《大数据》题目
《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
（ 1 ）、（ 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 ）。
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 ）。
6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce
7: A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D. Google
Docs
8: 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 ）。
A.932,891,133
B. 228,468
C. 1,457,002
D. 668,054
5)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）
A. 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。
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 ）。
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 ）
A. 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 ）
A.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 ）。
A. 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 of Things”。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。
A. 有线数据通信
B. 无线数据通信
C. RFID
D. 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 ）
A. 50
B. 20
C.80
D. 60
13)MapReduce的Map函数产生很多的（ 27 ）
A. key
B. value
C.
D. Hash
14)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 ）。
A. 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。
A.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 ）。
A.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。
A. 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 ）
A. 《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 ）
A. 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。
A. 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 ）
A. 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。
A. 10
B. 20
C. 35ZB
D. 20ZB
23)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。
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。
A.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。
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。
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
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
A.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。
A.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 ）。
A. Create
B. Transform
C. Learn
D. Modify
30)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
A. 流计算
B. Hadoop
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 ）。
A.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 ）。
A.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。
A.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。
A. 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
54: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 ）。
A. 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 ）
A. 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。
A. 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。
A.提高消费
B.提高GDP
C.提高生活水平
D. 创造消费者盈余
40)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。
A.公司
B.各单位
C.跨国企业
D. 电子商务网站
二、多选题
41)大数据的治理包括（ 1 ）
A. 容量问题
B. 延迟问题
C. 安全问题
D. 成本问题
42)Hadoop项目包括（ 2 ）
A. Hadoop Distributed File System（HDFS）
B. HadoopMapReduce编程模型
C. HadoopStreaming
D. Hadoop Common
43)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 ）
