块数据:大数据时代真正到来的标志

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大数据的发展历史及规律

大数据的发展历史及规律

大数据的发展历史及规律
大数据的发展历史可以追溯到20世纪90年代,当时人们开始意识到数据的重要性和价值,同时也出现了许多新的技术来处理和分析大规模的数据。

进入21世纪,随着互联网、移动设备和物联网的普及,数据的规模开始呈现爆炸性的增长,大数据技术也应运而生。

大数据的发展规律可以从以下几个方面来概括:
1.数据规模不断扩大
随着信息技术的发展和普及,数据的规模呈现出爆炸性的增长。

从早期的GB级数据量到现在的TB级甚至PB级数据量,数据的规模已经达到了惊人的程度。

这种大规模的数据量不仅包括传统的结构化数据,还包括非结构化数据、半结构化数据等。

1.处理速度不断提高
随着数据规模的扩大,对数据处理的速度也提出了更高的要求。

为了更好地利用数据,需要更快地处理和分析数据。

因此,大数据技术不断发展和优化,以提高数据处理的速度和效率。

1.应用领域不断拓展
大数据技术的应用领域非常广泛,从商业应用到公共服务领域再到科研领域,都可以看到大数据技术的应用。

在不同的
领域中,大数据发挥着不同的作用,例如在商业领域中可以提高企业的决策效率和竞争力,在公共服务领域中可以更好地服务社会和人民,在科研领域中可以促进科技创新和发展。

1.数据价值不断挖掘
大数据的价值是显而易见的,通过对大数据的分析和处理,可以发现其中的规律和趋势,从而为企业和政府做出更明智的决策提供支持。

同时,大数据还可以通过预测未来的趋势来指导人们的行动。

总之,大数据的发展历史和规律表明,大数据已经成为了现代社会的重要组成部分,其应用领域广泛且价值巨大。

未来随着技术的不断进步和发展,大数据将会在更多的领域得到应用和发展。

HCIA-Big Data V3.0 华为认证大数据工程师在线课程章节测试题汇总

HCIA-Big Data V3.0 华为认证大数据工程师在线课程章节测试题汇总

HCIA-Big Data V3.0 华为认证大数据工程师在线课程章节测试题汇总1.大数据发展趋势与鲲鹏大数据1、(单选)以下哪个不是大数据时代新兴的技术:A.HBaseB.HadoopC.MySQLD.Spark正确答案:C2、(单选)第三次信息化浪潮的标志是:A.云计算、大数据、物联网技术的普及B.个人电脑的普及C.互联网的普及D.虚拟现实技术的普及正确答案:A3、(多选)大数据的4V特性包括:A.数据量大B.数据类型繁多C.处理速度快D.价值密度低正确答案:ABCD4、(多选)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Pig:处理大规模数据的脚本语言B.Kafka:分布式发布订阅消息系统C.Oozie:工作流和协作服务引擎D.Tez:支持DAG作业的计算框架正确答案:ABCD5、(判断) “大”是大数据的关键,大数据中一定包含有用价值! 正确答案:错误2.HDFS分布式文件系统和ZooKeeper1、(单选)HDFS的命名空间不包含:A.块B.字节C.文件D.目录正确答案:B2、(单选)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.容易检查数据错误B.保证数据可靠性C.节约存储空间D.加快数据传输速度正确答案:C3、(多选)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.命名空间的限制B.集群的可用性C.性能的瓶颈D.隔离问题正确答案:ABCD4、(多选)Zookeeper集群主要有以下角色:A.LeaderB.FollowerC.ObserverD.Master正确答案:ABC5、(判断)Zookeeper的子节点Znode会继承父节点的ACL。

正确答案:错误3.Hive分布式数据仓库1、(单选)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A. create database userdb;//创建数据库userdbB. create table if not exists usr(id bigint,name string,age int); //如果usr表不存在,创建表usr,含三个属性id,name,ageC. load data local inpath '/usr/local/data’ overwrite into table usr;//把目录'usr/local/data'下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表D. insert overwrite table student select * from user where age>10;//向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案:C2、(多选)下列说法正确的是:A.Hive和HDFS、HBase、Spark、Flink等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上B.Hive本身不存储和处理数据,依赖HDFS存储数据,依赖MapReduce处理数据C.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似D.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储正确答案:ABC3、(多选)以下属于Hive的基本数据类型是:A.TINYINTB.BINARYC.FLOATD.STRING正确答案:ABCD4、(判断)Hive是为了降低程序员使用MapReduce的难度而产生的。

