大数据课堂测验
1、简述大数据的来源与数据类型
大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、大数据产生的三个阶段
（1）被动式生成数据
（2）主动式生成数据
（3）感知式生成数据
3、大数据处理的基本流程
1．数据抽取与集成
2．数据分析
3．数据解释
4、大数据的特征
4V1O Volume，Variety，Value，Velocity，On-Line
5、适合大数据的四层堆栈式技术架构
6、大数据的整体技术和关键技术
大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
7、新一代数据体系的分类
新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与内容数据两大类别。
8、EDC系统的定义
临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。
9、EDC系统的基本功能
数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。
10、EDC系统的优点
（1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期
（2）通过逻辑检查提高了数据质量
（3）对研究质量的监测更加方便
11、大数据采集的数据来源
大数据的三大主要来源为商业数据、互联网数据与传感器数据。
12、网络数据采集和处理的四个主要模块
网络爬虫（Spider）、数据处理（Data Process）、URL队列（URL Queue）和数据（Data）。
13、大数据集成
在大数据领域中，数据集成技术也是实现大数据方案的关键组件。大数据中的集成是将大量不同类型的数据原封不动的保存在原地，而将处理过程适当的分配给这些数据。这是一个并行处理的过程，当在这些分布式数据上执行请求后，需要整合并返回结果。
14、数据集成时应解决的问题
数据集成时应解决的问题包括数据转换、数据的迁移、组织内部的数据移动、从非结构化数据中抽取信息和将数据处理移动到数据端。
15、网络数据处理的四个模块及主要功能
分词（Words Analyze）、排重（Content Deduplicate）、整合（Integrate）和数据，如图2-17所示。
这四个模块的主要功能如下。
1）分词：对抓取到的网页内容进行切词处理。
2）排重：对众多的网页内容进行排重。
3）整合：对不同来源的数据内容进行格式上的整合。
4）数据：包含两方面的数据，Spider Data和Dp Data。
16、大数据建模概念
大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。
17、大数据分析模式分类
根据实时性，可分为在线分析和离线分析
根据数据规模，可分为内存级、BI级和海量级
根据算法复杂度的分类
18、大数据建模流程
定义问题、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、模型更新与结果部署等。
19、大数据建模应遵循的规律
以业务目标作为实现目标
业务知识是每一步的核心
做好数据预处理
试验对寻找解决方案是必要的
数据中总含有模式
数据挖掘增大对业务的认知
预测提高了信息作用能力
大数据建模的价值不在于预测的准确率
模式因业务变化而变化
20、数据可视化的概念
数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像，然后在屏幕上显示出来，利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的交互处理的理论、方法和技术。
21、数据可视化流程
22、数据可视化工具的特性
1）实时性2）简单操作3）更丰富的展现4）多种数据集成支持方式
23、数据可视化在生物领域中的应用
测序数据可视化
分子结构数据可视化
关系网络可视化
临床数据可视化
24、Hadoop优点
1）可扩展（Scalable）
2）低成本（Economical）
3）高效率（Efficient）
4）可靠（Reliable）
25、Hadoop的核心模块
HDFS、MapReduce、Common及YARN，其中HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算，Common 为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务及接口，YARN可以控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。
26、YARN的基本设计思想
将MapReduce中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster则负责单个应用程序的管理。
27、Hive
Hive最早是由Facebook设计，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
28、HBase
HBase即Hadoop Database，是一个分布式、面向列的开源数据库。HBase主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。
29、Avro
Avro是一个数据序列化系统。类似于其他序列化机制，Avro可以将数据结构或者对象转换成便于存储和传输的格式，其设计目标是用于支持数据密集型应用，适合大规模数据的存储与交换。
30、Chukwa
Chukwa是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。
31、Pig
Pig是一个对大型数据集进行分析和评估的平台。
32、Spark原理
Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、流处理和图计算等多种范式。Spark基于MapReduce算法实现的分布式计算，拥有MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
33、Spark的优点
轻量级快速处理
支持多语言
支持复杂查询
实时的流处理
可以与Hadoop数据整合
34、HDFS的设计目标
高效的硬件响应
流式数据访问
大规模数据集
简单的一致性模型
异构软硬件平台间的可移植性
35、HDFS架构——解释下图
答案在P107-P108
36、以一个文件File A（大小100MB）为例，说明HDFS的工作原理。
读操作流程
写操作流程
答案在P109-P111
37、HDFS的4类源代码
基础包
实体实现包
应用包
WebHDFS相关包
38、MapReduce
MapReduce是一个针对大规模群组中海量数据处理的分布式编程模型。
39、HDFS接口
远程过程调用接口
与客户端相关接口
HDFS各服务器间的接口
40、HDFS和MapReduce的关系
HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。
HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了对文件操作和存储的支持。
MapReduce在HDFS的基础上实现任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果。
41、MapReduce技术特征
易于使用
良好的伸缩性
大规模数据处理
42、MapReduce工作机制
答案在P116-P117
43、MapReduce执行流程
Map（映射）和Reduce（化简）是它的主要思想，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。
向MapReduce框架提交一个计算作业时，它会首先进行Split（分片），将File（文件）分配为多个数据片段，保证作业的并行效率。然后Map把计算作业拆分成若干个Map任务，然后分配到不同的结点上去执行，每一个Map任务处理输入数据中的一部分。当Map任务完成后，它会生成一些中间文件，把这些文件重新组织作为Reduce阶段的输入，该过程称为Shuffle（洗牌），洗牌的操作一般包含本地化混合、分区、排序、复制及合并。Reduce任务的主要目标就是把前面经过洗牌的文件汇总到一起并输出。
44、Common
Common为Hadoop的其他模块提供了一些常用工具程序包，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，同时为软件开发提供了API。
45、大数据的一致性策略
CAP，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）
46、大数据分区技术
通过一定的规则将超大型表分割成若干小块来分别处理。表进行分区时需要使用分区键来标志每一行属于哪一个分区，分区键以列的形式保存在表中。
47、几种常见的数据分区算法
范围分区
列表分区
哈希分区
48、分布式环境下的数据缓存技术特点
高性能
动态扩展性
高可用性
易用性
49、NoSQL数据库种类
键值（Key-Value）存储
列存储（Column-Oriented）
文档（Document-Oriented）存储
图形存储（Graph-Oriented）。
50、四种类型NoSQL的特点及典型产品
存储类型特性典型工具键值存储可以通过键快速查询到值，值无需符合特定格式Redis
列存储可存储结构化和半结构化数据，对某些列的高频率查询具有很好的I/O
优势
Bigtable、Hbase、Cassandra
文档存储数据以文档形式存储，没有固定格式CouchDB、MongoDB
图形存储以图形的形式存储数据及数据之间的关系Neo4J
51、Bigtable
Bigtable是Google开发的一个分布式结构化数据存储系统，运用按列存储数据的方法，是一个未开源的系统。
52、Bigtable数据库的架构
答案在P135.
53、Bigtable数据库特点
适合大规模海量数据，PB级数据。
分布式、并发数据处理，效率极高。
易于扩展，支持动态伸缩。
适用于廉价设备。
适合于读操作，不适合写操作。
不适用于传统关系型数据库。
62、医学大数据的种类
医院医疗大数据
区域卫生信息平台大数据
基于大量人群的医学研究或疾病监测大数据
自我量化大数据
网络大数据
生物信息大数据
63、大数据挖掘与传统数据挖掘方法的区别
传统数据挖掘大数据挖掘
样本数量少量数据样本分析与事物相关的所有数据，研究的样本数量趋近于总体数量
64、医学大数据挖掘的特点
隐私性
多样性
不完整性
冗余性
动态性
65、医学大数据挖掘的主要方法
自动疾病预测趋势和行为
关联分析
聚类分析
模糊系统与进化算法
66、医学大数据挖掘的应用方向
临床决策支持系统
医疗数据透明度
医学图像挖掘
生物信息学——DNA分析
公众健康
67、基于互联网大数据生物监测组成部分
互联网大数据的获取、从海量数据中提取出与生物事件相关的数据及建立数据与生物事件暴发的相互关系
68、基于互联网的大数据生物监测的应用
基于搜索引擎的生物监测、基于社交网络的生物监测及基于社交网络的情绪监测
69、区域卫生信息平台
是连接规划区域内（医疗卫生机构、行政业务管理单位及各相关卫生机构）各机构的基本业务信息系统的数据交换和共享平台
70、ETL（Extraction- Transformation-Loading）
即数据抽取（Extract）、转换（Transform）、装载（Load）的过程，它是构建数据仓库的重要环节
基于大数据精准教学系统的因材施教
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序
B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
