大数据应用基础-图像数据
大数据应用基础复习题答案
大数据应用基础复习题答案一、选择题1. 大数据的5V特性包括：A. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）B. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、可视化（Visualization）C. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、易用性（Usability）D. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、可扩展性（Scalability）答案：A2. 在大数据中，Hadoop生态系统中的核心组件是：A. HBaseB. HiveC. SparkD. HDFS答案：D3. 以下哪个不是大数据应用的领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 农业答案：C（注：实际上大数据应用已经涵盖了教育领域，但根据题目要求，选择一个不是大数据应用领域的选项，这里假设教育不是）二、简答题1. 简述大数据与传统数据仓库的区别。
答：大数据与传统数据仓库的区别主要体现在以下几个方面：- 数据类型：大数据支持结构化、半结构化和非结构化数据，而传统数据仓库主要处理结构化数据。
- 存储能力：大数据技术如Hadoop可以处理PB级别的数据，而传统数据仓库通常处理TB级别的数据。
- 处理速度：大数据技术通常采用分布式计算，能够快速处理大量数据，而传统数据仓库处理速度相对较慢。
- 成本效益：大数据技术通常使用廉价的硬件资源，成本较低；传统数据仓库可能需要昂贵的专用硬件。
- 可扩展性：大数据技术具有良好的可扩展性，可以根据需要轻松扩展；传统数据仓库的扩展性相对较差。
2. 描述Hadoop生态系统中MapReduce的工作流程。
答：MapReduce的工作流程包括以下几个步骤：- Map阶段：输入数据被分割成多个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。
大数据分析PPT(共73张)
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未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
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跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
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项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
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特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
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目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
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大数据分析概述
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大数据基础与应用_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据基础与应用_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据的特性不包括答案:分布地域广2.Kafka 是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价PC Server上搭建起大规模消息系统。
答案:正确3.网络和层次化数据可视化的主要技术有力导图和TreeMap。
答案:正确4.如下关于大数据分析流程的哪一项是正确的？答案:数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析、数据呈现5.大数据分析与传统的数据分析的区别主要在于：答案:大数据分析的对象是大规模类型多样的海量数据，使用的模型较为复杂；而传统数据分析则作用在有限的小规模数据集上，模型较为简单。
_传统数据分析主要是描述性分析和诊断性分析，而大数据分析主要是预测性分析。
_大数据分析主要是为了发现新的规律和知识，而传统数据分析主要是为了了解正在发生的事件及其原因。
6.1、大数据主要是由于数据规模巨大、来源分散、格式多样，所以需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来对这些数据进行采集、存储和关联分析，以期望能够从中抽取出隐藏的有价值的信息。
答案:正确7.数据科学家主要负责开发、构建、测试和维护系统，比如数据库和大规模处理系统答案:错误8.大数据分析的目的是从类型多样的海量数据中挖掘出隐藏的有价值的信息。
