大数据时代试题综合题库培训课件
大数据时代培训资料(PPT 39张)
2011年-2016年中国大数据市场规模 计世资讯认为，2011年是中国大数据市场元年， 一些大数据产品已经推出，部分行业也有大数据 应用案例的产生。2012年-2016年，将迎来大 数据市场的飞速发展。
计世资讯预测，2012年中国大数据市场规模将 达到4.7亿元，2013年大数据市场将迎来增速为 138.3%的飞跃，到2016年，整个市场规模逼近 百亿。
•Google的BigTable BigTable提出了一种很有趣的数据模型，它将各列数据进行排序存 储。数据值按范围分布在多台机器，数据更新操作有严格的一致性保证。 •Amazon的Dynamo Dynamo使用的是另外一种分布式模型。Dynamo的模型更简单， 它将数据按key进行hash存储。其数据分片模型有比较强的容灾性，因 此它实现的是相对松散的弱一致性：最终一致性。
商业价值
结构化数据向非结 构化数据演进，使 得未来IT投资重点 不再是建系统为核 心，而是围绕大数 据为核心； 海量数据可以在各 个部门创造重大的 财物价值，未来投 资倾斜。
艾普云—Openstack云系统专家
用户行为分析
艾普云—Openstack云系统专家
大数据应用案例（中信银行信用卡中心）
大数据时代
Is coming……
艾普云—Openstack云系统专家
目录
1.
什么是Big Data
2.
大数据市场简析
3.
云与大数据
4.
大数据应用案例
5. 艾普云—Openstack云系统专家
艾普云在大数据时代的布局
2
Big Data名词由来
2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念
大数据时代试题培训课件
《大数据》试题单选题1、大数据的核心就是（B）A、告知与许可B、预测C、匿名化D、规模化2、大数据不是要教机器像人一样思考。
相反，它是（A）A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
B、被视为人工智能的一部分。
C、被视为一种机器学习。
D、预测与惩罚。
3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），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4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法A、所有数据B、绝大部分数据C、适量数据D、少量数据5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）A、更有效B、相当C、不具备可比性D、无效6、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（D），帮助我们进一步接近事实的真相。
A、安全性B、完整性C、混杂性D、完整性和混杂性7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）A、信息B、数字C、文字D、方位8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B）A、原因B、是什么C、关联物D、预测的关键9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C）A、基础B、前提C、核心D、条件10、（C）下列说法正确的是A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据；B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了；C、所有数据都是有价值的；D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单；11、关于数据创新，下列说法正确的是（D）A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加；B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去；C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低；D、数据只有开放价值才能得到真正释放。
12、关于数据估值，下列说法错误的是（B）A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴；B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的；C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估13、在大数据时代，下列说法正确的是（B）。
公需科目大数据培训考试试卷及其答案(1)讲课讲稿
∙ 1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。
（单选题1分）得分：1分o A.90%o B.60%o C.70%o D.50%∙ 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。
（单选题1分）得分：1分o A.3万o B.10万o C.20万o D.5万∙ 3.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分）得分：1分o A.小布什o B.奥巴马o C.克林顿o D.老布什∙ 4.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（）。