数据趋势:解读大数据的发展脉络

数据趋势:解读大数据的发展脉络

# 数据趋势:解读大数据的发展脉络## 引言随着信息技术的迅速发展和全球数字化浪潮的兴起,我们进入了一个数据驱动的时代。

大数据作为这个时代的核心资源,正日益成为推动创新和决策的重要工具。

在过去几年里,大数据经历了快速发展和不断演变的过程。

本文将解读大数据的发展脉络,探讨当前的数据趋势和未来的发展方向。

## 大数据的发展脉络大数据的发展可以分为以下几个阶段:### 1. 数据爆炸阶段这个阶段发生在互联网的兴起和智能手机的普及之后。

大量的数据开始被产生和存储,包括社交媒体数据、传感器数据、移动设备数据等。

企业和组织开始关注如何收集、处理和利用这些数据。

然而,由于数据规模庞大且结构复杂,数据管理和分析面临着巨大的挑战。

### 2. 数据整合与分析阶段在这个阶段,企业开始尝试整合和分析不同来源的数据,以获得更深入的洞察力和价值。

数据仓库和商业智能工具的发展使得企业能够更好地管理和分析数据。

数据科学和机器学习的应用也为数据分析提供了新的方法和技术。

### 3. 数据驱动决策阶段在这个阶段,企业开始意识到数据可以作为决策的重要依据。

通过数据驱动的决策,企业可以更准确地预测市场趋势、优化运营和资源配置,并实现创新和增长。

大数据分析平台和智能算法的出现,进一步推动了数据驱动决策的发展。

### 4. 数据伦理和隐私保护阶段随着大数据的广泛应用,人们开始关注数据伦理和隐私保护的问题。

如何合法、公正地收集和使用数据成为了一个重要议题。

政府和组织开始制定相关的法律和规定,以保护个人和组织的隐私权和数据安全。

### 5. 数据共享和开放合作阶段在当前阶段,数据共享和开放合作成为了一个新的趋势。

企业和组织开始认识到通过数据共享可以获得更多的价值和创新。

开放数据平台和API的出现,促进了跨组织和跨行业的数据共享和合作。

## 当前的数据趋势在当前的数据发展脉络下,以下是一些当前的数据趋势:### 1. 数据多样性和复杂性增加随着物联网、人工智能等技术的兴起,数据的多样性和复杂性不断增加。

大数据的前世今生

大数据的前世今生

大数据的前世今生——大数据特征与发展历程2014-10-08 18:31 原创精选转载0条评论大数据大数据的定义与特征大数据(big data)是这样的数据集合:数据量增长速度极快,用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

作者认为具有以下五大特征(4V+1O)的数据才称之为大数据,即:数据量大(Volume)。

第一个特征是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大。

大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z (10亿个T)。

类型繁多(Variety)。

第二个特征是种类和来源多样化。

包括结构化、半结构化和非结构化数据,具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

价值密度低(Value)。

第三个特征是数据价值密度相对较低,或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。

随着互联网以及物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值,是大数据时代最需要解决的问题。

速度快时效高(Velocity)。

第四个特征数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高。

比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到,个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。

这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

数据是在线的(Online)。

数据是永远在线的,是随时能调用和计算的,这是大数据区别于传统数据最大的特征。

现在我们所谈到的大数据不仅仅是大,更重要的是数据变的在线了,这是互联网高速发展背景下的特点。

比如,对于打车工具,客户的数据和出租司机数据都是实时在线的,这样的数据才有意义。

如果是放在磁盘中而且是离线的,这些数据远远不如在线的商业价值大。

关于大数据特征方面,特别要强调的一点是数据是在线的,因为很多人认为数据量大就是大数据,往往忽略了大数据的在线特性。

数据只有在线,即数据在与产品用户或者客户产生连接的时候才有意义。

精选最新2020年最新公需科目:《大数据》完整题库(含参考答案)

精选最新2020年最新公需科目:《大数据》完整题库(含参考答案)

2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、选择题1.内存够大,所以集群的瓶颈不可能是 a 和 d二、单选题2.大数据时代,数据使用的关键是( D )。

(单选题) A.数据收集B.数据存储C.数据分析D.数据再利用三、多选题3.阿兰·图灵在哪一年提出图灵测试的概念?CA.1952年B.1954年C.1950年D.1955年4.大数据的应用能够实现一场新的革命,提高综合管理水平的原因是 3分得分.■A.从柜台式管理走向全天候管理■B.从粗放化管理走向精细化管理■C.从被动反应走向主动预见型管理■D.从单兵作战走向联合共享型管理5.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项?A.诊疗数据B.个人健康管理数据■C.公共安全数据D.健康档案数据6.宁家骏委员指出,大数据要与“互联网+”医疗健康紧密结合起来,国家明确支持“互联网+”医疗.“互联网+”健康。

对7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》?AA.2015年B.2014年C.2016年D.2013年8.下列哪些国家已经将大数据上升为国家战略?■A.英国■B.日本■C.美国■D.法国9.吴军博士认为未来二十年就是()为王的时代。

CA.文化B.工业C.数据D.农业10.在网络爬虫的爬行策略中,应用最为基础的是(AB )。

A.深度优先遍历策略B.广度优先遍历策略C.高度优先遍历策略D.反向链接策略E.大站优先策略11.根据周琦老师所讲,大数据加速道路网络快速更新,高德()完成全国10万公里15万处更新。

A.2010年B.2006年C.2014年D.2008年12.大数据仅仅是指数据的体量大。

×正确错误13.大数据正快速发展为对数量巨大.来源分散.格式多样的数据进行采集.存储和关联分析,从中发现新知识.创造新价值.提升新能力的(B)。

A.新一代技术平台B.新一代信息技术和服务业态C.新一代服务业态D.新一代信息技术14.以下说法错误的是哪项?DA.大数据是一种思维方式B.大数据不仅仅是讲数据的体量大C.大数据会带来机器智能D.大数据的英文名称是large data15.农业部发布的《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》提出,到2020年底前,实现农业农村历史资料的数据化.()。

数据挖掘考试题目——关联分析

数据挖掘考试题目——关联分析

数据挖掘考试题目-—关联分析一、10个选择1。

以下属于关联分析的是()A.CPU性能预测B.购物篮分析C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模2。

维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系.其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘( )A.K-means B.Bayes NetworkC.C4。

5 D.Apriori3。

置信度(confidence)是衡量兴趣度度量()的指标。

A.简洁性B.确定性C.实用性D.新颖性4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略()A.抽样B.剪枝C.缓冲D.并行5。

以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率()A.支持度阈值增大B.项数减少C.事务数减少D.减小硬盘读写速率6。

Apriori算法使用到以下哪些东东()A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图7。

非频繁模式( )A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感8。

对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是( )[注:分别以1、2、3代表之]A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是( )A.存储数据B.查找C.加速查找D.剪枝10。

