数据科学概论
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Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
大数据概论教材
大数据分析价值：根据Andrew Pole的大数据模 型,Target连锁制订了全新的广告营销方案，结果 Target的孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。 Andrew Pole的大数据分析技术从孕妇这个细分顾 客群开始向其他各种细分客户群推广，从Andrew Pole加入Target的2002年到2010年间，Target的 销售额从440亿期”的乱战， 以“更懂中国、更懂中国用户”迅速发展。 发展：即使在Google没有撤离之前p;未来：错过了移动互联网的入口。用户依旧 很多，通过大数据分析做精准广告投放，依旧在 走Google的路。
大数据的价值所在
美国政府推出了“大数据”战略，媲美与当年克林顿政府时代的信息高速公路计划。奥巴马 希望借助大数据来将美国经济带出泥潭。从基础建设、到IT硬件、软件、网络，最后到数据 。 2010年12月，总统行政办公室下属的科技技术顾问委员会 ，信息技术顾问委员会向奥巴马和国会提交了《规划数据未 来》的专门报告，该报告把数据收集和使用的工作，提到了 战略的高度。“如何收集、保存、维护、管理、分析、共享 正在呈指数级增长的数据是我们必须面对的一个重要挑战。 如何保证这些数据现在、将来的完整性和可用性，我们面临 着很多的问题和挑战。如何使用这些数据，则是另外一个挑 战。。。。应对好这些挑战，将引导我们在科研、医疗、商 业和国家安全方面开创新的成功。” 2012年3月29日，奥巴马政府又进一步推进了其“大数据战 略”。奥巴马的高级顾问、总统科学技术顾问委员会的主席 霍尔德伦代表国防部、能源部等6个联邦政府部门宣布，将 投入2亿多美元立即启动“大数据发展研究计划”Big Data Research and Development Initiative，以推动大数据 的提取、存储、分析、共享和可视化。
数据库概论
1.2.3 数据库阶段（二）
❖ 数据库阶段的数据管理具有以下特点： ① 采用数据模型表示复杂的数据结构。 ② 有较高的数据独立性。 ③ 数据库系统为用户提供了方便的用户接口。 ④ 数据库系统提供以下四方面的数据控制功能：
数据库的并发控制，数据库的恢复，数据的 完整性和数据安全性。 ⑤ 增加了系统的灵活性
❖ 层次模型有两个缺点：一是只能表示1:N联系，虽然系统有 多种辅助手段实现M:N联系但较复杂，用户不易掌握；二是 由于层次顺序的严格和复杂，引起数据的查询和更新操作很 复杂，因此应用程序的编写也比较复杂。
❖ 定义1.5 联系（relationship）是实体之间的相互关系。 与一个联系有关的实体集个数，称为联系的元数。
❖ 定义1.6 二元联系有以下三种类型： ① 一对一联系：如果实体集E1中每个实体至多和实体集
E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么实体集E1和 E2的联系称为“一对一联系”，记为“1:1”。 ② 一对多联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集 E2中任意个（零个或多个）实体间有联系，而E2中每 个实体至多和E1中一个实体有联系，那么称E1对E2的 联系是“一对多联系”，记为“1:N”。 ③ 多对多联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集 E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那 么称E1和E2的联系是“多对多联系”，记为“M:N”。
1.3.4 数据联系的描述（一）
❖ 例1.1
实体集E1
实体集E2
E1 座位
E2 乘客
实体集E1
实体集E2
E1 车间
E2 工人
实体集E1
实体集E2
E1 学生
E2 课程
1.3.4 数据联系的描述（二）
学习是天下第一快乐的事情
学习是天下第一快乐的事情学习时间可能是人们一天中最为繁忙的时刻，然而，学习也是一件非常快乐的事情。
学习能够让人们获得灵感和激情，帮助人们实现自身的目标和梦想。
