大数据导论 第11章 数据科学与数据科学家
《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。
大数据导论习题及答案
第1章1.简述什么是大数据？答：大数据（big data）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。
2.大数据的数据有什么特点？答：数据量大（Volume）、数据类型复杂（Variety）、数据产生速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
3.大数据对科学研究有什么影响？答：促进了科学研究的第四范式产生和交叉学科的发展。
4.大数据有哪些数据类型？答：有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
5.大数据有哪些应用？答：大数据可以在众多领域创造巨大的衍生价值：实现数据的资源化，帮助企业抢占市场，提供个性化服务，指定有效方针等；与云计算深度结合；可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破第2章1.简述什么是云计算？答：①云计算是一种动态扩展的计算模式，通过网络将虚拟化的资源作为服务提供给用户。
②云计算是一种无处不在的、便捷的通过互联网访问的一个可定制的IT资源（IT资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）共享池，是一种按使用量付费的模式。
它能够通过最少量的管理或与服务供应商的互动实现计算资源的迅速供给和释放2.云计算有什么特点？答：①具有大规模并行计算能力②资源虚拟化和弹性调度③数据量巨大并且增速迅猛产生了典型的大数据处理技术3.请简述云计算的三种主要部署模式。
答：①公有云：提供面向社会大众、公共群体的云计算服务②私有云：提供面向应用行业/组织内的云计算服务③混合云：是把公有云和私有云进行整合，吸纳二者的优点，给企业带来真正意义上的云计算服务4.请简述云计算的三种主要服务模式。
答：1.基础设施即服务（IaaS）①主要用户是系统管理员②直接利用云提供的资源进行业务的部署或简单的开发③服务提供商提供给用户的服务是计算和存储基础设施④用户不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择⑤关键技术及解决方案是虚拟化技术2.平台即服务（PaaS）①主要用户是开发人员②把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式即PaaS是把二次开发的平台以服务形式提供给开发软件的用户使用③开发人员不需要管理或控制底层的云计算基础设施，但可以方便地使用很多在构建应用时的必要服务④两个关键技术：分布式的并行计算和大文件分布式存储3.软件即服务（SaaS）①主要用户是普通用户②服务提供商提供给用户的服务是运行在云计算基础设施上的应用程序，用户只需要通过终端设备接入使用即可，简单方便，不需要用户进行软件开发，也无需管理底层资源③关键技术是多租户技术，使资源能够更好的共享5.请画出云计算基础设施Google平台的基础架构图。
大数据导论(通识课版)-第11章-大数据治理(2020年春季学期)
11.2 大数据治理要素
管控风险
目标要素
实现价值
促成要素
需
组织结构
政策与策略
求
相关责任人
第四 大数据治理在形成可 持续治理体系下，明确权 属关系，需要设计与决策 相关的治理活动来解决一 些问题，比如，是什么决 策，为什么要做这种决策 如何做好这种决策，如何 对这种决策做有效监控
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11.1.4 大数据治理的基本概念
宏观层
01Βιβλιοθήκη 02概念体系包括明确目标、权力层次、 治理对象以及解决问题四个方面
在数据更新、维护、 备份、销毁等数据全 生命周期管理方面， 缺乏相关的机制
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11.1.1 数据治理的必要性
数据为的什概么念需要数据治理
企业
企业的信息系统建设烙印着企业 规模和信息技术的发展轨迹,普遍 存在各系统间数据标准和规范不 同、信息相互不通等问题,致使系 统的协同性等问题越来越显著
11.1.1 数据治理的必要性
数据为的什概么念需要数据治理
缺少统一规划各自为政，导 致存在数据孤岛问题；在主 要业务数据方面，无法实现 有序集中整合，无法保证业 务数据的完整性和正确性
缺乏统一数据规范和 数据模型，导致组织 内对数据的描述和理 解存在不一致的情况
缺少完备的数据管理职能 体系，对于一些重点领域 的管理（比如元数据、主 数据、数据质量等），没 有明确职责，不能保障数 据标准和规范的有效执行 以及数据质量的有效控制
第二 大数据治理在权属实 现过程中，是为实现大数 据价值，大数据的资产和 权属属性需要被发挥出来 大数据具体表现为占有、 使用、收益和处分4种权属
《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。