以下不属于数据挖掘软件的是( )A.SPSS Modeler B.WekaC.Apache Spark D.Knime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:和。

2.关联规则的评价度量主要有:和。

3.关联规则挖掘的算法主要有:和。

4。

购物篮分析中,数据是以的形式呈现.5。

一个项集满足最小支持度,我们称之为。

大数据基础练习题一

大数据基础练习题一

1下面关于数据的说法,错误的是:()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我的答案:B得分:3.3分2云计算的主要优点不包括:()A、初期投入大,需要用户自己维护B、初期零成本,瞬时可获得C、后期免维护,使用成本低D、在供应IT资源量方面“予取予求”我的答案:A得分:3.3分36•信息科技为大数据时代提供技术支撑,主要体现在三个方面,以下哪个不属于这三个方面。

0A、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、网络带宽不断增加我的答案:C得分:3.3分4假设A班级的平均分是80,标准差是10, A考了90分;B班的平均分是400,标准差是100, B考了600分。

采用Z-Score规范化以后,二者谁的成绩更加优秀:()A、A的成绩更为优秀B、B的成绩更为优秀C、二者一样优秀D、无法比较我的答案:A得分:0.0分5下面关于手机软件采集个人信息的描述错误的是:()A、在我们的日常生活中,部分手机APP往往会“私自窃密”B、有的APP在提供服务时,采取特殊方式来获得用户授权,这本质上仍属“未经同意”C、在微信朋友圈广泛传播的各种测试小程序是安全的,不会窃取用户个人信息D、手机APP过度采集个人信息呈现普遍趋势,最突出的是在非必要的情况下获取位置信息和访问联系人权限我的答案:C得分:3.3分6关于推进数据共享开放的描述,错误的是:0A、要改变政府职能部门“数据孤岛"现象,立足于数据资源的共享互换,设定相对明确的数据标准,实现部门之间的数据对接与共享B、要使不同省区市之间的数据实现对接与共享,解决数据“画地为牢”的问题,实现数据共享共用C、在企业内部,破除“数据孤岛:推进数据融合D、不同企业之间,为了保护各自商业利益,不宜实现数据共享我的答案:D得分:3.3分7假设属性的取值范围是-957〜924,当属性的值为426时,采用小数定标规范化方法对应的转换结果是:0A、0.421B、0.433C、0.426D、0.489我的答案:A得分:0.0分8以下哪个不是Flume的核心组件:()A、数据块(Block)B、数据源(Source)C、数据通道(Channel)D、数据槽(Sink)我的答案:D得分:0.0分9云计算包括3种类型。

大数据时代简单介绍

大数据时代简单介绍

大数据时代简单介绍随着互联网的迅猛发展,大数据时代已经正式到来。

在过去,人们对于数据的处理和利用往往局限于小规模,但现在我们正处于一个数据爆炸的时代,海量的数据被不断地产生和积累。

大数据时代的到来,不仅给各行各业带来了巨大的挑战,也提供了许多前所未有的机遇。

什么是大数据?大数据是指规模庞大、结构复杂、处理速度快的数据集合。

它不仅仅是指数据量的增加,更强调数据的价值和利用。

大数据通过收集、存储、分析和挖掘,可以揭示出隐藏在其中的信息和规律,为决策提供重要的支持。

大数据时代的到来,给社会各个领域带来了巨大的变革。

在商业领域,大数据的应用已经成为企业获取竞争优势的关键。

通过对客户数据的分析,企业可以更加准确地预测市场需求,调整产品定位和销售策略。

同时,大数据还可以帮助企业发现潜在的问题和机会,提升管理和运营效率。

在金融领域,大数据的分析可以帮助银行发现欺诈行为、预测风险和构建个性化的投资组合。

在医疗领域,大数据的应用可以帮助医生进行精确的诊断和治疗。

在城市规划中,大数据可以提供实时的交通流量信息,优化交通路线和减少拥堵。

可以说,大数据已经渗透到了我们生活的方方面面。

然而,要实现大数据的应用并不是一件容易的事情。

首先,大数据的处理需要强大的计算和存储能力。

目前,云计算和分布式存储等技术的发展已经为大数据的处理提供了强有力的支持。

其次,大数据的分析需要深入的业务理解和专业的数据科学家。

只有深入了解业务需求,并能够对数据进行准确的分析,才能够从数据中得到有价值的信息。

最后,大数据的应用也面临着数据安全和隐私保护的挑战。

在数据收集和处理过程中,必须要保证数据的安全性和隐私性,避免泄露和滥用。

在大数据时代,数据已经成为了一种重要的资源,而数据科学家则成为了炙手可热的职业。

数据科学家通过对数据的处理和分析,可以帮助企业发现商机、提升效率和创造创新。

因此,对于有志于从事数据科学行业的人来说,需要具备扎实的数学、统计和计算机技术基础,并具备良好的沟通和分析能力。

大数据技术的发展演变及其特点

大数据技术的发展演变及其特点

大数据技术的发展演变及其特点大数据技术的发展演变及其特点随着数字化时代的来临,大数据技术逐渐成为信息时代的焦点和核心竞争力之一。

本文将重点探讨大数据技术的发展演变和其特点。

大数据技术的发展演变可以追溯到20世纪70年代。

那个时期,计算机存储和处理能力有限,数据量相对较小,因此分析数据主要依靠传统的统计方法。

然而随着互联网和信息技术的快速发展,数据量开始呈现爆炸式增长,传统的数据处理方法逐渐失效。

2005年,当时仍然是雅虎公司的哈勃·卡普南(Hadoop Kapuna)提出了分布式文件系统Hadoop,并在2008年成立了Apache Hadoop项目。

Hadoop的出现标志着大数据技术的开端。

自此以后,大数据技术经历了快速的发展和演变。

2010年,Apache Hadoop项目发布了Hadoop2.0版本,引入了YARN (Yet Another Resource Negotiator)资源管理器,实现了对Hadoop集群的资源管理和任务调度,从而进一步增强了Hadoop的扩展性和可靠性。