（单选题1分）得分：1分o A.政府计算o B.社会计算o C.高强度计算o D.云计算∙ 5.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。
（单选题1分）得分：1分o A.小课程o B.宏课程o C.大课程o D.微课程∙ 6.（）时代，使得信息智慧解读时代到来。
（单选题1分）得分：1分o A.Web2.0o B.Web3.0o C.Web1.0o D.Web4.0∙7.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分o A.搜索就是计算o B.数据的内涵发生了改变o C.计算的内涵发生了改变o D.计算就是物理计算∙8.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。
（单选题1分）得分：1分o A.34万o B.14万o C.4万o D.24万∙9.Web2.0强调（）。
（单选题1分）得分：1分o A.网站o B.机构o C.个人o D.单位∙10.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。
（单选题1分）得分：1分o A.六o B.四o C.三o D.五∙11.2014年，阿里平台完成农产品销售（）元。
（单选题1分）得分：1分o A.283亿o B.383亿o C.183亿o D.483亿∙12.截至2012年，淘宝和天猫经营农产品类目的网店数为（）。
（单选题1分）得分：1分o A.46.06万家o B.26.06万家o C.16.06万家o D.36.06万家∙13.以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（）。
大数据培训课件(PPT2)精编版
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
2024年大数据培训课件
大数据培训课件一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的数据处理方式，已经深入到各行各业。
大数据技术可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，提高决策效率，降低运营成本，从而提升企业竞争力。
为了帮助大家更好地了解和应用大数据技术，我们特别准备了这份大数据培训课件。
二、大数据概述1.大数据定义2.大数据特点（1）大量性：大数据的最显著特点是其数据量巨大，远远超过了传统数据处理软件的处理能力。
（2）多样性：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，形式多样，来源广泛。
（3）高速性：大数据的产生、传输和处理速度非常快，实时性要求高。
（4）价值性：大数据中蕴含着丰富的信息，具有较高的商业价值。
3.大数据应用领域大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、电商、物联网、智慧城市等多个领域，对企业和国家的发展产生了深远影响。
三、大数据技术架构1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，主要包括传感器、日志、爬虫等技术手段。
2.数据存储大数据存储技术包括分布式文件存储、NoSQL数据库、关系型数据库等。
3.数据处理大数据处理技术包括批处理、流处理、内存计算等，其中Hadoop和Spark是较为常用的处理框架。
4.数据分析数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等，可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。
5.数据可视化数据可视化技术可以将数据分析结果以图表、地图等形式直观地展示给用户，提高数据的价值。
四、大数据技术应用实例1.金融行业大数据技术在金融行业可以应用于风险控制、欺诈检测、信用评估等方面，提高金融机构的业务效率和风险防控能力。
2.医疗行业大数据技术在医疗行业可以应用于疾病预测、辅助诊断、药物研发等方面，提高医疗质量和科研水平。
3.电商行业大数据技术在电商行业可以应用于用户画像、推荐系统、精准营销等方面，提高用户体验和销售额。
4.智慧城市大数据技术在智慧城市领域可以应用于交通管理、公共安全、环保监测等方面，提高城市运行效率和居民生活质量。
大数据时代培训课件
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
处理和分析工具Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理 “大数据”而备受重视。Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成 。 优点：可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
《我们的大数据时代》继续教育考试题库
我们的大数据时代（一）单选题（每题2分）1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）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2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据3. 万维网之父是（C）A. 彼得·德鲁克B. 舍恩伯格C. 蒂姆·伯纳斯—李D. 斯科特·布朗4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。
