《大数据》之一:第1章 大数据概念与应用

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大数据在商业决策中的应用作业指导书

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大数据在商业决策中的应用作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 数据的概念与分类 (4)1.1.1 数据的定义 (4)1.1.2 数据的分类 (4)1.2 大数据的发展历程 (4)1.2.1 数据存储与处理技术的发展 (4)1.2.2 数据分析技术的发展 (4)1.2.3 大数据时代的来临 (5)1.3 大数据的关键技术 (5)1.3.1 数据采集与预处理 (5)1.3.2 数据存储与管理 (5)1.3.3 数据分析与挖掘 (5)1.3.4 数据可视化 (5)1.3.5 大数据安全与隐私保护 (5)第2章商业决策与大数据 (5)2.1 商业决策的演变 (5)2.1.1 经验决策阶段 (5)2.1.2 数据分析决策阶段 (5)2.1.3 大数据决策阶段 (6)2.2 大数据在商业决策中的作用 (6)2.2.1 提高决策效率 (6)2.2.2 降低决策风险 (6)2.2.3 优化资源配置 (6)2.2.4 创新商业模式 (6)2.3 大数据时代商业决策面临的挑战 (6)2.3.1 数据质量参差不齐 (6)2.3.2 数据安全与隐私保护 (6)2.3.3 数据分析人才短缺 (7)2.3.4 技术更新迅速 (7)2.3.5 数据孤岛现象严重 (7)第3章数据采集与预处理 (7)3.1 数据源的选择与接入 (7)3.1.1 确定数据需求 (7)3.1.2 数据源评估 (7)3.1.3 数据接入 (7)3.2 数据采集方法与技术 (7)3.2.1 网络爬虫 (7)3.2.2 传感器与物联网 (8)3.2.3 公开数据集与第三方数据服务 (8)3.3 数据预处理技术与策略 (8)3.3.1 数据清洗 (8)3.3.3 数据转换 (8)3.3.4 数据降维 (8)3.3.5 数据采样 (8)第4章数据存储与管理 (8)4.1 分布式存储技术 (8)4.1.1 分布式存储原理 (9)4.1.2 分布式存储在商业决策中的应用 (9)4.2 数据仓库与数据湖 (9)4.2.1 数据仓库 (9)4.2.2 数据湖 (9)4.2.3 数据仓库与数据湖在商业决策中的应用 (10)4.3 数据质量管理与维护 (10)4.3.1 数据质量管理方法 (10)4.3.2 数据维护 (10)4.3.3 数据质量管理与维护在商业决策中的应用 (10)第5章数据挖掘与分析 (10)5.1 数据挖掘的基本概念与方法 (10)5.1.1 数据挖掘的基本概念 (11)5.1.2 数据挖掘的方法 (11)5.2 关联规则挖掘与应用 (11)5.2.1 关联规则的基本概念 (11)5.2.2 关联规则挖掘方法 (11)5.2.3 关联规则在商业决策中的应用 (11)5.3 聚类分析与应用 (11)5.3.1 聚类分析的基本概念 (11)5.3.2 聚类分析方法 (11)5.3.3 聚类分析在商业决策中的应用 (11)5.4 时间序列分析与应用 (12)5.4.1 时间序列分析的基本概念 (12)5.4.2 时间序列分析方法 (12)5.4.3 时间序列分析在商业决策中的应用 (12)第6章机器学习与人工智能 (12)6.1 机器学习基本概念与算法 (12)6.1.1 机器学习概述 (12)6.1.2 常见机器学习算法 (12)6.2 深度学习技术与应用 (12)6.2.1 深度学习概述 (12)6.2.2 常见深度学习模型 (13)6.2.3 深度学习在商业决策中的应用 (13)6.3 人工智能在商业决策中的应用案例 (13)6.3.1 零售行业 (13)6.3.2 金融行业 (13)6.3.3 医疗行业 (13)6.3.5 制造业 (13)第7章数据可视化与故事化 (14)7.1 数据可视化技术与方法 (14)7.1.1 可视化工具与技术 (14)7.1.2 可视化设计原则 (14)7.2 数据故事化与传播 (14)7.2.1 数据故事化的重要性 (14)7.2.2 数据故事化的步骤 (14)7.3 数据可视化在商业决策中的应用案例 (14)7.3.1 市场趋势分析 (15)7.3.2 客户细分 (15)7.3.3 风险评估 (15)第8章大数据在市场营销中的应用 (15)8.1 客户细分与精准营销 (15)8.1.1 数据收集与处理 (15)8.1.2 客户细分方法 (15)8.1.3 精准营销策略 (15)8.2 产品推荐与个性化定制 (15)8.2.1 基于大数据的推荐算法 (15)8.2.2 个性化定制策略 (15)8.2.3 产品推荐的优化与调整 (15)8.3 营销活动监测与优化 (16)8.3.1 营销活动数据监测 (16)8.3.2 营销活动效果评估 (16)8.3.3 营销策略优化与调整 (16)8.3.4 大数据在营销活动中的应用案例 (16)第9章大数据在供应链管理中的应用 (16)9.1 供应链数据分析与优化 (16)9.1.1 数据采集与整合 (16)9.1.2 数据分析方法 (16)9.1.3 供应链绩效评估 (16)9.2 需求预测与库存管理 (17)9.2.1 需求预测方法 (17)9.2.2 多维度数据分析 (17)9.2.3 库存管理优化 (17)9.3 供应商评价与风险管理 (17)9.3.1 供应商数据收集与分析 (17)9.3.2 供应商风险评估 (17)9.3.3 供应商关系管理 (17)第10章大数据在商业决策中的未来趋势与挑战 (17)10.1 新技术发展趋势 (17)10.1.1 人工智能与大数据的结合 (17)10.1.2 物联网与大数据的融合 (18)10.1.3 边缘计算在大数据中的应用 (18)10.2 数据安全与隐私保护 (18)10.2.1 数据安全策略与法规 (18)10.2.2 数据加密与脱敏技术 (18)10.2.3 用户隐私保护意识与合规性 (18)10.3 大数据在商业决策中的实践与创新 (18)10.3.1 数据驱动的决策模式 (18)10.3.2 跨界融合与创新 (19)10.3.3 个性化定制与智能化服务 (19)10.4 我国大数据产业发展现状与展望 (19)10.4.1 产业发展现状 (19)10.4.2 产业挑战与展望 (19)第1章大数据概述1.1 数据的概念与分类1.1.1 数据的定义数据是对客观事物的记录和描述,是信息的载体。

《大数据技术原理与操作应用》第1章习题答案

《大数据技术原理与操作应用》第1章习题答案

第一章单选题1、下列选项中,最早提出“大数据”这一概念的是()。

• A、贝恩• B、麦肯锡• C、吉拉德• D、杰弗逊参考答案:B答案解析:暂无解析2、下列选项中,哪一项是研究大数据最重要的意义()。

• A、分析• B、统计• C、测试• D、预测参考答案:D答案解析:研究大数据,最重要的意义是预测。

3、Hadoop1.0中,Hadoop内核的主要组成是()。

• A、HDFS和MapReduce• B、HDFS和Yarn• C、Yarn• D、MapReduce和Yarn参考答案:A答案解析:Hadoop1.0中,Hadoop内核的主要是由HDFS和MapReduce两个系统组成。

4、在HDFS中,用于保存数据的节点是()。

• A、namenode• B、datanode• C、secondaryNode• D、yarn参考答案:B答案解析:暂无解析多选题1、下列选项中,属于Google提出的处理大数据的技术手段有()。

• A、MapReduce• B、MySQL• C、BigTable• D、GFS参考答案:A,C,D答案解析:Google提出了三个处理大数据的技术手段,分别是MapReduce、BigTable和G FS。

2、下列选项中,属于Hadoop优势的有()。

• A、扩容能力强• B、可靠性• C、低效率• D、高容错性参考答案:A,B,D答案解析:Hadoop具有扩展能力强、成本低、高效率、可靠性、高容错性的优势。

3、下列选项中,属于Hadoop版本系列的有()。

• A、Hadoop4• B、Hadoop2• C、Hadoop1• D、Hadoop3参考答案:B,C,D答案解析:Hadoop主要分为Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三个系列的多个版本。

