大数据作业
海致大数据初级第二次作业
海致大数据初级第二次作业摘要：I.引言A.介绍海致大数据初级第二次作业B.阐述本次作业的目的和意义II.作业内容概述A.作业任务与要求B.作业难度及所需技能C.作业涉及的领域和知识点III.作业完成过程A.数据收集与处理1.数据来源与获取2.数据清洗与整理B.数据分析与挖掘1.数据可视化2.特征工程3.模型建立与优化C.结果展示与报告撰写1.结果展示方式2.报告撰写规范与要求IV.作业成果与评价A.作业成果展示1.数据可视化效果2.模型性能与分析B.作业评价标准1.评分规则与权重2.反馈与建议V.总结与展望A.本次作业的收获与反思B.对未来学习的展望与计划正文：【引言】海致大数据初级第二次作业是我们在学习大数据相关知识的过程中，一次重要的实践机会。
通过这次作业，我们可以巩固所学知识，提高实际操作能力，并为以后的学习和应用打下坚实基础。
本文将详细介绍本次作业的内容、完成过程以及成果评价，并对未来学习进行展望。
【作业内容概述】本次作业主要分为以下几个部分：【数据收集与处理】为了完成作业，我们首先需要收集相关数据。
数据来源可以是公开数据平台、企业提供的数据集或自行采集的数据。
在收集到数据后，我们需要进行数据清洗与整理，以便进行后续分析。
【数据分析与挖掘】在完成数据收集与处理后，我们需要对数据进行深入分析与挖掘。
这包括数据可视化、特征工程以及模型建立与优化。
数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势；特征工程则是为了提取数据中有用的信息，降低模型的复杂度；模型建立与优化则是为了找到一个合适的模型来解决问题。
【结果展示与报告撰写】在完成分析与挖掘后，我们需要将结果进行展示，并撰写报告。
结果展示方式可以是可视化图表、文字描述等。
报告撰写应遵循相应的规范和要求，以便让读者更好地理解我们的分析过程和结果。
【作业成果与评价】在完成作业后，我们需要展示作业成果，并进行评价。
作业成果主要包括数据可视化效果、模型性能与分析等。
大数据分析导论实践作业答案
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。
（单选题，本题2分）A：微软B：百度C：谷歌D：阿里巴巴2、大数据的起源是（C ）。
（单选题，本题2分）A：金融B：电信C：互联网D：公共管理3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。
（单选题，本题2分）A：数据管理人员B：数据分析员C：研究科学家D：软件开发工程师4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。
（单选题，本题2分）A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度5、数据清洗的方法不包括（D）。
（单，本题2分）错误o54.吴军博士认为凡是简单、重复的工作，在未来的时代里一定是机器做得比人更好。
（判断题1分）得分：1分正确o错误o55.《国务院办公厅关于深入实施“互联网+流通”行动计划的意见》要求：支持建设农产品流通全程冷链系统。
（判断题1分）得分：1分正确o错误1、怎样克服自我中心()A、要以平常心来看待成功和失败B、应该学会乐观自我，重塑思维C、要学会站在他人的角度思考问题，理解他人对这个事情怎么看参考答案：C、要学会站在他人的角度思考问题，理解他人对这个事情怎么看2、网络依赖症发展过程()A、上网其乐无穷、心理依赖症、躯体依赖、网络成瘾、躯体问题、心理情绪B、上网其乐无穷、心理依赖、躯体依赖、心理情绪问题、躯体问题、网络成瘾C、躯体问题、心理情绪、心理依赖参考答案：B、上网其乐无穷、心理依赖、躯体依赖、心理情绪问题、躯体问题、网络成瘾3、人格障碍指的是什么()A、指明显偏离正常人格并与他人和社会相悖的一种持久和牢固的适应不良的情绪和行为反应方式.B、良好的人格特征表现为：乐观、自尊、自信、开朗、热情、宽容、认真、独立、主动、积极、充满希望.C、性格是人对现实的稳定的态度和习惯了的行为方式.参考答案：A、指明显偏离正常人格并与他人和社会相悖的一种持久和牢固的适应不良的情绪和行为反应方式.4、情绪的外部表现是——体态表现为()。
海致大数据初级第二次作业
海致大数据初级第二次作业
摘要：
1.海南黎族舞蹈概述
2.海南黎族舞蹈基本动作组合
3.动作组合的训练方法
正文：
【海南黎族舞蹈概述】
海南黎族舞蹈是一种富有地方特色的民族舞蹈，源于我国海南省黎族人民的日常生活和劳动。