A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象B. 误差不易被控制C. 对样本的依赖性比较强D. 评测结果不够稳定5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。
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D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理6. 智慧城市的构建，不包含（C）。
A. 数字城市B. 物联网C. 联网监控D. 云计算7.大数据的起源是（C）。
B. 电信C. 互联网D. 公共管理8. 智慧城市的智慧之源是（C）。
A. 数字城市B. 物联网C. 大数据D. 云计算9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。
A. 因果；相关B. 相关；因果C. 并列；相关D. 因果；并列10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。
A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。
2024版大数据培训课件pptx
大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据概述大数据定义与特点定义大数据是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。
特点大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。
萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。
发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。
金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。
医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。
政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。
大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。
大数据时代试题综合题库
⼤数据时代试题综合题库《⼤数据》题⽬⼀、单选题1)⼤数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（ 1DBCA ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。
A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨⼤2)⼤数据技术的战略意义不在于掌握庞⼤的数据信息，⽽在于对这些含有意义的数据进⾏（ 5 B ）。
A. 数据信息B. 专业化处理C.速度处理D. 内容处理3)随着⾕歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，⼤数据不再仅⽤来描述⼤量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。
DCB6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce7: A. Google Mobile B. iGoogle C. Google D. Google Docs8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度4)斯隆数字巡天是使⽤位于新墨西哥州阿帕奇⼭顶天⽂台的2.5⽶⼝径望远镜进⾏的红移巡天项⽬，2012年4⽉发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。
BA.932,891,133B. 228,468C. 1,457,002D. 668,0545)下列哪⼀项不属于⼤数据的治理：（ 10 ）CA. 安全问题B. 成本问题C. 针对⼤⽤户D. 信息⽣命周期管理A. 采取⾏动（Act）B. 获取洞察（Anticipate）C. 掌握信息（Align）D. 应⽤管理（management）7)在云⽣态环境中，⽤户需求相当于（ 14 ），云数据中⼼相当于（ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。
DCBA. 降⽔B. ⽔滴C. ⽔库D. 阳光8)尿布啤酒是⼤数据分析的（ 17 ）CA. A/B测试B. 分类C. 关联规则挖掘D. 数据聚类9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域（ 18 ）BA.黄⾊B.红⾊C.绿⾊D. 蓝⾊10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事件管理中的群体⼼理⾏为及（ 20 ），新闻传播学侧重对（ 21 ）。
大数据时代试题综合题库
A.新锐洞察B.智慧运作C. 动态架构D.绿色未来