3公需科目大数据培训考试答案93分
? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年
o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五
全国计算机三级数据库技术上机试题道
1.【考点分析】本题考查对4位整数的排序。考查的知识点主要包括：数组元素的排序算法，if判断语句和逻辑表达式，以及求余算术运算。【解题思路】此题属于4位数排序问题。本题需主要解决3个问题：问题1如何取4位数的后3位进行比较；问题2如何按照题目要求的条件(按照每个数的后3位的大小进行降序排列，如果后3位相等，则按照原始4位数的大小进行升序排列)排序；问题3如何将排完序的前10个数存到数组bb中去。 本题的解题思路为：使用双循环对数组按条件进行排序，然后将排完序的前10个数存到数组bb中。对于问题1可以通过算术运算的取余运算实现(aa[i]_x0010_00)；问题2通过包含if判断语句的起泡排序法就可以实现。 【参考答案】 void jsSort() { int i,j; /*定义循环控制变量*/ int temp; /*定义数据交换时的暂存变量*/ for(i=0;i<199;i++) /*用选择法对数组进行排序*/ for(j=i+1;j<200;j++) { if(aa[i]_x0010_00 { temp=aa[i]; aa[i]=aa[j]; aa[j]=temp; } else if(aa[i]_x0010_00==aa[j]_x0010_00) /*如果后3位数相等*/ if(aa[i]>aa[j]) /*则要按原4位数的值进行升序排序*/ { temp=aa[i]; aa[i]=aa[j]; aa[j]=temp; } } for(i=0;i<10;i++) /*将排序后的前10个数存入数组b中*/ bb[i]=aa[i]; } 【易错提示】取4位数后三位的算法，if判断语句中逻辑表达式的比较运算符。 判断语句和if语言循环结构，C本题主要考查的知识点包括：【考点分析】2. 一、单项选择题（共10道小题，共100.0分） 1.下面系统中不属于关系数据库管理系统的是______。 A.Oracle B.MS SQL Server C.IMS D.DB2 知识点: 数据库系统的应用实例 学生答案: [C;] 标准答案: C; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 2. 3.DBS是采用了数据库技术的计算机系统。DBS是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软 件和_____。 A.系统分析员 B.程序员 C.数据库管理员 D.操作员 知识点: 数据库系统的组成 学生答案: [C;] 标准答案: C; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 4. 5.对某个具体的数据库应用来说，下列说法中正确的是______。 A.E-R 图是唯一的 B.数据模型是唯一的 C.数据库文件是唯一的 D.以上三个都不是唯一的 知识点: 数据库系统的组成 学生答案: [D;] 标准答案: D; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 6. 7.以下不属于数据库系统组成的是____________。 A.硬件系统 B.数据库管理系统及相关软件 C.数据库管理员(DBA) D.文件系统 知识点: 数据库系统的组成 学生答案: [D;] 标准答案: D; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 8. 9.下列四项中说法不正确的是______。 A.数据库减少了数据冗余 B.数据库中的数据可以共享 C.数据库避免了一切数据的重复 D.数据库具有较高的数据独立性 知识点: 数据管理的发展 学生答案: [C;] 标准答案: C; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 10. 11.与文件管理系统相比，______不是数据库系统的优点。 A.数据结构化 B.访问速度快 C.数据独立性 D.冗余度可控 知识点: 数据管理的发展 学生答案: [B;] 标准答案: B; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 12. 13.下列四项中，不属于关系数据库特点的是_______。 A.数据冗余小 B.数据独立性高 C.数据共享性好 D.多用户访问 知识点: 数据管理的发展 学生答案: [D;] 标准答案: D; 基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性 行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图 公需科目大数据培训考试 考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年， 农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选 题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复 杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月 B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.