮4”);add(l1);add(b1);add(b2);add(b3);add(newLabel());add(b4);add(new Button(“按钮5”));add(new Button(“按钮6”));add(new Label(“标签2”));} }（3）编译程序LX6_1.java。
数据库实验报告实验二参考答案[最终版]
![数据库实验报告实验二参考答案[最终版]](https://img.taocdn.com/s3/m/8e875b254531b90d6c85ec3a87c24028915f8583.png)
数据库实验报告实验二参考答案[最终版]第一篇：数据库实验报告实验二参考答案[最终版]1.你的老板要求你创建一个数据量为20G的数据库，但是你现在的硬盘上没有一个这么大空闲容量的分区，只有3个空闲容量为8G的分区，请问，你该如何完成这个任务？答：为该数据库创建3个数据文件，每个数据文件只需保存小于8G的数据，将这3个数据文件分别存储在不同的硬盘分区即可。
注：数据库中的数据都保存在该数据库的若干数据文件中，而非日志文件！2.你想创建一个初始大小为2MB的数据库，但是你却发现你创建的数据库的初始大小是5MB，而且不能小于这个值，请问是什么原因？答：系统数据库中的model数据库为用户创建数据库提供模板，也就是说，在创建数据库时，数据库引擎首先通过复制 Model 数据库中的内容来创建数据库的第一部分，然后再用空页填充新数据库的剩余部分。
因此，用户创建的数据库的初始大小不能小于model数据库的大小。
该问题的原因在于model数据库数据文件的初始大小被设定为5MB。
/***************************SQL语言部分*****************************/ /*创建数据库student*/create database studenton（name=student_data,filename='C:DATAstudent_data.mdf', size=3,maxsize=unlimited,filegrowth=1)log on（name=student_log,filename='C:DATAstudent_log.ldf',size =1,maxsize=20,filegrowth=10%)/*修改数据库student--添加数据文件*/alter database student add filegroup studata /*先增加一个文件组studata*/ goalter database studentadd file（Name=student_data1,filename='D:DATAstudent_data1.nd f',Size=50,Maxsize=500,Filegrowth=30%)to filegroup studata /*删除数据库student */ drop database student第二篇：SQL数据库实验报告实验二实验2SQL Server数据库的管理1．实验目的（1）了解SQL Server 数据库的逻辑结构和物理结构的特点。
实验设计与大数据处理(第二版部分问题详解)
试验设计与数据处理学院班级学号学生姓名指导老师第一章4、 相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ∆=⨯=故100g 中维生素C 的质量范围为：18.2±0.0182mg 。
5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa ，则max 0.2 1.5%0.003330.3758R x MPa KPa x E x ∆=⨯==∆===2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ，所以max 20.1330.133 1.6625108R x KPax E x -∆=∆===⨯ 3）、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ，其中29.8/g m s = 则：3max 339.8109.810 1.225108R x KPax E x ---∆=⨯∆⨯===⨯ 6.样本测定值3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 2 0.002136667 总体方差σ2 0.001780556 算术平均误差△ 0.038333333 极差R 0.117、S ₁²＝3.733，S ₂²＝2.303F ＝S ₁²/ S ₂²＝3.733/2.303=1.62123而F 0.975 （9.9）=0.248386，F 0.025(9.9)=4.025994 所以F 0.975 （9.9）< F <F 0.025(9.9)两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
|||69.947|7.747 6.06p p d x =-=>分析人员A 分析人员B8 7.5 样本方差1 3.7333338 7.5 样本方差2 2.30277810 4.5 Fa值0.248386 4.02599410 4 F值 1.621236 5.56 84 7056 7.56 5.58 88.旧工艺新工艺2.69% 2.62%2.28% 2.25%2.57% 2.06%2.30% 2.35%2.23% 2.43%2.42% 2.19%2.61% 2.06%2.64% 2.32%2.72% 2.34%3.02%2.45%2.95%2.51%t-检验: 双样本异方差假设变量 1 变量 2平均0.025684615 2.291111111方差0.000005861 0.031611111观测值13 9假设平均差0df 8t Stat -38.22288611P(T<=t) 单尾0t 单尾临界 1.859548033P(T<=t) 双尾0t 双尾临界 2.306004133F-检验双样本方差分析变量 1 变量 2平均 0.025684615 2.291111111 方差 0.000005861 0.031611111 观测值 13 9 df 12 8 F 0.000185422 P(F<=f) 单尾 0 F 单尾临界 0.3510539349. 检验新方法是否可行，即检验新方法是否有系统误差，这里采用秩和检验。