答案:正确9.大数据分析能够应用在哪些领域？答案:交通医疗足球零售天文政治10.Hive的数据模型主要包括：答案:表（Tables）_桶（Buckets）_分区（Partitions）11.NoSQL数据库的主要类型包括：答案:图形数据库_键值数据库_文档数据库_列族数据库12.下列数据类型中，不属于Python内置数据类型的是：答案:dtype13.以下不属于高维数据可视化技术的是.答案:词云14.以下哪个是常见的大数据处理流程.答案:数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化15.测得一组身高（cm）数据如下：176、165、173、168、176、180、177、168、174、176，则其众数和中位数分别是：答案:176, 17516.数据清洗的方法不包括答案:数据可视化17.以下哪个不属于分布式文件系统HDFS的特有特性答案:随机读写18.以下哪种方法不属于预测性（有监督学习）模型答案:关联分析19.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略答案:剪枝20.Spark是使用以下哪种编程语言实现的？答案:Scala21.大数据分析与传统数据分析的不同之处在于答案:大数据分析是预测性分析22.对字符串中某一子串执行replace（）操作后，再次对其进行一次输出，则输出结果与原字符串答案:一定相同23.请计算下列数据{10,12,16,18,22,35,45,50,90,100}的p=40%的截断均值_____答案:3124.过拟合指的是（）答案:模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般25.决策树的生成由两个阶段组成：_____、______答案:判定树构建树剪枝26.假设有四个样本分布在坐标系中，已知A区两点分别（2,5）和（1,4），B区（8,1）和（9,2），若使用KNN算法（距离使用欧氏距离【图片】），求M（4,3）属于哪一区？答案:A27.以下关于日志采集工具Flume的说法不正确的是：答案:Flume适用于大量数据的实时数据采集28.以下关于数据分发中间件Kafka的说法不正确的是：答案:Kafka主要是使用c++、Java语言实现的29.以下关于分布式文件系统HDFS的说法不正确的是：答案:HDFS支持多用户写入，任意修改文件30.HDFS集群中管理文件系统的元数据、负责客户端请求响应的节点是：答案:NameNode31.HDFS（Hadoop 1.X版本中）默认的块大小是：答案:64 MB32.以下关于分布式数据库HBase的说法不正确的是：答案:HBase比传统关系数据库系统具有更加丰富的数据类型33.已知p = np.arange(20).reshape((4,5))，则p[3][2]的值是。
大数据应用基础课程设计
大数据应用基础课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生了解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基础知识。
2. 使学生了解大数据在各领域的应用案例，理解大数据的价值和作用。
3. 帮助学生掌握至少一种数据分析工具，如Excel、Python等，并运用到实际问题的解决中。
技能目标：1. 培养学生运用大数据知识解决实际问题的能力，提高数据分析技能。
2. 培养学生的团队协作和沟通能力，学会在小组合作中共同分析问题、解决问题。
3. 提高学生的信息素养，能够从海量数据中筛选有用信息，提高数据敏感度。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发学生学习主动性和探究精神。
2. 培养学生具有数据安全意识，遵循数据道德规范，尊重个人隐私。
3. 增强学生的国家意识和社会责任感，认识到大数据技术在我国经济社会发展中的重要作用。
课程性质：本课程为应用实践性课程，旨在帮助学生掌握大数据基础知识，提高数据分析能力，培养学生的创新意识和团队协作精神。
学生特点：高中生具有一定的信息素养和逻辑思维能力，对新事物充满好奇，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以案例教学为主，激发学生的学习兴趣和参与度。
通过小组合作、讨论交流等形式，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
同时，注重数据道德和信息安全教育，培养学生的社会责任感。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、信息、知识的关系，大数据的定义、特征及发展历程。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：数据来源、采集方法，数据存储技术及分布式文件系统。
教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理与分析：数据预处理、清洗、转换，数据分析方法，数据挖掘技术。
教材章节：第三章 数据处理与分析4. 大数据应用领域：互联网、金融、医疗、教育等行业的应用案例。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
大数据理论基础与应用实践
大数据理论基础与应用实践在当今信息技术高速发展的时代，大数据已经成为了各个领域的热门话题。
大数据的兴起，主要是因为现代社会不断产生出海量的数据，而如何从这些数据中提取有用的信息，为决策提供支持，成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍大数据的理论基础以及实际应用实践。
一、大数据的理论基础1. 数据的来源和特点大数据的来源主要包括传感器、移动设备、社交媒体等。
这些数据呈现出三个特点：规模大、多样性高和速度快。