随后,一系列与大数据处理相关的技术也相继出现,如HBase分布式数据库、Hive数据仓库、Pig数据流语言等,从而完善了大数据技术的生态系统。

到了2012年,Apache Hadoop项目发布了Hadoop3.0版本,引入了容器化技术Docker和虚拟化技术Kubernetes,提供了更好的资源管理和容错机制,加速了大数据技术的发展。

此外,随着云计算技术的兴起,大数据处理也逐渐向云端迁移,云上大数据处理平台如AWS EMR、Google Cloud Dataproc、Azure HDInsight等相继问世。

大数据技术的发展演变也带来了一系列的特点。

首先是高性能的数据处理能力。

大数据技术采用分布式计算和存储架构,能够对海量数据进行快速处理和分析,大大提高了数据处理的效率。

其次是强大的容错性和可扩展性。

2024年大数据时代全面展开

2024年大数据时代全面展开

大数据时代的信 息安全和隐私保 护
大数据时代的信息安全问题
数据滥用:未经授权使用、 出售、传播数据等
数据安全法规:各国对数据 安全的法律法规要求
数据泄露:黑客攻击、内部 人员泄露等
数据加密:加密技术在大数 据时代的应用和挑战
隐私保护的重要性和措施
隐私泄露的危害: 个人身份信息、 财务信息等被泄 露,可能导致经 济损失、名誉受 损等
添加 标题
法律法规:制定相关法律法规,如《网络 安全法》、《个人信息保护法》等,以保 护信息安全和隐私。
添加 标题
政策监管:政府出台相关政策,如《国家网络空 间安全战略》、《个人信息保护政策》等,以规 范企业行为,保护用户信息安全和隐私。
添加 标题
行业自律:行业协会制定行业规范和标准,如 《信息安全行业自律公约》、《个人信息保护自 律公约》等,以加强行业自律,保护用户信息安 全和隐私。
2024年大数据时代全面 展开
汇报人:XX
目录
添加目录标题
01
大数据时代的背景和 概述
02
大数据技术的应用
03
大数据时代的信息安 全和隐私保护
04
大数据时代的人才培 养和发展趋势
05
大数据时代的伦理和 社会责任
06
添加章节标题
大数据时代的背 景和概述
大数据时代的定义和特征
定义:大数据时代是指以数据为核心,通过收集、处理、分析、应用大量数据,实现智能化、精准 化的时代。
大数据技术面临的挑战和解决方案
数据安全:加强数据加密和隐私保护,建立完善的数据安全管理体系
数据质量:提高数据采集、处理和分析的准确性和可靠性,确保数据的真实性和完整性
数据处理速度:优化数据处理算法和硬件设备,提高数据处理速度和效率