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（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万 B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播， 这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分 一、选择题（30分，每小题2分） B 1.下列数据库产品中，哪一个属于微软公司开发的数据库软件？ A.Oracle B.SQL Server C.MySQL D.DB2 D 2.事务并发执行时，每个事务不必关心其他事务，如同在单用户环境下执行一样，这个性质称为事务的____。 A. 持久性 B. 一致性 C.孤立性 D.隔离性 C 3.缓冲区管理程序是由DBMS的_________实现。 A.查询处理器 B.事务管理器 C.存储管理器 D. 资源管理器 A 4.在数据库技术中，独立于计算机系统的模型是________。 A.概念模型 B.数据模型 C.层次模型 D.关系模型 A 5.在E/R图中，表示实体集、联系和属性的几何图形分别为：________。 A.矩形、菱形和椭圆 B.菱形、矩形和椭圆 C.椭圆、矩形和菱形 D.椭圆、菱形和矩形 B 6.在数据库中，如果有8个不同实体集，它们之间存在着8个不同的二元联系(二元关系是指两个不同实体集间的联系)，其中2个1∶N联系，6个M∶N联系，那么根据ER模型转换成关系模型的规则，这个ER结构转换成关系模式个数是: ________。 A.10 B.14 C.16 D.18 D 7.下面关于函数依赖的叙述中，不正确的是：________。 A.若X→Y，X→Z，则X→YZ B. 若XY→Z，则X→Z，Y→Z C.若X→Y，Y→Z，则X→Z D. 若X→Y，Y′ Y，则X→Y′ C? 8.设关系模式R(A，B，C)，F是R上的函数依赖集，F={A→B,B→C}那么F在模式AB上的投影πAB(F)为 A.{A→B,B→C} B.{A→B} C.{AB→C } D.Φ(即不存在非平凡的函数依赖集) A 9.五种基本关系代数运算是：________。 A.∪，-，×，π和σ B. ∪，-，∞，π和σ C.∪，∩，×，π和σ D. ∪，∩，∞，π和σ D 10. 下列关系代数表达式式中，不正确的是：________。 A.R∪S=R∪(S-R) B.R∩S=R-(R-S) C.R∪S=S∪(S-R) D.R∩S=S-(S-R) B 11. SQL语言具有____的功能。 A.关系规范化、数据操纵、数据控制 B.数据定义、数据操纵、数据控制 C.数据定义、关系规范化、数据控制 D.数据定义、关系规范化、数据操纵 C 12. SQL语言中，条件“年龄BETWEEN 20 AN D 30”表示年龄在20至30之间，且____ A.包括20岁和30岁 B.不包括20岁和30岁 C.包括20岁但不包括30岁 D.包括30岁但不包括20岁 C 13.数据库中只存放视图的________。 A.操作 B.对应的数据 C.定义 D.限制 C 14.在SQL语言中授权的操作是通过_____语句实现。 一、课堂中的大数据应用 课堂中生成的大数据： 1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。 2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。 课堂大数据的用途 1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善 2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习 3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据 随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课 堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂 练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。 二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点 教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。 三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究 信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。 一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。 可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。 其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行 为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。 可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的 形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。 图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”， 数据库在线测试试题 选择题 1。下述( Ｃ)不是DBA数据库管理员的职责 完整性约束说明 定义数据库模式 数据库管理系统设计 数据库安全 ２.用户或应用程序看到的那部分局部逻辑结构和特征的描述是( A ),它是模式的逻辑子集子模式 模式 内模式 物理模式 3。要保证数据库的逻辑数据独立性，需要修改的是（Ｃ) 模式与内模式之间的映射 模式 模式与外模式的映射 三层模式 4。