A. Hadoop系统
B. 流计算（StreamComputing）
C.数据仓库（Data Warehouse）
D. 信息整合与治理（Information Integration and
Governance）
44)大数据在医疗与健康的临床应用包括（ 4 ）
A. 疗效比较研究方案CER
B. 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
45)《数据新闻学手册》为我们提供了一些简单的搜索建议。现在的网络技术允许我们进行
精准搜索，比如（ 5 ）
A. 电子数据表
B. 地理数据
C. 数据库抽取
D. PDF文件
46)物联网， 2010年中国政府工作报告把物联网定义为通过信息传感设备，按照约定的协
议，把任何物品与互联网连接起来，进行通信和信息交换，以实现智能化（ 6 ）
A. 识别
B. 定位
C. 跟踪
D. 监控和管理的一种网络
47)数据挖掘的挖掘方法包括：（ 7 ）
A. 聚类分析
B. 回归分析
C. 神经网络
D. 决策树算法
48)Web内容挖掘实现技术（ 8 ）。
A. 文本总结
B. 文本分类
C. 文本聚类
D. 关联规则
49)基于内容的推荐生成推荐的过程主要依靠（ 9 ）
A. 内容分析器
B. 推荐系统
C. 文件学习器
D. 过滤部件
50)以下哪些管理规定对信息安全及个人隐私进行了保护（ 10 ）
A. 《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》
51)大数据可分成（ 11 ）、大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术
和大数据应用。
A. 大数据技术
B.大数据工程
C. 大数据收集
D. 大数据科学
52)云计算的服务方式有（ 12 ）
A.IaaS
B.Raas
C.PaaS
D. SaaS
53)大数据在社会管理能实现（ 13 ）
A. 提高社会管理的效能
B. 减少行政开支
C. 创造新的价值
D. 实现信息透明
54)产品设计的研究和开发包括（ 14 ）
A. 虚拟数字工厂
B. 产品生命周期管理
C. 评估设计
D. 开放创新
55)CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为
几个不同的、但顺序并非完全不变的阶段，包括business understanding、data
understanding、data preperation、（ 15 ）
A. deployment
B.design
C. modeling
D. evaluation
56)文本挖掘的工具有（ 16 ）
A.SPP Text Mining
B. IBM DB2 intelligent Miner
C. SAS text miner
D. SPSS Text Mining
57)数据和软件保护的开放科学(DASPOS)第一次尝试建立一个来自大型强子对接机和费米
实验室的（ 17 ）专家之间的正式合作。
A. 理学家
B. 数字保管
C. 异构存储系统
D. 大规模计算机系统方面
58)长尾效应，新竞争力从人们需求的角度来看，大多数的需求会集中在头部，而这部分我
们可以称之为流行，而分布在尾部的需求是个性化的，零散的小量的需求。而这部分差
异化的，少量的需求会在需求曲线上面形成一条长长的“尾巴”，而所谓长尾效应就在于它的（ 18 ）上，将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大
的市场。
A.质量
B.长度
C.长期
D. 数量
59)为充分获取大数据潜力必须解决的主要问题是数据政策、技术和技能以及（ 19 ）
A. 组织变革和人才
B. 数据访问权
C. 行业结构
D. 政府职能
60)推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推
荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（ 20 ），推测客户将来可能的购买行为。
A.客户的朋友
B.客户的个人信息
C.客户的兴趣爱好
D. 客户过去的购买行为和购买记录
一、单选题答案：
1-5 DBCAB
6-10 DCBBC
11-15 CBADC
16-20 BCBCB
21-25 ADCBC
26-30 BCDCB
31-35 ADCCB
36-40 BCBCD
41-45 BBDDC
46-50 CBBCD
51-55 BDCCD
56-60 BCBDD
二、多选题答案：
1 ABCD
2 ABD
3 ABCD
4 ABC
5 ABCD
6 ABCD
7 ABCD
8 ABCD
9 ACD
10 ABC
11 ABD
12 ACD
13 ABCD
14 BCD
15 ACD
16 BCD
17 ABCD
18 D
19 ABC
20 D
《大数据》读后感
《大数据》读后感 现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴马建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、Facebook和推特等社交媒体、与下一代互联的未来图景等等，详细诠释了数据技术变革与权力合法性、执政正义以及公民社会之间的关系。全面阐述了信息时代数据的重要性，如何加强数据的收集、分析和使用以及通过数据开放改进政府治理等问题。这本书给了我一个全新的阅读主题，让我感受到了作为一名教师必须拥有但却正是我们目前缺乏的两种态度。 目前，人类已进入信息社会。人类文明已处于信息时代，人们在因特上传和下载数据，传统的台式电脑上更新成了移动终端浏览和传播信息。QQ、微信等通讯软件已然实现手机版，人人、微博、脸谱能够分享即刻心情，电讯服务商正大张旗鼓地争夺客户资源，络通讯商也大力渲染云服务和大数据时代。不管你愿不愿意，我们已经处在大数据时代。如何在新的时代争取话语权，如何在新的时代维护自身权益，如何在新的时代实现利益最大化，必将成为这个时代中每个国家，甚至每个公民应当思考并付诸实践的重大问题。 一、从美国的发展看美国发展的不足。美国，世界最大的发达国家，借助其自身的优势，已然处于信息时代的领头羊位置。到底是什么原因使得这个建国才两百多年的年轻国家具备如此强大的实力和创新的活力呢？他们具备什么优势？他们成功的秘诀是什么？结合书中分析和历史实践不难得出：适合自身的体制制度、法律、科技、人才、监督是这个年轻国家领跑世界的关键因素。
大数据平台建设方案(20201129021555)