大数据技术的发展演变及其特点

大数据技术的发展演变及其特点

大数据技术的发展演变及其特点大数据技术的发展演变及其特点随着信息技术的快速发展,大数据技术成为当今社会的热点。

从最初的数据库管理、数据仓库到现在的云计算、人工智能,大数据技术经历了长足的发展。

本文将探讨大数据技术的发展演变及其特点。

1. 数据的快速增长近年来,随着互联网的普及和移动设备的普及,数据量呈现爆炸式增长。

用户在社交媒体、移动应用、网上购物等各种场景下产生大量数据。

根据国际数据公司(IDC)的统计,到2025年全球数据总量将达到175ZB,这意味着数据量将以指数级的速度增长。

对于传统的数据存储和处理技术来说,面对如此巨大的数据量是难以应对的。

因此,需要使用更先进的大数据技术来处理和分析这些大规模的数据。

2. 新一代数据库技术传统的关系型数据库已经无法满足大数据时代的需求。

为了应对大数据的存储和处理需求,新一代的数据库技术应运而生。

例如,NoSQL(not only SQL)数据库采用非关系型的数据模型,具有高可扩展性和灵活性,可以处理大规模的非结构化数据。

此外,新型的列式数据库、图数据库等也逐渐流行起来。

这些新一代的数据库技术带来了更高效的数据存储、快速的查询速度以及更好的可扩展性。

3. 云计算和并行计算云计算技术的出现也对大数据技术的发展起到了巨大的推动作用。

云计算可以提供弹性的计算和存储资源,为大数据的处理和分析提供了更好的基础设施。

另外,云计算也降低了大数据处理的成本,让更多的企业可以使用大数据技术来实现创新和发展。

并行计算也是大数据技术的一个重要特点。

由于大数据的处理需要大量的计算资源,传统的串行计算方式已经无法满足需求。

并行计算可以将大数据分成多个小块,并行处理,大大提高了数据处理和分析的效率。

并行计算技术的发展也在很大程度上推动了大数据技术的发展。

4. 数据挖掘和机器学习大数据技术的另一个重要特点是数据挖掘和机器学习的应用。

通过对大数据进行挖掘和分析,可以发现其中的规律和模式,为企业的决策提供更有力的支持。

物联网习题

物联网习题

物联网培训检测题一、单项选择题:1、在物联网的发展过程中,我国与国外发达国家相比,最需要突破的是哪一方面(C)A.传感器技术B.通信协议C.集成电路技术D.控制理论2、物联网有四个关键性的技术,下列哪项技术被认为是能够让物品“开口说话”的一种技术(B)A.传感器技术B.电子标签技术C.智能技术D.纳米技术3、射频识别卡与其他的识别卡最大的区别在于(B)A.功耗B.非接触性C.抗干扰性D.保密性4、下列哪个不属于物联网发展面临的挑战?(D)A.安全问题B.技术问题C.标准问题D.人口问题5、射频识别系统(RFID )阅读器(Reader)的主要任务是(D)A. 控制射频模块向标签发射读取信号,并接收标签的应答,对其数据进行处理B.存储信息C.对数据进行运算D.识别相应的信号6、物联网在下列哪一领域的应用中尚处于探索阶段?(A)A. 远程医疗B. 智能交通C. 生态环保D. 防震救灾7、建设一个有效的物联网需要两个重要因素,一个是规模性,另外一个是(A)A.流动性B.智能性C.实时性D.可靠性8、下列哪种通讯技术不属于低功耗短距离的无线通讯技术(A)A.广播B.超宽带技术C.蓝牙D.WIFI二、简答题1、请列出物联网的10大应用领域,并发挥自己的想像空间,说说未来的智慧家庭可能是什么样子?(不少于300字)答:十大应用领域:①智能家居,②智能交通,③智能医疗,④智能电网,⑤智能物流⑥智能农业,⑦智能电力,⑧智能工业,⑨环境保护,⑩公共安全设想:智慧家庭又可称为智慧家庭服务平台,是综合运用物联网、云计算、移动互联网和大数据技术,结合自动控制技术,将家庭设备智能控制、家庭环境感知、家人健康感知、家居安全感知以及信息交流、消费服务等家居生活有效地结合起来,创造出健康、安全、舒适、低碳、便捷的个性化家居生活。

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2017公需科目大数据考试-判断题答案

2017公需科目大数据考试-判断题答案

2017公需科目大数据考试判断题(326题)1“大数据提升政府治理能力研究”课题成果已经获得国家发改委机关优秀研究成果奖二等奖。

正确答案:【B】2“互联网+”时代手机作为通信终端、控制终端和存储终端的功能日益强大,流经手机的信息量爆炸式增长。

正确答案:【A】3 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的集中式文件系统。

正确答案:【B】4大数据不是万能的,所以我们要将大数据方法结合传统的推理预测方法,才得到一个更加精确的结果。

正确答案:【A】5根据《大数据认知》,大数据的突破口是融合问题。

正确答案:【B】6《大数据提升政府治理能力研究》课题成果已经获得国家发改委机关优秀研究成果奖一等奖。

正确答案:【A】71993年,克林顿政府首次提出建立“国家信息基础设施”,这个时期美国处于网络安全的攻防验证期。

正确答案:【B】8大数据特征是数据量很大,价值密度很高,同时它的价值总量很高,它对于商业有很大的商业价值。

正确答案:【B】9第一代信息平台:服务器/客户端应用模式的互联网平台。

正确答案:【B】10 电子文档安全管理是管理电子文档的产生、制作、传输、使用乃至销毁全过程中的安全,包括文件的安全和文件内容的安全。

正确答案:【A】11根据《大数据思维、技术和应用(下)》,大数据在社会科学方面容易犯的错误是拿到一堆数据找问题,但这时候往往发现目标不清楚,所以一定要从技术出发。

正确答案:【B】12根据《电子文档安全管理(下)》,特征码识别技术可以甄别受保护程序和非受保护程序,受保护程序不可以将数据信息转移到不受保护程序。

正确答案:【B】13根绝《大数据思维、技术和应用(下)》,讲得多的不是谣言,讲的少的都是谣言。

正确答案:【B】14过去以“金字”工程为代表的纵向烟囱式信息系统和以地方、部门信息化为代表的横向孤岛式信息系统,可以有效支撑经济社会发展难题的解决。

精选最新2020年最新公需科目《大数据》完整考题库(含答案)

精选最新2020年最新公需科目《大数据》完整考题库(含答案)

2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、单选题1.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)A.统计报表B.网络爬虫C.API接口D.传感器2.下列关于数据重组的说法中,错误的是( A)。

(单选题)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3.数据仓库的最终目的是(D )。

(单选题)A.收集业务需求建立数据仓库逻辑模型C.开发数据仓库的应用分析D.为用户和业务部门提供决策支持二、多选题4.林雅华博士指出,网络时代的国家治理必须要借鉴互联网多元向度.扁平化.相互竞合的方式进行。

√正确错误5.第一个提出大数据概念的公司是A.微软公司B.谷歌公司C.脸谱公司D.麦肯锡公司6.宁家骏委员指出,我国发展医疗服务业,同时发展智慧养老。

正确错误7.阿兰·图灵在哪一年提出图灵测试的概念?CA.1952年B.1954年C.1950年D.1955年8.2015 年,阿里平台完成农产品销售达到 6000 多亿元。

(判断题 1 分)正确■错误9.贵州发展大数据带动的衍生业态包括()。

ABCD分A.智慧教育B.创客小镇C.智慧旅游D.智慧健康10.大数据的应用之一是,促进健康管理的个性化和多元化。

正确错误11.我国农业信息化基础条件坚实,表现为“农业信息化发展已具备基础”.“技术条件日益成熟”。

对12.大数据的主要特征表现为()。

A.商业价值高B.数据类型多C.处理速度快D.数据容量大13.第一个提出大数据概念的公司是(D )。

A.微软公司B.谷歌公司C.脸谱公司D.麦肯锡公司14.2012年,()政府发布了《大数据研究和发展倡议》,标志着大数据已经成为重要的时代特征。

A.中国B.美国C.日本D.英国15.淘宝网正式进入台湾市场是在哪一年?A.2010年B.2009年C.2011年D.2012年16.当今世界四大趋势指的是经济全球化.全球城市化.全球信息化.信息智慧化。