规模大意味着需要处理的数据量巨大，多样性高意味着数据的类型多样，速度快意味着数据需要进行实时处理。
2. 数据存储和管理在处理大数据之前，我们需要考虑如何高效地存储和管理数据。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，而分布式文件系统和NoSQL数据库等新兴技术则提供了更好的解决方案。
此外，数据的备份和安全性也是需要考虑的问题。
3. 数据的处理和分析大数据处理和分析的目标是从海量数据中提取有用的信息。
常用的技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。
通过这些技术，我们可以对数据进行分类、聚类、预测等操作，从而得出对业务决策有价值的结论。
二、大数据的应用实践1. 金融领域在金融领域，大数据的应用广泛存在。
例如，通过对用户行为数据的分析，可以提高风险控制和欺诈检测的能力；通过对市场数据的分析，可以进行投资组合优化和股票预测等。
此外，大数据还可以在信用评分、客户关系管理等方面发挥作用。
2. 医疗领域大数据在医疗领域的应用可以改善医疗服务的质量和效率。
例如，通过对患者数据的分析，可以进行个体化的诊断和治疗；通过对大规模的医学文献和病历数据的分析，可以发现新的治疗方法和药物。
3. 零售领域在零售领域，大数据可以帮助企业更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
例如，通过对销售数据和消费者行为数据的分析，可以进行个性化推荐和定价优化等。
4. 城市管理大数据在城市管理中有着广泛的应用。
通过对城市交通数据的分析，可以进行交通拥堵的预测和优化；通过对空气质量数据和能源消耗数据的分析，可以进行环境保护和资源管理等。
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案一、单选题1.当图像通过信道传输时，噪声一般与（）无关。
A、信道传输的质量B、出现的图像信号C、是否有中转信道的过程D、图像在信道前后的处理参考答案：B2.在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，（）更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。
A、留出法B、交叉验证法C、自助法D、留一法参考答案：C3.在数据科学中，通常可以采用（）方法有效避免数据加工和数据备份的偏见。
A、A/B测试B、训练集和测试集的划分C、测试集和验证集的划分D、图灵测试参考答案：A4.下列不属于深度学习内容的是(_)oA、深度置信网络B、受限玻尔兹曼机C、卷积神经网络D、贝叶斯学习参考答案：D5.在大数据项目中，哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能？A、数据采集B、数据清洗C、数据存储与管理D、数据分析与可视化参考答案：C6.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施（）A、增加数据点B、减少数据点C、增加特征D、减少特征参考答案：C7.两个变量相关，它们的相关系数r可能为0?这句话是否正确0A、正确B、错误参考答案：A8.一幅数字图像是（）。
A、一个观测系统B、一个由许多像素排列而成的实体C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间中的场景参考答案：C9.以下说法正确的是：（）。
一个机器学习模型,如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低A、1B、2C、3D、land3参考答案：c10.从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是0。
A、卷积神经网络B、长短时记忆神经网络C、GRUD、BP神经网络参考答案：B11.LSTM中，（_）的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态。
A、输入门B、遗忘门G输出门D、更新门参考答案：A12.Matplotiib的核心是面向（）。
大数据基础--大数据可视化（刘鹏《大数据》课后习题答案）
⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.数据可视化有哪些基本特征？ （1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。
（2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。
（3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。
（4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。
2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。
（2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界⾯、接⼝、协议等条件为基础完成⼈与数据的交互需求。
（3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核⼼⼿段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应⽤。
3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？ （1）数据获取。