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术得蓬勃发展, 信息化建设模式发生根本性转变, 一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心得“新I T”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+”与大数据时代得机遇与挑战, 适应全省经济社会发展与改革要求, 大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处 理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体得大数据平台, 以信息化提升数据化管理与服务能力, 及时准确掌握社会经济发展情况, 做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新” , 牢牢把握社会经济发展主动权与话语权。 二、建设目标 大数据平台就是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革得架构平台。它得主要目标就是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督, 建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享与业务协同，为决策提供及时、准确、可靠得信息依据, 提高政务工作得前瞻性与针对性, 加大宏观调控力度, 促进经济持续健康发展
1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道, 整合业务信息系统数据、企业单位数据与互联网抓取数据, 构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固得数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源得关联性，编制数据资源目录, 建立信息资源交换管理标准体系, 在业务可行性得基础上, 实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点, 以大数据应用为核心, 坚持“统筹规划、分步实施, 整合资源、协同共享, 突出重点、注重实效, 深化应用、创新驱动”得原则,全面提升信息化建设水平, 促进全省经济持续健康发展。
大数据试题答案与解析_最全
1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是 （ C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单，本题2分）
A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 大数据的最显著特征是（ A）。（单选题，本题2分） 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 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地 点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） 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而不是因果分析 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 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D ）。（单选题，本题2分） 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 12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A ）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用
新编大数据时代读后感精选多篇【优质精彩实用】
大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不
是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入
方案-大数据平台项目建设方案
大数据平台项目建设方案(本文为word格式，下载后可编辑使用)
一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构
建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 项目需求与技术方案） 、项目背景 十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息 化建设模式发生根本性转变，一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT ”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。*** （某政府部门）为积极应对“互联网+” 和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到 “用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合 业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录， 建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、
预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。 1、统筹规划、分步实施。结合我省经济发展与改革领域实际需求，明确总体目标和阶段性任务，科学规划建设项目。先期完成大数据平台的整体架构建设，后期分步完成业务系统的整合及相互间数据共享问题。 2、整合资源、协同共享。对信息资源统一梳理，建立经济发展与改革信息标准资源库和数据规范，逐步消灭“信息孤岛”，加快推进数据资源整合，建设共享共用的大数据中心，实现业务协同。 3 、突出重点、注重实效。以用户为中心，以需求为导向， 以服务为目的，突岀重点，注重实效，加强平台可用性和易用性。 4、深化应用、创新驱动。深入了解用户需求，密切跟踪信息技术发展趋势，不断深化应用、拓展新技术在应用中的广度和深度，促进跨界融合，丰富管理和服务手段。 四、建设方案 为了保证项目的顺利进行和建设目标的可行性，我们采取如下几种建设方案。 1、数据采集方案。 我们统一信息资源标准规范，建立多维度数据库，拓宽 数据来源，通过不同的方式汇聚数据，增强分析力度，提高 监测预警的准确性和时效性。 1、预留接口，支持其它系统各种数据的上传导入处理。 将现存有关经济运行业务系统中的历史数据和时效数据，过上传数据文件至服务器、分析提取有效数据导入服务器数
大数据定义