判断题1、大数据提供的是一些描述性的信息,而创新还是需要人类自己实现。

• 对• 错参考答案:对答案解析:暂无解析2、JobTracker只负责执行TaskTracker分配的计算任务。

第1章 认识数据与大数据1.1 数据、信息与知识-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)

第1章 认识数据与大数据1.1 数据、信息与知识-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
信息应用例子:上课铃声、交通信号灯、体质数据。
1.1.3理解知识
知识概念:在实践中获得的认识和经验的总和。
数据、信息与知识的关系:数据处理成信息,信息提炼为知识。
实践题:选择数据集进行分析,并解释其信息价值及如何转化为知识。
拓展阅读:阅读关于数据科学的基础文章,了解数据处理和分析的基本方法。
教学反思
使用思维导图工具,绘制数据、信息和知识三者之间的关系图,并标注它们之间的转换过程。
3.拓展阅读
阅读有关数据科学的基础文章或书籍的指定章节,了解数据处理和分析的基本方法。
查找并学习关于信息技术如何推动社会进步的案例,准备在下次课堂上分享。
板书设计
第1章认识数据与大数据
1.1数据、信息与知识
1.1.1感知数据
思维导图的应用:引入思维导图作为知识管理工具,帮助学生以结构化的方式组织信息,促进了他们对知识点的深刻理解和记忆。
活动二:
调动思维
探究新知
介绍数据、信息和知识的定义和区别。
使用思维导图工具逐步构建数据、信息和知识之间的关系图谱,帮助学生形成整体认识。
提出引导性问题,如“为什么同样的数据对于不同的人可能意味着不同的信息?”和“信息如何转化为知识?”
根据老师提供的定义和例子,记录笔记并尝试解释数据、信息和知识的区别和联系。
参与思维导图的创建,通过互动式电子白板或在线协作工具添加自己的见解和例子。
小组内讨论老师提出的问题,并准备向全班展示自己的理解。
通过互动和合作学习,让学生深入探讨数据、信息和知识的概念及其关系,增强理解和应用这些概念的能力。
活动三:
调动思维
探究新知
分发实际案例分析材料,如体质数据、在线学习数据等。
指导学生如何从材料中提取数据,分析信息,并转化为知识。

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征(3)大数据的数据类型(4)大数据的技术(5)大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1)大数据采集(2)大数据预处理概述(3)数据清洗(4)数据集成(5)数据变换(6)数据规约第3章大数据存储(1)大数据存储概述(2)数据存储介质(3)存储系统结构(4)云存储概述(5)云存储技术(6)新型数据存储系统(7)数据仓库第4章大数据计算平台(1)云计算概述(2)云计算平台(3)MapReduce平台(4)Hadoop平台(5)Spark平台第5章大数据分析与挖掘(1)大数据分析概述(2)大数据分析的类型及架构(3)大数据挖掘(4)大数据关联分析(5)大数据分类(6)大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化(1)大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3)大数据可视化工具第7章社交大数据(1)社交大数据(2)国内社交网络大数据的应用(3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据(1)交通大数据概述(2)交通监测应用(3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1)医疗大数据简介(2)临床决策分析应用(3)医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势(1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:(单项选择、多项选择)(一)、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是()A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1.1(考核知识点解释):目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有:BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库,Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。

大数据导论 第1章 大数据概念与应用

大数据导论 第1章 大数据概念与应用

1.1 大数据的概念
存储:存储成本的下降
云计算出现之前
第一章 大数据概念及其应用
云计算出现之后
在云计算出现之前,数据存储的成本是 非常高的。 例如,公司要建设网站,需要购置和部 署服务器,安排技术人员维护服务器, 保证数据存储的安全性和数据传输的畅 通性,还会定期清理数据,腾出空间以 便存储新的数据,机房整体的人力和管 理成本都很高。
1.1 大数据的概念 1.2 大数据的来源 1.3 大数据的特征及意义 1.4 大数据的表现形态 1.5 大数据的应用场景 习题
1.3大数据的特征及意义
第一章 大数据概念及其应用
大数据的3S
大数据是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中,快速高效获得有价值信 息的能力,就是大数据技术。在IT业界有的学者使用3S来描述大数据,还有的学者 使用3I来描述大数据。
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的“数据困境”。
• 2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for innovation,
competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指
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其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”
大数据的技术支撑
云计算、硬件性价比的提 高以及软件技术的进步
计算
运行、计算速 度越来越快
第一章 大数据概念及其应用
数据源整合进行存储、清 洗、挖掘、分析后得出结果 直到优化企业管理提高效率
存储 存储成本下降
大数据
智能
实现信息对等解 放脑力,机器拥 有人的智慧
智能设备、传感器的普及,推 动物联网、人工智能的发展
2)互联网数据采集 通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站 上获取数据信息,该方法可以数据从网页 中抽取出来,将其存储为统一的本地数据 文件,它支持图片、音频、视频等文件或 附件的采集,附件与正文可以自动关联。 除了网站中包含的内容之外,还可以使用 DPI或DFI等带宽管理技术实现对网络流量 的采集。

大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件

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数据,这部分数据属于结构化数据,可直接进行处理使用,为公司决策提供依据。
(2)互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
(3)物联网。 物联网技术的发展,使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据,其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
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内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据;
淘宝累计的交易数据量高达100PB;
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe; 根据国际数据公司IDC的测算,到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此,寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要

大数据产业数据挖掘与分析应用解决方案

大数据产业数据挖掘与分析应用解决方案

大数据产业数据挖掘与分析应用解决方案第1章大数据概述 (3)1.1 大数据概念与特征 (3)1.1.1 概念定义 (3)1.1.2 数据特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (4)第2章数据挖掘技术基础 (5)2.1 数据挖掘的定义与任务 (5)2.2 数据挖掘的主要方法与技术 (5)2.3 数据挖掘流程与模型评估 (6)第3章数据预处理技术 (6)3.1 数据清洗与数据集成 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据集成 (7)3.2 数据变换与数据规约 (7)3.2.1 数据变换 (7)3.2.2 数据规约 (7)第4章数据挖掘算法与应用 (7)4.1 分类算法与应用 (7)4.1.1 分类算法概述 (7)4.1.2 分类算法应用 (7)4.1.2.1 金融行业 (7)4.1.2.2 医疗行业 (8)4.1.2.3 电商行业 (8)4.2 聚类算法与应用 (8)4.2.1 聚类算法概述 (8)4.2.2 聚类算法应用 (8)4.2.2.1 市场细分 (8)4.2.2.2 图像处理 (8)4.2.2.3 社交网络分析 (8)4.3 关联规则挖掘算法与应用 (8)4.3.1 关联规则挖掘算法概述 (8)4.3.2 关联规则挖掘应用 (9)4.3.2.1 电商购物篮分析 (9)4.3.2.2 电信行业 (9)4.3.2.3 医疗诊断 (9)第5章大数据挖掘平台与工具 (9)5.1 Hadoop生态系统 (9)5.1.1 Hadoop概述 (9)5.1.2 Hadoop核心组件 (9)5.1.3 Hadoop生态系统中的工具与组件 (9)5.2 Spark计算框架 (10)5.2.1 Spark概述 (10)5.2.2 Spark核心特性 (10)5.2.3 Spark生态系统中的工具与库 (10)5.3 Flink实时计算框架 (10)5.3.1 Flink概述 (10)5.3.2 Flink核心特性 (10)5.3.3 Flink生态系统中的工具与组件 (10)第6章产业大数据挖掘与分析 (11)6.1 互联网行业大数据挖掘与分析 (11)6.1.1 市场趋势分析 (11)6.1.2 用户画像构建 (11)6.1.3 网络安全分析 (11)6.2 金融行业大数据挖掘与分析 (11)6.2.1 客户信用评估 (11)6.2.2 智能投顾 (11)6.2.3 反洗钱与反欺诈 (11)6.3 医疗行业大数据挖掘与分析 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据可视化技术 (12)7.1 数据可视化基础 (12)7.1.1 可视化概述 (12)7.1.2 可视化设计原则 (12)7.1.3 数据可视化类型 (12)7.2 大数据可视化工具与平台 (12)7.2.1 常用可视化工具 (12)7.2.2 可视化平台架构 (12)7.2.3 可视化技术发展趋势 (12)7.3 大数据可视化应用案例 (12)7.3.1 金融行业 (12)7.3.2 医疗行业 (13)7.3.3 电商行业 (13)7.3.4 智能交通 (13)7.3.5 能源行业 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 数据安全与隐私保护概述 (13)8.1.1 数据安全与隐私保护的重要性 (13)8.1.2 大数据环境下的安全挑战 (13)8.1.3 法律法规与伦理标准 (13)8.2 数据加密与安全存储技术 (13)8.2.1 数据加密算法 (13)8.2.2 安全存储技术 (13)8.2.3 大数据环境下的加密与存储技术应用 (13)8.3 数据脱敏与隐私保护技术 (13)8.3.1 数据脱敏技术 (14)8.3.2 隐私保护策略与模型 (14)8.3.3 大数据环境下的脱敏与隐私保护技术应用 (14)第9章大数据挖掘在营销领域的应用 (14)9.1 客户细分与客户价值分析 (14)9.1.1 客户细分方法 (14)9.1.2 客户价值分析 (14)9.1.3 客户细分与价值分析在营销策略中的应用 (14)9.2 营销策略优化与推荐系统 (14)9.2.1 数据驱动的营销策略优化 (14)9.2.2 推荐系统在营销中的应用 (14)9.2.3 营销推荐系统实践案例 (15)9.3 营销活动效果评估与监控 (15)9.3.1 营销活动效果评估指标 (15)9.3.2 营销活动效果评估方法 (15)9.3.3 营销活动实时监控与调整 (15)第10章大数据挖掘在教育领域的应用 (15)10.1 教育数据挖掘与学习分析 (15)10.1.1 教育数据挖掘基本概念与方法 (15)10.1.2 学习分析基本概念与方法 (15)10.1.3 教育数据挖掘与学习分析在教育领域的应用案例 (16)10.2 个性化学习推荐系统 (16)10.2.1 个性化学习推荐系统架构 (16)10.2.2 常用推荐算法及其在教育领域的应用 (16)10.2.3 个性化学习推荐系统在实际应用中的挑战与展望 (16)10.3 教育教学质量评估与优化 (16)10.3.1 教育教学质量评估指标体系构建 (16)10.3.2 教育教学质量评估方法 (16)10.3.3 教育教学质量优化策略 (16)10.4 大数据在教育决策支持中的应用展望 (16)10.4.1 教育决策支持系统概述 (17)10.4.2 大数据在教育决策支持中的应用场景 (17)10.4.3 大数据教育决策支持的未来发展趋势 (17)第1章大数据概述1.1 大数据概念与特征1.1.1 概念定义大数据,顾名思义,是指规模巨大、多样性、高速增长的数据集合。