22)根据(国际数据公司)的监测统计，2011年全球数据总量已经达到1.8，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将总共拥有的数据量（ 37 ），增长近（ 38 ）倍。
A. 10B.20C. 35D. 20
A.B.C.D.
30)大数据平台和应用程序框架，（ 48 ）以经济高效的方式分析级的结构化和非结构化信息B
A. 流计算B.C.数据仓库D.语境搜索
31)临床决策支持系统通过电子病历、医学指导的比较等提高手术质量，降低错误治疗和（ 49 ）。C
A.医疗事故B.病患投诉C.民事诉讼D. 手术费用
A.采取行动（）B.获取洞察（）
C. 掌握信息（）D. 应用管理（）
7)在云生态环境中，用户需求相当于（14 ），云数据中心相当于（15 ），云服务相当于（16 ）。
A.降水B.水滴C. 水库D.阳光
8)尿布啤酒是大数据分析的（17 ）C
A.测试B.分类C. 关联规则挖掘D.数据聚类
9)在的 & 中,中国在什么区域（18 ）B
A.大数据网络发展和运营过程B.规划建设运营管理
C. 规律和验证D.发现和验证
26)大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中（ 43 ）大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。D
A.大数据网络发展和运营过程B.规划建设运营管理
Байду номын сангаасC. 规律和验证D.发现和验证
27)大数据的价值是通过数据共享、（ 44 ）后获取最大的数据价值D
A.全民健康计划B. 5亿C. 大数据研发计划D.2亿
24)大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并（ 41 ）成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。B
2024版年度大数据基础知识培训PPT课件
•大数据概述•大数据技术体系•大数据存储与管理•大数据处理技术目录•大数据应用实践•大数据挑战与未来发展01大数据概述大数据定义及特点定义特点萌芽期成熟期爆发期030201大数据发展历程大数据在金融领域应用广泛，如信用金融企业可以利用大数据进行市场分析、用户研究、产品优化等，提高企业竞企业大数据可以帮助医疗机构实现精准医疗、个性化治疗等，提高医疗质量和效率。
医疗教育政府可以利用大数据进行社会治理、城市规划、交通管理等，提高政府决政府0201030405大数据应用领域02大数据技术体系分布式文件系统Hadoop HDFS GlusterFS Ceph分布式数据库CassandraHBase高度可扩展的分布式库，适合处理大量写入操作和数据分片。
Redis分布式计算框架Hadoop MapReduce基于Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
Spark快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理和图处理等应用场景。
Flink高性能、高吞吐量的流处理框架，支持事件时间和状态管理。
Mahout MLlib TableauPower BI数据挖掘与分析工具03大数据存储与管理数据存储方式包括块存储、文件存储和对象存储等，分别适用于不同场景和需求。
分布式存储原理利用集群中多个节点的存储和计算能力，实现数据的分布式存储和访问。
数据存储技术如Hadoop 的HDFS 、Ceph 等，提供高可用、高可扩展的数据存储服务。
数据存储原理及方式数据清洗与预处理数据清洗定义01数据预处理步骤02数据清洗技术03数据安全与隐私保护数据安全概念确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求和规范。
04大数据处理技术1 2 3MapReduce编程模型Hadoop生态系统Spark批处理框架流处理基本概念Kafka流处理平台Flink流处理框架图计算基本概念Pregel图计算模型Giraph图计算框架机器学习技术机器学习基本概念TensorFlow机器学习框架Scikit-learn机器学习库05大数据应用实践互联网行业应用案例用户行为分析个性化推荐系统网络安全监测金融行业应用案例风险控制欺诈检测客户关系管理制造业应用案例智能制造供应链管理产品创新医疗健康智慧城市农业现代化利用大数据分析技术实现疾病预测、诊断辅助、药物研发等，提高医疗水平和患者满意度。
大数据培训课件ppt
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
大数据应用基础培训课件
循环论证
即便存在因果关系，因与果之间可能会存在双向影响。需要在得出结论前把这一点考虑到。是否存在循环论证？
统计学思维的通俗入门书
《看穿一切数字的统计学》《赤裸裸的统计学》 《数据统治世界》
A/B测试
A/B测试是互联网产品设计人员最熟悉的网页优化方法，能够对比不同版本的设计，选取更吸引用户眼球的那一款，以便增加用户点击、回访、购买等行为，或者增加转化率注册率等。为了搞清楚哪个功能或设计更好，每个网站或移动应程序的数据科学家都离不开A/B测试工具。 A/B测试有点类似于统计学里面的随机对照实验。
回归分析中的遗漏变量偏差
在回归分析时，有时会出现变量遗漏偏差。比如，有研究认为“常打高尔夫易患心脏病、癌症和关节炎”——真的吗？其实是因为打高尔夫者年龄更大，疾病多只是因为年龄大而已。一些教育学者就常常用数据说话，声称电子游戏会加大孩子的暴力倾向，却遗漏了暴力倾向加大有着多重诱因。家庭教育、父母性格及行为习惯所起到的作用更大。