数据科学家的职责和能力要求
数据科学家的职责和能力要求在当今信息时代，随着大数据的不断涌现，数据科学家的需求越来越大。
数据科学家是以数据为基础，运用统计学、数学和计算机科学等技术来提取数据中隐藏信息的专业人员。
本文将介绍数据科学家的职责和能力要求。
一、数据科学家的职责1. 数据收集与处理：数据科学家负责收集和整理数据，包括从各个渠道获取数据，清洗和预处理数据，保证数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模：数据科学家要运用统计学和机器学习等技术，对数据进行分析和建模，挖掘数据中的规律和模式，提供洞察和预测。
3. 提供解决方案：根据数据分析的结果，数据科学家要向企业或组织提供解决方案，帮助其优化业务流程、提高决策效率和解决实际问题。
4. 数据可视化：数据科学家要能够使用数据可视化工具，将分析结果以图表等形式展现，使非技术人员也能理解和应用分析结果。
5. 团队合作：数据科学家通常需要与其他职能部门密切合作，包括与数据工程师、产品经理以及业务部门等合作，共同推动数据驱动的决策和业务创新。
二、数据科学家的能力要求1. 扎实的统计学基础：数据科学家需要具备扎实的统计学基础，熟悉统计学知识和方法，能够灵活运用统计学技术进行数据分析和建模。
2. 编程能力：数据科学家需要具备一定的编程能力，至少熟悉一门编程语言，如Python、R或SQL，能够使用编程语言处理大规模数据和进行算法实现。
3. 机器学习和人工智能：数据科学家需要了解机器学习和人工智能的基本理论和应用，能够应用机器学习和深度学习算法解决实际问题。
4. 领域知识和业务理解：数据科学家还需要对所在行业或领域有一定的了解，能够理解业务需求和问题，将数据科学方法应用到实际场景中。
5. 沟通能力：数据科学家不仅需要具备技术能力，还需要具备良好的沟通能力，能够与非技术人员有效沟通，向他们解释数据分析结果和建议。
6. 创新思维：数据科学家需要具备创新思维，能够从海量数据中发现问题和机会，并提出创新的解决方案，推动企业的业务和创新发展。
数据科学概论
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。
《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。
大数据导论-教学大纲-大数据导论-张凯-清华大学出版社
主要以老师课堂授课为主，辅助少量的学生提问和讨论。
教学内容安排和要求:
第1章 专业学习要求
教学目的与要求：
通过本章学习，要求学生达到：了解数据科学与大数据技术本科专业基本情况，专业定位，课程体系，知识点要求，学习方法，本专业的基本能力要求、创新能力要求和工程素质要求。
第2章 学科概述
教学目的与要求：
基本内容简介
主要包括：数据科学与大数据技术本科专业知识体系，数据科学与大数据技术概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
基本要求:
了解数据科学与大数据技术本科专业知识体系，数据科学与大数据技术概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。通过学习，掌握以上相关课程中的一些基本概念，理解其相关技术和方法的基本原理。
教学目的与要求：
通过本章学习，要求学生达到：掌握程序的概念，计算机语言，软件的概念；掌握操作系统的基本功能，了解不同的操作系统；了解软件工程的基本概念，软件开发方法和软件开发工具；了解知识工程和数据工程的概念和区别，知识管理与数据管理的概念和区别，以及知件的概念。
第6章 数据采集与存储
教学目的与要求：
通过本章学习，要求学生达到：了解数据采集的概念、数据前期处理、数据传送方式、数据清洗和ETL技术；掌握数据结构几种基本类型，了解离散数学中的一些基本概念。掌握数据库的概念、关系数据库，范式等，了解联邦数据库和数据仓库的概念。
第7章 数据统计与分析
教学目的与要求：
大数据的数据科学家与数据工程师
大数据的数据科学家与数据工程师随着科技的不断发展，大数据成为了各行各业的热门话题。
在这个信息爆炸的时代，海量的数据被不断地产生和收集，为了从中挖掘出有价值的信息，大数据的数据科学家和数据工程师起到了至关重要的作用。
本文将从他们的角度出发，探讨他们的职责和技能，以及他们在实际工作中的应用。
一、数据科学家的职责和技能数据科学家是大数据领域中的一名重要从业者，他们的职责是通过对现有数据的分析和挖掘，为企业提供有参考价值的信息和决策支持。
他们需要具备以下的技能和能力：1. 熟练的编程技能：数据科学家需要熟悉一些编程语言，如Python、R等，以便能够对大数据进行处理和分析。
2. 数据挖掘和统计分析的能力：数据科学家需要具备运用数据挖掘和统计分析方法的能力，以便从庞大的数据中找到有意义的结论和规律。
3. 领域知识的积累：数据科学家还需要具备一定的领域知识，以便能够理解和分析相关的业务问题。
二、数据工程师的职责和技能数据工程师是负责大数据平台的搭建和维护的人员，他们的职责是将数据科学家提供的算法和模型转化为可运行的代码，并保证数据的稳定和安全。