数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。
（2）数据处理。
数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。
数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。
（3）可视化模式。
可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。
（4）可视化应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。
基于MapReduce框架的实时大数据图像分类研究
作者： 申妙芳[1]
作者机构： [1]广州涉外经济职业技术学院,广东广州510540
出版物刊名： 科技创新与应用
页码： 44-45页
年卷期： 2021年 第18期
主题词： MapReduce框架;实时大数据;图像分类
摘要：图像数据属于大数据的一种,其蕴含着大量的知识,并且图像分类被广泛地应用于各个领域中.传统图像分类模式过于落后和单一,已经无法满足大数据时代实时计算的需求,为了解决这一问题,现利用MapReduce框架,提出一种新型、先进的实时大数据图像分类算法.首先,针对MapReduce并行化计算框架特征,利用在线极端学习机得出权值矩阵;然后采用矩阵分割的方式,取代并淘汰传统的大规模矩阵累乘操作;再对分割后的矩阵进行节点并行计算.在此基础上,将各个节点的最终计算结果进行汇总和合并,从而得到图像分类器,在保证最终计算结果真实性、准确性和完整性的基础上,对MapReduce框架不断拓展和优化,并采用实时大数据分类的方式对人脸图像进行分类.结果表明:MapReduce框架具有很高的有效性和可行性,不仅可以实现对大数据图像的精确化、科学化和规范化分类,还能保证大数据图像分类的效率和效果.。
大数据技术应用基础作业指导书
大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 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 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。
大数据基础知识
大数据基础知识在当今数字时代，数据变得异常庞大和复杂，为了应对这样的挑战，大数据技术应运而生。
大数据指的是规模之大以至于传统的数据处理工具无法处理的数据集合。
对于许多人来说，大数据可能是一个陌生的概念，因此本文将介绍一些大数据的基础知识，希望能为读者提供一个全面的了解。
一、大数据的定义大数据的定义可以从不同的角度进行解释。
从技术层面来看，大数据是指具有极大体积、复杂性和多样性的数据集合，这些数据需要进行高效的处理和分析以从中发现有价值的信息。
此外，大数据还具有高速性和实时性，即数据的快速产生和处理。
从应用层面来看，大数据可用于各种领域，如金融、医疗、电子商务等。
通过对大数据的分析，企业可以深入了解市场趋势、消费者行为并作出相应决策，从而提高效率和竞争力。
二、大数据的特点大数据有以下几个典型的特点：1. 体积大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过个人电脑或传统数据库的处理能力。
2. 多样性：大数据来自不同的来源，包括结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如日志文件）和非结构化数据（如文本、图像和音频等），并且以不同的格式呈现。
3. 速度快：大数据的产生速度极快，企业需要实时处理和分析数据以及做出快速决策。
4. 真实性：大数据的真实性是指数据必须准确无误，并且具有可靠性和可信度。
三、大数据的处理和分析针对大数据的处理和分析，一般有以下几个步骤：1. 数据采集：大数据的采集可以通过传感器、网络爬虫、日志文件等方式进行。
为了确保数据的质量和准确性，采集过程需要遵循一定的规范和标准。
2. 数据存储：大数据的存储一般采用分布式文件系统，如Hadoop 和HDFS。
这些系统能够高效地存储和管理大量的数据。
3. 数据清洗：由于大数据的多样性和来源的不同，其中可能会包含一些无效或冗余的数据。
因此，为了减少误差和提高分析的准确性，在进行数据分析之前需要对数据进行清洗和预处理。
4. 数据分析：数据分析是对大数据进行挖掘和发现有价值信息的过程。
大数据基础实践-概述说明以及解释
大数据基础实践-概述说明以及解释1.引言1.1 概述大数据已成为当今信息社会的关键词之一，其对各行各业的影响越来越深远。
大数据基础实践是指基于大数据技术和应用的一系列实践活动，旨在通过分析大量数据来获取有价值的信息和洞察力，以支持决策制定和业务优化。
随着互联网技术的飞速发展和数字化转型的推进，我们每天都在产生大量的数据，如用户产生的浏览记录、社交媒体的评论、传感器收集的环境数据等。
这些数据的积累和快速增长为我们提供了前所未有的机会和挑战。
只有通过科学的方法和技术手段，我们才能发现其中的规律和价值，从而为企业和社会创造更多的机遇和财富。
大数据的概念已经逐渐被广泛认知和理解。
它不仅仅意味着数据的规模大，更重要的是数据的种类多样、更新速度快，并且具有高度的价值密度。
传统的数据处理工具和方法已经无法满足对大数据的处理需求，因此我们需要借助大数据技术和工具来实现对大数据的高效分析和挖掘。
大数据的应用领域非常广泛，涉及到经济、金融、医疗、交通、教育等各个领域。
通过对大数据的深度分析，我们可以发现隐藏在数据中的关联规律和趋势，为企业决策提供科学的依据，推动创新和发展。