黎族舞蹈动作独特，表现形式多样，反映了黎族人民对生活的热爱和对自然的敬畏之情。
【海南黎族舞蹈基本动作组合】
1.手脚协调组合：手脚协调组合是黎族舞蹈的基本动作之一，主要通过手脚的协同动作，展现黎族人民的劳动和生活场景。
2.身体协调组合：身体协调组合主要通过身体的摆动、扭动等动作，展现黎族人民的生活热情和活力。
3.跳跃组合：跳跃组合是黎族舞蹈的重要表现形式，通过双脚的跳跃动作，展现黎族人民的豪放和激情。
4.转身组合：转身组合主要通过身体的转身动作，展现黎族人民的优雅和韵律感。
【动作组合的训练方法】
1.分解训练：将动作组合分解成单个动作，进行逐一训练，以达到熟练掌握每个动作的目的。
2.整体训练：在掌握单个动作的基础上，进行整体训练，以达到动作组合的协调和连贯。
3.反复训练：通过反复训练，不断提高动作的精度和美感，使动作组合更加完美。
4.实践训练：通过实践演出，提高动作组合的实战能力和表现力。
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业(第一单元)
多创新性的用途。
答案:AB 【12】
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）
•
A、要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本
•
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
•
C、在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千
上万的数据
• 关系
D、我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业（第一单元）
【1】 大数据公司的多样性表明了（ ）。
•
A、数据作用的体现
•
B、数据价值的转移
•
C、数据技术的发展
•
D、数据思维的创新
答案:B 【2】
对于大数据，其最大的风险就是（ ）。
•
A、成本
•
B、数据量大
•
C、隐私
•
D、非结构化
答案:C 【3】
相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（ ），帮助我们进一步接近 事实的真相。
•
D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
答案:C 【9】
大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。
•
A、更有效
•
B、相当
•
C、不具备可比性
•
D、无效
答案:A 【10】
采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ），但与样本数量的增加关系不大。
•
A、降低
•
B、不变
•
C、提高
•
D、无关
答案:C 【11】
•
A、安全性
•
B、完整性
《大数据导论》在线作业
《大数据导论》在线作业一、单选题共15题，30分1基础设施即服务的英文简称是A IaaSB PaaSC SaaS我的答案：A2用于描述相等时间间隔下连续数据随时间变化趋势的是()A折线图B散点图C条形图D饼图我的答案：A3下列不属于商业大数据类型的是A传统企业数据B机器和传感器数据C社交数据D电子商务数据我的答案：B4以下哪项不是数据可视化工具的特性()A实时性B简单操作C更丰富的展现D仅需一种数据支持方式即可我的答案：D5MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出A key/value对B随机数值C其他计算结果我的答案：A6以下不是数据仓库基本特征的是()A数据仓库是面向主题的B数据仓库是面向事务的C数据仓库的数据是相对稳定的D数据仓库的数据是反映历史变化的我的答案：B7IaaS是()的简称A软件即服务B平台即服务C基础设施即服务D硬件即服务我的答案：C8大数据的最显著特征是() 。
A数据规模大B数据类型多样C数据处理速度快D数据价值密度高我的答案：A9大数据的特点不包含A数据体量大B价值密度高C处理速度快D数据不统一我的答案：D10数据产生方式变革中数据产生方式是主动的主要是来自哪个阶段( )。
