数据密集型科学研究范式
科学研究的四种范式
科学研究的四种范式图灵奖得主，关系型数据库的鼻祖吉姆·格雷(Jim Gray)也是一位航海运动爱好者。
2007年1月28日，他驾驶帆船在茫茫大海中失联了。
而就是17天前的1月11日，在加州山景城召开的NRC-CSTB （National Research Council-Computer Science and Telecommunications Board）大会上，他发表了留给世人的最后一次演讲“科学方法的革命”，提出将科学研究分为四类范式（Paradigm，某种必须遵循的规范或大家都在用的套路），依次为实验归纳，模型推演，仿真模拟和数据密集型科学发现（Data-Intensive Scientific Discovery）。
其中，最后的“数据密集型”，也就是现在我们所称的“科学大数据”。
人类最早的科学研究，主要以记录和描述自然现象为特征，称为“实验科学”（第一范式），从原始的钻木取火，发展到后来以伽利略为代表的文艺复兴时期的科学发展初级阶段，开启了现代科学之门。
但这些研究，显然受到当时实验条件的限制，难于完成对自然现象更精确的理解。
科学家们开始尝试尽量简化实验模型，去掉一些复杂的干扰，只留下关键因素（这就出现了我们在学习物理学中“足够光滑”、“足够长的时间”、“空气足够稀薄”等令人费解的条件描述），然后通过演算进行归纳总结，这就是第二范式。
这种研究范式一直持续到19世纪末，都堪称完美，牛顿三大定律成功解释了经典力学，麦克斯韦理论成功解释了电磁学，经典物理学大厦美轮美奂。
但之后量子力学和相对论的出现，则以理论研究为主，以超凡的头脑思考和复杂的计算超越了实验设计，而随着验证理论的难度和经济投入越来越高，科学研究开始显得力不从心。
20世纪中叶，冯·诺依曼提出了现代电子计算机架构，利用电子计算机对科学实验进行模拟仿真的模式得到迅速普及，人们可以对复杂现象通过模拟仿真，推演出越来越多复杂的现象，典型案例如模拟核试验、天气预报等。
第四范式：基于大数据的科学研究
第四范式
基于大数据的科学研究
图灵奖得主 吉姆·格雷(Jim Gray) 科学方法的革命 提出将科学研究分为四类范式 数据密集型科学发现--科学大数据
第四范式
基于大数据的科学研究
第三范式是“人脑+电脑” 人脑是主角 第四范式是“电脑+人脑” 电脑是主角
放弃对因果关系的渴求 取而代之关注相关关系
大数据、人工智能
通识课程
大数据科学研究对教育影响
“啤酒”与“尿布” 两件看上去毫无关系的商品 会经常出现在同一个购物篮中
采集海量数据 分析数据 分析成因和预测
验证、得出结论
美团点餐、饭店点餐
网络购物、网络浏览
信用卡消费 …………
总统竞选
第四范式
基于大数据的科学研究
第一范式 实验科学
记录和描述自然现象之门
“足够光滑”、“足够长的时间”、“空气足够稀薄”
牛顿三大定律成功解释了经典力学 麦克斯韦理论成功解释了电磁学
第二范式 归纳总结
量子力学和相对论，以理论研究为主
第三范式 计算机仿真
20世纪中叶 冯·诺依曼 计算机仿真越来越多地取代实验 逐渐成为科研的常规方法
科学研究的第四范式
科学研究的第四范式摘要：I.科学研究的发展与变革A.第一范式：观察与实验B.第二范式：理论建模与实验验证C.第三范式：计算机模拟与数据处理II.第四范式：数据密集型科学发现A.第四范式的定义与特点B.数据密集型科学的发展背景C.数据密集型科学在我国的研究现状III.第四范式在科学研究中的应用A.数据驱动的科学研究方法1.大数据技术在科学研究中的应用2.人工智能与机器学习在科学研究中的应用B.数据密集型科学的研究案例分析1.天文学领域2.生物学领域3.地球科学领域IV.第四范式对科学研究的挑战与机遇A.数据质量与数据安全问题B.科学家的数据素养与技能要求C.科学研究的合作与协同发展趋势V.结论：第四范式在科学研究中的作用与前景正文：科学研究的范式经历了从观察与实验的第一范式，到理论建模与实验验证的第二范式，再到计算机模拟与数据处理的第三范式的发展过程。
如今，我们正处在一个以数据密集型科学发现为特点的第四范式时代。
第四范式，即数据密集型科学发现，强调利用大数据、人工智能和机器学习等技术手段，通过对海量数据的挖掘与分析，揭示潜在的科学规律。
这一范式的出现，不仅为科学研究提供了新的方法论，也为人类认识自然世界提供了更为丰富的可能性。
在我国，第四范式已经成为科学研究的重要方向。
政府和企业纷纷加大对大数据和人工智能的投入，推动数据密集型科学的发展。
此外，我国科学家在各个领域也开始尝试运用第四范式进行研究，取得了一系列显著成果。
在实际应用中，第四范式已经深刻地影响了科学研究的各个环节。
借助大数据技术和人工智能算法，科学家们可以更加高效地收集、处理和分析数据，从而揭示出隐藏在海量数据中的科学规律。
例如，在天文学领域，第四范式帮助科学家们快速地发现新的天体现象；在生物学领域，通过对海量基因数据的挖掘，第四范式为生物学家提供了关于生命奥秘的新见解；在地球科学领域，第四范式为地震预测、气候变化研究等提供了重要的数据支持。
大数据技术导论_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
大数据技术导论_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.大数据是一个什么领域的问题？答案:多学科综合领域2.以下哪种技术对大数据技术的发展起了最重要基础支撑作用？答案:云计算技术3.科学研究的第三范式是计算思维-()答案:仿真模拟4.与大数据直接相关的职业不包括答案:首席执行官5.下面科学研究的四个范式顺序正确的是（）答案:经验范式-理论范式-模拟范式-数据密集型范式6.常见的分布式网络爬虫架构不包含（）答案:Master-worker7.以下哪项不是传统关系型数据库的弱点？答案:无法满足数据一致性和完整性的需求8.HBase是一种（）数据库答案:列式数据库9.访问HBase表中的行，不可以用以下哪种方式答案:通过某列的值区间10.HDFS中文件块默认保存几份（）答案:3 份11.下面与HDFS类似的框架是（）答案:GFS12.下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是答案: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13.下列数据库属于文档数据库的是答案:MongoDB14.NoSQL数据库的CAP不包含（）答案:持久性15.NoSQL数据库的BASE不包含（）答案:持续性16.关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法不正确的是：答案: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17.下列关于数据可视化的介绍，不正确的是（）答案:雷达图不适用于多维数据18.下列不可以用于多维数据可视化的方法有（）答案:GMap19.数据度量的常用方法不包括：答案:聚类系数20.Spark的组件中，用于做查询分析的是（）答案:Spark SQL21.关于MapReduce，下列说法错误的是答案:Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写22.传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含答案:前者相比后者学习起来更容易23.关于RDD论述正确的是（）答案:RDD提供一种高度受限的共享内存模型，是一个弹性分布式数据集24.Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目不包括（）答案:MapReduce25.以下哪项对数据隐私问题的影响相对最小答案:政府和企业成立安全联盟26.科学研究的第一到第四范式数据思维依次分别采用：仿真模拟、模型推演、关联分析、科学归纳答案:错误27.大数据处理中的批处理框架包含Flink、hadoop、jvm、Spark答案:错误28.系统的控制方式一般分为模型驱动和数据驱动答案:正确29.4V特征包含：数据规模大、数据密度低、数据处理速度快、价值密度低答案:错误30.模拟范式是以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式答案:错误31.全表对比是一种需要计算MD5校验码的非增量抽取方法答案:错误32.大数据中的非结构化数据包括视频、图像、语音、文本答案:正确33.电子表格Excel、网页HTML均属于结构化数据答案:错误34.HBase依靠Hadoop存储底层数据答案:错误35.在分布式文件系统中，采用采用多副本冗余存储可以节约存储空间、保证数据可靠性、更容易检查数据错误并加快数据传输速度答案:错误36.分布式文件系统改变了数据存储和管理方式，相对于本地文件系统具有易扩展、低成本、强可靠、高可用的优势答案:正确37.Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce答案:正确38.HDFS 专为解决大数据存储问题而产生的，其具备了强大的跨平台兼容性，支持批和流数据读写，实现了低延时数据访问，并兼容廉价的硬件设备答案:错误39.目前，NoSQL的含义是“Not only SQL”，而不是“No SQL”。
简述科学研究的第一,二,三,四范式
第一范式：实证主义1.实证主义是20世纪初期兴起的一种科学研究范式，其核心理念是建立在经验和实证观察的基础之上，认为唯有通过观察和实验，才能获取可靠的知识。
实证主义强调客观、可重复的科学方法，强调科学必须基于客观事实和可验证的数据，反对主观假设和信念的干扰。
2.实证主义的代表人物包括德国哲学家康德、波普尔等，他们强调科学研究必须建立在严格的逻辑推理和事实观察之上，强调理论的测试和修正，以验证其有效性和真实性。
实证主义在物理、化学、生物等自然科学领域获得了广泛应用，对现代科学方法和思维方式的形成产生了深远影响。
3.实证主义的局限性在于其过分强调客观事实和可验证性，忽视了科学理论的构建和发展过程中，理论、观念和假设的重要作用。
在社会科学和人文科学领域，实证主义也受到了一定程度的质疑和批评，因为这些领域的研究对象较为复杂多样，难以仅仅依靠客观观察和实验来完全解释。
第二范式：解释主义1.解释主义是对实证主义的一种反思和批判，强调科学研究应该关注人类行为的意义和理解，而不仅仅停留在客观事实的观察和实验。
解释主义认为人类行为和社会现象具有复杂多样的内在意义和规律，需要通过丰富的文化、历史知识来解释和理解。
2.解释主义的代表人物包括德国社会学家韦伯、美国社会学家芝加哥学派等，他们强调个体的行为和社会现象不是简单的自然现象，而是受到文化、历史、价值观念等多种因素的影响和制约。
解释主义在社会学、人类学、历史学等人文社会科学领域获得了广泛应用，对于深入理解人类行为和社会现象起到了重要作用。
3.解释主义的局限性在于其过分强调了人文社会科学研究的主观性和相对性，忽视了客观现实和普遍规律。
在面对复杂多变的社会现象时，解释主义方法可能会受到各种主观偏见和误导因素的影响，导致研究结论的不确定性和主观性。
第三范式：批判理论1.批判理论是20世纪中期兴起的一种新型科学研究范式，其核心理念是对科学方法和社会现实的批判和反思，强调对权力、压制、不平等等社会问题进行挑战和改变。
第四范式_语言研究的新理念_徐盛桓
模拟的声音信号或图像信号。数码数据则采用数字信号（ digital signal ） ， 如用一系列断 续变化的电压脉冲的正负电压分别表示二进制数的 1 和 0。 1． 3 大数据与实证思维 大数据使我们对事物有了新的观察和体验， 这就是大数据时代所赋予我们的新 的洞察力。这样的洞察力反映在科学研究上， 就是进行研究时的思维形态和研究方 法。人类自从在地球上出现， 为了求得自身的生存， 就要不断改造自然条件， 以求得 。 ， ； ， 改善生存条件 改造自然 就要开展研究 进行研究就要进行思考 这就要用到思维。 在原始社会人们用到的是神话思维， 用神的力量和智慧的人的活动来谋划和总结改 造自然的活动， 例如我国上古时期流传下来的神话故事， 如后羿射日、 精卫填海、 神农 尝百草、 愚公移山等， 就反映了当时人们对自然进行改造所运用的思维； 古代社会人 们运用的是史鉴思维， 总结历史上出现过的事件的得和失来更好地进行自然活动。 大禹治水就汲取了他的父亲鲧所采用堵的方法失败的教训， 改用了疏通河道的方法， 取得了成功。这两种思维形态， 可以概括为经验思维。人们在经验的基础上， 经过对 自然和社会以及自身各种现象的归纳、 概括、 类比、 抽象、 推演等的思考过程， 对这些 ， 。 现象逐渐建立起规律性的认识 这就形成了理性思维 理性思维是建立在证据和逻 注重规范性、 规律性、 逻辑性、 精密性、 因果性。进入近代 辑推理基础上的思维方式， 以来， 理性思维在科学技术的研究中， 在发现、 发明、 验证等方面发挥了巨大的思维力 量， 是认识世界、 改造世界的有力的思维工具。随着科学技术活动的发展， 到了现当 人们总结了更为有效的实证思维。现当代的思维不但重视逻辑与规律， 而且更看 代， 重视实证， 并且充分运用现代科学技术记录下一切可供实证的 重理论与实践的结合， 数据以供验证。上述的四种总结， 就是人类进行科学技术研究时运用思维的发展轨 是深化和 迹： 从经验思维到思辨思维再到实证思维。这是一个人类世代积累的过程， 后者并不否定和完全取代前者； 相反， 后者需要前者作为基底， 并利用之 发展的结果， 前创造出来的思维成果和物质成果使发展出来的新思维形态更充实、 更丰满、 更贴近 科学现实、 更有实在性。因此， 现当代科学研究的思维形态是前沿的， 又是综合的、 兼 容的， 它体现了人类历史全部的精神成果， 又为创造出新的成果提供思维工具。 1． 4 大数据与研究范式 所谓研究， 就是研究工作者运用一定的思维工具或 / 和在一定物质工具的协同 下， 对研究对象进行分析、 解剖和解释的过程， 这个认识过程是一个去伪存真、 厘清表 分清个性和共性、 分清个别现象和普遍特征的过程， 形成对对象系统的、 概 象和实质、 规律性并带理论形态的认识。这个认识过程是同一定的思维水平相匹配的： 括性的、 有什么思维水平就可能主要采用什么研究方法。这样的研究方法被科学研究工作者 概括成为研究范式。美国信息科学家 Jim Grey 于 2007 年 1 月在美国加州山景城 （ Mountain View City ） 美 国 计 算 机 科 学 与 通 信 委 员 会 全 国 研 究 理 事 会 （ Computer Science and Telecommunication Board，National Ｒesearch Council） 上作报告， 将有史以 来的科学研究范式作了总结， 归结为四个范式： 第一范式是经验范式， 产生于几千年 79
科学组织范式的演变及其发展趋势研究
科学组织范式的演变及其发展趋势研究随着第三次信息革命的深入、互联网技术普及和人工智能的发展, 科学研究的组织手段不断发展，大科学研究、集成研究、公民科学、开放科学特征日趋显著，正在迈入数据密集型科研范式阶段。
范式(paradigm)这一概念由托马斯•库恩于1962年在《科学革命的结构》提出，即“指得到公众认可的典型模式，作为一种模式或范例，它能够替代作为一般科学存在的难题解决办法的明确基础性原则” [1]。