他们需要具备以下的技能和能力：1. 数据库和数据处理技术的熟练掌握：数据工程师需要掌握各类数据库的使用和优化技术，以及数据的清洗和转换方法。
2. 分布式计算和集群管理的能力：大数据的处理需要借助分布式计算和集群管理等技术，数据工程师需要熟悉这些技术的原理和应用。
3. 系统运维和故障排除的能力：数据工程师需要具备系统运维和故障排除的能力，以保证大数据平台的稳定和安全运行。
三、数据科学家与数据工程师的合作数据科学家和数据工程师在工作中需要紧密合作，彼此之间相辅相成。
数据科学家负责提供算法和模型，为企业提供决策支持；而数据工程师负责将这些算法和模型转化为可运行的代码，并保证数据的稳定和安全。
他们之间的合作需要具备以下要点：1. 沟通和理解：数据科学家和数据工程师需要进行频繁的沟通和交流，确保双方对业务问题和需求有足够的理解。
数据科学与大数据导论心得体会
数据科学与大数据导论心得体会数据科学与大数据导论是一门综合性的课程，通过对数据科学和大数据的基本概念、原理和应用进行讲解，帮助学生全面了解数据科学和大数据领域的基础知识。
在上完这门课之后，我对数据科学和大数据有了更深入的了解，并获得了一些心得体会。
首先，数据科学和大数据领域的重要性不容忽视。
随着信息技术的发展，数据量呈爆炸式增长，如何处理和分析这些海量的数据成为了一个亟待解决的问题。
数据科学与大数据的发展为我们提供了解决这个问题的方法和工具。
通过对数据的挖掘、分析和建模，可以从大数据中发现有价值的信息，为决策和创新提供支持。
其次，数据科学和大数据领域是跨学科的。
在数据科学和大数据的研究和应用过程中，涉及到多个学科的知识和技术，包括数学、计算机科学、统计学、机器学习等。
因此，要成为一名优秀的数据科学家或大数据分析师，需要不断学习和掌握多个学科的知识，以便更好地应对复杂的数据分析和数据处理任务。
第三，数据科学和大数据领域需要具备良好的数据分析和问题解决能力。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题场景和需求，选择合适的数据分析方法和工具，合理地进行数据清洗、数据整合和数据挖掘，从而得出准确的结论和预测。
良好的数据分析和问题解决能力对于数据科学和大数据领域的人才来说至关重要。
第四，数据科学和大数据领域还面临一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
由于大数据的特点，其中可能包含大量敏感的个人信息，如何保护数据的隐私和安全成为了一个重要的问题。
其次是数据质量问题。
大数据中往往存在着数据缺失、噪声和异常值等问题，这些问题会对数据分析结果的准确性和可信度造成影响。
因此，我们需要注重数据质量的保证，通过数据清洗和处理等方法解决数据质量问题。
最后，我对数据科学和大数据的未来充满期待。
随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据科学和大数据必将发挥更重要的作用。
通过对大数据的深入挖掘和分析，我们可以发现更多有价值的信息，并将其应用于决策、创新和发展中。
第十一章 《大数据导论》教育大数据
第十一章《大数据导论》教育大数据在当今数字化的时代，大数据已经成为了推动各个领域发展的重要力量，教育领域也不例外。
教育大数据作为大数据的一个重要分支，正逐渐改变着我们对教育的理解和实践方式。
教育大数据是什么呢？简单来说，它是指在教育领域中产生的大量数据，包括学生的学习行为、学习成绩、教师的教学过程、课程设置等等。
这些数据来源广泛，形式多样，比如在线学习平台上学生的浏览记录、答题情况，学校管理系统中的学生信息、考勤记录，以及课堂教学中的互动数据等等。
教育大数据的价值是巨大的。
首先，它能够帮助我们更好地了解学生。
通过对学生学习数据的分析，我们可以知道每个学生的学习特点、优势和不足，从而为他们提供个性化的学习方案。
比如，有的学生在数学方面理解较慢，但在语言学习上表现出色。
教育大数据就能让教师发现这一点，针对数学学习为其提供更多的辅导和练习，同时在语言学习上给予更多的拓展和挑战。
其次，教育大数据有助于提升教学质量。
教师可以通过分析教学过程中的数据，了解哪种教学方法更有效，哪个知识点学生理解困难，从而及时调整教学策略。
比如，如果发现大部分学生在某个概念的理解上存在问题，教师就可以重新讲解或者采用更直观的教学方式。
再者，对于教育管理者来说，教育大数据能够为决策提供依据。
通过分析学校整体的教育数据，管理者可以了解学校的教学资源分配是否合理，课程设置是否满足学生的需求，从而做出更科学的决策。
比如，如果发现某些课程选修人数过少，可能就需要重新评估课程的设置和教学内容。
然而，要充分发挥教育大数据的作用，也面临着一些挑战。
数据的质量和准确性就是一个关键问题。
如果收集的数据存在错误或者不完整，那么分析结果就会出现偏差，从而影响决策和教学指导。
比如，学生的成绩录入错误，就可能导致对学生学习情况的误判。
数据的安全和隐私保护也是不容忽视的。
教育数据中包含了大量学生和教师的个人信息，如果这些信息被泄露，将会造成严重的后果。
因此，必须建立严格的数据管理制度和安全防护措施，确保数据的安全。
《数据科学与大数据技术导论》数据的采集
4.1.2 大数据采集的来源