A运营式系统阶段B用户原创内容阶段C感知式系统阶段我的答案：B11数据仓库是随着时间变化的,下列不正确的是()A数据仓库随时间变化不断增加新内容B捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随时间的变化不断进行重新综合我的答案：C12下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()A LeafletB Visual.lyC BPizza Pie ChartsD Gephi我的答案：A13购物篮问题是的典型案例A数据变换B关联规则挖掘C数据分类我的答案：B14哪个选项不属于大数据4V特点?A VolumeB ValidC VarietyD Value我的答案：B15GFS中的文件切分成()的块进行存储A32MBB64MBC128MBD1G我的答案：B二、多选题共15题，30分1大数据采集主要包括()四种。
《大数据助力智能》 作业设计方案
《大数据助力智能》作业设计方案一、作业设计背景在当今数字化时代，大数据已经成为推动智能发展的关键力量。
随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何有效地利用这些数据来实现智能化成为了重要的研究课题。
为了让学生更好地理解大数据与智能之间的关系，提高他们的数据分析和应用能力，特设计本次作业。
二、作业目标1、让学生了解大数据的基本概念、特点和处理方法。
2、培养学生运用大数据分析工具和技术的能力。
3、帮助学生认识大数据在智能领域的应用，如智能交通、智能医疗、智能家居等。
4、提高学生的问题解决能力和创新思维，鼓励他们通过大数据分析提出创新性的智能解决方案。
三、作业内容（一）理论知识学习1、要求学生通过阅读相关教材、文献和在线资源，了解大数据的定义、特征（如海量性、多样性、高速性、价值性等）、数据来源以及大数据处理的基本流程（包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等）。
2、学习常见的大数据分析工具和技术，如 Hadoop、Spark 等，了解它们的工作原理和应用场景。
（二）案例分析1、提供一些大数据在智能领域的应用案例，如智能交通中的路况预测、智能医疗中的疾病诊断、智能家居中的能源管理等。
2、要求学生对这些案例进行深入分析，包括数据的收集方式、分析方法、得出的结论以及对实际应用的影响。
3、让学生思考这些案例中存在的问题和挑战，并提出可能的改进方案。
（三）实践操作1、给定一个具体的数据集，要求学生运用所学的大数据分析工具和技术，对数据进行处理和分析。
2、学生需要根据分析结果，得出有意义的结论，并以报告的形式呈现。
3、鼓励学生在数据分析的基础上，提出创新性的智能应用想法，并进行初步的设计和规划。
（四）小组讨论1、组织学生进行小组讨论，分享各自在案例分析和实践操作中的经验和成果。
2、每个小组需要共同探讨一个大数据在智能领域的应用主题，并制定详细的解决方案。
3、小组代表在全班进行汇报和交流，其他小组可以提出问题和建议。
大数据导论作业三
学生应该加强伦理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ例如从数据的角度思
教育，了解数据伦
考问题、从数据的角
理原则，遵循正确
度分析问题等
的伦理观
7
在大数据时代，大学生应该 具备正确的大数据思维和伦
理观
大数据思维可以帮助大学生 更好地适应社会的需求，提
高自己的竞争力
七、结论
同时，大学生应该遵循正确 的伦理原则，保护数据隐私 和数据安全，遵循数据伦理 原则，不得利用数据进行违 法和不道德的行为
例如，可以通过分析公共交通数据优化出行方案，通过分析健康数据提高健康水平等
五、如何用大数据思维和伦理观指导实践
3. 坚守伦理底线
大数据的发展带来了诸多便利的 同时也引发了许多伦理问题如隐 私泄露、数据歧视等因此大学生 应具备坚守伦理底线的意识了解 相关法律法规如隐私保护法等同 时还应注重个人信息的保护避免 泄露个人隐私数据以及滥用他人 信息等行为的发生
3. 培养解决问题能力：大数据思 维强调以数据为导向，解决实际 问题
大学生通过学习大数据分析和处理方法，可 以更好地理解现实问题的复杂性，并学会提 出具有针对性的解决方案
四、大学生用大数据思维和伦理观指导自己的实践的原因
4. 树立正确的 价值观：大数据 伦理观强调对数 据的尊重和保护 ，以及对社会和 环境的责任
数据安全：大数据的 使用需要保证数据安 全
大学生应该遵循数据 伦理原则，不得利用 数据进行违法和不道 德的行为
4
四、大学生用大数据思维和伦理观指导自己的实践的原因
1. 提升竞争力 ：在当今数据驱 动的社会，具备 大数据思维和技 能的人才在职场 上更具竞争力
通过学习大数据分析 方法和技能，大学生 能够更好地理解和解 决实际问题，提高自 己的综合素质和就业 竞争力