在不同的发展阶段，科学活动的组织范式均基于不同的科学需求、经济社会需求，以及研究对象和研究手段的不同而确定，其中国家科学活动主导主体和科研活动实施主体(科研机构和科研人员)发挥着关键作用。
本文通过对研究对象、组织结构、科研机构等三个方面的科门类体系。
人类最初对于科学的探讨主要集中在对大自然未知世界的兴趣探索；随着专业科研机构的涌现，科学研究逐步向更加专业的经验科学、理论科学发展，及至进入第三次科技革命和互联网时代，计算科学和基于海量数据的数据密集型科学成为科学研究的重要组织方式。
科学组织的对象也由好奇心驱动下的对于人类自身和自然界的探讨，转变到应用驱动的产业应用需求，再到数据驱动的数据密集型科学。
数据密集型科学是对经验科学的补充，并得益于计算机科学发展的支持。
从自然科学到数据密集型科学的科学范式演进过程（见图1）来看，最初只存在描述自然现象的实验科学范式，该范式是以观察和实验为依据的研究，也称为经验范式［2］。
几百年前理论科学产生，主要运用建模和归纳方法开展科研活动，即理论科学范式。
随着互联网时代的来临，科研人员开始重点研究计算科学，运用模拟科学范式,为创新性产业产出，传统科研机构的组织特征，包括权责分配、组织目标和人员结构等方面都在不断发展进步，逐渐转化为新型组织范式。
本文将从科研机构中常见的组织结构的转变来进行说明（见表1）。
传统的科学组织论结构可分为科层制组织、权威接受型组织、责任型组织。
分布式数据库系统的结构的特点 数据分片技术 连接技术 范式 基本流程 MapReduce 模型
注：考生属哪种类别请划“√”（博士、在校硕士、工程硕士、师资硕士、同等学力、研究生班）√研究生考试试卷考试时间：考试科目：分布式数据库考生姓名：评卷人：考试分数：注意事项1、考前研究生将上述项目填写清楚2、字迹要清楚，保持卷面清洁3、试题、试卷一齐交监考老师4、教师将试题、试卷、成绩单，一起送研究生学院；专业课报所在院、系分布式数据库课程考试题签一、说明分布式数据库系统的结构的特点（不低于 6 个）。
(1)物理分布性(2)场地自治性(3)场地之间协作性(4)数据独立性(5)集中与自治相结合的控制机制(6)适当增加数据冗余度(7)事务管理的分布性二、分布式查询处理的查询时间如何计算，根据数据在不同的场地分布分别说明。
查询涉及多个库或者多张分表：1.排序，即多个来源的数据查询出来以后，在应用层进行排序的工作。
查出来如果是已经排序号的，则对多路进行归并排序否则就要进行一个全排序。
2.函数处理，即使用Max,Min,Sum,Count 等函数对多个数据来源的值进行相应的函数处理3.求平均值，从多个数据来源进行查询时，需要把SQL改为查询SUM和Count，然后对多个数据来源的Sum求和，count求和后，计算平均值，这是需要注意的地方。
4非排序分页，这需要看具体实现所采取的策略，是同等步长地在多个数据源上分页处理，还是同等比例地分页处理。
5排序后分页。
二、分布式数据库系统的数据分片技术有哪些？分别说明。
三种分片方式：hash方式、一致性hash、按照数据范围（range based）。
hash方式：哈希表（散列表）是最为常见的数据结构，根据记录（或者对象）的关键值将记录映射到表中的一个槽（slot），便于快速访问。
绝大多数编程语言都有对hash表的支持，如python中的dict，C++中的map，Java中的Hashtable，Lua中的table等等。
在哈希表中，最为简单的散列函数是 mod N（N为表的大小）。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育
1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
科学研究的第四范式
科学研究的第四范式（原创实用版）目录1.科学研究的第四范式的概念和特点2.第四范式的发展历程3.第四范式的实际应用4.第四范式对科学研究的影响5.第四范式的未来发展趋势正文【1.科学研究的第四范式的概念和特点】科学研究的第四范式，也被称为“数据密集型科学”，是指在科学研究过程中，数据作为一种核心资源，科学家们通过收集、整合、分析大量数据来发现新的知识和规律的一种科研方法。
第四范式具有以下特点：数据量大、数据类型多样、数据分析方法复杂、数据共享和协作性强。
【2.第四范式的发展历程】第四范式的发展经历了几个阶段：早期的数据收集和整理、数据分析方法的发展、计算机和网络技术的进步以及数据共享平台的建立。
如今，随着大数据技术的发展，第四范式已经渗透到各个学科领域，成为推动科学研究的重要力量。
【3.第四范式的实际应用】第四范式在许多学科领域都有广泛应用，例如在天文学领域，科学家们通过对海量天文数据的分析，发现了许多新的天体和天文现象；在生物学领域，通过对基因组数据的研究，揭示了生命现象的本质规律；在社会科学领域，通过对社交媒体数据的挖掘，了解了人类社会的行为模式和规律。
【4.第四范式对科学研究的影响】第四范式对科学研究产生了深远影响，它使得科学研究从传统的理论驱动转向数据驱动，使得科学家们能够从大量数据中发现新的知识和规律。
同时，第四范式也推动了学科间的交叉融合，促进了科学研究的合作与共享。
【5.第四范式的未来发展趋势】随着科技的不断进步，第四范式在未来将继续发展，数据量将更加庞大，数据类型将更加多样，数据分析方法将更加复杂。
同时，随着人工智能技术的发展，未来科学家们可能通过机器学习等方法，让计算机自动从数据中发现新的知识和规律。
大数据技术原理与应用——大数据概述
⼤数据技术原理与应⽤——⼤数据概述这篇博⽂⾥的好多内容之前在读《⼤数据时代》时读到过，所以就算是补上的读书笔记？信息科技为⼤数据时代提供技术⽀撑 1.存储设备容量不断增加 2.CPU处理能⼒⼤幅提升 3.⽹络带宽不断增加数据产⽣⽅式的变⾰促成⼤数据时代的来临 1.运营式系统阶段 2.⽤户原创内容阶段 3.感知式系统阶段⼤数据的概念 关于“什么是⼤数据”这个问题，⼤家⽐较认可关于⼤数据的“4V”说法。
⼤数据的4个“V”，或者说是⼤数据的四个特点，包含四个层⾯：数据量⼤（Volume）、数据类型繁多（Variety）、处理速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。
⼤数据对科学研究的影响 1.第⼀种范式：实验科学：最初的科学研究阶段，⼈类采⽤实验来解决⼀些科学问题。
2.第⼆种范式：理论科学：随着科学的进步，⼈类开始采⽤数学、⼏何、物理等理论，构建问题模型和解决⽅案。
3.第三种范式：计算科学：计算科学主要⽤于对各个科学问题进⾏计算机模拟和其他形式的计算。
4.第四种范式：数据密集型科学：在⼤数据环境下，⼀切将以数据为中⼼，从数据中发现问题、解决问题，真正体现数据的价值。
⼤数据对思维⽅式的影响 1.全样⽽⾮抽样 2.效率⽽⾮精确 3.相关⽽⾮因果⼤数据关键技术 当⼈们谈到⼤数据的时候，往往并⾮仅指数据本⾝，⽽是数据和⼤数据技术这⼆者的结合。
所谓⼤数据技术，是指伴随着⼤数据的采集、存储、分析和应⽤的相关技术，是⼀系列使⽤⾮传统的⼯具来对⼤量的结构化、半结构化和⾮结构化数据进⾏处理，从⽽获得分析和预测结果的⼀系列数据处理和分析技术。
讨论⼤数据技术时，⾸先需要了解⼤数据的基本处理流程，主要包括数据采集、存储、分析和结果呈现等环节。
数据⽆处不在，互联⽹⽹站、政务系统、零售系统、办公系统、⾃动化⽣产系统、监控摄像头、传感器等，每时每刻都在不断产⽣数据。
这些分散在各处的数据，需要采⽤相应的设备或软件进⾏采集。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式