大数据技术与应用作业二
大数据技术与应用作业二参考答案在文档最后面一、单项选择题1. 数据库设计过程中，第一步通常是（）A. 概念设计B. 需求分析C. 逻辑设计D. 物理设计2. 在数据库设计中，用于描述实体及实体间联系的模型是（）A. 关系模型B. 层次模型C. 网状模型D. 以上都是3. 大数据分析中，“数据清洗”的主要目的是（）A. 提高数据质量B. 减少数据量C. 改变数据类型D. 加密数据4. 以下哪种不是大数据分析的常用工具（）A. ExcelB. HadoopC. PythonD. Word5. 数据库设计的逻辑设计阶段主要任务是（）A. 建立E-R 图B. 将E-R 图转换为关系模式C. 确定存储结构和存取方法D. 收集和分析用户需求6. 大数据分析框架中的“数据存储”通常不包括（）A. 关系型数据库B. 分布式文件系统C. 内存数据库D. 纸质文档7. 在数据库设计中，消除数据冗余主要在（）阶段完成。
A. 需求分析B. 概念设计C. 逻辑设计D. 物理设计8. 大数据分析的第一步是（）A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据分析D. 结果展示9. 以下哪个不是数据库设计的基本原则（）A. 规范化B. 完整性C. 复杂性D. 安全性10. 大数据分析框架中的“数据预处理”不包括（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据挖掘D. 数据转换二、多项选择题11. 数据库表设计的步骤包括（）A. 明确需求，整理需求B. 根据需求，整理出需要的表及字段C. 确定表间关系，确定联结字段D. 利用工具建模生成或手写SQL语句12. 大数据分析的特点包括（）A. 数据量大B. 数据类型多样C. 处理速度快D. 价值密度低E. 准确性高13. 数据库概念设计阶段常用的方法有（）A. 自顶向下B. 自底向上C. 逐步扩张D. 混合策略E. 随机设计14. 以下属于大数据分析框架中“数据收集”方法的有（）A. 传感器B. 网络爬虫C. 数据库D. 文件系统E. 人工录入15. 数据库逻辑设计的成果通常包括（）A. 关系模式B. 视图定义C. 存储过程D. 索引定义E. 完整性约束16. 大数据分析的常用技术包括（）A. 数据挖掘B. 机器学习C. 统计分析D. 可视化分析E. 云计算17. 数据库物理设计的主要内容包括（）A. 确定数据库的存储结构B. 选择合适的存储介质C. 确定索引策略D. 设计备份和恢复策略E. 定义数据库的安全性策略18. 大数据分析框架中的“数据分析”方法有（）1-5.DBADB 6-10.DCACC 11.ABCD 12.ABCD 13.ABCD 14.ABCDE 15.BD 16.ABCDE 17.ABCD 18.ABCD 19.ABCDE 20.BD。
大数据金融实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
金融行业作为国家经济的重要组成部分，也面临着前所未有的机遇和挑战。
大数据技术在金融领域的应用，为金融机构提供了更加精准的风险评估、投资决策和客户服务。
本实验旨在通过实际操作，让学生深入了解大数据在金融领域的应用，提高数据分析能力和金融业务理解。
二、实验目的1. 熟悉大数据金融的基本概念和原理。
2. 掌握大数据金融数据处理和分析的方法。
3. 培养学生运用大数据技术解决实际金融问题的能力。
4. 提高学生对金融市场的洞察力和风险防范意识。
三、实验内容1. 数据采集实验数据来源于某金融机构提供的客户交易数据，包括客户基本信息、交易记录、信用评分等。
2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等。
（2）数据转换：将不同类型的数据转换为统一格式，如将日期字符串转换为日期类型。
（3）数据集成：将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。
3. 数据分析（1）客户画像分析：通过对客户的基本信息、交易记录和信用评分进行分析，构建客户画像。
（2）风险分析：运用机器学习算法对客户信用风险进行预测，为金融机构提供风险预警。
（3）投资组合优化：根据客户画像和风险分析结果，为不同风险偏好的客户提供个性化的投资组合。
4. 实验工具（1）数据采集：Python、Java等编程语言。
（2）数据预处理：Pandas、NumPy等数据分析库。
（3）数据分析：Spark、Hadoop等大数据处理框架。
（4）机器学习：Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库。
四、实验步骤1. 数据采集：使用Python等编程语言从金融机构获取数据。
2. 数据预处理：运用Pandas、NumPy等库进行数据清洗、转换和集成。
3. 数据分析：a. 客户画像分析：运用Spark、Hadoop等大数据处理框架进行数据挖掘，提取客户特征。
b. 风险分析：使用Scikit-learn、TensorFlow等机器学习库建立信用风险评估模型。
《大数据技术原理与操作应用》第2章习题答案
《大数据技术原理与操作应用》第2章习题答案
一、单选题
1.数据挖掘技术主要是（）。
A.数据处理技术
B.数据库技术
C.数据分析技术
D.数据模式技术
答案：C
2.下列不属于企业应用的大数据技术的是（）。
A.客户关系管理
B.企业资源规划
C.财务风控分析
D.人工智能
答案：D
3.根据观测指标，将相似特征的样本聚类在一起，这一分析过程属于（）。
A.数据预处理
B.数据分析
C.聚类分析
D.关联分析
答案：C
4.大数据技术中，批处理指（）。
A.在计算机上定义一系列的任务，然后将它们提交给系统，并让系统依次执行任务
B.针对一个个独立的任务，将任务提交给系统