要保证数据库的数据独立性,需要修改的是( Ａ ) 三层之间的两种映射 模式与外模式 模式与内模式 三层模式 5.描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是( Ｂ） 外模式 模式 内模式 用户模式 ６。数据库系统的数据独立性体现在( B ） 不会因为数据的变化而影响到应用程序 不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序 不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构 不会因为存储策略的变化而影响存储结构 7.下列四项中，不属于数据库系统特点的是（Ｂ ) 数据共享 数据冗余度高 数据完整性 数据独立性高 8.下面列出的数据库管理技术发展的三个阶段中，没有专门的软件对数据进行管理的是（ D ）。I。人工管理阶段 IＩ．文件系统阶段 III．数据库阶段 I 和 II 只有 IＩ II 和 III 只有 I ９．DＢS是采用了数据库技术的计算机系统，它是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软件和（ D ） 系统分析员 程序员 操作员 数据库管理员 10.数据库（ＤB）,数据库系统（DBS)和数据库管理系统（ＤＢMS）之间的关系是（Ｃ）。 DBＭＳ包括ＤB和DBＳ DBＳ就是ＤＢ，也就是ＤＢMＳ ＤＢS包括DB和DBMS ＤB包括DＢS和DBMＳ 2填空题 1。数据库是长期存储在计算机内有组织、可共享、的数据集合。 2。DBMS是指（数据库管理系统），它是位于（用户)，和（操作系统） , 之间的一层管理软件 3．数据库管理系统的主要功能有, 数据定义，数据操纵,数据库运行管理，数据库的建立维护维护等４个方面 4．数据独立性又可分为（逻辑独立性)和(物理独立性） ５。当数据的物理存储改变了，应用程序不变，而由DBMS处理这种改变，这是指数据的（物理独立性） 6。数据模型是由（数据结构) 、(数据操作）和（完整性约束)三部分组成的 7。（数据结构)是对数据系统的静态特性的描述,＿(数据操作）是对数据库系统的动态特性的描述8.数据库体系结构按照（外模式）、(模式）和（内模式)三级结构进行组织 ９．数据库体系结构按照____＿______ 、___＿＿____＿_ 和＿＿＿__＿_＿＿____＿_ 三级结构进行组织 １0.实体之间的联系可抽象为三类，它们是(一对一）、(一对多）和(多对多) １１。数据冗余可能导致的问题有(存储空间大）和(数据不一致) 12.数据管理技术经历了（人工管理) 、（文件管理)和（数据库管理）三个阶段 多媒体技术基础 一、单项选择题 1. 在一片直径为5英寸的CD-I光盘上，可以存储（）MB的数据。 （A）128 （B）256 （C）650 （D）1024 2. 用户可以与计算机进行人机对话的操作是指（）。 （A）兼容性（B）安全性（C）交互性（D）可靠性 3. 文件格式实际上是一种信息的（）存储方式。 （A）数字化（B）文件化（C）多媒体（D）图形 4. 多媒体文件包含文件头和（）两大部分。 （A）声音（B）图像（C）视频（D）数据 5. 选用合适的数据压缩技术，有可能将字符数据量压缩到原来的（）%左右。（A）10 （B）20 （C）50 （D）80 6. 目前通用的压缩编码国际标准主要有（）和MPEG。 （A）JPEG （B）A VI （C）MP3 （D）DVD 7. MPEG是一个（）压缩标准。 （A）视频（B）音频（C）视频和音频（D）电视节目8. 矢量图形是用一组（）集合来描述图形的内容。 （A）坐标（B）指令（C）点阵（D）曲线 9. 灰度图像中亮度表示范围有0~（）个灰度等级。 （A）128 （B）255 （C）1024 （D）160万 10. 图像印刷分辨率单位一般用（）表示。 （A）KB （B）像素（C）dpi （D）bit/s 11. GIF文件的最大缺点是最多只能处理（）种色彩。 （A）128 （B）256 （C）512 （D）160万12. 截取模拟信号振幅值的过程称为（）。 （A）采样（B）量化（C）压缩（D）编码13. 三维动画最基本的工作是：（）、材质和动画。 （A）建模（B）设计（C）渲染（D）光照 14. 在三维动画中，往往把物体的色彩、光泽和纹理称为（）。 （A）表面（B）材质（C）贴图（D）模型 大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的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。大数据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专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述 1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。 大数据在教学管理中的运用 随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！ 一、何为大数据 《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，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、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。 二、大数据对教学的影响 中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分 24数据库基础知识测试题 一、选择题 1. 数据库系统是由数据库、数据库管理系统、应用程序、、用户等构成的人—机系统。 A．数据库管理员 B．程序员 C．高级程序员 D．软件开发商 2. 