常见的统计方法
描述性统计：这是最基本的一类统计方法。方差分析（ANOVA）因子分析（factor analysis）回归（regression）：这是最常用的一种。OLS回归：适于因变量是连续值的情形。广义线性模型（generalized linear models）：主要包括逻辑回归（logistic regression）和泊松回归（poisson regression）。它们适于因变量不是连续值的情形。生存分析（survival analysis）判别分析（discriminant analysis）
A/B测试的重要性
不少互联网巨头都是A/B测试的忠实信徒，这其中就包括Google、Amazon、Bing、Netflix等。搜索引擎、有推荐系统的网站、大型门户网站往往非常倚重A/B测试。这种公司的网站设计很多时候是数据驱动的。谷歌连工具栏上的颜色选择也要A/B测试。
大数据技术与应用培训课件ppt精品模板分享(带动画)
用户画像：通过数据挖掘，对电商平台的用户进行精准画像，包括性别、年龄、地域、职业 等特征
购买偏好：分析用户的购买偏好，包括商品类别、品牌、价格等，为电商平台提供个性化推 荐和定制化营销方案
浏览行为：通过对用户浏览行为的监测和分析，了解用户的兴趣和需求，优化商品陈列和页 面设计
营销策略：根据用户行为数据，制定针对性的营销策略，提高用户转化率和订单价值
什么是数据可视化
可视化类型：表格、 图表、地图等
可视化工具： Tableau、 PowerBI、D3.js 等
可视化最佳实践： 明确目的、选择合 适的图表、优化布 局、色彩搭配等
提升决策效率
助力企业升级 转型
增强业务创新 能力
实现数据驱动 的精准决策
发展趋势：持续增长，影响范围更广，与各行业融合 技术创新：人工智能、区块链、物联网等技术的融合，推动大数据发展 应用前景：智慧城市、金融风控、医疗健康等领域，大数据将发挥更大作用 挑战与问题：数据安全、隐私保护、技术人才短缺等问题需要解决
分布式存储系 统：将数据分 散存储在多个 节点上，提高 存储容量和可
靠性
数据仓库：将 存储的数据进 行整合、清洗 和加工，为数 据分析提供支
持
数据存储与管理 数据预处理 分布式计算 大数据挖掘
数据挖掘：从大量数据中提取有用的信息和知识 可视化技术：将数据以图形、图像、动画等方式呈现，便于理解和分析 大数据挖掘与可视化应用：为企业提供决策支持、市场分析、风险评估等服务 大 数 据 挖 掘 与 可 视 化 工 具 ： 如 Ta b l e a u 、 Po w e r B I 等 ， 提 高 工 作 效 率 和 成 果 质 量
了解自身背景和需求，明确学习目标和方向。 结合实际工作场景，选择合适的大数据技术和工具，提高工作效率和质量。 通过实践操作，加深对大数据技术与应用的理解和掌握，提高解决问题的能力。 不断学习和更新知识，跟上大数据技术和应用的最新发展，提升自身竞争力。
题库—大数据时代
•大数据时代—变革与挑战第一节•1、【判断题】我们已经开始从IT时代走向DT时代。
A. 正确B. 错误•2、【判断题】阿里巴巴集团现在从事的行当大概有五大板块。
A. 正确B. 错误•3、【判断题】马云1995年创立了阿里巴巴集团。
A. 正确B. 错误第二节•1、【判断题】数据是一个非常重要的基础设施。
A. 正确B. 错误•2、【判断题】互联网这个行业喜欢造一些新的名词A. 正确B. 错误•3、【判断题】互联网变成了一个国家经济、社会发展的基础设施。
A. 正确B. 错误•第三节•1、【判断题】中国的改变不是因为北京制造大数据，而是角落的地方知道互联网。
A. 正确B. 错误•2、【单选题】今天用阿里云计算的客户所有加起来总的流量差不多是（）facebook。
A. 50B. 80C. 100D. 150•3、【判断题】把现有的数据简单的开放，会对国家简单的形成竞争力。
A. 正确B. 错误第四节•1、【判断题】马云公司的组成18个人很多都是老师出身。
A. 正确B. 错误•2、【判断题】商场如战场，商场跟战场一样，活着的人是成功的，战场上回来的人才是胜利者。
A. 正确B. 错误•3、【判断题】一个人成为一个行业里面最好的人不是需要对经验的了解，而是不断学习的能力是对未来乐观的精神、不断的改变自己。
A. 正确B. 错误第五节•1、【单选题】（）的使命就是为中小企业服务，让天下没有难做的生意。
A. 小米B. 阿里巴巴集团C. 百度D. 腾讯•2、【判断题】一个组织没有使命感是走不长的。
A. 正确B. 错误•3、【判断题】阿里巴巴集团是一家理想主义使命感驱动的公司。
A. 正确B. 错误第六节•1、【判断题】生意人有钱就干，商人有所为有所不为，企业家是参与社会经济的发展、要有担当。
A. 正确B. 错误•2、【判断题】在中国分生意人、商人和企业家。
A. 正确B. 错误•3、【判断题】阿里巴巴集团要做99年。
A. 正确B. 错误第七节•1、【判断题】作为一家互联网公司不懂技术反而是一个优势。
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《大数据》题目一、单选题1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（ 1DBCA ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。
A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨大2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（ 5 B ）。