C.实时地处理事件
D.查询数据库
答案：A
二、多选题
5.下列不属于具有大数据处理特点的是（）。
A.实时性
B.持续性
C.连续性
D.批处理性
答案：C
6.大数据技术可以分为（）和业务数据两大类。
A.结构化数据
B.半结构化数据
C.非结构化数据
D.混合型数据
答案：A、B、C
三、判断题
7.利用大数据技术进行市场营销活动时，可以采用决策树模型进行客户分群分析，从而获取客户价值分类。
实验报告三-大数据工具应用-微课视频版-钟雪灵-清华大学出版社
问题维度——利润与销售额的关系/销售额与折扣的关系/利润与销售数量的关系
分析步骤——（1）画思维导图，建议3-4步内得出结论【一定要有一个清晰的结论，不需面面俱到】
（2）基于思维导图的步骤，画图、展示、美化。
四、实验结果（对必要的实验步骤进行截图，并加以文字描述）
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）
六、教师评语
□实验态度端正，实验步骤、结果正确，实验总结认真，评分：优秀
□实验态度端正，实验步骤、结果正确，评分：良好
□实验步骤、结果正确，评分：中等
□能够按照实验步骤完成实验，评分：及格
□无法完成实验，评分：不及格
指导老师：
2019.11
1．使用软件：Tableau Desktop
2．实验设备：装有Windows7的联网的个人计算机
三、实验内容
1.先后完成tableau自带数据“示例-超市”，产品的分层和解除分层。
2.tableau自带数据“示例-超市”：统计分层“产品”项下的销售总额，并实现自由向下钻取。
3.根据销售总额和销售总利润两个维度，剖析“南方市场”和“北方市场”的情况。
4.分析销售总额的走势：高折扣客户和低折扣客户的对比【高折扣和低折扣自行厘定，两类客户需要有较明显的差异】。
5.将题1-4的结果放置在一个仪表板内，仪表板的大小选择“自动”，并根据仪表板的基础功能自行美化仪表板的排版，排版方式要求：浮动。
6.综合实验：基于tableau自带数据“示例-超市”，分析当前产品结构存在的问题，并做成仪表板展示。
广东金融学院实验报告
课程名称：大数据工具应用
实验编号
广金大数据工具应用第二次实验报告答案
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。
大数据技术与应用习题答案第1-2章
1）请阐述什么是大数据？大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2）大数据对当今世界有哪些影响？大数据是一种新兴的产业，从提出概述至今不断在推动着世界经济的转型和进一步的发展。
如法国政府在2013年投入近1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目。
目的在于通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。
法国政府在《数字化路线图》中列出了五项将大力支持的战略性高新技术，大数据就是其中一项。
综上所述，从各种各样的大数据中，快速获得有用的信息的能力，就是大数据技术。
这种技术已经对人们的产生和生活方式有了极大的影响，并且还在快速的发展中，不会停下来。
3）大数据有哪些框架？按照对所处理的数据形式和得到结果的时效性分类，大数据处理框架可以分为三类：批处理系统、流处理系统和混合处理系统。
4）企业应当如何应对大数据时代的挑战？大数据在许多企业应用程序中的确扮演着相当重要的角色，大数据的应用对于企业带来的好处有以下几点：（1）结合各种传统企业数据对大数据进行分析和提炼，带给企业更深入透彻的洞察力。
它可以带来更高的生产力，更大的创新和更强的竞争地位。
（2）正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。
而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。
（3）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质，很大程度上影响了企业的经营和绩效。
5）大数据和云计算的联系和区别是什么？如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。
数据挖掘实验报告二
实验二
一、基本原理
分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
分类算法通过对已知类别训练集的分析，从中发现分类规则，以此预测新数据的类别。
分类算法的应用非常广泛，银行中风险评估、客户类别分类、文本检索和搜索引擎分类、安全领域中的入侵检测以及软件项目中的应用等。
二、实验目的：
掌握CART决策树构建分类模型。
三、实验内容
对所有窃漏电用户及真诚用户的电量、告警及线损数据和该用户在当天是否窃漏电的标识，按窃漏电评价指标进行处理并选取其中291个样本数据，得到专家样本，使用CART 决策树实现分类预测模型。
注意：数据的80%作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。
四、实验步骤
1、对数据进行预处理
2、把数据随机分为两部分，一部分用于训练，一部分用于测试。
分成testData和trainData文件即测试数据和训练数据数据的80%作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。
和构建的CART决策树模型分别对训练数据和测试数据进行分类。
构建的神经网络模型分别对训练数据和测试数据进行分类。
5、对比分析CART决策树和神经网络模型对数据处理的结果。
五、实验结果
六、思考与分析
尝试采用神经网络对数据进行分类，并与CART决策树的结果进行比较。
答:与神经网络相比，决策树可以很好地处理非数值型的数据，但是决策树对连续的数据(比如连续的数值型数据)不太擅长。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。