04 政府数据
政府机构为了管理国家而下设的各种部门， 比如财政、税务、海关、审计、工商、医疗等， 都已经构建了其业务系统，这些业务系统产生 的数据主要以特定的结构存储在相应的数据中 心，包括医疗数据、政府投资数据、天气数据、 金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、 农业数据等。政府数据是指这些以特定的结构 存储在相应的数据中心的数据。
（2）经过政府相关部门处理，具有统一数据存储、共享开放、安全管理等职能， 避免了数据采集中的重复采集、资源浪费等问题。
（3）通过大数据共享开放平台，整合社会的数据共享渠道，为安全、高效、有序、 可靠的数据共享开放提供平台支撑。
4.1.3 大数据采集的方法
运用大数据的前提是高效地获取大数据，获取大数据的方法有很多，如制作网 络爬虫从网站上采集数据、从简易信息聚合（Really Simple Syndication，RSS）反馈 或者从网站公开应用程序接口（Application Program Interface，API）中得到数据、从 接收设备发送过来实测数据等。为了提高数据采集的效率，还可以使用公开可用的 数据源。以上数据采集方法应用并不广泛或者采集数据质量不高，而常用的数据采 集方法有深度包检测（Deep Packet Inspection，DPI）采集方法、数据库采集方法、 感知设备数据采集方法、系统日志采集方法、网络数据采集方法等。
大数据采集的主要来源包括商业数据、互联网数据、物联网数据、政 府数据等。其中，商业数据来自企业ERP、各种POS终端及网上支付等业务 系统；互联网数据来自通信记录、QQ、微信、微博等社交媒体；物联网数 据来自RFID装置、全球定位设备、传感器设备和视频监控设备等。政府数 据来自政府各部分业务系统产生的数据。
大数据导论题库习题试卷及答案
《大数据导论》教材配套习题和答案第1章大数据概述一、单选题1、下面关于数据的说法，错误的是：（B）A．数据的根本价值在于可以为人们找出答案B．数据的价值会因为不断使用而削减C．数据的价值会因为不断重组而产生更大的价值D．目前阶段，数据的产生不以人的意志为转移2、第3次信息化浪潮的标志是：（C）A．个人计算机的普及B．互联网的普及C．云计算、大数据和物联网技术的普及D．人工智能的普及3、物联网的发展最终导致了人类社会数据量的第三次跃升，使得数据产生方式进入了：（D）A．手工创建阶段B．运营式系统阶段C．用户原创内容阶段D．感知式系统阶段4、英国的大数据发展战略是：(D)A. 稳步实施“三步走”战略，打造面向未来的大数据创新生态B. 通过发展创新性解决方案并应用于实践来促进大数据发展C. 以大数据等技术为核心应对第四次工业革命D. 紧抓大数据产业机遇，应对脱欧后的经济挑战5. 以下哪个不是大数据的“4V”特性：（D）A．数据量大B．数据类型繁多C．处理速度快D．价值密度高二、多选题1、数据的类型主要包括：（ABCD）A.文本B.图片C.音频D.视频2、计算机系统中的数据组织形式主要有两种，分别是：（AD）A．文件B．视频C．音频D．数据库3、为了让数据变得可用，需要对数据进行三个步骤的处理，分别是：（ACD）A．数据清洗B．数据抽样C．数据管理D．数据分析4、信息科技为大数据时代提供技术支撑，主要体现在哪三个方面：（ABD）A．存储设备容量不断增加B．CPU处理能力大幅提升C．量子计算机全面普及D．网络带宽不断增加5、人类社会的数据产生方式大致经历了哪三个阶段：（BCD）A．手工生产阶段B．运营式系统阶段C．用户原创内容阶段D．感知式系统阶段6、关于“大数据摩尔定律”，以下说法正确的是：（ABC）A．人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长B．人类社会的数据量大约每两年就增加一倍C．人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量之和D．人类社会的数据量以每年10%的速度增长7、人类自古以来在科学研究上先后历经了哪几种范式：（ABCD）A．实验科学B．理论科学C．计算科学D．数据密集型科学8、大数据将会对社会发展产生深远的影响，具体表现在以下哪几个方面：（ABCD）A．大数据决策成为一种新的决策方式B．大数据成为提升国家治理能力的新途径C．大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合D．大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现9、大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合。
数据科学与大数据技术导论 第1章 数据科学概论
具体的推荐技术，大致可以分为如下几类。 （1）基于人口统计特征的推荐 （2）基于内容的推荐 （3）基于关联规则的推荐 （4）基于协同过滤的推荐
图1.4 基于用户的协同过滤推荐
1.2.3 网络舆情管理
网络舆情监控系统，是利用搜索引擎技术和网络信息挖掘技术，通过 网页内容的自动采集、处理、聚类、分类、主题检测，以及统计分析，满 足企事业单位、政府部门对相关网络舆情监督管理的需要而设计的系统。