学习是天下第一快乐的事情。
学习可以让人们不断进步，不断成长。
通过学习，我们可以获得新的知识，理解新的概念和观念。
我们可以了解人类历史的演变，探索自然科学的奥秘，深入研究人类的心理和行为模式等等。
这些知识可以帮助我们更好地认识世界，更好地理解自己的处境。
学习也是一种自我发现的过程。
通过学习，我们可以发现自己的激情，发现自己的才能和潜力。
我们可以探索自身的兴趣倾向和事业方向。
学习能够开拓我们的眼界，拓展我们的思维视野。
学习的过程中也会感到非常的兴奋和挑战。
当我们掌握一门新的技能或理解了一个新概念，会感到非常兴奋而满足。
当我们接受挑战去攻克一个难题，完成一项复杂的任务，也会感到非常兴奋而满足。
这种兴奋感激发我们不断前行，追求更加完美的自己。
学习也有一种快感，那就是内心的满足感。
当我们完成一项学习任务时，感到充实而满足。
当我们把所学到的知识应用于实践中，并且带来了实际的收获，那种满足感更是难以言表。
这种满足感来源于自我成长和个人成功，是学习过程中最大的快乐。
学习也可以带来社交的快乐。
我们可以参与课程和团队活动，遇见一群志同道合的人。
我们可以分享自己的经验和思想，吸收他人的智慧和技巧。
这种社交交流能够让我们感到关爱、归属感和自尊。
在学习的路上，当然也会遇到许多挫折和困难。
但是，如果我们抱着积极的心态去面对，会在学习过程中获得更多的成长。
通过目标设定，学习计划和有效的学习方法，我们能够产生自信和动力，面对这些挑战。
克服困难的过程，也是学习快乐的源泉之一。
在总结中，学习是天下第一快乐的事情。
学习能够带来新知识、自我发现和成长，兴奋和挑战，内心的满足感和社交的快乐。
希望每一个人都能够把学习看作自己积极生活的一部分，以充满快乐的心态来面对。
另一方面，学习也可以带来实际利益和收益。
大数据技术概论期末复习题2023-11(附参考答案)
单项选择题1.下列各项不属于数据的是（）oA.文本B.图像C.视频D.印象2.下列各项不属于大数据特征的是（）oA体量大 B.种类多C真实性 D.数据生成慢3.数据异常值的处理方法不包括（）。
A极小值替换 B.删除C忽略 D.视为缺失值进行填补4.下列各项不能用于描述数据集中趋势的是（）。
A方差 B.平均数C中位数D.峰值5.下列各项不属于HadoOP的特点是（）。
A.存储迅速B.成本高C,计算能力强 D.灵活性强6.在工业网络实时监控系统中，需要连续不断地采集和处理数据。
以下（）不属于这种计算模式。
A.在线处理B.实时处理C.流式计算D.批量计算7.下面不是研究数据方法的是（）。
A.统计学B.机器学习C.心理分析D.数据挖掘8.下面不属于大数据的处理过程的是（）。
A.数据获取B.数据清洗C数据分析 D.数据安全9.下面不属于大数据计算模式的类型的是（）。
A.批量计算B.手动计算C.流式计算D,交互式计算10.下列各项属于合规数据的是（）oA非法收集隐私信息数据 B.取得使用者同意的个人资料数据C泄露的隐私信息数据 D.垄断数据11.在HadOOP生态系统中，主要负责节点集群的任务调度和资源分配，将存储和计算资源分配给不同应用程序的组件是（）。
A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Storm12.下列属于图数据的主要特性的是（）。
A.数据驱动计算B.不规则问题C高数据访问率 D.以上均是13.可以用来查看数值型变量的分布的可视化方法是（）。
A.箱线图B.直方图C小提琴图D,以上方法均可以14.如果只是研究两个数值变量之间的关系，最常见的可视化方法是（）。
A.直方图B.散点图C饼图 D.折线图15.下列各项不属于批处理系统的特点的是（）。
A.可以实现实时的分析报告或自动响应B.可以实现无缝扩展以处理峰值数据量或数据请求C,支持数据在不同系统之间进行交换D.支持作业执行状态的监控16.下列各项属于非结构化数据的是（）0A.图像B.二维数据表CHTML文档 D.以上均是17.在大数据的处理流程中，（）步骤是将数据转化为图形，以更直观的方式展示和表达。
本科课程教学大纲《数据科学导论》
数据科学导论》教学大纲、课程及教师基本信息注1：平时考核（100%）=15%平时作业+15%projectl流数据处理/结构化数据分析+15%project2文本分析+15%project3图数据分析；2：平时考核应占总成绩的40-70%。