“作业大数据”赋能教研改进
23区域教育·南昌“作业大数据”赋能教研改进颜洁 | 南昌市青云谱区教师发展中心沈俊惠 | 南昌市二十八中教育集团青云学校南昌市青云谱区坚持将教育信息化作为推进教育高质量发展的“加速器”，全面实施“向教研要质量”和“向技术要质量”两大攻坚行动，牢牢把握江西省区域性推进“智慧作业”项目试点、南昌市“智慧教育”示范县区创建的发展机遇，开展了以“作业大数据”平台赋能教研改进的实践，探索了循证教研的高质量发展路径，有力促进了教育教研和作业大数据深度融合。
新时代教研的困境之思—走向循证教研工作是保障基础教育质量的重要支撑，而作业则是联结“教—学—评”的重要纽带。
由于传统教研工作存在学情数据采集成本高、信息准确性受教师主观影响大、对大数据信息应用不充分等问题，亟须使用作业大数据赋能教研改进，推动作业数据活起来“开口说话”，精准分析学情，为教研工作高质量开展提供重要的数据依据，破解教研困境。
因此，教研工作和作业大数据的融合发展，既是技术发展的必然结果，更是新时代全面育人的迫切需求。
基于这一背景，青云谱区以作业大数据为切入口，依托数据的实证支持，走向循证教研的改进之路。
循证教研，即指向实践改善与实践性知识生成的教研转型，是证据与经验、研究与实践相互融通、共存而生、循环渐进的过程。
以作业大数据为依托的循证教研，强调教研工作在以作业数据为证据的基础上，重构问题、延缓判断、收集数据、指向改善、生成新知，促使教研回归“研”之本真。
2019年以来，青云谱区推进区域性智慧作业项目试点，基于大数据技术，搭建了青云谱区“作业大数据”平台，实现了内容共享、资源共用、渠道共建和数据共通。
平台通过“分层精准作业”和“教育数字决策”两大系统，对学生日常作业数据进行全面、真实、及时的采集，实时分析学科数据，为研究对象提供丰富的数据支持，为研究内容、研究过程提供科学依据。
目前，平台每天可采集、分析全区3-9年级577个班级的学生作业数据，为青云谱区循证教研积累了丰富翔实的数据基础。
大数据支持下的作业评价优秀应用案例
大数据支持下的作业评价优秀应用案例随着大数据技术的发展，教育领域也逐渐开始利用大数据优化教学和评价过程。
本文将从实时监控、智能推荐、个性化评估、学生群体分析、预测性分析、高效反馈、优化教学策略和提升教学质量八个方面，探讨大数据支持下的作业评价优秀应用案例。
实时监控实时监控在教学过程中的作用越来越重要。
通过实时监控，教师可以及时了解学生的学习情况，发现学生的学习难点和问题，以便及时调整教学策略。
例如，利用大数据技术对在线学习平台进行实时监控，当发现有学生出现学习困难时，系统会自动向教师发送预警，以便教师及时提供帮助。
智能推荐智能推荐系统可以根据学生的学习行为和成绩，为学生推荐个性化的学习资源。
例如，基于学生的学习记录和成绩，推荐系统可以筛选出适合学生的学习资料，帮助学生更好地巩固知识和提高学习效果。
个性化评估个性化评估系统可以根据学生的作业和考试成绩，对学生进行个性化的评估和反馈。
通过数据分析，系统可以了解每个学生的学习特点和不足，并给出相应的建议和指导。
教师可以根据这些反馈，为每个学生制定个性化的学习计划和辅导措施。
学生群体分析利用大数据技术对学生的学习行为和成绩进行深入分析，可以了解不同学生群体的特点和需求，以便制定针对性的教学策略。
例如，通过对学生的学习路径进行分析，教师可以发现学生在某个知识点上的普遍问题，从而有针对性地组织教学和辅导。
预测性分析通过大数据的预测性分析，可以对学生的学习成绩和未来表现进行预测，为教师和学生提供及时的预警和参考。
例如，根据学生的历史成绩和行为数据，预测系统可以预测学生未来可能出现的学习困难，以便教师和学生提前采取措施进行干预。
高效反馈大数据支持下的反馈机制可以快速高效地提供学生学习过程中的反馈信息。
系统可以实时跟踪学生的学习进度和成绩，及时发现问题并给出建议。
同时，教师可以通过数据报表或可视化工具，快速了解全班学生的学习情况，以便更好地把握教学进度和效果。
优化教学策略根据学生的特点和需求，大数据支持下的教学策略可以更加精准和优化。
大数据大作业选题
⼤数据⼤作业选题
⼀、选题与意义
答：我选择选题⼆：Kaggle分析数据项⽬ -> 商店销量预测；因为选题⼀要下载很多东西，宿舍没有⽹线和wife，⽆法下载，⽽且要耗费太多时间安装软件。
并且本学期对于进⾏数据清洗、数据处理、构建模型、进⾏应⽤等较为熟悉，能够检验⼀下⾃⼰的能⼒。
⼆、实践⽅案
理由：本学期已进⾏过数据清洗、数据处理、构建模型、进⾏应⽤等学习以及电脑⾥已经有相关环境。
三、实践任务分解