块数据大数据时代真正到来的标志

块数据大数据时代真正到来的标志

块数据大数据时代真正到来的标志块数据将以往那些分散化、碎片化的行业数据、领域数据连接起来,把以往那些“数据孤岛”连成一片,我们就可以综合分析出个人的消费喜好、生活需求、收入水平等商业要素。

特别是精确找准那些高度个性化、长尾化的市场需求,孕育产生全新的商业模式。

1. 围绕数据分析本身形成新商业模式大数据技术提供者和服务提供者通过这种商业模式服务于数据的采集、存储、标准化、计算和可视化。

从数据量上来看,非结构化数据占总数据的85%以上,任何一个种类的非结构化数据处理技术都可能成为重要赢利点,如网络日志数据、流数据、语音数据、图像数据、视频数据、空间数据等的分析和处理,都会产生行业新的领军企业。

大数据技术提供者对企业端的商业模式是目前的主流,有4种类型a:一是提供单点技术,例如Teradata公司为沃尔玛和Pop-Tarts 这两个零售商提供大数据分析技术,来获得营销手段和方法;二是提供整体解决方案,以IT(信息技术)厂商为主,例如:IBM(国际商用机器公司)提供软硬一体的大数据解决方案;华为公司基于IT 基础设施领域在存储和计算方面的优势,提供整体大数据解决方案;三是大数据空间出租模式,大数据计算基础设施提供商(与云计算服务结合),通过出租一个虚拟空间,从简单的文件存储,逐步扩展到数据聚合平台,例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施,使中小企业也有机会在大数据领域创新业务;四是大数据云服务,提供企业对企业的在线大数据技术或者解决方案。

例如RJMetrics公司,为电商提供快捷的商业智能在线服务,软件定价为500美元/月,客户只需在软件端输入特定数据,该公司便会将这些信息备份到安全的服务器上,并承诺在7日内优化数据用以分析,之后以清晰简洁的界面将结果反馈给客户。

大数据技术提供者对个人服务的商业模式,目前较少,与云计算结合后会有很大的空间,未来是趋势。

例如:面向个人的家庭账单、家庭耗能节能或者面向个人数据等的大数据解决方案。

人工智能基础与应用 第二章--课后题答案[2页]

人工智能基础与应用 第二章--课后题答案[2页]

习题一、选择题1.人工智能的目的是让机器能够(A ),以实现某些脑力劳动的机械化。

A.模拟、延伸和扩展人的智能 B. 具有完全的智能C.完全替代人 D. 和人脑一样考虑问题2.人工智能研究的最重要最广泛的两大领域是(D )。

A.专家系统自动规划 B. 专家系统机器学习C.机器学习自动规划 D. 机器学习自然语言理解3.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。

因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支科学叫(B )。

A.专家系统 B.机器学习C.神经网络 D. 编译原理4.大数据技术目前在以下哪个领域运用最为广泛(C )。

A.金融 B.电信C.互联网 D. 公共管理5.下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是(D )。

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6.大数据时代,数据使用的关键是(C )A.数据收集 B. 数据存储 C. 数据分析 D. 数据再利用7.当前,大数据产业发展的特点是(ACE )(多选题)。

A.规模较大 B. 规模较小 C. 增速很快D. 增速缓慢E. 多产业交叉融合8.下列关于基于大数据的营销模式和传统营销模式的说法中,错误的是(AB )(多选题)。

A.传统营销模式比基于大数据的营销模式投入更小B.传统营销模式比基于大数据的营销模式针对性更强C.传统营销模式比基于大数据的营销模式转化率低D.基于大数据的营销模式比传统营销模式实时性更强E.基于大数据的营销模式比传统营销模式精准性更强二、填空题1.大数据的4V特征是指规模庞大Volume、__种类繁多Variety ___、_变化频繁Velocity___和价值巨大但价值密度低Value。

2.人工智能的核心是算法设计,但是人工智能的基础却是数据_。

大数据时代简单介绍

大数据时代简单介绍

大数据时代简单介绍在当今信息爆炸的时代,大数据已经成为了一种无法忽视的重要资源和工具。

随着科技的不断进步和互联网的普及,人们产生的数据以指数级别增长,这些数据被广泛应用于商业、科研、医疗等领域,促进了社会的发展和进步。

本文将从定义、特点、应用等方面对大数据时代进行简单介绍。

一、定义大数据(Big Data)指的是那些由传统软件工具无法处理的超大规模数据集合。

这些数据通常具有"3V"特征:海量(Volume)、多样(Variety)和高速(Velocity)。

海量指的是数据量巨大,远远超出了个人能够处理的范围;多样指的是数据的格式和类型多种多样,不仅包括结构化数据(如数据库中的表格数据),还包括非结构化数据(如文本、图像、音视频等);高速指的是数据的产生和传输速度非常快,处理速度也需要足够快。