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。 数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。 对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息，例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook，它们都是大数据时代的创新者。 大数据的特征 作为一个包罗万象的术语，“大数据”相当的含糊不清。同样的，“云”这个概念也涵盖了不同的技术。大数据系统的输入端可以列一个极长的表，包括了社会网络、Web服务器日志、流量传感器、卫星图像、广播音频流、银行交易、摇滚音乐MP3、网页的内容、政府文件扫描、GPS路线、金融市场数据等等。而这些数据本质上并非是相同的东西。 IBM公司把大数据的特征概括成三个“V”，也就是规模（Volume），快速（Velocity）和多样（Variety）。这三个方面是观察数据本质和软件处理平台的有用视角。 规模（Volume） 能处理大数据所获得的好处在于能对大数据进行分析。更多的数据强于更好的模型，如果你的预测模型可以考虑到300个变量而非仅仅6个变量，其预测能力多半能更为准确。 大数据的规模是传统IT架构所面临的直接挑战。它要求可扩展的存储和分布式的方法来完成查询。许多公司已经拥有大量的存档数据，但却没有能力来处理它。传统的关系数据库无法处理大数据的规模，目前可选择的方法包括大规模并行处理架构、数据仓库、或类似Greenplum的数据库、以及Apache Hadoop解决方案。其中，数据仓库比较适合于预先确定的数据结构和变化缓慢的数据。而Apache Hadoop则没有这些限制。 Hadoop的核心是一个分布在多个服务器上的计算平台。它作为开放源码首先由雅虎开发并发布，它是谷歌所提出的MapReduce方法的实现。Hadoop的MapReduce包括了两个阶段：向多个服务器和操作系统分发数据，即map阶段，然后重组并行计算结果，即reduce阶段。 Hadoop利用自身的分布式文件系统（HDFS）来存储数据，这使得多个计算节点能获取数据。一个典型的Hadoop使用模式包括三个阶段：加载数据到HDFS、MapReduce操作、从HDFS 检索结果。这个过程本质上是一个批处理，适合于分析或者是非交互式的计算任务。正因为
大数据试题
一、填空题（将正确的答案写入答题纸中。每空1分，共20分） ，_ DataNode__ _和 4、HBase中通过_ HDFS__ _存储底层数据,通过_ _Zookeeper_ _提供消息通信机制 5、HIVE默认采用_ _Derby _ __ __ _数据库进行元数据的存储，而真实的数据是存储在_ __HDFS __ __ _中。 6、如何在浏览器中查看HDFS 7、HDFS中当前block大小为128M,如果当前要上传到HDFS中的文件大小为300M，那 block进行存储。 8、HDFS 获取根目录下的文件列表的命令shell命令是_hadoop fs -ls -R / __ __ __ __ __ _；根目录下创建hdfs文件夹的shell命令是_ _hadoop fs -mkdir /hdfs__ __ __ __ _ 。 9、Y ARN架构中整个集群同一时间提供服务的ResourceManager有_ 1__ _个，负责集群资源的统一管理和调度。 二、选择题（将正确的答案写入答题纸中。每题2分，共20分） 1、配置Hadoop时，JA V A_HOME包含在哪一个配置文件中(B) A．hadoop-default.xml B．hadoop-env.sh C．hadoop-site.xml D．configuration.xs 2、下面哪个程序负责HDFS 数据存储。（C） A)NameNode B)Jobtracker C)Datanode D)secondaryNameNode 3、下列关于Hadoop API的说法错误的是（A） A．Hadoop的文件API不是通用的，只用于HDFS文件系统 B．Configuration类的默认实例化方法是以HDFS系统的资源配置为基础的C．FileStatus对象存储文件和目录的元数据 D．FSDataInputStream是java.io.DataInputStream的子类 4、HDfS 中的block 默认保存几份? （A） A)3 份 B)2 份 C)1 份 D)不确定
大数据时代(读书笔记)
大数据时代 维克托·迈尔·舍恩伯格 首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变： ●要全体不要抽样。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依 靠分析少量的数据样本。全数据模式，样本=总体。 ●要效率不要绝对精确。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再 追求精确性。 ●要相关不要因果。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸 的因果关系，转而关注事物的相关关系。 接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 ●大数据的核心就是预测 ●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。 ●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们 理解和组建社会的方法。 ?第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候 甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采 样。 ?第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精 确度。
?第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。 ●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很 多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。 ●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由 因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。 第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作 用的。 ●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应 该是竭力避免的。 ●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。我们理解世界不再 需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地 了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程 ●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析 来揭示人类行为和文化发展的趋势.