A. 数据信息B. 专业化处理C.速度处理D. 内容处理3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。
DCB6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce7: A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D.Google Docs8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。
BA.932,891,133B. 228,468C. 1,457,002D. 668,0545)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）CA. 安全问题B. 成本问题C. 针对大用户D. 信息生命周期管理6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。
CBAA. 采取行动（Act）B. 获取洞察（Anticipate）C. 掌握信息（Align）D. 应用管理（management）7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于（ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。
DCBA. 降水B. 水滴C. 水库D. 阳光8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）CA. A/B测试B. 分类C. 关联规则挖掘D. 数据聚类9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域（ 18 ）BA.黄色B.红色C.绿色D. 蓝色10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对（ 21 ）。
CBAA. 舆论的本体进行规律性的探索和研究B.舆论控制研究C. 互联网文本挖掘和分析技术11)物联网是在计算机的（ 22 ）基础上，利用（ 23 ）、（ 24 ）等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet ofThings”。
在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。
DCBA. 有线数据通信B. 无线数据通信C. RFIDD. 互联网12)数据挖掘工作的四个阶段，数据挖掘占总时间的百分比%（ 25 ），对于成功重要性的百分比%（ 26 ）CBA. 50B. 20C.80D. 6013)MapReduce的Map函数产生很多的（ 27 ）CA. keyB. valueC. <key,value>D. Hash14)PageRank是一个函数，它对Web中的每个网页赋予一个实数值。
它的意图在于网页的PageRank越高，那么它就（ 28 ）。
DA. 相关性越高B.越不重要C.相关性越低D. 越重要15)购物篮模型(market-basket model)：用于描述两类对象之间的一种常见形式的（ 29 ）关系。
CA.一对一B.一对多C. 多对多D. 多对一16)AdWords 是一种快速简单的购买广告服务的方式，这种广告服务的针对性强，无论您的预算是多少，它都按（ 30 ）。
BA.每个广告计费B. 每次点击计费C.每显示一次计费D. 每浏览一次计费17)协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的（ 31 ）用户，综合这些用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（ 32 ），并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。
ADA. 相似B.相同C.推荐D. 预测18)2012年12月28日，全国人大三次会议通过的（ 33 ）CA. 《互联网行业的自律公约》B.《治安管理处罚条例》C. 《关于加强网络信息保护的决定》D. 《信息安全保护条例》19)Google 收集的信息不包括（ 34 ）CA. 日志信息B. 位置信息C.你的家庭成员D. Cookie和匿名标识符20)大数据的取舍与（ 35 ）不相关。
BA. 易于提取B.家庭信息C. 数字化D. 廉价的存储器21)IBM智慧地球中Smart Work指（ 36 ） BA. 新锐洞察B. 智慧运作C. 动态架构D. 绿色未来22)根据IDC(国际数据公司)的监测统计，2011年全球数据总量已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长，预计到2020年全球将总共拥有的数据量（ 37 ），增长近（ 38 ）倍。
CBA. 10B. 20C. 35ZBD. 20ZB23)2012年3月29日奥巴马政府公布了（ 39 ）。
该计划的目标是改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力，从而加速美国在科学与工程领域发明的步伐，增强国家安全，转变现有的教学和学习方式。
首批共有6个联邦部门宣布投资（ 40 ）美元，共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力；扩大大数据技术开发和应用所需人才的供给。