《大数据技术原理与操作应用》最新版精品课件第1章

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1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的发展历史
2003—2004 年,Google 公布部分GFS 、MapReduce 思想的细节, Doug Cutting 等人用两年的业余时间实现了DFS 和MapReduce 机制,使 Nutch 性能飙升。
2005 年,Hadoop 作为Lucene 的子项目Nutch的一部分正式引入 Apache 基金会。由于NDFS 和MapReduce 在Nutch 引擎中有着很好的应用。
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop 的生态体系
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,目前 Hadoop 已经发展成为包含很多项目的集合。Hadoop 的核心是HDFS 和 MapReduce,Hadoop 2. 0 还包括YARN。随着Hadoop 的兴起,其框架下的 开发工具也逐渐丰富。
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1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的由来
Apache Hadoop 项目是一款可靠、可扩展的分布式计算开源软件。 Hadoop 软件库是一个框架,该框架的两个核心模块是分布式文件系统(HDFS) 和数据计算MapReduce。
MapReduce 允许用户在不了解分布式系统底层知识的情况下,以可靠 、容错的方式灵活地并行处理大型计算机集群(数千个节点)上的大量数据。用 户可以轻松地搭建和使用Hadoop 分布式计算框架,并充分地利用集群的运算 和存储能力,完成海量数据的计算与存储。
(二)大数据预处理技术
大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面。由于大数据的数据类 型是多样化的,不利于快速分析处理,数据抽取过程可以将数据转化为单一的 或者便于处理的数据结构。
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(三)大数据存储及管理技术

大数据理论总结报告范文(3篇)

大数据理论总结报告范文(3篇)

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经到来。

大数据作为一种新兴的资源,具有数据规模大、类型多、价值高、处理速度快等特点。

大数据理论的研究和应用,对于推动我国经济社会发展具有重要意义。

本报告旨在对大数据理论进行总结,分析其发展现状、应用领域以及面临的挑战。

二、大数据理论概述1. 大数据定义大数据是指规模巨大、类型多样、价值高、处理速度快的数据集合。

它具有以下四个基本特征:大量性、多样性、价值密度低和高速性。

2. 大数据来源大数据来源广泛,主要包括以下几类:(1)政府机构:如国家统计局、工信部等。

(2)企业:如阿里巴巴、腾讯等。

(3)科研机构:如中国科学院、清华大学等。

(4)社会公众:如社交媒体、在线论坛等。

3. 大数据技术大数据技术主要包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。

以下列举几种关键技术:(1)数据采集:Hadoop、Spark等。

(2)数据存储:HBase、Cassandra等。

(3)数据处理:MapReduce、Spark等。

(4)数据分析:机器学习、数据挖掘等。

(5)数据可视化:ECharts、Tableau等。

三、大数据理论发展现状1. 应用领域不断拓展大数据技术在各个领域得到广泛应用,如金融、医疗、教育、交通、环保等。

例如,在金融领域,大数据技术可以用于风险评估、欺诈检测等;在医疗领域,大数据技术可以用于疾病预测、治疗方案优化等。

2. 技术不断创新大数据技术不断创新发展,如分布式计算、深度学习、云计算等。

这些技术的发展为大数据应用提供了强大的技术支撑。

3. 政策支持力度加大我国政府高度重视大数据产业发展,出台了一系列政策支持大数据技术研发和应用。

例如,《“十三五”国家信息化规划》明确提出要大力发展大数据产业。

四、大数据理论应用领域1. 金融领域大数据技术在金融领域的应用主要体现在以下几个方面:(1)风险评估:通过对客户的历史交易数据、社交网络信息等进行分析,评估客户信用风险。

大数据技术在企业管理中的应用解决方案

大数据技术在企业管理中的应用解决方案

大数据技术在企业管理中的应用解决方案第1章大数据技术在企业管理中的概述 (3)1.1 大数据技术的概念与特点 (3)1.2 大数据技术在企业中的应用现状 (3)1.3 企业管理面临的挑战与大数据技术的关联 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术概述 (4)2.2 数据存储技术概述 (5)2.3 企业数据管理策略 (5)第3章数据处理与分析 (6)3.1 数据预处理方法 (6)3.1.1 数据清洗 (6)3.1.2 数据整合 (6)3.1.3 数据转换 (6)3.1.4 特征工程 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 分类与回归 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 关联规则挖掘 (7)3.2.4 序列模式挖掘 (7)3.3 企业决策支持系统 (7)3.3.1 数据可视化 (7)3.3.2 智能推荐 (7)3.3.3 预测分析 (7)第四章大数据可视化 (7)4.1 可视化技术概述 (7)4.2 企业数据可视化工具 (8)4.3 可视化在企业决策中的应用 (8)第五章大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全概述 (9)5.1.1 数据安全的重要性 (9)5.1.2 数据安全面临的挑战 (9)5.2 数据隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏 (9)5.2.2 数据加密 (9)5.2.3 数据访问控制 (10)5.3 企业大数据安全策略 (10)5.3.1 安全管理策略 (10)5.3.2 技术防护策略 (10)5.3.3 法律法规遵循 (10)第6章人工智能与大数据技术的融合 (10)6.1 人工智能概述 (10)6.2 人工智能在大数据中的应用 (11)6.2.1 数据挖掘与分析 (11)6.2.2 预测与优化 (11)6.2.3 智能推荐与决策 (11)6.3 企业智能化管理实践 (11)6.3.1 智能化管理平台 (11)6.3.2 智能化生产调度 (11)6.3.3 智能化客户服务 (11)6.3.4 智能化人力资源管理 (12)6.3.5 智能化财务管理 (12)第7章大数据技术在市场营销中的应用 (12)7.1 市场营销与大数据 (12)7.2 客户画像与精准营销 (12)7.3 市场预测与竞争分析 (13)第8章大数据技术在供应链管理中的应用 (13)8.1 供应链管理与大数据 (13)8.1.1 供应链管理概述 (13)8.1.2 大数据在供应链管理中的价值 (13)8.2 供应链优化与风险管理 (13)8.2.1 供应链优化 (13)8.2.2 风险管理 (14)8.3 企业供应链智能化实践 (14)8.3.1 供应链智能化概述 (14)8.3.2 智能化实践案例 (14)8.3.3 智能化发展趋势 (14)第9章大数据技术在人力资源管理中的应用 (15)9.1 人力资源管理与大数据 (15)9.1.1 人力资源管理的挑战与机遇 (15)9.1.2 大数据技术在人力资源管理中的应用场景 (15)9.2 人才选拔与培养 (15)9.2.1 人才选拔 (15)9.2.2 人才培养 (15)9.3 员工绩效与激励 (16)9.3.1 员工绩效评估 (16)9.3.2 员工激励 (16)第10章大数据技术在财务管理中的应用 (16)10.1 财务管理与大数据 (16)10.1.1 财务管理的概述 (16)10.1.2 大数据技术的引入 (16)10.2 财务数据分析与预测 (17)10.2.1 数据采集与清洗 (17)10.2.2 数据挖掘与分析 (17)10.2.3 财务预测与决策支持 (17)10.3 企业财务风险管理 (17)10.3.1 财务风险识别 (17)10.3.2 财务风险评估 (17)10.3.3 财务风险控制与预警 (17)第1章大数据技术在企业管理中的概述1.1 大数据技术的概念与特点大数据技术是指在海量数据中发觉价值、提取信息和实现智能决策的一系列方法、技术和工具。