专题：大力推进科研范式变革Vigorously Promote Scientific Research Paradigm Transform引用格式：李国杰. 智能化科研（AI4R）：第五科研范式. 中国科学院院刊, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002.Li G J. AI4R: The fifth scientific research paradigm. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39(1): 1-9, doi: 10.16418/j.issn.1000-3045.20231007002. (in Chinese)编者按随着大数据与人工智能（AI）技术的飞速发展，人类正迎来新一轮科技革命与产业变革。
深度学习等技术近年来的突破，也使AI在数学、物理学、化学、生物学、材料学、制药等自然科学和高技术领域的研究中得到了广泛应用并取得了令人瞩目的重大成果。
AI的快速发展为人类的科学研究工具和组织模式的效率提升提供了新机遇，以AlphaFold2和ChatGPT为代表的智能工具，展现出了超越人类解决复杂问题的能力。
趋势表明，AI for Science正在成为一种新的科研范式。
智能时代已经到来，科研范式与形态的变革刻不容缓，我们必须把握机遇，积极应对。
为此，《中国科学院院刊》特组织策划专题“大力推进科研范式变革”，本专题由《中国科学院院刊》副主编、中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所李国杰研究员指导推进。
智能化科研（AI4R）：第五科研范式李国杰中国科学院计算技术研究所北京100190摘要文章将“智能化科研”（AI4R）称为第五科研范式，概括它的一系列特征包括：（1）人工智能（AI）全面融入科学、技术和工程研究，知识自动化，科研全过程的智能化；（2）人机智能融合，机器涌现的智能成为科研的组成部分；（3）有效应对计算复杂性非常高的组合爆炸问题；（4）面向非确定性问题，概率统计模型在科研中发挥更大的作用；（5）跨学科合作成为主流科研方式，实现前4种科研范式的融合；（6）科研更加依靠以大模型为特征的科研大平台等。
第四范式视角下的大数据科学
DOI：10A3878/jGnkinnuiy当019当3当02顾峥1高阳1第四范式视角下的大数据科学摘要物、算技术的飞速发展，大数学学术-的通式的角度对大数学进，大数统的联系&从机学习的出发，了大数据带来的三大的科学.,了四范式进行大数学的，以有的；最展来大数学面临的关键词范式理论；大数据；机器学习中图分类号TP399文献标志码A收稿日期2019-05-01资助项目国家自然科学基金（61432008$；国家重点研发计划重点专项课题（2017YFB0702 601$作者简介"男，博士生"主要研究为大数据分析、计算机视觉.guzhengB 高阳（通信作者）"男"博士"教授"博士生导师,主要研究领域为大数据分析、人工智能. gaoy@1计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学），南京,2100230引言大数据及其相关概念自提出以来始终是各界关注的焦点,与大数据相关的科学研究发展.第四范式基于数据的科学研究范式，被为大数据科学为代表的新型科学研究的•大数据科学与第四范式研究的关系到底是怎样的？范式如何大数据科学的发展？研究者又应如何从第四范式的角度重新理解大数据？本文将针几个进行初步探讨.文第1节大数据的概念及其与第四范式研究的关系，第2节从第四范式的大数据研究中关键技术进，第3节从机器学习的角度大数据研究中的洞察力研究，第4节总结全文，对未值得关注的研究方向进行探讨.1从范式理论到大数据科学1.1范式理论式（Paradigm）一词由美国科学家托马斯•库恩提出.在其代表作《科学革命的结构》中，库恩认为科学的发展纯的累积，而在革命性的突变⑴.库恩在书中指出，在某个科学时期的科学共同体，存在套公认的科学研究模式，包括科学、、和研究方法，作为科学赖以运作的基础和实，亦为范式.然而，科学会遇到颠覆科学传统的象，此类异常无法与研究范式预，这促科学共同体进入非的科学研究阶段，思与总结，最终抛弃的科学理论，与相容的，完成从研究范式研究式的转变,从而完成科学的革命，库恩将这个过程称为范式转移（Paradigm Shift）.1&第四范式纵观科学发展史，众多著名的科学转折式转移引发的科学革命.在2007年召开的NRC--STB大会上，图灵奖得主、关系型数据库先驱Jiv Gray发表了著名的演讲"eScience-T Transformed Scientific Method”，总结人类科学研究经历的4种范式：1）千年前，哥白尼、伽利略、开普勒等人开创观测实验为核心的经验主义科学范式;2）几年前，以牛顿经典力学、麦克斯韦电磁学为代表的'顾峥，等.第四范式视角下的大数据科学.GU Zheng,et al.Tia data science from the peypective of the fourU paradigm. 252主义科学范式，通过理论总结和理性概括的方式进行科学研究;3)几十年前，计算机的发明大大降低了计算的成本，通过模拟复杂现象,仿真实验逐步取代实验,计算主义科学范式成为主流;4)近10年来，随着物联网、云计算技术的发展，各类数据呈现爆炸性增长，人们开始关注数据本身蕴含的规律和背后的价值，进而思考:过去人类科学家基于实验、理论和计算进行的科学研究中,数据是作为佐证理论与实验工具另E么,能否以数据为出发点，直接从大量数据中计算得出未知的理论？这种数据密集型的研究范式,被称为科学研究的第四范式(表1).表1科学研究的4种范式Table1Four paradigms for scientific research研究范式主要时间指导思想典型代表第一范式:实验科学16世纪以前实验观察、总结规律哥白尼地心说第二范式:理论科学17—19世纪简化实验、模型推理经典力学、电磁学第三范式:计算科学20世纪模拟实验、仿真计算量子力学、混沌理论第四范式:数据科学21世纪数据驱动、计算为辅大数据科学从第四范式的角度，任何学科都存在两个进化分支⑷：计算学分支和信息学分支•计算学分支基于现有理论,进行理论演绎，并采用信息技术对假说进行检验,从而发展新的学科理论;而信息学分支则先对实验、设备、档案、文献等各方面的数据进行采集,通过编码的方式存储在信息空间中，通过信息系统进行分析,研究者通过计算机向信息空间提出问题,并由系统给出答案•从这里可以看出计算主义和数据主义的本质区别:计算主义从计算的角度出发，将某一具体学科作为数据的集合，将数据集合作用于计算模型中进行验证;而数据主义从数据的角度出发，不依赖模型和具体假设,甚至不依赖于具体学科,是将计算作用于数据,从而更好地理解数据.1.3大数据科学大数据是一个抽象的科学概念,其提出最早可以追溯到2001年,META集团(现为高德纳)分析师Doug Laney在一项报告中指出数据持续增长带来的三大挑战)2*:海量#Volume)、多变(Velocity)、多样(Vatety).有研究者在Doug Laney对大数据的3V定义上进行扩展，提出了大数据的4V定义［3］，认为大数据备,(Veracity).2010年，Apache公司将大数据定义为“无法被一般计算机在可接受的时间范围内获取、管理和处理的数据集”.