图1.6 数据科学与大数据技术（课程）的内容体系
1．理论部分
数据科学是关于数据的科学。数据科学的核心任务，是从数据中抽取 信息、发现知识；它的研究对象是各种各样的数据及其特性。数据科学包 含一组概念（Concept）、原则（Principle）、过程（Process）、技术/ 方法（Technique/Method）以及工具（Tool）。其中的概念和基本原则 （Fundamental Principle），给予我们观察问题、解决问题的一套完整 的思想框架。
科学研究的4种范式如图1.2所示。
图1.2 科学研究的4种范式
我们可以通过如下的实例，来了解科学研究的第四范式，以及数据在 科学研究和科学发现中的价值。
开普勒望远镜，是一架太空望远镜，用于搜寻太阳系外行星。
NASA（美国国家航空航天局）的科学家和Google公司的科学家合作， 对开普勒望远镜采集的数据进行深入的分析。
计算机的出现，使得人们可以利用计算机仿真来取代实验，这种方式 逐渐成为科学研究的常规方法，称为第三范式。人们可以利用计算机强大 的计算能力，编写程序，对复杂现象进行模拟仿真，推演越来越复杂的现 象，解决更加复杂的问题。典型案例包括核爆炸模拟、天气预报等。
过去由牛顿、爱因斯坦这样的天才科学家才能完成的高度复杂的工作， 未来有望由计算机来完成。这就是科学研究的第四范式，即数据密集型科 学发现。
《大数据技术导论》教学大纲
大数据技术导论Introduction of Big Data Technology一、课程基本情况课程类别：专业任选课课程学分：2学分课程总学时：32学时，其中讲课：32学时课程性质：选修开课学期：第6学期先修课程：数据结构，数据库原理，面向对象Java程序设计适用专业：信息工程教材：自编开课单位：电子与信息工程学院，信息工程系二、课程性质、教学目标和任务大数据技术导论课程从大数据的开展与现状入手，面向本科生主要介绍了大数据开发的相关技术，并讨论了大数据技术的具体应用。
重点介绍了工业界流行的SPARK大数据开发平台，讨论了SPARK大数据平台的基本结构和基本原理。
在此基础上，全面剖析如何使用SPARK 进行大数据开发，并配以应用实例。
通过教学使学生全面了解当前大数据技术动态和开展趋势，并可针对自己面临的大数据问题找到可行的解决方案。
三、教学内容和要求1、大数据技术概述（2学时）（1）掌握大数据的定义及特征（2）理解大数据结构类型（3）了解大数据开展史和大数据在各领域的广泛应用（4）初步了解大数据技术架构重点：大数据的定义和特征、大数据结构特征和大数据应用难点：大数据技术架构2、SPARK大数据平台基础（6学时）（1）理解RDD的概念和RDD在SPARK平台中的重要作用（2）理解RDD的变换和行为，了解延后计算的概念（3）掌握SPARK中常见的变换和行为（4）掌握RDD的类型转换方法（5）理解RDD的持久化重点：理解RDD的概念与作用，掌握SPARK中RDD常见的变换和行为难点：理解RDD的变换和行为，理解延后计算的作用和RDD的持久化3、Scala语言基础（4学时）（1）掌握Scala语言的基本语法（2）理解Scala语言的函数式编程风格（3）掌握Scala语言的开发环境与调试方法重点：Scala语言的基本语法，Scala语言的开发环境难点：理解Scala语言的函数式编程风格4、SPARK编程基础（4学时）（1）理解SPARK中的键/值对（2）掌握键/值对的基本变换，如聚集、分组、联合、排序等（3）掌握键值对的数据分割，并理解哪些操作会影响数据分割重点：理解键/值对在SPARK中的作用，掌握键/值对的基本变换难点：理解键/值对的数据分割5、SPARK数据的持久化（4学时）（1）了解基本的数据格式，文本文件、JSON格式等（2）理解序列文件和对象文件（3）掌握SPARK对HadoopHDFS的支持（4）了解SPARK对于NoSQL的支持，弹性检索等概念重点：掌握序列文件的读写，掌握HDFS的读写难点：理解SPARK数据持久化的概念6、SPARK机器学习库MLib的使用（6学时）（1）理解SPARK相对于Map-Reduce适宜于机器学习的优势（2）掌握MLib中常见机器学习算法的使用，如K・Means, ALS等（3）掌握MLib解决典型的数据分析问题，如推荐系统、图像分类等重点：掌握MLib中典型机器学习算法的使用难点：如何应用MLib解决真实的数据分析问题7、SPARK在集群上的部署（4学时）（1）理解SPARK的运行体系结构（2）了解SPARK如何在集群中启动一个任务重点：SPARK的运行体系结构难点：掌握SPARK启动任务的具体流程8、数据科学与数据科学家（2学时）（1）理解数据科学、数据科学家的概念和定义（2）了解数据分析生命周期模型（3）掌握企业创新分析方面的范例重点：数据科学、数据科学家的概念和定义难点：数据分析生命周期模型四、课程考核1、作业等：作业：4次；2、考核方式：开卷考试3、总评成绩计算方式：（平时成绩、实验成绩、期中考试成绩和期末考试成绩等综合计算）五、参考书目1、《学习Spark（影印版）》东南大学出版社；Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia, 2015 年8 月 1 日，第 1 版；2、《Spark高级数据分析（影印版）》东南大学出版社；Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills, 2015 年9 月 1 日，第 1 版；。