《大数据技术与应用》课程教学大纲

《大数据技术与应用》课程教学大纲

《大数据技术与应用》教学大纲一、课程基本信息1.课程代码:211226002.课程中文名称:大数据技术与应用课程英文名称:Technologies and Applications of Big Data3.面向对象:信息工程学院软件工程系三年级学生4.开课学院(课部)、系(中心、室):信息工程学院软件工程系5.总学时数:40讲课学时数:24,实验学时数:166.学分数:2.57.授课语种:中文,考试语种:中文8.教材:待定二、课程内容简介课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce,流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

三' 课程的地位、作用和教学目标专业选修课,大数据技术入门课程,为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带,以“构建知识体系、说明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原那么,为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

在Hadoop、HDFS> HBase和MapReduce等重要章节,安排了入门级的实践操作,让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

四'与本课程相联系的其他课程先修课程:数据库系统概论、计算机高级语言程序设计五' 教学基本要求(1)能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识,了解大数据开展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业开展,并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系;(2)能够了解Hadoop的开展历史、重要特性和应用现状,Hadoop工程结构及其各个组件, 并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法;(3)能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程,并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法;(4)能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制,并熟练掌握HBase的使用方法;(5)能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石;基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法;(6)能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法;(7)能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法;(8)能够了解流计算与批处理的区别,以及流计算的基本原理;(9)能够了解图计算的基本原理;(10)能够了解数据可视化的概念和相关工具;(11)能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。

大数据基础与应用

大数据基础与应用

2017年双11情况
2017年天猫双11最终以1682亿元的交易额结束,其中通过移动互联网成
交占90%。双11期间,天猫还有多项数据打破了历年纪录。
零点之后过了3分01秒,天猫双11成交额超100亿元——2016年双11成交
额达到100亿元,用时6分58秒。零点40分12秒,天猫双11成交额超过50 0亿元——2016年成交额达到500亿元用了2小时30分20秒。 9时04秒,成交额超过1000亿元——2016年达到1000亿元是在18时55分3 6秒。 20点整,2017年天猫双11全球狂欢节成交额超1447亿元。
18时49分,物流订单量突破6.57亿,超越2016年双11全天;晚上21点,
订单超过了7亿,相当于2006年全年包裹量的2.6倍。 2017天猫双11全球狂欢节全天物流订单8.12亿。
大数据时代
什么是大数据呢?
大数据或称巨量数据,所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件 工具,在合理的时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营 决策的资讯 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 大数据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
2012年9月,欧盟委员会公布“释放欧洲云计算 服务潜力”战略,旨在把欧盟打造成推广云计算 服务的领先经济体,预计到2020年,大数据技术 领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值, 增加380万个就业岗位。 2013年英国政府发布 《英国数据能力发展战略规划》,并建立世界首 个“开放数据研究所”
第三,数据跟新闻一样具有时效性

大数据的概念、特征及其应用

大数据的概念、特征及其应用

马建光等:大数据的概念、特征及其应用(2013-09-05 16:15:35)转载分类:学习资料标签:杂谈大数据的概念、特征及其应用马建光,姜巍(国防科技大学人文与社会科学学院,湖南长沙410074)源自:国防科技2013年4月[摘要]随着互联网的飞速发展,特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用,以数量庞大,种类众多,时效性强为特征的非结构化数据不断涌现,数据的重要性愈发凸显,传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息,大数据的概念应运而生。

如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。

介绍大数据的概念与特点,分别讨论大数据的典型的特征,分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题,最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。

[关键词]大数据;非结构化信息;解决核心问题;未来挑战一、引言自上古时代的结绳记事起,人类就开始用数据来表征自然和社会,伴随着科技和社会的发展进步,数据的数量不断增多,质量不断提高。

工业革命以来,人类更加注重数据的作用,不同的行业先后确定了数据标准,并积累了大量的结构化数据,计算机和网络的兴起,大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。

而近年来,随着互联网的快速发展,音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现,社交网络、物联网、云计算广泛应用,使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。

在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域,数据规模、数据种类正在以极快的速度增长,大数据时代已悄然降临。

首先,全球数据量出现爆炸式增长,数据成了当今社会增长最快的资源之一。

根据国际数据公司IDC的监测统计[1],即使在遭遇金融危机的2009年,全球信息量也比2008年增长了62%,达到80万PB ( 1PB等于10亿GB),到2011年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB等于1万亿GB,),并且以每两年翻一番的速度飞速增长,预计到2020年全球数据量总量将达到40 ZB,10年间增长20倍以上,到2020年,地球上人均数据预计将达5247GB。