答：1、下载数据集
2、读取数据集并进⾏数据清洗
3、数据预处理
4、对数据进⾏可视化
5、根据数据特征选择模型构建并训练
6、预测，分类
7、评估模型
8、完善和总结
四、实践计划
答：任务表：
2.
说明：
个⼈项⽬，不要求组队，确实需要组队的说明理由。
边操作边记录；
每天完成当天⽂档；
最后综合成课程实践报告。
大数据等级测评作业指导书
大数据等级测评作业指导书1. 简介在大数据时代，数据成为了企业发展的重要资源。
为了评估和优化企业的数据能力，大数据等级测评成为了一种常用的方式。
本次作业指导书将介绍大数据等级测评的基本概念、评估指标和作业要求。
2. 基本概念- 大数据等级测评：通过对企业的数据资产、数据治理、数据应用和数据安全等方面进行评估，判断企业的大数据成熟度和能力，并将其分为不同的等级。
- 数据资产：企业拥有的各种类型的数据资源，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
- 数据治理：管理和规范企业数据的过程和方法，包括数据质量管理、数据集成、数据分类等。
- 数据应用：企业将数据运用于业务中的方式和方法，包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等。
- 数据安全：保护企业数据的安全性和完整性，包括数据存储、数据传输等方面的安全措施。
3. 评估指标- 数据资产评估：包括企业数据的规模、质量、多样性等方面的评估。
- 数据治理评估：包括数据管理、数据集成、数据分类等方面的评估。
- 数据应用评估：包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等方面的评估。
- 数据安全评估：包括数据存储、数据传输等方面的评估。
4. 作业要求- 研究并理解大数据等级测评的基本概念和评估指标。
- 根据所学知识，选择一家企业进行大数据等级测评。
- 进行数据资产评估，包括收集和整理企业的数据资产，并分析其规模、质量、多样性等。
- 进行数据治理评估，包括分析和评估企业的数据管理、数据集成、数据分类等。
- 进行数据应用评估，包括分析和评估企业的数据分析、数据挖掘、数据可视化等。
- 进行数据安全评估，包括分析和评估企业的数据存储、数据传输等。
- 撰写测评报告，包括对企业大数据成熟度和能力的评估结果，并提出优化建议。
5. 注意事项- 需要具备一定的数据分析和数据管理能力。
- 需要收集和整理企业的相关数据，并进行准确的数据分析。
- 需要深入了解企业的业务和数据流程，以便进行全面的评估。
大数据概论大作业 (2)
大数据概论大作业引言本篇文档是大数据概论大作业的报告，旨在介绍大数据概念、应用场景以及相关技术。
该报告深入探讨了大数据的概念、挑战，以及大数据在不同领域中的应用。
同时，还对大数据技术的发展趋势进行了分析和展望。
概念什么是大数据大数据指的是数据量特别大以至于常规数据库和数据处理工具无法处理的数据集合。
大数据的特点主要体现在以下三个方面：1.数据量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB级别计量，远远超过传统数据库能够处理的数据量。
2.数据速度快：大数据往往是实时产生的，要求对数据进行实时分析和处理。
3.数据多样：大数据可以来自于多个来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的挑战大数据的处理和分析面临以下几个主要挑战：1.数据获取：如何高效地获取大规模的数据，以满足对大数据进行深度分析的需求。
2.数据存储：如何存储大规模的数据，以及如何进行数据的备份和容灾。
3.数据处理：如何高效地对大规模的数据进行处理，包括数据清洗、数据聚合、数据分析等。
4.数据安全：如何确保大数据的安全性，避免数据泄露和滥用的风险。
应用场景大数据在各个领域都有广泛的应用，例如：金融行业金融行业是大数据的典型应用场景之一。
大数据可以帮助金融机构从海量数据中发现异常模式、预测风险、优化投资策略等。
通过对大数据的分析，金融机构可以提高风控能力，提升投资回报率。
零售行业大数据在零售行业中的应用越来越普遍。
通过分析消费者的购买行为、喜好和需求，零售商可以进行精准营销，提供个性化的产品推荐和定价策略。
大数据还可以帮助零售商进行库存管理、供应链优化等。
医疗行业大数据在医疗行业中有着广泛的应用。
通过分析患者的病历、基因序列数据等，可以实现个体化的治疗方案。
大数据还可以用于疾病的早期诊断、药物研发等。
同时，大数据还可以帮助医疗机构进行资源管理和医疗服务优化。