数据科学家的工作职责介绍
数据科学家的工作职责介绍数据科学家是当今数字时代中不可或缺的一份子。
他们运用统计学、机器学习和数据分析等技术，从大量的数据中挖掘出有价值的信息，为企业和组织做出决策提供有力支持。
数据科学家的工作职责涵盖了数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等多个方面。
首先，数据科学家需要负责数据收集的工作。
这包括从各种来源获取数据，如数据库、API接口、日志文件等。
数据科学家需要了解数据的来源和获取方式，以确保数据的准确性和完整性。
他们还需要运用数据抓取和爬虫技术，从互联网上收集数据，以获得更全面的信息。
接下来，数据科学家需要进行数据清洗。
在数据收集过程中，数据往往存在缺失值、异常值和重复值等问题。
数据科学家需要运用数据清洗技术，对数据进行处理，以保证数据的质量和可用性。
他们可能会使用Python、R或SQL等编程语言和工具，对数据进行预处理、去重和填充等操作，以获得干净、可靠的数据集。
然后，数据科学家需要进行数据分析。
他们需要应用统计学和机器学习等技术，对数据进行探索和建模。
数据科学家可能会使用回归分析、聚类分析、决策树等算法，以发现数据中的模式和规律。
他们还需要进行特征工程，提取有用的特征，以建立有效的预测模型。
数据科学家还需要对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和可解释性。
最后，数据科学家需要进行数据可视化。
数据可视化是将数据转化为图形和图表的过程，以便更好地理解和传达数据的意义。
数据科学家需要使用数据可视化工具，如Tableau、Matplotlib和D3.js等，将分析结果以直观的方式展示出来。
数据科学家还需要运用设计原则和数据故事讲述技巧，将复杂的数据故事转化为简单明了的可视化图形，以便非技术人员也能理解和使用。
除了以上的工作职责，数据科学家还需要具备一些软技能。
他们需要具备良好的沟通能力，能够与业务人员和团队成员进行有效的合作。
数据科学家还需要具备问题解决能力和创新思维，能够从数据中发现问题，并提供创新的解决方案。
《大数据导论》-课程教学大纲
《大数据导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：20110073课程名称：大数据导论英文名称：Introduction to Big-data课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:针对大数据管理及应用专业本科生。
考核方式：考查先修课程：无二、课程简介“大数据导论”是大数据管理及应用专业本科生的一门专业课程，也是该专业的导入课程，以引导学生对数据科学与大数据技术与应用有一个全面和概括性的了解。
该导论课程不仅应介绍与数据科学与大数据技术相关的内容，也应介绍一些与计算机科学与技术相关的内容。
主要包括数据科学与大数据本科专业知识体系，数据科学与大数据技术应用概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
对该专业相关课程的主要内容进行简单介绍，适度介绍数据科学研究现状、大数据产业的未来及其在各领域的应用。
内容包括数据科学和大数据技术应用两个方面的内容，引导学生分别向数据科学家和数据工程师方向发展。
Introduction to big data is a professional course for undergraduates majoring in big data management and application, as well as an introduction course for the major, so as to guide students to have a comprehensive and general understanding of data science and big data technology and application. The introduction course should not only introduce the contents related to data science and big data technology, but also some contents related to computer science and technology. It mainly includes data science and big data undergraduate professional knowledge system, data science and big data technology application overview, big data hardware