大数据题目及参考答案
公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）
A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.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） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市
大数据时代读后感
《大数据时代》读后感 一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，奥巴马政府宣布投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的
区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行
大数据
第一，大数据核心业态。围绕数据生命周期、大数据关键技术和大数据核心业务所形成的一 类业态，是我省抢占国内大数据产业发展制高点、培育大数据产业集聚和应用示范优势、建 设国家级大数据产业试点示范区必须要重点发展的产业方向。一是大数据存储。重点是数据 中心建设和运营。充分发挥我省先天自然优势，大力发展数据中心建设和运营，吸引一批国 家级、行业级、龙头企业数据中心集聚贵州，建设长江经济带数据基地和中国南方数据中心。做好数据中心布局和建设，做大规模，做出特色，在全国形成比较优势。代表企业包括三大 运营商贵安数据中心（国家级数据中心）、富士康数据中心（国际领先绿色隧道数据中心）、华为数据中心（行业龙头级数据中心）、阿里巴巴数据中心（行业龙头级数据中心）等。二 是大数据采集。是对电商数据、社交数据、电信运营商管道数据、社会化块数据等企业和社 会数据进行专业采集、获取，并将数据资源商品化所形成的具体产业形态。代表企业包括贵 阳泛亚信通公司（城市WIFI基础设施和块数据采集）、贵州广电网络“云上无线”（城市 WIFI基础设施）等。三是大数据加工。包括数据清洗、挖掘、脱敏、分析、建模和展示等大数据核心关键技术服务产业。代表企业包括中软云上数据技术服务有限公司（数据分析）、 贵阳大数据清洗基地（数据清洗、挖掘、脱敏等）、贵安西塔科技有限公司（数据挖掘、展示）等。四是云平台建设和运营。主要是对大数据云服务平台进行建设和运营的产业形态。 代表企业有云上贵州大数据产业发展有限公司（“云上贵州”系统平台建设运营）等。五是大 数据安全。是从事数据安全、信息安全和云安全等服务的产业。代表企业有贵州中电长城网 际安全服务有限公司等。六是大数据交换交易。包括大数据交易、移动金融、众筹金融、大 数据金融投资、大数据征信和大数据资产评估等，代表企业有贵阳大数据交易所（大数据交易）、贵阳大数据股权众筹交易所（大数据金融）、贵阳亿赞普科技有限公司（大数据贸易）、贵阳柯斯移动金融服务有限公司（大数据金融）等。七是大数据教育培训。主要是进 行大数据专业人才培训和相关研发的业态。代表企业有微软IT学院、甲骨文（贵州）OAEC 人才产业基地、惠普全球业务服务中心（贵州）实训基地和西部（贵阳）新一代IT教育培训基地等。 第二，大数据关联业态。一是智能终端。重点发展智能手机和平板电脑等移动智能终端，服 务器等网络设备，液晶面板等新型显示器件，互联网电视和教育多媒体机等家庭文化娱乐及 视听产品终端，北斗终端设备、医疗健康电子、可穿戴设备和智能家电等智能终端产品，代 表企业有富士康、以晴、振华、贵阳海信、中安永恒、航天艾柯思等。差异化布局上下游产 业链环节。贵阳市重点做大智能电视、智能手机、可穿戴设备等产品规模，遵义市快速扩大 智能手机、智能电视、平板电脑生产规模，贵安新区加快形成智能手机产业链集聚，毕节市 加快推动北斗终端规模化生产，六盘水、黔东南、安顺等地加快发展产业链上下游配套产品。二是集成电路。包括芯片和集成电路设计、制造、封装测试三个子业态及支撑配套业态。代 表企业有振华、中科汉天下等。下一步发展将重点依托中国电子信息产业集团（CEC），支 持振华把已经基本完成设计的自主可控CPU芯片、核心交换芯片拿回贵州建设封装测试生产线，适时建设芯片制造生产线；抓住与高通、IBM等国际大企业合作发展芯片设计实验室等 契机，争取将高通服务器芯片和IBM的China Power 1芯片生产基地早日落地贵州。三是电 子材料和元器件。大力发展应用级专用芯片，重点加快扩大手机滤波和射频芯片、混合集成 电路、光电传感器件、磁敏传感器件模块的生产规模，支持芯片设计、制造、封装和测试产 业链的延伸。代表企业有振华（专用芯片设计生产）、中科汉天下（手机专用滤波和射频芯 片设计、制造、封装和测试）等。四是呼叫中心。呼叫中心在提供服务的同时，能够集聚、
《大数据》题目
《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 （ 1 ）、（ 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 ）。 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 ）。 6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce 7: A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D. Google Docs 8: 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 ）。 A.932,891,133 B. 228,468 C. 1,457,002 D. 668,054 5)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ） A. 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。 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 ）。 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 ）
大数据时代读书心得