考核办法说明：本课程的考核分为三个方面，包括平时上机实践、3个大作业（即流数据处理/结构化数据分析、文本分析、图数据分析）和期末闭卷考试。
平时上机实践，学生必须完成上机练习题目，并提交上机实验报告；大作业锻炼学生综合运用所学知识、解决复杂问题的能力；期末考试考查学生对知识点的掌握和灵活运用能力。
最终成绩的计算按照平时成绩:大作业1:大作业2:大作业3:期末成绩=15:15:15:15:4的0比例产生。
二、任课教师简介三、课程简介课程简介“数据科学导论”是一门入门课程，同时也是“数据科学”课程群统领式的课程, 把学生引进数据科学的大门。
它的目标有两个：一个是扩展学生在数据科学方面的视野培养兴趣，另一个是为学习后续课程打下坚实的基础，培养数据科学家。
教学内容分为四大模块，分别是基础（base）模块、关系数据/流数据处理（relational&stream）模块、文本数据处理和分析（text）模块、图数据处理和分析（graph）模块。
基础模块为后续的3个实践模块的基础，内容包括：•概念：数据科学概论，主要介绍数据科学的基本概念、大数据及其价值、数据处理的全生命周期，包括数据的采集和获取、数据预处理/清洗和集成、数据管理、数据分析、可视化和解释等；•方法：包括各种数据模型、数据处理的不同模式（批处理和流式处理）、通用的数据分析方法、数据可视化等；•平台和工具：包括分布式计算与大数据平台（Hadoop&Spark）以及Python 语言。
其中Python语言部分，包括对Python语言基础以及Python的几个重要的库（数据预处理库pandas、机器学习库Scikit-Leam、可视化库Matplotlib）的介绍。
数据科学导论课件第一章内容介绍
— 第一章 内容介绍
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主要内容
一 适用对象 二 教学安排 三 教学方法调整 四 学Leabharlann 资源2一 适用对象
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适用对象
• 数据科学是问题驱动或数据驱动的科学. • 本书适用于本科数据科学的入门课程. • 目的: 介绍数据科学的基本思维和概念, 并通过案例来理解数据科学实践
并初步掌握基本的软件工具. • 实际上, 任何知识和能力都应该基于自学. 自学的最好方法是拉动式学习,
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还有哪些资源呢？
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谢谢 敬请指正!
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教学安排
• 本书的内容安排基本上按照数据科学的步骤及思维, 所有讨论都基于 实际数据案例并通过R 及Python 软件实现.
1. 提出问题、收集并整理数据是数据分析的起点; 数据预处理 2. 然后则是探索性分析; 描述统计 3. 核心是介绍各种机器学习模型以及模型的验证和选择. 推断统计
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教学内容
第五部分：网络爬虫（chap16）
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有监督学习
第五章有监督学习概论 第六章最小二乘线性回归 第七章Logistic 回归 第八章决策树树及其组合方法 第九章支持向量机 第十章人工神经网络 第十一章朴素贝叶斯 第十二章K 最近邻方法
第十三章有监督学习模型比较案例及习题
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三 教学内容调整
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根据需要和疑问调整教学内容
第一部分：本书的安排及软件介绍（chap1-2） R和Python—为领悟而运行
第二部分：数据及探索性数据分析（chap3-4） 数据的形式、获得及简单描述；如何整理和清洗数据
第三部分：有监督学习（chap5-13） 本书最重要的一部分, 有监督学习是人工智能的基础.