大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案

大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案

大数据技术原理与应用第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是:A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案:B你选对了2单选(2分)就数据的量级而言,1PB数据是多少TB?A.2048B.1000C.512D.1024正确答案:D你选对了3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系,论述错误的是:A.云计算侧重于数据分析B.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关,相辅相成正确答案:A你选对了4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术:A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案:D你选对了5单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于批处理的:A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案:A你选对了6单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于流计算的:A.GraphXB.S4C.ImpalaD.Hive正确答案:B你选对了7单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于图计算的:A.PregelB.StormC.CassandraD.Flume正确答案:A你选对了8单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于查询分析计算的:A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案:C你选对了9多选(3分)数据产生方式大致经历三个阶段,包括:A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段D.用户原创内容阶段正确答案:ABD你选对了10多选(3分)大数据发展三个阶段是:A.低谷期B.成熟期C.大规模应用期D.萌芽期正确答案:BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括:A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案:ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为,人类自古以来在科学研究上先后经历哪几种范式:A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案:ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是:A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案:ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式:A.流计算B.图计算C.查询分析计算D.批处理计算正确答案:ABCD你选对了15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种:A.SaaSB.IaaSC.MaaSD.PaaS正确答案:ABD你选对了第2章大数据处理架构Hadoop1单选(2分)启动hadoop所有进程的命令是:A.start-dfs.shB.start-all.shC.start-hadoop.shD.start-hdfs.sh正确答案:B你选对了2单选(2分)以下对Hadoop的说法错误的是:A.Hadoop是基于Java语言开发的,只支持Java语言编程B.Hadoop2.0增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性C.Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现,通常用于大规模数据集的并行计算D.Hadoop的核心是HDFS和MapReduce正确答案:A你选对了3单选(2分)以下哪个不是Hadoop的特性:A.成本高B.支持多种编程语言C.高容错性D.高可靠性正确答案:A你选对了4单选(2分)以下名词解释不正确的是:A.Zookeeper:针对谷歌Chubby的一个开源实现,是高效可靠的协同工作系统B.HBase:提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库,是谷歌BigTable的开源实现C.Hive:一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储D.HDFS:分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一,是谷歌GFS的开源实现正确答案:B你选对了5多选(3分)以下哪些组件是Hadoop的生态系统的组件:A.HBaseB.OracleC.HDFSD.MapReduce正确答案:ACD你选对了6多选(3分)以下哪个命令可用来操作HDFS文件:A.hadoop fsB.hadoop dfsC.hdfs fsD.hdfs dfs正确答案:ABD你选对了第3章分布式文件系统HDFS1单选(2分)HDFS的命名空间不包含:A.字节B.文件C.块D.目录正确答案:A你选对了2单选(2分)对HDFS通信协议的理解错误的是:A.客户端与数据节点的交互是通过RPC(Remote Procedure Call)来实现的B.客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接,并使用客户端协议与名称节点进行交互C.名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互D.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的正确答案:D你选对了3单选(2分)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.保证数据可靠性B.容易检查数据错误C.加快数据传输速度D.节约存储空间正确答案:D你选对了4单选(2分)假设已经配置好环境变量,启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是:A.start-dfs.sh,stop-hdfs.shB.start-hdfs.sh,stop-hdfs.shC.start-dfs.sh,stop-dfs.shD.start-hdfs.sh,stop-dfs.sh正确答案:C你选对了5单选(2分)分布式文件系统HDFS采用主从结构模型,由计算机集群中的多个节点构成的,这些节点分为两类,一类存储元数据叫,另一类存储具体数据叫 :A.名称节点,主节点B.从节点,主节点C.名称节点,数据节点D.数据节点,名称节点正确答案:C你选对了6单选(2分)下面关于分布式文件系统HDFS的描述正确的是:A.分布式文件系统HDFS是Google Bigtable的一种开源实现B.分布式文件系统HDFS是谷歌分布式文件系统GFS(Google File System)的一种开源实现C.分布式文件系统HDFS比较适合存储大量零碎的小文件D.分布式文件系统HDFS是一种关系型数据库正确答案:B你选对了7多选(3分)以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点作为中心服务器,负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问B.名称节点用来负责具体用户数据的存储C.名称节点通常用来保存元数据D.名称节点的数据保存在内存中正确答案:ACD你选对了8多选(3分)以下对数据节点理解正确的是:A.数据节点通常只有一个B.数据节点用来存储具体的文件内容C.数据节点的数据保存在磁盘中D.数据节点在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作正确答案:BCD你选对了9多选(3分)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.集群的可用性B.性能的瓶颈C.命名空间的限制D.隔离问题正确答案:ABCD你选对了10多选(3分)以下HDFS相关的shell命令不正确的是:A.hadoop dfs mkdir <path>:创建<path>指定的文件夹B.hdfs dfs -rm <path>:删除路径<path>指定的文件C.hadoop fs -copyFromLocal <path1> <path2>:将路径<path2>指定的文件或文件夹复制到路径<path1>指定的文件夹中D.hadoop fs -ls <path>:显示<path>指定的文件的详细信息正确答案:AC你选对了第4章分布式数据库HBase1单选(2分)HBase是一种数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库正确答案:D你选对了2单选(2分)下列对HBase数据模型的描述错误的是:A.每个HBase表都由若干行组成,每个行由行键(row key)来标识B.HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表,这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳C.HBase中执行更新操作时,会删除数据旧的版本,并生成一个新的版本D.HBase列族支持动态扩展,可很轻松地添加一个列族或列正确答案:C你选对了3单选(2分)下列说法正确的是:A.如果不启动Hadoop,则HBase完全无法使用B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数,一个Master主服务器和一个Region服务器C.如果通过HBase Shell插入表数据,可以插入一行数据或一个单元格数据D.Zookeeper是一个集群管理工具,常用于分布式计算,提供配置维护、域名服务、分布式同步等正确答案:D你选对了4单选(2分)在HBase数据库中,每个Region的建议最佳大小是:A.2GB-4GBB.100MB-200MBC.500MB-1000MBD.1GB-2GB正确答案:D你选对了5单选(2分)HBase三层结构的顺序是:A.Zookeeper文件,.MEATA.表,-ROOT-表B.-ROOT-表,Zookeeper文件,.MEATA.表C.Zookeeper文件,-ROOT-表,.MEATA.表D..MEATA.表,Zookeeper文件,-ROOT-表正确答案:C你选对了6单选(2分)客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.二C.一D.四正确答案:A你选对了7单选(2分)关于HBase Shell命令解释错误的是:A.create:创建表B.put:向表、行、列指定的单元格添加数据C.list:显示表的所有数据D.get:通过表名、行、列、时间戳、时间范围和版本号来获得相应单元格的值正确答案:C你选对了8多选(3分)下列对HBase的理解正确的是:A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现B.HBase是一种关系型数据库,现成功应用于互联网服务领域C.HBase是一个行式分布式数据库,是Hadoop生态系统中的一个组件D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据正确答案:AD你选对了9多选(3分)HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面:A.数据操作B.数据索引C.数据模型D.存储模式正确答案:ABCD你选对了10多选(3分)访问HBase表中的行,有哪些方式:A.通过某列的值区间B.全表扫描C.通过一个行健的区间来访问D.通过单个行健访问正确答案:BCD你选对了第5章 NoSQL数据库1单选(2分)下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较,不正确的是:A.NoSQL数据库很容易实现数据完整性,关系型数据库很难实现数据完整性B.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言,而关系型数据库有标准化查询语言C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好D.NoSQL数据库具有弱一致性,关系型数据库具有强一致性正确答案:A你选对了2单选(2分)以下对各类数据库的理解错误的是:A.键值数据库的键是一个字符串对象,值可以是任意类型的数据,比如整型和字符型等B.文档数据库的数据是松散的,XML和JSON 文档等都可作为数据存储在文档数据库中C.图数据库灵活性高,支持复杂的图算法,可用于构建复杂的关系图谱D.HBase数据库是列族数据库,可扩展性强,支持事务一致性正确答案:D你选对了3单选(2分)下列数据库属于文档数据库的是:A.MySQLB.RedisC.MongoDBD.HBase正确答案:C你选对了4单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.最终一致性B.BASEC.ACIDD.CAP正确答案:C你选对了5多选(3分)关于NoSQL数据库和关系数据库,下列说法正确的是:A.NoSQL数据库可支持超大规模数据存储,具有强大的横向扩展能力B.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点,但随着NoSQL的发展,终将取代关系数据库C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性D.关系数据库有关系代数理论作为基础,NoSQL数据库没有统一的理论基础正确答案:ACD你选对了6多选(3分)NoSQL数据库的类型包括:A.键值数据库B.列族数据库C.文档数据库D.图数据库正确答案:ABCD你选对了7多选(3分)CAP是指:A.一致性B.可用性C.持久性D.分区容忍性正确答案:ABD你选对了8多选(3分)NoSQL数据库的BASE特性是指:A.软状态B.持续性C.最终一致性D.基本可用正确答案:ACD你选对了第6章云数据库1单选(2分)下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是:A.Amazon SimpleDBB.Amazon DynamoDBC.Amazon RDSD.Amazon Redshift正确答案:C你选对了2单选(2分)下列关于UMP系统的说法不正确的是:A.Controller服务器向UMP集群提供各种管理服务,实现集群成员管理、元数据存储等功能B.Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上,用来管理每台物理机上的MySQL实例C.UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案D.Mnesia是UMP系统的一个组件,是一个分布式数据库管理系统,且不支持事务正确答案:D你选对了3多选(3分)UMP依赖的开源组件包括A.LVSB.ZooKeeperC.MnesiaD.RabbitMQ正确答案:ABCD你选对了4多选(3分)在UMP系统中,Zookeeper主要发挥的作用包括:A.监控所有MySQL实例B.负责集群负载均衡C.提供分布式锁,选出一个集群的“总管”D.作为全局的配置服务器正确答案:ACD你选对了5多选(3分)UMP系统设计了哪些机制来保证数据安全:A.记录用户操作日志B.数据访问IP白名单C.SSL数据库连接D.SQL拦截正确答案:ABCD你选对了第7章 MapReduce1单选(2分)下列说法错误的是:A.Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B.Hadoop框架是用Java实现的,MapReduce应用程序则一定要用Java来写C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构,包括一个Master和若干个SlaveD.不同的Map任务之间不能互相通信正确答案:B你选对了2单选(2分)在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时,对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果,应是下面哪种形式:A.<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B.<"hello",2>、<"hadoop",1>和<"world",1>C.<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"world",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"hadoop",1>和<"world",1>正确答案:D你选对了3单选(2分)对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是:A.<"hello",<1,1>><"hadoop",1><"world",1>B.<"hello",1><"hello",1><"hadoop",1><"world",1>C.<"hello",1,1><"hadoop",1><"world",1>D.<"hello",2><"hadoop",1><"world",1>正确答案:B你选对了4多选(3分)下列关于传统并行计算框架(比如MPI)和MapReduce并行计算框架比较正确的是:A.