例如，在金融领域，大数据可以帮助银行识别风险、预测市场走势；在医疗领域，大数据可以帮助医院进行疾病预测、个性化治疗等。
然而，大数据的应用和实践也面临着一系列的挑战和问题。
首先，大数据的存储和处理需要庞大的计算和存储资源，这对硬件设备与基础设施提出了更高的要求。
其次，大数据的隐私保护和安全性是一个不容忽视的问题，如何保护用户的隐私数据、确保数据安全是一个需要长期研究的课题。
尽管大数据带来了一系列的挑战，但其所带来的机遇也是不可忽视的。
大数据的实践让我们可以从数据中获取更多的价值和洞察力，进一步提高决策的科学性和准确性，推动产业升级和社会进步。
综上所述，大数据基础实践是一个非常重要且具有挑战性的领域。
通过深入研究和实践，我们可以不断完善大数据技术和方法，发现其中的价值，为社会创造更多的机遇和财富。
大数据必备基础知识
大数据必备基础知识随着互联网时代的到来，数据量的爆炸式增长已经成为常态。
这种现象也在一定程度上推动了大数据的发展和应用。
但是，要想深入研究和应用大数据领域，并不仅仅需了解大数据的概念及其应用场景，更需要掌握一些基础知识。
下面，我们来介绍一些大数据必备的基础知识。
一、数据格式与数据结构1.1 数据格式数据格式是数据的组织形式，决定了数据可以被如何存储、传输和处理。
不同的数据格式有不同的应用场景，例如：XML（可扩展标记语言）用于Web上数据交换；JSON （JavaScript 对象表示法）用于客户端和服务器端的数据传输等。
数据结构是数据在内存中存储的形式，是一种逻辑关系的表示方式。
具体而言，数据结构分为线性结构和非线性结构，每个结构又包含许多具体的类型。
常见的线性结构有：数组、栈、队列等；常见的非线性结构有：二叉树、图、堆等。
二、数学知识2.1 概率论概率论是研究随机事件及其规律的数学分支，它包含了随机事件的经验规律及其数学描述。
在大数据领域，概率论被广泛应用于数据采样、数据清洗、数据预测等方面。
2.2 统计学统计学是研究如何从数据中获得有用信息的一门学科。
在大数据领域，统计学被广泛应用于数据分析、数据建模等方面，例如：回归分析、卡方检验、t检验等。
2.3 线性代数线性代数是研究向量空间和线性变换的一门数学分支。
在大数据领域，线性代数被广泛应用于矩阵分解、PCA分析等方面。
三、编程语言3.1 PythonPython是一种免费、开源、高级程度的解释型编程语言，广泛应用于数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方面。
其优点在于语法简单易学、拓展性强、库丰富等。
R是一种免费、开源的编程语言和软件环境，广泛应用于统计学和数据分析领域。
其优点在于利用R包可以快速实现各种数据分析和可视化功能。
3.3 SQLSQL是结构化查询语言的缩写，用于管理关系型数据库。
在大数据领域，SQL语言被广泛应用于数据存储、数据清理等方面。
大数据技术原理与应用-完整版ppt课件
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
1.5大数据关键技术
两大核心技术
类似于 IaaS，但是它包括操作系统和围 绕特定应用的必需的服务
IaaS 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
Server
Application Platform
Infrastructure Visualization Storage Server
Storage
SaaS Software as a Service
《大数据技术原理与应用》
主讲教师：
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、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
表1-1 三次信息化浪潮
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
大数据基础知识培训PPT课件
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
批处理技术
1 2
MapReduce编程模型 介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行 过程。
机器学习技术
机器学习基本概念
介绍机器学习的定义、分类及应用场景。
TensorFlow机器学习框架
阐述TensorFlow的基本原理、核心特性及其在机器学习中的应用。
Scikit-learn机器学习库
讲解Scikit-learn的核心概念、常用算法及实践技巧，以及其在机器学习领域的应用案例。
05
大数据应用实践
数据挖掘与分析工具
Mahout
基于Hadoop的机器学习库，提 供数据挖掘和数据分析算法。
MLlib
Spark的机器学习库，包含常用 的机器学习算法和实用程序。
Tableau
可视化数据分析工具，支持多种 数据源和拖拽式操作界面，方便 用户进行数据分析和挖掘。
Power BI
商业智能工具，提供数据可视化、 报表制作和数据分析功能，可与
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领 域的应用案例。
图计算技术
图计算基本概念
介绍图计算的定义、应用场景及挑战。
Pregel图计算模型
阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。
Giraph图计算框架
讲解Giraph的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在图计算 领域的应用案例。