二、特点1.海量数据:大数据时代的最显著特点就是数据量大。

以互联网公司为例,其每天产生的用户行为数据、订单数据、社交数据等数据量都是巨大的,需要采用特殊的技术和工具进行处理和分析。

2.多样数据:大数据不仅包含结构化数据,也包括非结构化数据。

非结构化数据的处理比较困难,需要借助自然语言处理、机器学习等技术来解析和分析。

3.实时性要求高:大数据时代要求对数据的实时处理和分析能力更加强大。

许多业务场景下需要对数据进行快速反馈和决策,比如金融领域的实时风险控制。

三、应用领域1.商业领域:大数据在商业领域的应用非常广泛。

通过对用户行为数据和消费习惯进行分析,企业可以更好地了解用户需求,并优化产品和服务,提升竞争力。

另外,大数据还可以应用于市场调研、风险控制、供应链管理等方面。

2.科研领域:大数据能够帮助科研人员进行更深入、更复杂的研究。

例如,在生物医学领域,利用大数据可以进行基因组学、蛋白质组学等方面的研究,加速科学发现和医学进展。

3.医疗领域:大数据在医疗领域的应用被认为是提高效率和降低成本的重要途径。

大数据时代的数据主流概念

大数据时代的数据主流概念

大数据时代的数据主流概念在大数据时代,数据主流概念是指在数据领域中被广泛接受和应用的一些关键概念。

这些概念匡助我们理解和处理海量的数据,从而进行有效的数据分析和决策。

以下是几个大数据时代的数据主流概念:1. 大数据(Big Data):大数据是指规模庞大、种类繁多且增长迅速的数据集合。

这些数据通常难以用传统的数据处理工具进行管理和分析。

大数据的特点包括四个方面:数据量大、数据速度快、数据种类多样、数据价值密度低。

大数据的处理需要借助于高性能的计算和分析工具,如分布式计算和云计算等技术。

2. 数据挖掘(Data Mining):数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏模式和知识的过程。

通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术,数据挖掘可以匡助我们发现数据中的规律和关联,从而提供对业务决策的支持。

数据挖掘常用的技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

3. 机器学习(Machine Learning):机器学习是一种人工智能的分支领域,通过让计算机从数据中自动学习和改进,使其具备处理新数据和解决新问题的能力。

机器学习可以通过训练模型来预测未来的趋势和结果,从而为决策提供参考。

常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。

4. 数据可视化(Data Visualization):数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来,以便人们更直观地理解和分析数据。

通过数据可视化,人们可以从数据中发现规律、趋势和异常,从而做出更准确的决策。

常见的数据可视化工具包括表格、折线图、柱状图、散点图等。

5. 云计算(Cloud Computing):云计算是一种基于互联网的计算模式,通过将计算资源(如计算能力、存储空间和应用软件)提供给用户,实现按需获取和使用的目标。

云计算可以匡助企业和个人在大数据时代高效地存储、处理和分析海量数据。

常见的云计算服务提供商包括亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云等。

6. 数据隐私(Data Privacy):数据隐私是指个人或者组织对其所拥有的数据享有的控制权和保护权。

大数据测试

大数据测试

在下列各题的四个选项中,只有一个答案是符合题目要求的。

•o第(1)题()是大数据的解决方案。

o A. 金钱o B. 时间o C. 块数据o D. 云端o【正确答案】:Co【您的答案】:D答案解析:我们认为块数据才是大数据最核心的标志,为什么说大数据这个块数据是大数据的核心标志,我们认为在大数据时代块数据是大数据的解决方案。

•o第(2)题下列属于大数据中的思维方式的有()。

o A. 人脑思维o B. 电脑思维o C. 云脑思维o D. 以上都对o【正确答案】:Do【您的答案】:C答案解析:我们从人类思维的进程、思维的历史来衡量。

我们把它分成三个阶段。

第一个阶段叫人脑思维,第二个阶段到电脑思维,现在进入大数据时代,我认为我们把它叫做云脑思维,就是人脑加电脑,叫云脑的思维。

多项选择题,在下列每题的四个选项中,有两个或两个以上答案是正确的。

•o第(1)题数据的开放共享包括()。

o A. 给予o B. 交换o C. 交易o D. 赠予o【正确答案】:BCo【您的答案】:ABCD答案解析:数据的开放共享,只有两种方式,只有两种方式!没有第三种。

第一种方式叫做交换。

第二个表现形式是交易。

•o第(2)题大数据的新技术包括()。

o A. 数据的关联分析技术o B. 数据的采集技术o C. 数据的预测技术o D. 数据的存储技术o【正确答案】:ABCDo【您的答案】:ABCD答案解析:大数据是新技术,主要包括五个五大类技术,包括数据的采集技术、数据的存储技术、数据的关联分析技术、数据的激活技术和数据的预测技术。

判断题,请判断下列每题的题干表述是否正确。

•o第(1)题数据的开放共享有无数种方式。

o A. 正确o B. 错误o【正确答案】:Bo【您的答案】:A答案解析:什么是开放共享?就是数据在什么情况下通过什么方式,才能够开放,才能够共享?数据的开放共享,只有两种方式,只有两种方式!•o第(2)题大数据的应用价值是开放共享。

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块数据:大数据时代真正到来的标志
作者:
来源:《大众理财顾问》2015年第05期
编者按>> 4月17日,中信出版集团出版、大数据战略重点实验室联合最新研究成果《块数据——大数据时代真正到来的标志》一书,在“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会新闻发布会”上首发。

大数据战略重点实验室认为,所谓块数据,就是一个物理空间或行政区域内形成的涉及人、事、物的各类数据的总和。

块数据比条数据的
“4V”[Volume(大量)、Variety(多样)、Value(价值)、Velocity(高速)]具有更为明显的特征。

块数据理论创新将打破传统的信息不对称和物理区域、行业领域对信息流动的限制,通过对不同类型、来源信息的集成、挖掘、清洗,极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式,进而给创新发展带来新的驱动力,推动产业的彻底变革和再造。

人类将以块数据为标志,真正步入大数据时代
除了对一二三产形成影响外,块数据的出现也在创造基于服务自身需要的产业链条,这个产业链条有两种分类:一种是从“硬件”上来讲,就是构建一整套产业体系;一种是从“软件”上来讲,就是诞生新的商业体系。

新的产业体系
基于块数据的产业几乎涉及信息基础设施建设、硬件终端设备、软件应用等各个层级,构成了一个完整的产业体系,而且它还具有一个很鲜明的特点,就是对一个地方既有的产业基础要求相对不高,而对当地的生态环境、资源禀赋、地质条件等则有较高要求。