大数据的出现使之成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源⑷另012年3月29日,美国总统科技政策办公室OSTP(Office of Science and Technology Police)公布了每年投资两亿美元的“大数据研究计划”；同一天，我国科技部发布的《“十二五”国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南》中，把大数据研究列在首位;2014年，国家自然科学基金委员会公布了有关大数据的重点项目群•据统计，自2005年至今,IBM已投入超过160亿美元用于大数据相关的收购［5］，此外，包括微软、谷歌、亚马逊等在内的各大公司都启动了自己的大数据项目，这些公司现在已经成为推动大数据产生和发展的最大动力，创造了巨大的社会经济价值「6］.学术界对大数据的关注也在不断持续-2008年, Nature发表"Big Data”专刊⑺，同年发布一系列相关论文［8-10*，介绍大数据相关概念和技术.2010年,Le Economist发表专刊“数据，无处不在的数据从社会与经学度数据为社会发展带的巨大变革.2011年，SOnco发表专刊“Dealing with Da-ta，，［12］，介绍大数据处理中的关键技术.大数据的产生给传统科学研究带了新的机遇和挑战,促使研究者们开始考虑数据科学的问题,进而产生了以大数据为核心的大数据科学.2第四范式视角下大数据科学带来的挑战2.1大数据的复杂性导致知识表示的困难大数据在类型、结构、语义、组织和粒度上都具有一定程度的异构性•另医疗领域为例，医院在采集人的时,用的集设备MR、CT、超声等多种仪器,根据采集介质、衡量指标的不同，即使同一个病人的医疗数据也存在不同的数据结构•传统的数据管理和分析系统大都基于关系数据库，其只适用于结构化数据,无法处理半结构化或非结构化的数据•因此，多源异构的数据无法用传统的关系数据库表示.苗玄魚札Zji｝、疼学报(自然科学版),2019,11(3)：251-255Joumai of Nanjing Univexim of Infonnation Science and Technology#NaturcI Science EdVion) ,2019,11(3)：251-255253针，需要向大数据结构的高效知识表示技术.大数据的自于其4I，具体体现在两个方面：大数据；结构的，在布、、高维的大数据中，数据的或在关系；二大数据；关系的 ，数据在相互关系，且关系随着时间、空态变化，大数据的复•因此，表示和学习大数据中、动态的关系，有助挖掘用的模式和，从而帮助计算机数据的结构，使用数据的•更因2.2数据的分性导致学习方法的改变流数据是指连续、高速%无的连续数据，其具点：1)无：数据从数据源不断产生，总量没有；2)动态性:数据分布随时间变化，存在概念漂移；3)实时性:数据处理需要在一个既定时间内完成.在传统的统计机器学习中，数据的、可见的，研究数据进行多遍，然和计算、部署•然而在很多真实场景下，数据批、批计算的假设的，同时针对大量的流数据,数据产生是增量式的，如每次新数据到要重新数据,将大大降低处，造成计算资源的严重浪费•进，由数据分布随时断变化，存生概念漂移的现象，机学习中基本的数据布假设当匕外, PB级别的大数据，传统的针对小数据的0(Mo g$)级学习算法在时将不可接,统的可能变成“”.此，针，首先需要从层面上回答:在何，传统的会变成大数据；其次，要针大数据的在、布，估计大数据的计算边界，近似非精确、增式的在学习和方因2.3互的复杂决策导致推理的低效在大数据的中，数据的产生过程与分程相互的，在系统和数据干预的相互博弈，干预者会对数据的产生过程进行干预,从而增加数据的，参与博弈的多个实体之间的相互关系极其、刻画，实体行为的归纳推理也异常困难,博弈结构难以高学习因,大数据应用类存在对抗-的博弈，需要构造博弈，并推理算法进衡策略的•传统的推理技术演绎推理、类比推理、归纳推•然而，由大数据本的，导统的推理方用，时，大数据导致博弈巨大的空间,从而对衡的过程带此，针的归纳博弈推待的关•从学习的角度看，需要博弈结构进纳推理,学习潜在的博弈，同时，对博弈行为进行推理，学习数据干预者的行为. 2.4大数据科学的关键技术:从4V到41针对大数据、多变、多样、不精的4V，大数据研究要的应大数据的数据科学基与方法，要合性(Integrated)、近似性(Inexact)、增量性(Incrementai)、归纳性(Inductive)的41性质(图1).41性质大数据因果性/相关性的表达洞察力的体系石―大数据的基本特点图1大数据的4V表象到4I本质Fig.1Big date technology:from4V to4I1)近似要将的追精转变为追求高效近似解，以应对数据的不精；2)增要将的批式计算方转变为增式计算方，应数据多变的 ；3)合要将只能处数据的方转变为能处多源数据，从而数据的总体，应数据的多样；4)纳要从观测现象出发，归纳数据之的相关性，从而数据的，以应数据的因顾峥，等.第四范式视角下的大数据科学.GU Zheng,et al.Tia data science from the pempective of the fourfi paradgm. 2543第四范式视角下的大数据洞察力研究人对自然事物的认知可以分为三个阶段:观察现象、相关分析、因果分析•人们通过观察发现不同距离的星系光谱波长不同，发现较远星系发出的可见光波长更长，推测出宇宙在不断膨胀，进而推测出宇宙大爆炸的理论•其中，星系距离与波长之间是相关的,而宇宙爆炸则是导致这一系列现象的原因•第四范式理论和大数据的出现，使得人们看待问题、分析问题的方法发生了根本性的变化，对数据的洞察力得到了明显的提升.下面以决策交互数据中的合作与对抗为例,解释第四范式视角下对洞察力的研究与体现.3.1从因果关系到相关关系与传统科学研究不同,大数据科学的核心问题不再是对数据因果关系的追求,而是对相关关系的追求［13］.相关性的一个典型例子是商品推荐.电商网站通过收集用户浏览、点击的商品，由系统生成个性化推荐，从而实现对不同用户群体的精准投放•沃尔玛公司通过数据分析发现,每当季节性飓风来临之前,不仅手电筒的销售量增加了，蛋挞的销售量也随之提升，因此当季节性风暴来临时，沃尔玛将蛋挞放在靠近飓风用品的位置，从而增加销售量.在这个过程中,系统不需要知道人们“为什么”对某一类信息感兴趣,只需要知道人们感兴趣的“是什么”，这种洞察力足以重塑包括电子商务在内的许多行业.从中不难发现,追求相关性并不是一种“退而求其次”的策略,相反,得益于大数据的支撑，原本无法被洞察和挖掘的相关信息能够被用于数据分析和预测,相关作为大数据的某观在,并帮助研究者更好地捕捉规律、预测未来.3.2从相关关系到合作对抗数据的相关关系能用和预测,而为实体间的相关关系反过来影响数据的产生•在许多场景中，不同个体之前存在多种复杂的合作竞争关系.数据干预者会针对数据决策系统的学习模型，对数据做出相应的修改，以改变数据的特征，从而影响其他数据观察者的决策，不断往复,形成一个决策闭环.数据的交互式数据,在策者与决策系统的不断交互中产生的•这种交互体在多个方:,要根据系统提的信息作,的发点大化自身的收获，然而在许多场景下，决策者的决策依据对于观察者来说是未知的;第二，决策的过程都是多方交互、持续干预的共同结果，这使得决策数据与流数据一样存在时序性的特点;第三，交互的种类可以是合作，也可以是竞争，甚至两者同时存在,并且对于观察者而言，不同决策者之间的合作竞争关系也可能未知的.由于决策数据存在合作对抗的特点，如何从环中的观测数据中进的.化学习是一种基于环境行动和最大化预期利益的机器学习方法，通过不断与环境交互从而学习一个回报最大的策略.在任何一个决策系统中,决策的目的都是使决策者获利最大化，因此我们可以对这个过程进行抽象，并利用强化学习的思想进行建模•在不断与环境进行交互反馈的过程中，干预者策略最终会,从而实大化.3.3合作对抗场景中的相似性迁移洞察力体在数据的相关,能体在数据的其他层面•人类之所以能够从已有现象总结规律并加以运用,其核心在于举一反三的能力，而其本质上是对数据在不同层次相似性的洞察能力.