前者所需硬件价格贵,可扩展性差,后者硬件便宜,扩展性好B.前者相比后者学习起来更难C.前者是共享式(共享内存/共享存储),容错性差,后者是非共享式的,容错性好D.前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型,后者适用于批处理、非实时、数据密集型正确答案:ABCD你选对了5多选(3分)MapReduce1.0的体系结构主要由哪几个部分组成:A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ClientD.Task正确答案:ABCD你选对了第8章 Hadoop再探讨1单选(2分)下列说法正确的是:A.HDFS HA可用性不好B.第二名称节点是热备份C.HDFS HA提供高可用性,可实现可扩展性、系统性能和隔离性D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案:D你选对了2单选(2分)HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题:A.单点故障问题B.HDFS集群扩展性C.性能更高效D.良好的隔离性正确答案:A你选对了3多选(3分)下列哪些是Hadoop1.0存在的问题:A.抽象层次低B.表达能力有限C.开发者自己管理作业之间的依赖关系D.执行迭代操作效率低正确答案:ABCD你选对了4多选(3分)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Oozie:工作流和协作服务引擎B.Pig:处理大规模数据的脚本语言C.Kafka:分布式发布订阅消息系统D.Tez:支持DAG作业的计算框架正确答案:ABCD你选对了5多选(3分)对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是:A.YARN既是资源管理调度框架,也是一个计算框架B.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架,由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务C.YARN可以实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架D.YARN的体系结构包含三个组件:ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster正确答案:BCD你选对了第9章数据仓库Hive1单选(2分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是:A.Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似,都是通过词法分析生成执行计划B.Hive与Impala使用相同的元数据C.Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询D.Hive在内存不足以存储所有数据时,会使用外存,而Impala也是如此正确答案:D你选对了2单选(2分)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如usr表不存在,创建表usr,含三个属性id,name,ageB.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表C.create database userdb;//创建数据库userdbD.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案:B你选对了3多选(3分)下列说法正确的是:A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可统一部署在一个Hadoop平台上B.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可完成数据的存储C.Hive本身不存储和处理数据,依赖HDFS存储数据,依赖MapReduce处理数据D.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似正确答案:ACD你选对了4多选(3分)Impala主要由哪几个部分组成:A.HiveB.ImpaladC.State StoreD.CLI正确答案:BCD你选对了5多选(3分)以下属于Hive的基本数据类型是:A.BINARYB.STRINGC.FLOATD.TINYINT正确答案:ABCD你选对了第10章 Spark1单选(2分)Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言:A.PythonB.JavaC.ScalaD.Lisp正确答案:D你选对了2单选(2分)RDD操作分为转换(Transformation)和动作(Action)两种类型,下列属于动作(Action)类型的操作的是:A.groupByB.filterC.countD.map正确答案:C你选对了3单选(2分)下列说法错误的是:A.在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架StormB.RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算C.Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARND.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换正确答案:D你选对了4单选(2分)下列关于常见的动作(Action)和转换(Transformation)操作的API解释错误的是:A.filter(func):筛选出满足函数func的元素,并返回一个新的数据集B.map(func):将每个元素传递到函数func中,并将结果返回为一个新的数据集C.count():返回数据集中的元素个数D.take(n):返回数据集中的第n个元素正确答案:D你选对了5单选(2分)下列大数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.复杂的批量数据处理:MapReduceB.基于历史数据的交互式查询:ImpalaC.基于实时数据流的数据处理:StormD.图结构数据的计算:Hive正确答案:D你选对了6多选(3分)Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括:A.OracleC.StormD.Spark正确答案:ABC你选对了7多选(3分)Spark的主要特点包括:A.运行模式多样B.运行速度快C.通用性好D.容易使用正确答案:ABCD你选对了8多选(3分)下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala运行于Java平台,兼容现有的Java程序B.Scala具备强大的并发性,支持函数式编程C.Scala是一种多范式编程语言D.Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言正确答案:ABCD你选对了9多选(3分)Spark的运行架构包括:A.运行作业任务的工作节点 Worker NodeB.每个工作节点上负责具体任务的执行进程 ExecutorC.每个应用的任务控制节点 DriverD.集群资源管理器 Cluster Manager正确答案:ABCD你选对了第11章流计算1单选(2分)流计算秉承一个基本理念,即数据的价值随着时间的流逝而,如用户点击流:A.降低B.不确定C.不变正确答案:A你选对了2单选(2分)Hadoop运行的是MapReduce任务,类似地,Storm运行的任务叫做A.SpoutB.BoltC.TupleD.Topology正确答案:D你选对了3多选(3分)对于一个流计算系统来说,它应达到如下哪些需求:A.海量式B.高性能C.分布式D.实时性正确答案:A、B、C、D你选对了4多选(3分)数据采集系统的基本架构包括哪些部分:A.ControllerB.StoreC.AgentD.Collector正确答案:B、C、D你选对了5多选(3分)以下哪些是开源的流计算框架:A.Facebook PumaB.Yahoo! S4C.IBM InfoSphere StreamsD.Twitter Storm正确答案:B、D你选对了6多选(3分)下面哪几个属于Storm中的Stream Groupings的分组方式:A.按照字段分组B.广播发送C.随机分组D.全局分组正确答案:A、B、C、D你选对了第12章 Flink1单选(2分)以下哪个不是Flink的优势:A.同时支持高吞吐、低延迟、高性能B.不支持增量迭代C.同时支持流处理和批处理D.支持有状态计算正确答案:B你选对了2单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库:A.SQL&Table库B.FlinkMLC.GellyD.CEP正确答案:C你选对了3多选(3分)下面关于Flink的说法正确的是:A.Flink起源于Stratosphere 项目,该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算C.Flink不是Apache软件基金会的项目D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一正确答案:A、B、D你选对了4多选(3分)Flink的主要特性包括:A.精确一次的状态一致性保障B.批流一体化C.精密的状态管理D.事件时间支持正确答案:A、B、C、D你选对了5多选(3分)下面论述正确的是:A.Spark Streaming通过采用微批处理方法实现高吞吐和容错性,但是牺牲了低延迟和实时处理能力B.Storm虽然可以做到低延迟,但是无法实现高吞吐,也不能在故障发生时准确地处理计算状态C.流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性,而目前从市场上已有的产品来看,只有Flink 可满足要求D.Flink实现了Google Dataflow流计算模型,是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架,并且同时支持批处理和流处理正确答案:A、B、C、D你选对了6多选(3分)Flink常见的应用场景包括:A.数据流水线应用B.事件驱动型应用C.地图应用D.数据分析应用正确答案:A、B、D你选对了7多选(3分)Flink核心组件栈分为哪三层:A.物理部署层B.Runtime核心层C.Core层D.API&Libraries层正确答案:A、B、D你选对了8多选(3分)Flink有哪几种部署模式:A.运行在GCE(谷歌云服务)和EC2(亚马逊云服务)上B.YARN集群模式C.Standalone集群模式D.Local模式正确答案:A、B、C、D你选对了9多选(3分)Flink系统主要由两个组件组成,分别为:A.JobManagerB.JobSchedulerC.TaskSchedulerD.TaskManager正确答案:A、D你选对了10多选(3分)在编程模型方面,Flink 提供了不同级别的抽象,以开发流或批处理作业,主要包括哪几个级别的抽象:A.DataStream API(有界或无界流数据)以及 DataSet API(有界数据集)B.Table APIC.状态化的数据流接口D. SQL正确答案:A、B、C、D你选对了第13章图计算1单选(2分)Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统:A.TSPB.STPC.BSPD.SBP正确答案:C你选对了2单选(2分)谷歌在后Hadoop时代的新“三驾马车”不包括:A.CaffeineB.DremelC. PregelD.Hama正确答案:D你选对了3多选(3分)下列哪些是以图顶点为中心的,基于消息传递批处理的并行图计算框架:A.HamaB.GiraphC.PregelD.Neo4j正确答案:A、B、C你选对了4多选(3分)以下关于Pregel图计算框架说法正确的是:A.通常只对满足交换律和结合律的操作才会开启Combiner功能B.Pregel采用检查点机制来实现容错C.对于全局拓扑改变,Pregel采用了惰性协调机制D.Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制正确答案:A、B、C、D你选对了第14章大数据在不同领域的应用1单选(2分)下列说法错误的是:A.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品B.基于用户的协同过滤算法(简称UserCF算法)是目前业界应用最多的算法erCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品erCF算法的推荐更偏向社会化,而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化正确答案:B你选对了2多选(3分)推荐方法包括哪些类型:A.专家推荐B.协同过滤推荐C.基于内容的推荐D.基于统计的推荐正确答案:A、B、C、D你选对了期末试卷1单选(2分)数据产生方式的变革主要经历了三个阶段,以下哪个不属于这三个阶段:A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.数据流阶段D.用户原创内容阶段正确答案:C你选对了2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及:A.互联网B.CPUC.物联网、云计算和大数据D.个人计算机正确答案:C你选对了3单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库:A.SQL&Table库B.CEPC. GellyD. FlinkML正确答案:C你选对了4单选(2分)Hadoop的两大核心是和A.MapReduce; HBaseB. HDFS; HBaseC.HDFS; MapReduceD.GFS; MapReduce正确答案:C你选对了5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是A.64MBB.8KBC. 32KBD.16KB正确答案:A你选对了6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中,负责数据的存储和读取:A.数据节点B.第二名称节点C.名称节点D.主节点正确答案:A你选对了7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是:A.hdfs dfs -put /path file.txtB.hadoop dfs -put /path file.txtC.hdfs fs -put file.txt /pathD.hdfs dfs -put file.txt /path正确答案:D你选对了8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test,且/test文件夹内还包含一个文件夹dir,正确的shell命令是:A.hadoop fs -mkdir -p /test/dirB.hdfs fs -mkdir -p /test/dirC.hadoop dfs -mkdir /test/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir正确答案:A你选对了9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是:A.在向数据库中插入记录时,HBase和关系数据库一样,每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现,是高可靠、高性能的图数据库C.HBase是一种NoSQL数据库D.HBase数据库表可以设置该表任意列作为索引正确答案:C你选对了10单选(2分)已知一张表student存储在HBase中,向表中插入一条记录{id:2015001,name:Mary,{score:math}:88},其id 作为行键,其中,在插入数学成绩88分时,正确的命令是:A.put 'student','score:math','88'B.put 'student','2015001','score:math','88'C.put 'student','2015001','math','88'D.put 'student','2015001','88'正确答案:B你选对了11单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.ACIDB.最终一致性C.BASED.CAP正确答案:A你选对了12单选(2分)在设计词频统计的MapReduce程序时,对于文本行“hello bigdata hello hadoop”,经过map函数处理后直接输出的结果应该是(没有发生combine和merge操作):A.<"hello",1,1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>B. <"hello",<1,1>>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>C.<"hello",2>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>正确答案:D你选对了13单选(2分)假设已经配置好PATH环境变量,启动Hadoop的命令是:A.start-hdfs.shB.start-fs.shC.start-dfs.shD.start-hadoop.sh正确答案:C你选对了14单选(2分)下列说法错误的是:A.HDFS Federation使得HDFS的命名服务能够水平扩展B.第二名称节点是热备份,而HDFS HA不是热备份C.HDFS HA可以解决单点故障问题D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案:B你选对了15单选(2分)。