environment, data communication and computer network, program, software and system, data acquisition and storage, data statistics and analysis, graphics, image processing and visualization, artificial intelligence, data security, big data platform, framework and tools. This paper briefly introduces the main contents of relevant courses of this major, and moderately introduces the current situation of datascience research, the future of big data industry and its application in various fields. The content includes data science and big data technology application, which guides students to develop towards data scientists and data engineers respectively.三、课程性质与教学目的本课程的重点是要求学生了解数据科学与大数据技术的学科体系，主要课程结构，大致了解主要课程的内容，掌握相关课程中的一些基本概念，为其下步的学习做好准备。
《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。
大数据导论之数据科学与数据科学家介绍
数据科学家的工作目标是从数据中获取 有价值的信息，以支持决策、解决问题
和创造新的商业机会。
数据科学家的职责
01
数据分析：对数据进
行深入分析，挖掘有
价值的信息
02
数据建模：建立数据
模型，预测未来趋势
和结果
03
数据可视化：将数据
转化为易于理解的图
表和图形
04
决策支持：为决策者
提供数据支持，帮助
据分析。
04
2010年代：数 据科学的应用 阶段，主要研 究领域为跨学 科研究和大数
据应用。
数据科学家的定义
数据科学家是利用科学方法、过程、算 法和系统从大量数据中提取知识、模式
和趋势的专业人员。
数据科学家需要具备数学、统计学、计 算机科学和领域知识等多学科背景。
数据科学家的主要职责包括数据清洗、 数据挖掘、数据分析、数据可视化和模
数据科学家通过研究数据科学理论和方法，为实际应用 提供指导，帮助解决实际问题。
数据科学家在数据科学领域进行创新和探索，不断发现 新的数据科学方法和技术，推动数据科学的进步。
数据科学家通过与各行业领域的专家合作，将数据科学 应用于实际业务中，提高生产效率和决策质量。
数据科学与数据科学家的相互促进
01
演讲人
目录
01. 数据科学 02. 数据科学家 03. 数据科学与数据科学家的关
系
04. 数据科学与数据科学家的未 来发展
数据科学的定义
数据科学是 一门跨学科 的领域，涉 及统计学、 计算机科学、 数学等领域。
数据科学主 要研究如何 从大量数据 中提取有价 值的信息， 以解决实际 问题。
数据科学包 括数据采集、 数据清洗、 数据存储、 数据分析、 数据可视化 等环节。
《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。
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何使用这些方法和分析，以使得它是可以在下个季度、下一年或者被新的员工重
复使用的。
15
11.2 数据分析生命周期模型
与着眼于获取关键绩效指标或者实现信息面板功能的项目相比，数据科学项目还 是会有些相似的步骤。例如，对于任何新的项目，还会有“探索发现阶段”，只
12
11.2
数据分析生命周期模型
11.2 数据分析生命周期模型
数据分析生命周期模型（Data Analytics Lifecycle）是一个用于分析型项目的流 程框架。
通常很多问题看上去相当复杂难解，但是一个定义良好的流程能够帮助数据科学
家将复杂的问题分解成更容易处理的小步骤。使用一个好的流程去进行分析是极 其重要的，因为它既有助于实现全面且可重复实施的分析方法，又可以让数据科
11.1 什么是数据科学
商业智能的典型技术和数据类型包括：
标准和满足特定需求的报表、信息面板、警报、查询及细节； 结构化数据、传统数据源、易操作的数据集。
数据科学可以简单地理解为预测分析和数据挖掘，是统计分析和机器学习技术的 结合，用于获取数据中的推断和洞察力。相关方法包括回归分析、关联规则（比
果的商业价值相对较低；而数据科学更着眼于新数据和对未来的预测，其商业价
值相对更高。但是，它们并不存在一个明确的划分，只是各有偏重而己。 大数据需要数据科学，数据科学要做到的不仅是存储和管理，而是预测式的分析
（比如如果这样做，会发生什么）。数据学科是统计学的论证，真正利用到统计