第1章-大数据概论
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据， 人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市 各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式 被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时 计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数 据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。 作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的 战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙 起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动 作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据 进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数 据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式 文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源 获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征 大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume） 多样化（Variety） 数据价值密度化（Value） 速度快，时效高（Velocity） 数据是在线的（On-Line）
01-数据科学概论
– 数据科学，包含一组概念Concept 、原则Principles 、过程 processes 、技术techniques /方法methods 、以及工具 tools
覃雄派、陈跃国. 《数据科学概论》.中国人民大学信息学院
– 数据科学，从统计学、人工智能/机器学习、数据挖掘、数据库与数据处理、大数 据分析等领域，吸取有效的成分，不断创建起来
覃雄派、陈跃国. 《数据科学概论》.中国人民大学信息学院
2.数据科学和统计学、人工智能/机器学习、数据挖掘、数据库与数据处理、大数据分析、基于数据的决策的关系
• 数据科学与数据库、大数据的关系
• 数据科学与基于数据的决策的关系
– 基于数据的决策(Data-driven decision making, DDD)指 的是，人们基于数据分析的结果进行决策，而不仅仅是基 于直觉，拍脑袋进行决策
– 数据科学的目的，是通过分析理解数据、获得洞察力，它 包含一系列的基本原则、过程、技术/方法、和工具
• 我们有大量的数据分析的技术和方法，而这些技术和方 法共同遵循一组简洁的根本原则(fundamental principles)，这些原则给予我们观察问题、解决问题的 一套完整的思想框架（ Structural framework to systematically treat problems ）
– 由此可见，数据科学是为基于数据的决策服务的，即我们 从数据中挖掘其隐藏的模式，获得新知，目的是指导我们 新的行动
基于数据的 决策
数据科学： 原则、过程、技术/方法、
和工具
数据
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肖波 中央民族大学
数据科学和数据科学家
数据科学定义 数据科学家定义 数据科学团队 学术数据科学家 企业数据科学家
近年对数据科学的炒作
---除了上帝谁都要用数据说话！ ---只管把数据拿来，数据自己会说话！ 近年我们在各种场合听到各种关于大数据和数据科学 家的议论。听起来仿佛谁不搞大数据和数据科学就要落后， 企业就要走向末路。这就迫使我们一定要看个究竟。如果 是这样那么怎么认识大数据，又如何成为大数据的行家里 手呢？先来看看我们面临的问题。
到底数据多大才算大？抑或它只是个相对的术语？
1.当代社会数据无处不在
我们掌握大量生活方方面面的数据，但是缺乏计算处理的 经验。购物，交流，读报，听音乐，搜信息，表达意见。 如人所知，所有这些都被在线跟踪。 人们也许不知道“数据化”已经通过技术采集并利用在 线数据来观察我们的离线行为。二者结合起来可以像研究 新物种一样研究我们。 不仅仅是因特网数据，还有金融，医药工业，药品，生物 信息，社会福利，政府信息，教育，退休及其他可以想到 的数据。对大部分部门和工业数据影响力不断增长。在某 种情况下，这种数据足可以称之为“大”
计算机软件知识