交通行业交通行业也是大数据的应用领域之一。
通过分析交通数据，可以帮助交通管理部门进行交通事故预测、路况优化等。
大数据在小学数学作业环节中的应用
大数据在小学数学作业环节中的应用一、作业的理论概述（一）作业的概念作业，《辞海》的解释是“为完成生产、学习等方面的既定任务而进行的活动”。
《教育大辞典》中把作业分为课堂作业和课外作业。
课堂作业是教师在上课时布置给学生当堂进行操练的各种类型练习，其作用在于加深学生对所学内容的理解和巩固，进一步掌握相关的技能技巧，而教师也能从中及时发现学生知识或技能缺陷，做必要的纠正。
课外作业是根据教师要求，学生在课外时间独立进行的学习活动，布置及检查课外作业是教学组织形式之一。
一般认为，它是课堂教学的延伸，有助于巩固和完善学生在课内学到的知识、技能，并培养学生的独立学习能力和学习习惯。
本研究中的“作业”定义仅指课外作业。
作业设计是指教师依据一定的目标，选择重组、改编完善或自主创编学生在非教学时间完成的学习任务的专业活动。
早在17世纪的欧洲，夸美纽斯在他的著作《大教学论》中就已经对课外作业的重要性和安排方法作了精辟论述，指出“所教科目如果不常有适当的反复和练习，教育便不能达到彻底之境界”。
他要求教师讲完新课后让学生复述所讲内容，要求学生把所学的知识再教给别人，通过实际应用把知识巩固在记忆里。
19世纪对学校教育实践影响最大的德国教育家赫尔巴特在他的《教育学讲授纲要》中指出，整个数学教学的价值主要取决于教学对学生的整个思维与知识范围影响有多深。
这首先使我们想到，我们应当要求学生发挥主动性，而不是单纯地讲授。
数学作业是必要的，作业在课堂之外完成，课堂留给教学。
苏联教育家凯洛夫指出，家庭作业是教学工作的有机组成部分。
这种作业是用独立作业的方法来巩固学生的知识，具有使学生的技能、技巧熟练完善化的使命。
凯洛夫对于获得练习效率的条件提出一般要求，这些要求在今天看来仍有指导意义。
获得练习效率的第一个和最重要的条件是学生的自觉性，获得练习效率的第二个条件是学生要具有旨在坚定地掌握某种技巧的精神，获得练习效率的第三个条件是学生在练习过程中的坚定的注意力，获得练习效率的第四个条件是练习的系统性，获得练习效率的第五个条件是练习的多样性，获得练习效率的第六个条件是对于练习的经常复习，获得练习效率的第七个条件是正确分配时间。
南开24秋学期《大数据导论》作业参考三
24秋学期《大数据导论》作业参考1.大数据的特点不包含选项A：数据体量大选项B：价值密度高选项C：处理速度快选项D：数据不统一参考答案：D2.下列不属于Google云计算平台技术架构的是()选项A：并行数据处理MapReduce选项B：分布式锁Chubby选项C：结构化数据表BigTable选项D：弹性云计算EC2参考答案：D3.以下哪项不是数据可视化工具的特性()选项A：实时性选项B：简单操作选项C：更丰富的展现选项D：仅需一种数据支持方式即可参考答案：D4.以下不是数据仓库基本特征的是()选项A：数据仓库是面向主题的选项B：数据仓库是面向事务的选项C：数据仓库的数据是相对稳定的选项D：数据仓库的数据是反映历史变化的参考答案：B5.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()选项A：Leaflet选项B：Visual.ly选项C：BPizza Pie Charts选项D：Gephi参考答案：A6.()是Microsoft Office的核心组件选项A：SQL选项B：WORD选项C：PPT选项D：EXCEL参考答案：D7.PaaS是()的简称选项A：软件即服务选项B：平台即服务选项C：基础设施即服务选项D：硬件即服务参考答案：B8.DAS代表的意思是()选项A：两个异步存储选项B：数据归档软件选项C：连接一个可选的存储选项D：直连存储参考答案：D9.大数据的最显著特征是() 。
选项A：数据规模大选项B：数据类型多样选项C：数据处理速度快选项D：数据价值密度高参考答案：A。
交通运输大数据作业
第九章二、练习题解：（1）利用SPSS：图形-旧对话框-散点图，绘制图如下：从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正的线性相关关系。
（2）通过SPSS：分析-回归-线性，得到下列结果：解：（1）通过SPSS：图形-旧对话框-散点图，分析-相关-双变量，得到下图：由图可以看出，相关系数r=0.998，二者之间为高度的正线性相关关系。