学的力量。只有这样才能够从数据中获得经验和未来方向的指导。但是，数据科 学并非简单的统计学，需要新的应用、新的平台和新的数据观，而不仅是现有的 传统的基础架构与软件平台。
3
【导读案例】智能大数据分析成热点
图11-1 数据科学
4
【导读案例】智能大数据分析成热点
曾经对2015年大数据发展做过预测，共有10个方面。首先就是结合智能计算的大数 据分析成为热点，包括大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能其他 相关技术结合，成为大数据分析领域的热点。 第二点是数据科学将带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础
生很多综合性应用。
此外，十大趋势还包括：大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实；大数 据的安全和隐私问题持续令人担忧；新的计算模式将取得突破；各种可视化技术和 工具提升大数据分析；大数据技术课程体系建设和人才培养是需要高度关注的问题； 开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择。
6
【导读案例】智能大数据分析成热点
学家把必要的精力尽早地放在那些可以掌握问题重点的步骤中。
14
11.2 数据分析生命周期模型
人们经常不愿意花太多的时间去做大量的计划、调研或者问题解构等工作，而是 急于开始收集和分析数据。这样做很可能出现的结果是：项目成员在中途发现正
在尝试解决的问题和项目发起人的目的截然不同或者与之前沟通的结果不一样。
势，而是要大家一起研究，融合跨界研究，数据才会产生财富。
7
11.1
什么是数据科学
11.1 什么是数据科学
每当提及“数据科学”（data science，图11-2），人们总会联想到另一个含义相 近的名词一一“商业智能”（Business Intelligence，BI）。商业智能致力于使用
一组统一的衡量标准来评估企业过去的绩效指标，并用于后续的业务规划。这包
第 11 章 数据科学与数据科学家
目录
1 什么是数据科学 2 数据分析生命周期模型 3 数据科学家
4 数据科学的重要技能
5 【延伸阅读】基于技能的改善数据科学实践的方法 6 【实验与思考】了解数据科学，熟悉数据科学家
2
【导读案例】智能大数据分析成热点
2012年，“大数据”一词开始大热，几年来，已经在商业、工业、交通、医疗、社 会管理等多方面有了应用，如今，已经少有人讲重要性，更多是应用、技术以及最 底层的算法。
如市场购物篮分析）、优化技术和仿真（比如蒙特卡罗仿真用于构建场景结果）。
数据科学的典型技术和数据类型包括：
优化模型、预测模型、预报、统计分析；
结构化/非结构化数据、多种类型数据源、超大数据集。
11
11.1 什么是数据科学
商业智能和数据科学都是企业所需要的，用于应对不断出现的各种商业挑战。商 业智能和数据科学有不同的定位和范畴，商业智能更关注于过去的旧数据，其结
对于大数据研究的难点，很多人把数据公开列在第一位。对于政府部门的难点在于 公开的尺度，另外是否有能力把数据用好。而指望商业公司拿出数据，不现实，因 为这些数据的获得是商业公司的投入。 另外，大数据人才也是一个重要问题。现在的问题是既对行业熟悉，又能融合创新
的顶类人才稀少。现在要让企业和研究者明白一点，数据不是在谁手中，谁就有优
是侧重点不大一样不同的是，数据科学项目更偏重于那些缺乏良好结构化的方
法和问题，有些流程会有不同，也会增加些新的步骤。比方说，对于一个商业智 能项目，由于不会用到分类模型，建立训练数据集是不需要的。但是对于一个数
括建立关键绩效指标（Key Performance Indicator，KPI），用于表示评估业务 的最基本的衡量标准。测量尺度和关键绩效指标通常都是在联机分析处理模式
（OLAP schema）中定义，使得商业智能报表的内容能够基于已定义的衡量标准。
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11.1 什么是数据科学
图11-2 数据科学
10
问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。
第三是跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重 大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算 技术本身。
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【导读案例】智能大数据分析成热点
大数据将与物联网、移动互联、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合， 产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端 更强大。物联网与移动计算加强了与物理世界和人的融合，大数据和云计算加强了 后端的数据存储管理和计算能力。今后，这几个热点技术领域将相互交叉融合，产