CDA.全民健康计划B. 5亿C. 大数据研发计划D. 2亿24)大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并（ 41 ）成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。
BA.收集B. 整理C.规划D.聚集25)大数据工程指大数据的（ 42 ）的系统工程。
BA. 大数据网络发展和运营过程B. 规划建设运营管理C. 规律和验证D. 发现和验证26)大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中（ 43 ）大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
DA. 大数据网络发展和运营过程B. 规划建设运营管理C. 规律和验证D. 发现和验证27)大数据的价值是通过数据共享、（ 44 ）后获取最大的数据价值DA.算法共享B.共享应用C. 数据交换D. 交叉复用28)社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据，同时社交网络也记录了用户群体的（ 45 ），通过深入挖掘这些数据来了解用户，然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是微博营销公司。
CA.地址B.行为C.情绪D.来源29)IBM的“3A5步”除Align、Anticipate、Act外，还需要不断地（ 46 ）从每一次业务结果中获得反馈，改善基于信息的决策流程，从而实现（ 47 ）。
CBA. CreateB. TransformC. LearnD. Modify30)IBM大数据平台和应用程序框架，（ 48 ）以经济高效的方式分析PB级的结构化和非结构化信息BA. 流计算B. HadoopC.数据仓库D.语境搜索31)临床决策支持系统通过电子病历、医学指导的比较等提高手术质量，降低错误治疗和（ 49 ）。
CA.医疗事故B.病患投诉C. 民事诉讼D. 手术费用32)《数据新闻学手册》的作者们认为，通过数据的使用，记者工作的重点从“第一个报道者”转化成为对特定事件的影响的（ 50 ）。
DA.拍摄者B.知情者C.记录者D. 阐释者33)通过（ 51 ）和展示数据背后的（ 52 ），运用丰富的、具有互动性的可视化手段，数据新闻学成为新闻学作为一门新的分支进入主流媒体，即用数据报道新闻。
BDA.数据收集B. 数据挖掘C.真相D. 关联与模式34)CRISP-DM 模型中Evaluation表示对建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合（ 53 ）的商业目的。
CA. 第二步B. 第三步C. 第一步D. 最后一步35)发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据，作数据准备；给定（ 54 ）和（ 55 ），利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；可视化显示、理解、评估关联规则CD54:A. 最大兴趣度 B. 最小置信度 C. 最小支持度 D. 最大可信度55:A. 最小兴趣度 B. 最小置信度 C. 最大支持度 D. 最小可信度36)规则I->j,“有可能”，等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的比例，为（ 56 ）。
BA. 置信度B.可信度C. 兴趣度D. 支持度37)如果一个匹配中，任何一个节点都不同时是两条或多条边的端点，也称作（ 57 ）CA. 极大匹配B.二分匹配C完美匹配 D.极小匹配38)国防部高级研究计划局(DARPA)的网络内部威胁(CINDER)计划，旨在开发新的方法来检测军事计算机网络与（ 58 ）。
作为一种揭露隐藏操作的手段，CINDER将适用于将对不同类型对手的活动统一成“规范”的内部网络活动，并旨在提高对网络威胁检测的准确性、和速度。
BA. 内部网络活动B. 网络间谍活动C. 网络威胁检测D.网络漏洞检测39)只要具有适当的政策推动，大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及（ 59 ）的关键要素。
D40) A.提高消费 B.提高GDP C.提高生活水平 D. 创造消费者盈余41)个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助（ 60 ）为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
DA.公司B.各单位C.跨国企业D. 电子商务网站二、多选题42)大数据的治理包括（ 1 ABCD ）A. 容量问题B. 延迟问题C. 安全问题D. 成本问题43)Hadoop项目包括（ 2 ABD ）A. Hadoop Distributed File System（HDFS）B. HadoopMapReduce编程模型C. HadoopStreamingD. Hadoop Common44)基于“3A5步”动态路线图，IBM提出了“大数据平台”架构。
该平台的核心能力包括（ 3 ABCD ）A. Hadoop系统B. 流计算（StreamComputing）C.数据仓库（Data Warehouse）D. 信息整合与治理（InformationIntegration and Governance）45)大数据在医疗与健康的临床应用包括（ 4 ABC ）A. 疗效比较研究方案CERB. 临床决策支持系统C. 远程患者监测系统D. 患者家庭情况分析46)《数据新闻学手册》为我们提供了一些简单的搜索建议。