（2）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：（3）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：（4）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：得到：Significance F<0.05，拒绝原假设，表明人均GDP与人均消费水平之间的线性关系显著。
（5）人均GDP 为5000时：y ̂5000=734.69+0.309×5000=2279.69（元） 预测人均消费水平为2279.69元。
（6）当a =0.05时，t 0.052(7−2)=2.571,s e =247.3035。
置信区间为：y ̂0±t a 2s e √1n +(0x )2∑(x −x )2n i=1=2279.69±2.571×247.3035√17+(5000−12248.42857)2854750849.7=2279.69±287.4即（1992.29，2567.09）。
预测区间为：y ̂0±t a 2s e √1n +(x )2∑(x −x )2n i=1=2279.69±2.571×247.3035√17+(5000−12248.42857)2854750849.7=2279.69±697.8即（1581.89，2977.49）。
解：利用SPSS ：分析-回归-线性，航班正点率作自变量，得到下面结果：（1）由上图知，常数系数为430.189，航班正点率系数为-4.701估计的回归方程为：ŷ=430.189−4.701x。
- 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)。
●作业2：大数据的4V特征是什么？
大量化(Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。
例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。
目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。
此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。
然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。
在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。
企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。
对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）。
●作业3：大数据、机器学习和数据挖掘的区别与联系？
大数据就是许多数据的聚合；
数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你有过去10年的气象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的；
机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。
相似点在于：都是数据分析的工具，三个领域内都有办法用来分析同一数据，基本原理都很浅显。
●提问：什么是Map，什么是reduce
Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。
所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。
同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。
所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。
Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。
在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。
所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。
这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。
因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。