1. 可视化 2. 推送系统 3. 数据处理 4. 黑客技巧 5. 程序设计
7.数据科学家
数据科学家是计算机科学，统计学，沟通技巧，数据 可视化方面的专家，并且具有领域专业知识。没有哪个人 是所有学科的专家。所以有必要组织具有不同背景和专业 的人形成一个团队。作为一个团队，他们可以面对任何特 殊问题。我们看了现在对数据科学家技能的要求后更加需 要强调团队的重要性。 数据科学家（ Data Scientist ) 只是一个职位。类似 于工程师、会计师。
2.“数据化”
他们定义数据化为“将所有对生活有影响的因素转化为数据”。 他们提到的例子有：谷歌增强现实眼镜数据化凝视，推特数据化变化 的思想。 数据化是一个有趣的概念，我们来想象一下它对于人们共享数据所产 生的影响。我们正在被数据化，抑或说我们的行为被数据化。当我们 在线“喜欢”什么人或事的时候，我们就被数据化了，至少有可能被 数据化了。如果我们甚少上网也可能被通过cookies在不知情的情况下 被动地数据化了。当我们走过一个商店甚至走在街上都可能被传感器， 摄像头，谷歌眼镜等无意识地数据化。 这些拍摄的图像从我们兴高采烈地参加社会媒体活动到各种户外调查 和谈话，都是在数据化。我们的倾向可能被大肆渲染，而结果并非如 此。
8.数据科学家的知识背景
。计算机科学 。数学 。统计学 。机器学习
。专业领域
。沟通和表达技巧
。数据可视化
数据科学家背景知识分布图
可视化
机器学习
数学
统计学
计算机科学 沟通技巧
专业领域
9.数据科学团队
我们前面提到，数据科学团队最好由不同知识背景的 人组成，因为没有人会是万能的。所以我们认为更有价值 的办法是组建一个类似后图的“数据科学团队”，这样比 谋求一个数据科学家更靠谱。
11.企业数据科学家：首席和普通
一个首席数据科学家(CDO)应该：
设计公司的数据战略。 规划采集数据的日志 从工程到基础设施， 隐私安全，确定用户界面， 怎样用数据来决策，
怎样形成产品。
管理一个工程师和科学家团队， 分析问题并与公司领导进行沟通，包括 CEO,CTO 和产品负 责人。 他应考虑设置项目目标和创新的解决方案。
与其他学科的关系
数据科学的体系结构
数据科学的狭义定义：
数据科学是研究数据的科学。它利用统计学知识和计 算机技术对专业领域的对象进行现实大数据分析与挖掘及 其它方式的数据处理，以使组织获取更大的经济效益。
数据科学概念图
6.数据科学的三要素
专业领域知识 数学统计学知识
1.线性代数 2.概率统计
数据科学直面的问题
缺乏最基本术语定义。
ຫໍສະໝຸດ 什么是大数据？ 什么是数据科学？ 大数据和数据科学的关系是什么？ 数据科学是关于大数据的科学吗？ 数据科学仅适用于Google和Facebook这样的大技术公司吗？
为什么有人认为大数据只是个交叉学科（空间，财务，技 术等）而数据科学只是个技术问题？
不仅仅因为这些数据大而有趣（或更具挑战），而是 数据本身往往是实时的，成为一个数据产品的原材料。在 因特网它意味着亚马孙推送系统，Facebook 的朋友推荐， 电影和音乐推送等等。在财务方面意味着信用评级，交易 算法和模型等。在教育方面意味着动态个性化学习和像 Knewton ,Khan 学院一样的教学评估。对政府而言意味着 基于数据的决策。
3.数据化使谁获益？
一旦我们数据化了事物，我们就可以转换它们的用途并把 信息变为新的数值形式。 这里有一个问题要关注：谁是上面论述中的“我们”？ 他们使用什么类型的数据？大部分情况下的“我们”是模 型作者和驱使人们去花钱买东西的企业。而“数据”通过 自动化被转换成增加的效益。
4.为什么会出现数据科学
由不同专业人士组成数据科学团队
10.学术数据科学家
学术数据科学家是科学家，可由从社会科学到生物学 的任何人训练而成。他的工作涉及大量数据，他能够应对 由数据的结构，大小，混乱，复杂性引起的各种计算困难， 从而解决现实世界的问题。 我们还可以这样来表达：一种交叉学科，在数据计算 和深度问题上具有专业共性。多个专业的研究员形成合力， 解决现实世界的多领域问题。
普通数据科学家的工作
一个普通数据科学家
应该懂得如何从数据提取价值和解释数据。这需要统计学 和机器学习两方面的工具。 他要花大量的时间去处理诸如数据采集，清洗，加工。因 为数据从来都不是干净的。这种处理需要坚持， 要 有 统 计 学和软件工程技能。 需要理解数据中的偏差和调试程序输出的文件。
5.什么是数据科学？
什么是数据科学？它到底是新生事物还是统计学或数 据分析的改头换面？它是真的存在有还是炒作？若它是真 实的和新生的那它的涵义是什么？
数据科学广义的定义
研究探索Cyberspace中数据界(datanature)奥秘的理 论、方法和技术，研究的对象是数据界中的数据。数据科 学的研究对象是Cyberspace的数据，是新的科学。数据科 学主要有两个内涵：一个是研究数据本身，研究数据的各 种类型、状态、属性及变化形式和变化规律；另一个是为 自然科学和社会科学研究提供一种新的方法，称为科学研 究的数据方法，其目的在于揭示自然界和人类行为现象和 规律。