计算机应用基础的大数据应用
计算机应用基础的大数据应用1.随着社会的不断发展和互联网的普及，大数据已经成为计算机应用领域的热门话题之一。
计算机应用基础与大数据的结合已经取得了许多重要的成果，并且对各个行业的发展起到了重要的推动作用。
本文将介绍计算机应用基础在大数据领域的应用，包括大数据的定义、特点，以及计算机应用基础在大数据处理、分析和应用中的重要性。
2. 大数据的定义和特点大数据是指传统数据处理软件工具难以处理的规模庞大、复杂多变的数据集合。
它具有三个基本特点：•数据量大：大数据的数据量通常以TB、PB甚至EB来计量，远超过个人电脑或传统数据库的处理能力。
•数据多样：大数据包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音频、视频等多种形式。
•数据速度快：大数据的生成速度非常快，需要实时或近实时地处理和分析。
3. 大数据的应用领域大数据的应用涉及多个领域，包括但不限于以下几个方面：3.1. 商业智能与数据分析商业智能和数据分析是大数据应用领域中最为常见的应用之一。
通过对海量的数据进行统计、分析和挖掘，可以帮助企业更好地了解市场动态、消费者需求以及产品销售情况，从而提升企业的竞争力。
3.2. 金融风控金融行业的风险管理对数据的要求非常高，而大数据技术提供了更好的解决方案。
通过对大量的金融数据进行分析，可以更准确地预测市场行情、风险和收益，帮助金融机构进行风险控制和决策制定。
3.3. 医疗保健大数据在医疗领域的应用可以帮助医生进行更准确的疾病诊断和治疗方案制定。
通过分析大量的病例数据和医学文献，可以发现有效的治疗模式和预防措施，提高医疗服务的质量和效率。
3.4. 智能交通大数据在交通领域的应用可以帮助交通管理部门更好地了解交通状况，实现智能交通管理。
通过对车辆轨迹数据、交通信号数据等进行分析，可以优化交通信号配时、减少拥堵，并提供实时的交通导航和预测服务。
3.5. 城市管理大数据在城市管理中的应用可以帮助政府和城市规划者更好地了解城市发展状况和民生需求，提供便利的公共服务和城市规划决策。
大数据技术在计算机视觉中的应用
大数据技术在计算机视觉中的应用随着科技不断的发展，计算机视觉的应用越发广泛，其中，大数据技术成为了不可或缺的一部分。
因为计算机视觉需要处理的是大量的数据，而大数据技术则能够提供必要的工具和方法来有效地处理这些数据。
本文将从以下几个方面探讨大数据技术在计算机视觉中的应用。
一、数据收集在计算机视觉中，数据的收集是至关重要的一步。
大数据技术可以使用分布式存储和处理技术，以及云计算技术，帮助收集和管理来自不同来源的数据。
例如，许多公司使用机器人和传感器收集从各种设备中产生的大量数据。
这些数据可以包括图像、视频和 3D 模型等。
然后，这些数据可以被传输到一个中央服务器，用于后续的计算机视觉处理和分析。
二、数据预处理大数据技术在计算机视觉中的应用还包括数据预处理。
数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，它包括数据清理、数据转换、数据归一化等操作。
大型数据集合往往是杂乱无章的，包含各种缺陷和异常数据，通过数据预处理的方法，可以过滤掉那些无序的数据，提高数据的质量和使用效率。
例如，利用大数据技术，我们可以对图像进行降噪、去畸变、增强对比度等操作，以便正确地进行图像分类和检测。
三、质量控制大数据技术在计算机视觉中的应用还包括质量控制。
在计算机视觉领域，不同的计算机视觉算法可能对数据和图像的质量有着不同的要求。
因此，在进行计算机视觉处理之前，需要对数据进行质量控制。
大数据技术可以搜索、识别和删除缺少关键数据的图像或视频，提高数据质量，以便后续的计算机视觉分析。
四、图像分类和检测大数据技术在计算机视觉中的应用还包括图像分类和检测。
图像分类和检测是计算机视觉的两个重要分支，它们主要通过对数据进行多分类或二分类的处理，实现图像的语义分割和目标检测。
这里面使用大量的深度学习技术和神经网络去训练计算机视觉模型，从而精准地识别图像中的目标，实现自动化的图像分类和目标检测。
五、模式识别模式识别技术是计算机视觉中的核心。
通过大数据技术，可以进行大规模图像的分类、聚类、分类特征提取。
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物品
• 拍摄葡萄酒酒标，就能给出商品信息、并进行 比价、购买：佛山市咔嚓购的酒咔嚓APP。
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物品
• 拍摄一组食物，就能给出这些食物的营养含量： 芯草莓科技的微营养App。
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物品
• 拍一个应用图标，能识别出这是什么APP：亮风 台的应用拍拍APP
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文字
• 拍摄外语文字，就能给出翻译：Viscovery、旷 视科技 • 拍摄一个数学题，就能给出答案和解析：学习 宝
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计算机视觉的基本原理
• 首先，从图片中提取出特征。
–这个特征不仅是每个像素的颜色， 更重要的是更高级的特征，例如形 状、甚至图片中物体的名称。
• 进而，可以对大量图片进行聚类、 分类、搜索。
5
计算机视觉的主要辅助技术
• 图像压缩：可以减少描述图像所用的数据量。 • 图像增强和复原：这是一种图像预处理。目的 是提高图像质量，使图像更加清晰。 • 图像分割：把图像中有意义的部分提取出来， 例如边缘、区域等。 • 图像融合：把几个关于某一场景的图像合并， 最大限度地利用多个图像来源之间的互补信息， 生成一个新图像。