第1章 认识数据与大数据1.3数据科学与大数据 -高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)

第1章 认识数据与大数据1.3数据科学与大数据 -高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
学生能够解释大数据技术的主要组成部分(如大数据采集、预处理、存储与管理、分析与挖掘及可视化与应用等),并讨论这些技术如何推动社会各领域的发展。
学生能够通过具体案例,分析和评估大数据在生活服务、智慧城市、医疗健康和社区管理等方面的应用,以及这些应用对提升生活质量和效率的贡献。
培养学生的数据意识和数据处理能力,使他们能够在日常生活和未来职业生涯中有效地收集、分析和应用数据,以支持决策和创新。
作业布置
讨论题:请结合所学内容,讨论大数据技术如何改变了我们的生活?请至少提供两个具体的例子。
实践任务:选择一个你感兴趣的大数据应用案例(如智慧医疗、智慧城市等),进行深入研究,并撰写一份报告,阐述该案例如何利用大数据技术提升服务质量或解决特定问题。
板书设计
1.3数据科学与大数据
1.3.1数据科学的兴起
1.3.2大数据及其应用
信息技术与经济社会的交汇融合:数据成为国家基础性战略资源。
大数据特征:巨量性、多样性、迅变性、价值性。
大数据技术:
大数据采集技术:通过物联传感、社交网络等获得海量数据。
大数据预处理技术:提高数据质量、降低计算复杂度。
大数据存储与管理技术:云存储和分布式管理技术。
大数据分析与挖掘技术:提取有潜在价值的信息。
提供几个大数据应用的案例(如智慧城市建设、医疗健康服务等),让学生分析这些案例中大数据的作用。
引导学生思考:“大数据技术的发展对社会有哪些积极和消极的影响?”
分组讨论,每组选择一个现实问题,讨论如何利用大数据技术解决。
分析教师提供的大数据应用案例,总结大数据的作用和意义。
讨论大数据技术的双面性,提出自己的见解。
案例研究:通过具体的大数据应用案例(如精准扶贫大数据云平台、智能交通系统)来说明大数据如何解决实际问题。

大数据技术与应用习题答案第1-2章

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。

大数据技术原理与应用-完整版

大数据技术原理与应用-完整版

1.8.1云计算
2. 云计算关键技术
云计算关键技术包括:虚拟化、分布式存储、分布式计算、 多租户等
1.8.1云计算
3. 云计算数据中心
云计算数据中心是一整套复杂的设施,包括刀片服务器、宽 带网络连接、环境制设备、监控设备以及各种安全装置等
数据中心是云计算的重要载体,为云计算提供计算、存储、 带宽等各种硬件资源,为各种平台和应用提供运行支撑环境
1.3大数据的影响
图灵奖获得者、著名数据库专家Jim Gray 博士观察并总 结人类自古以来,在科学研究上,先后历经了实验、理论 、计算和数据四种范式
实验
理论
计算
数据
1.3大数据的影响
在思维方式方面,大数据完全颠覆了传统的思维方 式: 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果
1.3大数据的影响
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库 、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据 的存储和管理
利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖 掘算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视 化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据
在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构 建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数 据安全
“谷歌流感趋势”,通 过跟踪搜索词相关数据 来判断全美地区的流感 情况
1.5大数据关键技术
技术层面 数据采集
数据存储和 管理
数据处理与 分析
数据隐私和 安全
表1-5 大数据技术的不同层面及其功能
功能
利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平 面数据文件等,抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成, 最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据 挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的 输入,进行实时处理分析

第1章大数据技术教程-大数据技术概述

第1章大数据技术教程-大数据技术概述

第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来,互联网技术飞速发展,特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及,以及各种传感器的广泛应用,数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长,传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈,大数据的概念应运而生。

到底什么是大数据?大数据的特征是什么?大数据与传统上的数据有哪些不同特性?大数据具有哪些应用价值?大数据通常的处理技术有哪些?针对这些问题,我们将在本教程中逐一探讨。

1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前,我们先来了解一下什么是数据。

传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳,是事实或观察的结果,是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。

数据源于测量,是对客观世界测量结果的记录。

人类一切语言文字、图形图画、音像记录,所有感官可以察觉的事物,只要能被记下来,能够查询到,就都是数据(data)。

当人类进入信息时代之后,数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理,具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。

数据可以是连续的值,比如声音、图像,称之为模拟数据;它也可以是离散的,如符号、文字,称之为数字数据。

在现代计算机系统中,所有的数据都是数字的。

数字数据是所有数据中最容易被处理的一种,许多和数据相关的概念,都是立足于数字数据。

传统意义上的数据一词,尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据,甚至在很多情况下专指统计数字数据,这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。