一个会骑自行车的人，比一个不会骑自行车的人更容易掌握摩托车的驾驶，这是因为两个任务之间存在较大的相似性，骑自行车的知识能够被用于解决骑摩托车这个任务.决策的过程实际上是多个决策者相互博弈的过程，因此，如果能够定义博弈结构的相似性,就能够将已有经验的决策知识进行迁移［14］，从而帮助决策.以强化学习中的均衡迁移问题为例）15*，对于一个已知存在纳什均衡的博弈场景T,如果能够将其博弈过程进行迁移，得到一个与之相似的博弈T,当然, 迁移将不可避免地带来求解上的偏差，目前已有相关证明［16］-G的纳什均衡p可以作为T的近似纳什均衡解,从而以相对较小的计算代价快速学习到一个良好的博弈策略.4结论本文从范式理论和机器学习的角度对大数据科学中的主要挑战和科学问题进行梳理，第四范式作为数据集科学研究的导,为大数据科学的发展提供了诸多基础，并在气象、环境、医疗、能源等诸多方面取得了很大进展［17］.随着移动互联网的发展，第四范式理论也在不断自我完善•基于第四范式的大数据科学不是新瓶旧酒,也非明日黄花.未来苗玄魚札Zji｝、疼学报(自然科学版)，2019,11(3)：251-255Joumai of Nanjing Univexim of1-0x100-Science and Technology#NaturcI Science EdVion) ,2019,11(3)：251-255255的大数据科学仍存在以下几个方向的挑战：1)需要完善基于大数据的计算理论研究•目前人类社会仍处于数据加速生产阶段，越来越多的数据将会以更多的形式呈现在人们面前，真正的数据密集型社会即将到来•因此，需要进一步完善和发展大数据相关的计算理论研究，特别是近似计算理论研究.2)需要寻求与人工智能结合的智能大数据技术•新一代人工智能已在全球范围内蓬勃兴起，作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在促进人类生产水平的飞速提高,并加速新一轮科技革命和产业变革.目前的大数据科学主要扮演人工智能的支撑者角色,随着人们生活水平的不断提高,基于大数据的智能融合计算、认知、推理与创造技术仍是未来科学研究的重点突破口.3)需要构建开放环境的通用大数据平台.在当前的大数据环境中,新一代通信技术已蓄势待发,相信在未来，数据传输的瓶颈效应将大大降低，因此,需要建立以此为支撑的开放通用大数据平台,从而实现大数据下的通用群体智能.参考文献References[1*Kuhn T S.The structure of scientific revolutions)M].Ani-eeesiiZoeChicagoPeess,2012)2]Laney D.3D date management:controlling date volume, velocity and variety)J].META Group Research Note,2001,6(70)：1)3]Gantr J,Reinsei D.Extracting value from chaos) J]APC Iview,2011,1142(2011)：1-12)4]李国杰•大数据研究的科学价值)J]•中国计算机学会,2012,8(9)：8-15LI Guojie.Scientific value on big date research)J].Communications of China Computer Federation,2012,8(9):8-15)5]Chen M,Mao S,Lin Y.Cig dca:a survey)J].Mobile Networks and Applications,2014,19(2):171-209.)6]Oussous A,Benjelloun F d,Lahcen A A,et al.Cig date technologies:a survey)J].Journai of King Saud<nieeesiiZ-Compuieeand In oemaiion Sciences,2018,30(4)：431-448.)7]Date B.Science in the petabyte era) J].Nature,2008,455 (7209)：8-9)8]Lynch C.How do your data grow?) J].Natum,2008,455 (7209)：28-29)9]Frankei F,Reid R.Big data:distilling meaning from data )J].Arum,2008,455(7209):30)10]Howe D,Costanzo M,Fey P,et ai.The future of biocueaiion)J].Naiuee,2008,455(7209):47-50)11]Cukier K.Data,data everywhere:a speciai report on man-aaing information)M].Economist Newspaper,2010)12]Jonathan T O,Gerald A M,Sandrine B.Speciai online collection:dealing with data)J].Science,2011,331(6018)：639-806)13]Bryant R,Kate R H,Lazowska E D.Big-data computing: creating revelutionam breakthroughs in commerce,scienceand sociei)J].2008)14]Pan S J,Yang Q.A survey on transfer learning)J]TEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,2009,22( 10)：1345-1359.)15]Hu Y J,Gao Y,An B.Accelemting multi a gent reimorce-ment learning by equilidrium transfer)J].IEEE Transac-iinsRn Cybeeneiics,2015,45(7):1289-1302)16]Claus C,Boutilier C.The dynamics of reinforcement learning in cooperative multiaaent systems)J].AAAI/IAAI,1998,1998:746-752)17]孟小峰，慈祥•大数据管理:概念、技术与挑战)J]所十算机研究与发展,2013,50( 1):146-169MENG Xiaofeng,CI Xiang.Big data manaaement：concepis,iechniquesand chaeenges) J].JouenaeoeCom-puieeReseaech and Deeeeopmeni,2013,50(1):146-169Big data science from the perspective of the fourth paradigmGU Zheng1GAO Yang11SiaieKeyLaboeaioeyeoeNoeeeSoeiwaeeTechnoeogyaiNanjing<nieeesiiy,Nanjing5210023Abstract With tha rapid development of Intemei of things and cloud computing,big date and