这对于在传统制造业发展时代落后而生态良好的城市和地区来说将是一轮新的发展机遇。

一般来讲,要推动产业链建设,基本的发展策略是“抓两头促中间”,即一手抓数据中心,一手抓呼叫中心,促进大数据核心产业的发展;“抓平台促开放”,即大力推动大数据公共平台建设,促进政府数据的开放和共享;“抓产业促发展”,即拓展大数据在工业、农业和服务业的深入应用,促进大数据产业发展;“抓软件促硬件”,即推进智慧城市信息系统的集成与应用,带动集成电路、网络设备、服务器、安全产品、智能终端等硬件的生产。

新的商业模式
如果把数据作为一条贯穿整个大数据产业发展的主线,那么,块数据产业发展的一种思路就是以建设全城、全覆盖、全免费的WiFi 系统为基础,实现大数据,尤其是“块上”数据的集聚,推动互联网产业的发展和大数据交易市场的形成,最终建立完整的互联网金融产业体系。

具体可分为以下3个阶段。

一是建设一张覆盖全城的特殊局域网,通过特许经营等方式,降低管道、光纤等基础设施的建设与运营成本,并对WiFi 提供有力支撑。

在此基础上,形成城市的互联网主入口,聚集访客量和浏览量,不断拓展规模,推动“块上”数据的快速积累,形成社会数据汇聚。

二是要通过政府数据开放和企业数据有偿共享,搜集形成城市的大数据汇聚平台;建立大数据交易市场体系,以商品化的方式推动大数据的交易和流通,通过免费和市场两种方式来实现数据的敞开供应,然后,在海量的数据中寻找和分析数据化的活动轨迹,挖掘提炼数据价值。

三是在实现块数据持续聚集、流动的基础上,实现数据与产业的深度融合,进而推动整个产业结构的优化升级,特别是推动互联网金融等新兴业态的发展。

这3个层次体现了形成块数据并发现块数据价值的基本过程,它们之间并不是相互割裂的关系,而是互相影响、共同推进,由于无线城市、大数据交易市场和产业应用都已在前文做过阐述,这里重点介绍互联网金融业态。

互联网金融是近两年才提出来的一个概念,特别是伴随着余额宝用短短10 个月时间积累到5000亿元巨额资金的现象级事件,让互联网金融迅速蹿红。

从块数据的角度来讲,由于块数据带来每个行业条状数据的记录,直至对整个区域、各个领域、全部行业、所有自然和人文现象的记录、分析、挖掘,让金融企业可以在通过抵押、质押、担保等传统手段控制风险的老路子之外开辟一条新路。

即可以根据企业的日常经营状况,包括销量、现金流、盈利等;个人的生活状况,包括以往贷款还款记录、信用卡使用状况、违法犯罪情况、个人财产状况、个人健康状况等,去全面衡量贷款主体的信用。

与传统的银行采用的风险控制技术相比,大数据让风险控制技术成本更低,更接近客户真实的信用状况,而且不需要实物抵押。

当互联网和大数据结合起来,就能够让企业比客户自己更接近客户、更了解客户,传统金融所拥有的信息优势、风控优势、资金优势都将大打折扣。

这可能带来以下几个场景。

开辟新的超级市场阿里金融也好,余额宝也好,其服务的对象都是散户、中小微企业这些传统金融行业因为利润率不足、风控手段有限等原因而放弃的群体。

马云曾经讲过,传统银行服务的是20%的高端人士,而互联网金融服务的是剩下80%的普通人士。

试想,对于单笔以百、千为单位的贷款,如果让银行去做,基本上是亏损的;而对于以1元为起点的基金认购,放给任何一家传统基金公司来做赢利恐怕都不现实,这就给了互联网金融在夹缝中生存和发展的机会。

而互联网聚沙成塔、滴水成海的特点又将这些单独的看起来赢利空间有限的金融业务不断放大,最终可能造就一个万亿级的新市场。

创造新的金融业态如果说产业革命的起点是科技创新,那么顶端就是金融创新。

凭借着对大数据的运用,新的金融业态不断产生,并对传统金融行业产生巨大的挤压甚至是颠覆效应,比如,第三方支付、P2P平台、互联网理财和电子货币的发展就正从支付领域、信贷领域、股权融资等各个方面对业已形成的传统行业进行再造。

其中第三方支付作为发展最早的互
联网金融业态,到2013 年已经达到10 万亿元的规模,涉及货币汇兑、互联网支付等各种业务类型;P2P作为网络信贷的中坚力量,已经发展出线上线下融合,并提供担保征信的具有中国特色的新的金融业态;而众筹这种全新的融资方式为解决某些金融难题提供了新路径。

举个例子,对一些以往一般投资者难以参与的大型基础设施建设,如高速公路修建等,普通民众将可以以小额投资的众筹方式参与,既拓宽了居民投资渠道,又破解一些地方特别是中西部地区基础设施建设的融资难题。

可以说,到目前为止,所有传统金融业态都已经有了网络版,而且这个网络版还是效率、便利程度、收益的升级版。

衍生新的金融需求伴随着虚拟经济的发展,网络上各种虚拟财产的保护、基于电商的物流配送以及各类资产的定价、交易、保护等,为证券、保险、银行数据信托等行业提供了新的市场机会,特别是在块数据时代,一些新的需求应运而生。

比如数据期货,把某个省份全部教育数据搜集起来,然后通过标准化,做出一个期货产品,放到数据期货市场上去,依靠市场的力量进行交易,这当然有很大的风险,也还有很多问题需要解决,却很有可能在未来的某一天成为现实。

可以预计,数据保险、数据信托、数据银行、数据结算等都是数据市场所需要的金融服务。

本文节选自《块数据——大数据时代真正到来的标志》,文字有删节。

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