大数据属于数据范畴,在类型上涵盖模拟数据和数字数据,在体量方面,具有数据庞大的特征,在数据处理方式,与传统的数据处理方式有所不同。

人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”,但实际上,大数据(Big Data)这个概念在2008年就已经被提出。

2008年,在Google公司成立10周年之际,著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊,讨论大数据相关的一系列技术问题,其中就提出了大数据(Big Data)的概念。

《大数据》第1章大数据概念与应用

《大数据》第1章大数据概念与应用

《大数据》第1章大数据概念与应用在当今数字化的时代,“大数据”这个词汇已经频繁地出现在我们的生活中。

但究竟什么是大数据?它又有着怎样广泛的应用呢?让我们一同来揭开大数据神秘的面纱。

大数据,简单来说,就是规模极其庞大的数据集合。

这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以应对和管理。

想象一下,海量的文本、图像、音频、视频等各种类型的数据,源源不断地产生和积累,形成了一个庞大的数据海洋。

大数据的“大”并不仅仅指数据的数量多,还包括数据的多样性、速度和价值。

多样性意味着数据的来源广泛,形式多样,可能来自社交媒体、物联网设备、金融交易、医疗记录等等。

速度则反映了数据生成和流动的快速性,需要实时或近乎实时地处理和分析。

而价值则是大数据的核心所在,只有当我们能够从这些海量的数据中挖掘出有意义的信息和知识,大数据才真正发挥了其作用。

那么大数据在实际生活中有哪些应用呢?首先,在商业领域,大数据帮助企业更好地了解消费者的需求和行为。

通过分析消费者的购买历史、浏览记录、评价等数据,企业能够精准地进行市场细分,制定个性化的营销策略,提高客户满意度和忠诚度。

例如,电商平台可以根据用户的浏览和购买习惯,为其推荐符合其兴趣的商品;金融机构可以利用大数据评估客户的信用风险,做出更明智的贷款决策。

其次,在医疗健康领域,大数据为疾病的预防、诊断和治疗提供了新的思路和方法。

医疗机构可以收集和分析大量的患者病历、医疗影像、基因数据等,发现疾病的模式和趋势,从而提高疾病的早期诊断率,制定更有效的治疗方案。

同时,大数据还可以用于药物研发,通过分析海量的临床试验数据,加速新药的研发进程。

在交通领域,大数据也发挥着重要作用。

交通管理部门可以通过收集和分析道路传感器、摄像头等设备产生的数据,实时了解交通流量和路况,优化交通信号灯设置,缓解交通拥堵。

此外,共享出行平台可以利用大数据优化车辆调度,提高运营效率,为用户提供更便捷的出行服务。

教育领域同样受益于大数据。

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(2)说数据可靠
大数据中的“数据”真实可靠,它实质上是表征事物现象的一种符号语言和逻辑关系,其可靠性的 数理哲学基础是世界同构原理。世界具有物质统一性,统一的世界中的一切事物都存在着时空一致 性的同构关系。这意味着任何事物的属性和规律,只要通过适当编码,均可以通过统一的数字信号 表达出来。
因此,“用数据说话”、“让数据发声”,已成为人类认知世界的一种全新方法。
经典案例: (1)啤酒与尿布
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇,剖析大数据核心技术和实战应用
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1.1 大数据的概念与意义
2.大数据的技术支撑
云计算、硬件性价比的提 高以及软件技术的进步
计算
运行、计算速 度越来越快
第一章 大数据概念与应用
数据源整合进行存储、清洗、 挖掘、分析后得出结果直到 优化企业管理提高效率
存储 存储成本下降
大数据
智能
实现信息对等解 放脑力,机器拥 有人的智慧
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
2)计算:运算速度越来越快
海量数据从原始数据源到产生价值,期间会经过存储、清洗、挖掘、分析等多个环节,如 果计算速度不够快,很多事情是无法实现的。所以,在大数据的发展过程中,计算速度是 非常关键的因素。
⚫ 分布式系统基础架构Hadoop的出现,为大数据带来了新的曙光; ⚫ HDFS为海量的数据提供了存储; ⚫ MapReduce则为海量的数据提供了并行计算,从而大大提高了计算效率; ⚫ Spark、Storm、Impala等各种各样的技术进入人们的视野。
云计算出现后,数据存储服务衍生出了新 的商业模式,数据中心的出现降低了公司 的计算和存储成本。 例如,公司现在要建设网站,不需要去购 买服务器,不需要去雇用技术人员维护服 务器,可以通过租用硬件设备的方式解决 问题。
存储成本的下降,也改变了大家对数据的看法,更加愿意把1年、2年甚至更久远的历史数 据保存下来,有了历史数据的沉淀,才可以通过对比,发现数据之间的关联和价值。正是由 于存储成本的下降,才能为大数据搭建最好的基础设施。
• 2008年9 月,美国《自然》(Nature)杂志专刊——The next google,第一次正
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式提出“大数据”概念。
• 2011年2月1日,《科学》(Science)杂志专刊——Dealing with data,通过社
会调查的方式,第一次综合分析了大数据对人们生活造成的影响,详细描述了人类
4V 特征
体量大(Volume)
从2013年至2020年,人类的数据规模 将扩大50倍,每年产生的数据量将增长 到44万亿GB,相当于美国国家图书馆 数据量的数百万倍,且每18个月翻一番。
种类多(Variety)
大数据与传统数据相比,数据来源广、维 度多、类型杂,各种机器仪表在自动产生 数据的同时,人自身的生活行为也在不断 创造数据;不仅有企业组织内部的业务数 据,还有海量相关的外部数据。
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇,剖析大数据核心技术和实战应用
第一章 大数据概念与应用
1.1 大数据的概念与意义 1.2 大数据的来源 1.3 大数据应用场景 1.4 大数据处理方法 习题
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
1.从“数据”到“大数据”
时至今日,“数据”变身“大数据”,“开启了一次重大的时代转型”。 “大数据”这一概念的形成,有三个标志性事件:
2
面临的“数据困境”。
• 2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for
innovation, competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:
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“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据 集。”
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
3)智能:机器拥有理解数据的能力 大数据带来的最大价值就是“智慧”,大数据让机器变得有智慧,同时人工智能进一步提升 了处理和理解数据的能力。例如:
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谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石
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阿里云小Ai成功预测出《我是歌手》的总决赛歌王
智能设备、传感器的普及,推 动物联网、人工智能的发展
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1.1 大数据的概念与意义
1)存储:存储成本的下降
云计算出现之前
第一章 大数据概念与应用
云计算出现之后
在云计算出现之前,数据存储的成本是 非常高的。 例如,公司要建设网站,需要购置和部 署服务器,安排技术人员维护服务器, 保证数据存储的安全性和数据传输的畅 通性,还会定期清理数据,腾出空间以 便存储新的数据,机房整体的人力和管 理成本都很高。
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1.1从“数据”到“大数据”
第一章 大数据概念与应用
风马牛可相及
在大数据背景下,因海量无限、包罗万象的数据存在,让许多看似毫不相干的现象之间发 生一定的关联,使人们能够更简捷、更清晰地认知事物和把握局势。大数据的巨大潜能与 作用现在难以进行估量,但揭示事物的相关关系无疑是其真正的价值所在。
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
价值高(Value)
大数据有巨大的潜在价值,但同其呈几何 指数爆发式增长相比,某一对象或模块数 据的价值密度较低,这无疑给我们开发海 量数据增加了难度和成本。
速度快(Velocity)
随着现代感测、互联网、计算机技 术的发展,数据生成、储存、分析、 处理的速度远远超出人们的想象力, 这是大数据区别于传统数据或小数 据的显著特征。
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iPhone上智能化语音机器人Siri
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微信上与大家聊天的微软小冰
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1.1 大数据的概念与意义
3.大数据的意义
第一章 大数据概念与应用
美国著名管理学家爱德华·戴明所言:“我们信靠上帝。除了 上帝,任何人都必须用数据来说话。”
(1)有数据可说
在大数据时代,“万物皆数”,“量化一切”,“一切都将被数据化”。人类生活在一个海量、动 态、多样的数据世界中,数据无处不在、无时不有、无人不用,数据就像阳光、空气、水分一样常 见,好比放大镜、望远镜、显微镜那般重要。
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