its related science have become tha focus of industry and academia.In this paper,wa analyzes big date science from tha perspectiva of paradigm theory and expounds tha ddferenco and connection between big date and traditionai research.Chrea mCor chClengas brought by big date arc proposed in perspective of machina leaming,with tha coy^espondVlg scientific problems followingCn addition,this paper introduces severai insights of big date science from tha perspective of tha forth paradigm and its posidva significance.In tha end,wa summaf z a and look foaard to tha chClengas of big date science in tha future.Key word*paradigm theory；big date;machina leaning。
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
数据密集型科学研究范式
数据密集型科学研究范式
数据密集型科学研究范式是以大数据为驱动，通过深入挖掘和分析海量数据以揭示其内在规律，进而推动科学发现的研究方法。
这种研究范式需要大规模计算能力、存储能力和分析方法的支持，例如云计算和人工智能等手段来处理和分析数据。
此外，还需要强大的数据库管理系统和数据处理工具来实现数据的集成管理、清洗、整合和分析。
在这种范式下，科研人员可以从微观层面深入理解研究对象，进行跨尺度的观察和模拟，以及探索复杂系统。
这有助于实现科学研究流程的全面革新，促进理论科学的创新与突破，产生基于数据的业务洞察，最终服务于实际应用场景。
同时，数据密集型科学研究还促进了交叉学科的发展，不同领域的学者可以通过合作共享数据并利用数据分析技术共同推进科学进步。
总的来说，数据密集型科学研究范式是当前科技发展的产物，它推动了科学技术的发展，但也对计算机技术和数据处理技术提出了更高的要求。
数据密集型大数据
数据密集型⼤数据科学研究四⼤范式：第⼀范式：经验科学⼈类最早的科学研究，主要以记录和描述⾃然现象为特征，⼜称为“实验科学”经验科学是“理论科学”的对称，指偏重于经验事实的描述和明确具体的实⽤性的科学，⼀般较少抽象的理论概括性。
在研究⽅法上，以归纳为主，带有较多盲⽬性的观测和实验。
⼀般科学的早期阶段属经验科学，⽣物、化学尤其如此。
经验科学的主要研究模型是：科学实验。
典型范例包括：伽利略的物理学、动⼒学。
第⼆范式：理论科学如果假说能借由⼤量可重现的观察与实验⽽验证，并为众多科学家认定，这项假说可被称为理论。
理论科学偏重理论总结和理性概括，强调较⾼普遍的理论认识⽽⾮直接实⽤意义的科学。
在研究⽅法上，以演绎法为主，不局限于描述经验事实。
理论科学的主要研究模型是：数学模型。
典型范例包括：数学中的集合论、图论、数论和概率论；物理学中的相对论、弦理论、圈量⼦引⼒理论；地理学中的⼤陆漂移学说、板块构造学说；⽓象学中的全球暖化理论；经济学中的微观经济学、宏观经济学以及博弈论；计算机科学中的算法信息论、计算机理论。
第三范式：计算科学利⽤电⼦计算机对科学实验进⾏模拟仿真的模式。
是⼀个与数据模型构建、定量分析⽅法以及利⽤计算机来分析和解决科学问题相关的研究领域。
在实际应⽤中，计算科学主要⽤于对各个科学学科中的问题进⾏计算机模拟和其他形式的计算。
典型的问题域包括：数值模拟，重建和理解已知事件（如地震、海啸和其他⾃然灾害），或预测未来或未被观测到的情况（如天⽓、亚原⼦粒⼦的⾏为）；模型拟合与数据分析，调整模型或利⽤观察来解⽅程（如⽯油勘探地球物理学、计算语⾔学，基于图的⽹络模型，复杂⽹络等）；计算和数学优化，最优化已知⽅案（如⼯艺和制造过程、运筹学等）。
计算科学的主要研究模型是：计算机仿真和模拟。
典型范例包括：热⼒学和分⼦问题、信号系统，以及传统的⼈⼯智能等。
第四范式：数据密集型科学第三范式，是先提出可能的理论，再搜集数据，然后通过计算来验证。
融优学堂大数据技术导论(北京理工大学)章节测验答案
大数据技术导论（北京理工大学）解忧书店 JieYouBookshop2引论1.【单选题】科学研究第四范式数据思维采用（）。
A科学归纳B模型推演C仿真模拟D关联分析正确答案：D 我的答案：A2.【单选题】大数据是一个什么领域的问题（）。
A计算机领域B数学统计领域C业务领域D多学科综合领域正确答案：D 我的答案：B3.【多选题】大数据处理框架之流计算框架（）。
A hadoopB Spark streamingC FlinkD STORM正确答案： B C D 我的答案： A4.【多选题】大数据处理框架之批处理框架（）。
A hadoopB SparkC FlinkD jvm5.【多选题】大数据的优势包括（）。
A数据体量大B收集时间短C数据类型丰富D价值密度高正确答案： A B C 我的答案： B3大数据感知与获取1.【单选题】下面科学研究的四个范式顺序正确的是（）。
A经验范式-理论范式-模拟范式-数据密集型范式B理论范式-模拟范式-经验范式-数据密集型范式C理论范式-模拟范式-数据密集型范式-经验范式D理论范式-经验范式-数据密集型范式-模拟范式正确答案：A 我的答案：C2.【多选题】常见的分布式网络爬虫架构有（）。
A Master-workerB Master-slaveC peer-peerD Mixed正确答案： B C D 我的答案： C3.【单选题】A M1-M2-M3-S4-M5-M6-M8-S7B M1-M2-M5- M8- M6-M3-S7-S4C M1-M2-M3-S4-M5-M6- S7 - M8D M1-M2-M5- M8- M6-M3- S4 - S74.【单选题】以数据考察为基础，联合理论、实验和模拟一体的数据密集计算的范式是以下哪个范式（）。
A经验范式B理论范式C模拟范式D数据密集型范式正确答案：D 我的答案：C5.【单选题】在大数据生命周期的各个阶段中，工作最多的是哪个阶段（）。
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在库恩的范式理论中，范式归根到底是一种理论体系。
1.1 范式的演变
“范式转移”，是指一个领域里出现新的学术成果，打破了原有的假设或者法则，从而迫使 人们对本学科的很多基本理论做出根本性的修正。
地平说
地圆说
1.2范式的演变
1.2.1经验范式
➢ 经验范式偏重于经验事实的描述和明确具体的实用性的科学研究范式。在研究
方法不上良以情归绪纳的为发主现，带有较多盲无目性侵的入观式测感和知实验。
情绪识别的准确
➢ 经典研究方法“三表法”：先观察，进而假设，再根据假设进行实验。 ➢ 主要科学模型：科学实验
1.2.2理论范式
➢ 理论范式主要指偏重理论总结和理性概括，强调较高普遍的理 论认识不而良情非绪直的接发现实用意义无的侵科入式学感研知究范式。情绪识别的准确
➢ 在研究方法上以演绎为主，不局限于描述经验事实。 理论范式的模型为数学模型。
1.2.3模拟范式
➢ 模拟范式是一个与数据模型构建、定量分析方法以及利用计算机来分析和解决科学问题的研究范式。