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和互联网广告结合
• 根据网页上的图片，判断应该给这 个网页的访问者展示什么广告： Cortica
–以往的互联网广告都是基于用户访 问的网页中的文本内容了解用户的 兴趣，而没有考虑到图片内容。
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重点：图像输入的来确率的挑战
• 物品形变会影响某些物品的识别。例如：同一 件服装随着人的姿势不同，会发生很多形状上 的变化。相比之下，建筑物的识别要容易很多。 • 拍摄角度也会影响人脸、服装等的识别 • 灯光明暗、物体反光也会影响物体识别。 • 拍摄焦距也会影响物体识别。 • 化妆也会影响人脸识别 • 干扰图像的遮挡会影响对商品图片的识别
– 云端API – 离线SDK开发包
• 例如：腾讯、Face++
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语音识别技术也一样
• 有些公司侧重于底层技术，把API和SDK开 放给广大的应用开发者：例如，云知声 • 另一些公司在别的公司提供的底层技术基 础上，开发具体的应用app。 – 还有些公司不仅做底层，也做应用：例 如羽扇智公司。
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图像数据
大数据应用基础
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友情提示
请勿在室内吸烟
上课时间请勿：
--请将您手机改为“震动” 避免在课室里使用手机 --交谈其他事宜 --随意进出教室
上课时间欢迎：
--提问题和积极回答问题 --随时指出授课内容的不当之处
计算机视觉的重要性
• 图像是信息的重要载体。
–人类获取外界信息中，80%左 右来自视觉。
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如何对韩国美女进行人脸识别
• 2013年韩国选 美竞赛的20名 参赛美女。 • 对参赛选手进 行人脸识别颇 有难度。发型 识别呢？
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重点：人脸
• 拍摄人脸，就能识别出这个人的表情：Emotient、 Affectiva • 拍摄人脸#43;。
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有一些公司采用了深度学习arch IQ Engines Looknow Clarifai Jet建筑、树木、白云、 蓝天等。
• 拍摄图如 鸭子、走路、死尸，进而根据描 述性词汇组成的向量，用自然语 言处理比较不同画作之间的相似 度：达特茅斯学院和微软剑桥研 究院
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重点：基础服务：基于深度学习的 图片自动分类
• 给照片自动加标签、归类，进而可以用关键词 • 拍摄一个商品，就能在零售商数据库中找出这 件商品及同款商品的介绍、评论，并进行比价， 而且能进行购出这个景点的名称、介 绍：亮风台 • 拍摄一件展品，就能在数据库中找出这件展品 的介绍：Guidico
– 人脸数据库可以是明星脸数据库（）、也可以是社 交媒体上的全部头像（Face++）、也可以是罪犯人脸数 据库（MorphoTrust）
• 从视频中识别出含有某明星的片段：Orbeus • 身份识别——例如，Face++的云脸应用锁、灏泷智 能科技的FaceEID人脸身份实证、杭州热和科技 • 检测驾驶员疲劳驾驶精神状态，并进行预警：灏泷 智能科技
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一种加Байду номын сангаас人脸识别率的策略
• 把所有人脸图形都调整到正面照角 度，然后生成给每个人脸正面照生 成一个3D模型。 • 在这些3D模型之间进行比较，就 更加准确。
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如何降低对于隐私的担忧
• 尽量少把图像存储在云端 • 先不把技术用于涉及隐私的行 业
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重点：图像识别底层技术的开放
• 一些公司通过以下方式，把底层的技术开放给 广大的、成千上万的开发者，由他们来设计各 种各样的应用。
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人脸：识别表情、性别、年龄、种 族
• 旷视科技：
– 目前只能识 别微笑程度 – 不能识别其 他情绪
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人脸验证
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重点：物品
• 拍摄任意一个物品，就能链接 到这个商品的零售网页，或者得到商家优惠券： Target公司的In a Snap手机应用、腾讯、基美文 化传媒的基美耀拍APP（与亮风台合作开发）、 亿拍天下 • 拍摄一件衣服，就能在零售商数据库中找到这 件衣服，或者相似的衣服：Snap Fashion、 Style-Eyes、Slyce、搜鞋客、图图搜衣、亮风台