大数据时代读书心得 。 “大数据”一词不知何时在我们的生活悄然出现,为了一探究竟,我便选择了《大数据时代》一书。 作者先从全局简单地描述大数据对我们的生活、工作与思维的影响,再从三方面具体地用上百个学术和商业的实例展开写作。样本=总体、追求精确性和相关关系等大数据时代具体特点一一现出。在同时,作者也从个人、企业等多角度分析大数据中的隐忧。 书中内容繁多,在此不能各方面概括。此书中虽有许多专有名词,但作者以其通俗的语言以及许多实例让我嗅到大数据时代中一抹清新之气。 为什么是清新的呢?因为书中的内容仿佛向我打开了一个既有点熟悉又有点陌生的世界。我们现在已处于网络时代,在我们日常简单的操作中大量数据产生,然而起初我们仅用众多技术在解决手头上的问题,那些大数据像沙子中的金子,价值不被发现。到目前,每当我们网上购书时总会看到“猜你喜欢”的栏目、出现谷歌搜索与流感预测、Farecast与飞机票价预测系统等,这些事情的达成全来自于那些曾被忽略的大数据同时也在证明“预测,大数据的核心”这句话,为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。看到书中这部分内容时,我不禁感受到自己的生活已在享大数据带来的福利,就像“猜你喜
欢”栏目让我触到更多合我口味的书,让我看到了以前无法发现的细节。拥有大量数据的公司巨头如谷歌、亚马逊大力开发有关大数据的新型产业和研究相关项目。借网络时代的便利大数据成为了如今最有商业价值的事物,使一切可量化的趋势也开始出现。“本质上世界是由信息构成的”,面对这句话时,大数据时代仿佛就在眼前。 在感受惊叹着大数据能为我们做到以往无法想象的事和它巨大的价值时,我认同大数据能极大优化我们的生活,但又不禁为这时代感到担忧。一旦大数据时代来临,不仅我们的隐私可能不再是隐私,就如书中所言“我们时刻暴露在‘第三只眼’下:亚马逊监视着我们的购物习惯,谷歌监视着我们的购物习惯,而微博似乎什么都知道”,而且利用大数据我们可以预测许多事情并且十分高效,一旦人们依赖大数据极少运用人类自身的创新等能力被数据束缚住,世界只会沦落为一个极少活力的机械环境。而我认为最大的忧患,是大数据时代对人类自身思维、思想、信仰等精神领域的冲击。如今我们都生活在数据中,大数据时代说不定在几年后就会逐步来临,这使我不禁发问:我们一直坚信着信仰着的究竟是什么?我觉得世界说变就变实在令我想不通这个问题。事情都有好坏,我也不知道自己是否杞人忧天。 于是我继续去探索作者对这问题的思考。“更大的数据在于人本身”,作者还说“我们是在创造更好的未来”,也说“在一个预测的时代里,人类的自由意志不可侵犯,这一点不可轻视。我们在使用大数据时,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本”。人类学家克利福德吉尔兹曾说:“努力在可以应用、可以拓展的地方,应用它、拓展它;在不
《大数据时代》读后感心得2000字以上.
《大数据时代》读后感心得2000字以上 2019-01-01 凡是过去，皆为序曲是大数据业者最喜欢引用的语句， 。大数据是现在的潮流，《大数据时代》被认为是了解大数据的初级读物。近期连续读了两遍，第二遍是为了写这篇读后感，总体而言，值得一看，但细节方面却需要讨论了。 维基百科对大数据的解释：Big data，或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、、处理、并整理成为人类所能解读的信息。 有人说现在是读图时代，除去小说、心灵鸡汤以外，现在的畅销书基本都有图片，这本书是一个特例(书里唯一的图是出品方湛庐文化做的) 首先尝试解析一下作者的三大观点，这三大观点是大数据业者很喜欢引用的三句话： 1 不是随机样本，而是全体数据 我想所有人都能意识到对全体数据的分析优于对随机样本的分析，但在现实中我们经常拿不到全体数据：一是对象的特性：比如炸弹的威力，你不可能把所有炸弹都炸掉来得到全体数据;二是数据的收集方法，每一种方法都有适用的范围，不太可能包罗万象;三是数据分析的角度，战斗机只能统计到飞回来的飞机上的弹孔，而坠毁的则无法统计，沃德通过分析飞回来的战斗机得出来最易导致坠毁的薄弱点;四是处理能力跟不上，就像以前的天气预报太离谱是因为来不及算那些数据。“采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制的模拟数据时代的产物”，作者显然只关注了一部分原因。 从语言的理解上看，什么是全体数据，究竟是“我们需要的所有数据”，还是“我们能收集到的所有数据”，书中的很多商业案例中，处理的只是“我们能收集到的所有数据”，或者说是“我们认为的全体数据”。人对自然的认识总是有限的，存在主义认为世界没有终极的目标。书中举例“Farecast使用了每一条航线整整一年的价格数据来进行预测”，而“整整一年”就是一个采样，或者是“我们需要的所有数据”。 从历史的角度看，国外的托勒密建亚历山大图书馆唯一的目的是“收集全世界的书”，实现“世界知识总汇”的梦想，国内的乾隆汇编四库全书，每个收集的过程都有主观因素在里面，而他们当时都认为可以收集全部的书籍，到最后，我们也没有得到那个梦中的全体。
大数据概念
大数据概念 研究机构Gartner—大数据概念 "大数据"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。从数据的类别上看，"大数据"指的是无 法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学 家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数 据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪
些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开 源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 大数据分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据技术
《大数据》读书笔记
竭诚为您提供优质文档/双击可除 《大数据》读书笔记 篇一：大数据读后感 从徐子沛的《大数据》中得到的感悟 数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和大价值（Value）。这四个V就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。 拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。 那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有
那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。 毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们 每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨 胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关