➢ 研究域：数值不模良拟情，绪模的拟发拟现合与数据分析，无计侵算入优式化感。知
情绪识别的准确
模拟范式在研究中所用模型主要是计算机的仿真/模拟
作为一个独立实体而
存在 20世纪中叶,
第二次世界大战后
2009年
实证分析为主的方法论
第四种范式——数据密集型科 学范式
研究主体 应深入现场
Case 1: Quantified Health Status of Learners(UCD, Ireland)
Case 2: Quantified Emotions of Learners(HU-Berlin, Germany)
E
N
T
惑。 并且他/她的意见/反馈可通过每种情绪的主题概率分布来建
S
β
D
E
模（例如，在负面情绪分布中，作业难度、授课风格与课程安排
三种话题各占40％，30％和30％）；然后在撰写每个句子时首先 P(ei j, zi k | e-i ,z-i ,w)
确定一个情绪类别，然后从情绪-话题分布中选出一个话题去描述
4.来自于跨学科、横向研 究的参考型数据（人类 基因数据）
2.来自于物理学、医学、生物 学、心理学等学科领域的大型 实验设备的试验型数据（如大 型強子對撞機、粒子加速器试 验数据）
5. 人类的人口统计学数据和产生的在线行为数据（消费、浏览、发帖）
2.3关联数据运动
2006年，互联网之父伯纳斯•李在讨论 关于语义网项目的一份设计记录中提 出了发展数据网络的设想，并创造了 “关联数据（Linked Data）”，提出数据 网络的核心即关联数据。
情绪密度计算
EDet
1
PostNum(t
)
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案例: 情绪的时序演化分析
0.02
整
体
0.015
PED
积极情绪
数据密集型科学研究范式
刘智
教育大数据应用技术国家工程实验室 国家数字化学习工程技术研究中心
华中师范大学 二〇二〇年四月
提 纲
目录范式与范式的演化过程 第四范式兴起的社会根源
contents
对第四范式的分析
研究流程
01
范式与范式的演化过程
3
1.1 范式的定义
❖ “范式”：英文“Paradigm”，意为“模范”或“模型”。
Positive-T1 Negative-T25 Confusion-T38
好/good (0.037), loveliness (0.023), 生活/life (0.023), 乐观/optimism (0.019), 积极/positive (0.017), 心态 /mentality (0.016), 调整/adjust (0.015), 培养/foster (0.011), 赞同/agree (0.011), 方法/method (0.011)
2.3关联数据运动
关联数据就是用主体、谓语、客体三元组来表示资源的RDF（Resource Description Framework）格式数据，关联数据描述了一种出版结构化数据让其 能够互联和更加有用的方法，它依赖标准互联网技术，如HTTP和URIS，不仅 使用他们服务于人类可读的网页，而是扩展到以能被计算机自动阅读的方式分 析信息。
关联数据有别于互联网上的文件互联，它强调数据互联，将以前没有任何关联 的数据链接到一起，允许用户发现、描述、挖掘、关联和利用数据。
关联数据
大数据—案例
大数据—案例
➢ 数据来源： 匿名校园卡所记录的近2万名大学生在没有外界干预情况 下的行为数据，包括食堂吃饭、宿舍洗澡、教学楼打水 和进出图书馆4种行为约3000万条刷卡记录。
11
1.2.4数据密集型研究范式
➢ 2007年，计算机图灵奖得主吉姆•格雷在美国国家研究理事会计算机科学和远
程通信委员会（NRC-CSTB）演讲报告中提无出侵了科入学式研感究知“第四范式”，即情以绪数识别的准确
据密集型研究范式为基础的科学研究范式。
➢ 数据密集型范式是针对数据密集型科学，有传统的假设驱动向 基于科学数据进行探索的科学方法的转变而生成的科学研究范 式。
案例: 情绪-话题的联合建模与时序演化分析
问题
• 1.在SPOC论坛中，学习者最关注的话题是什么？ • 2.在SPOC论坛中，不同学业成就组的情绪-话题有何差异？
模型
μ t
ψ
T E
e
π
γ
在撰写帖子前，学习者已经有一个在线学习的直观感受（对 α
θ
z
w
应于的一个情绪分布），例如，50％满意，30％不满意和20％困
Case：学业情感分析
❖情绪作为教学活动中一种重要的非智力因素（D’ Mello et al.，
2008），是影响SP学O习C者论与坛教学中者的之情间的绪教分与析学互动及教学质量
的核心因素之一，也是教学者观察和分析学习者学习状态的重 要依据。 ❖SPOC（Small Private Online Course）作为一种限制性的在 线学习课程平台，其论坛已越来越多地被高校教师用于课后探 究式讨论、问题答疑及意见反馈，该场景蕴藏着丰富的群体学 习反馈和学习状态信息。
➢ 研究对象：科学数据
1.2.4数据密集型研究范式
无侵入式ห้องสมุดไป่ตู้知
情绪识别的准确
教育研究范式的发展演变
育研究的发展演变
不良情绪的发现
无侵入式感知
情绪识别的准确
有教无类 因材施教
昆体良
“模仿—理论—练习” 三阶段学习过程理论
教育研究范式的发展演变
育研究的发展演变
哲学思辨范式
17世纪中叶
20世纪初
解释主义范式 雅虎宣布研究院不再
2.2科学界对数据的关注
报告称： 2010年企业在磁盘上存储了超过7EB的新数据，消费者在个人计算机上存储了超过 6EB的新数据， 1EB=10亿GB 相当于美国国会图书馆中存储数据的4000多倍
2.2科学界对数据的关注
26
2.2科学界对数据的关注
刊登专辑 “数据处理” Dealing with data”
➢ 生活规律性和学业成绩正相关
横纵坐标是归一化后的生活规律性指数和GPA得分 （减去平均值再除以标准差）。可以看到，不管是 吃饭还是洗澡，生活越规律，平均而言成绩越好。
2.3关联数据运动
关联数据运动 36
2.3关联数据运动
37
2.3关联数据运动
美国国会图书馆
世 界 银 行
纽 约 时 报
38
Case： Facebook如何使用大数据？
组情
高成就组 (HG)
均值 中等成就组
(MG)
课程周
F 低成就组
(LG)
显著性
事后 检验
低成就组(LG)的困惑情绪表现 最多，高成就组(HG)次之，
绪
PED
0.046
0.049
0.046
0.203 0.816 N/A
中等成就组(MG)表现最少；
CED
0.015
0.012
0.022 6.725** 0.001 LG>HG* 低成就组的消极情绪最多，中
Case： Facebook如何使用大数据？ 案例
闪回
我投票
庆祝骄傲
Case：主题数据
Case：交通行为预测
基于用户和车辆的LBS定位数据，分析 人车出行的个体和群体特征，进行交通 行为的预测。交通部门可预测不同时点 不同道路的车流量进行智能的车辆调度， 或应用潮汐车道；用户则可以根据预测 结果选择拥堵几率更低的道路。
Facebook作为最大的 社交平台，每天都有 大量的数据产生。
Case： Facebook如何使用大数据？
Facebook通过分析用户数据来确定用户行为，通过分析用户的Facebook喜欢，可以准确地预测一 系列高度敏感的个人属性数据。 剑桥大学和微软研究院的研究人员开展的工作展示了Facebook喜 欢的模式如何能够非常准确地预测你的性取向，对生活的满意度，智力，情绪稳定性，宗教，酒精 使用和吸毒，关系状态，年龄，性别，种族和政治观点 - 以及其他许多观点
CED
NED
困惑情绪 负面情绪
积极>消极>困惑 学期初与学期末两阶段， 三种情绪出现峰值，表