在数据库中存储的是。 A．信息 B．数据 C．数据结构 D．数据模型 3. 在下面关于数据库的说法中，错误的是。 A．数据库有较高的安全性 B．数据库有较高的数据独立性 C．数据库中的数据可被不同的用户共享 D．数据库没有数据冗余 4. Access数据库管理系统依赖于操作系统。 A．DOS B．Windows C．UNIX D．UCDOS 5. 定义某一个字段的默认值的作用是。 A．当数据不符合有效性规则时所显示的信息 B．不允许字段的值超出某个范围 C．在未输入数值之前，系统自动提供数值 D．系统自动把小写字母转换为大写字母 6. 在下列数据库管理系统中，不属于关系型的是。 A．Microsoft Access B．SQL Server C．Oracle D．DBTG系统 7. Access是数据管理系统。 A．层状 B．网状 C．关系型 D．树状 8. 在Access中，数据库的基础和核心是。 A．表 B．查询 C．窗体 D．宏 9. 在下面关于Access数据库的说法中，错误的是。 A．数据库文件的扩展名为mdb B．所有的对象都存放在同一个数据库文件中 C．一个数据库可以包含多个表体 D．表是数据库中最基本的对象，没有表也就没有其他对象 ·2·基础知识测试篇 10. 在一个单位的人事数据库，字段“简历”的数据类型应当是。 A．文本型 B．数字型 C．自动编号型 D．备注型 11. 在一个学生数据库中，字段“学号”应该是。 A．数字型 B．文本型 C．自动编号型 D．备注型 12. 在下面关于Access数据类型的说法，错误的是。 A．自动编号型字段的宽度为4个字节 B．是/否型字段的宽度为1个二进制位 C．OLE对象的长度是不固定的 D．文本型字段的长度为255个字符 13. 假定“姓名”是文本型字段，则查找姓“李”的学生应使用表达式。 A．姓名Like″李*″ B．姓名Like″[！李]″ C．姓名=″李*″ D．姓名= =″李*″ 14. 如果字段“成绩”的取值范围为0~100，则错误有有效性规则是。 A．> = 0 And < = 100 B．[成绩]> = 0 And [成绩]< = 100 C．成绩> = 0 And 成绩 < = 100 D．0 < = [成绩] < = 100 15. 基本表结构可以通过，对其字段进行增加或删除操作。 A．INSERT B．ALTER TABLE C．DROP TABLE D．DELETE 16. 在下列关于SQL语句的说法中，错误的是。 A．在使用CREATE TABLE创建基本表时，可以指定某个字段为主键 B．在使用ALTER TABLE命令修改基本表的结构时，可以同时添加和删除字段操作C．UPDATE语句一次只能对一个表进行修改 D．使用DROP TABLE删除基本表后，表中的数据自动被删除，不可以恢复 17. 内部计算函数Sum（字段名）的作用是求同一组中所在字段内所有的值的 。 A．和 B．平均值 C．最小值 D．第一个值 18. 内部计算函数Avg（字段名）的作用是求同一组中所在字段内所有的值的 。 A．和 B．平均值 C．最小值 D．第一个值 19. 子句“WHERE性别=″女″AND工资额>2 000”的作用是处理。 A．性别为“女”并且工资额在于2 000的记录 B．性别为“女”或者工资额大于2 000的记录 C．性别为“女”并非工资额大于2 000的记录 D．性别为“女”或者工资额大于2 000，且二者择一的记录 20. 在Access的下列数据类型中，不能建立索引的数据类型是。 A．文本型 B．备注型 C．数字型 D．日期/时间型 21. 在数据表视图中，不可以。 A．修改字段的类型 B．修改字段的名称 大数据分析方向教学计划 ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python 公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.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）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程 ? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.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。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年 《数据库系统原理》在线测试题 、单选题（共40 道试题，共80 分。） 1. 对视图的查询，最终要转化为对（）的查询。 A. 索引 B. 元组 C. 基本表 D. 数据库 满分：2 分 2. 下列哪一项不是DBMS的组成部分？（） A. DDL及其翻译处理程序 B. DML及其编译、解释程序 C. 数据库运行控制程序 D. 宿主语言及其编译、处理程序 满分：2 分 3. 创建存储过程使用（）语句。 A. CREATE PROC B. CREATE VIEW C. CREATE TABLE D. CREATE DATABASE 满分：2 分 4. 有关系模式P(A,B,C,D,E,F,G,H,I,J)，根据语义有如下函数依赖集：F={ABD→E,AB→G,B →F,C→J,C→I,G→H},关系模式P的码是（） A. (A,C) B. (A,B,G) C. (A,G) D. (A,B,C,D) 满分：2 分 5. 在SQL语言中，（）子句能够实现关系参照性规则。 A. PRIMARY KEY B. NOT NULL C. FOREIGN KEY D. FOREIGN KEY...REFERENCES... 满分：2 分 6. 从现实世界中抽象出实体型、属性和实体集间的联系，并用（）模型来描述它们。 A. E-R B. 概念 C. 逻辑 D. 物理 满分：2 分 7. 设关系R=(A，B，C)，与SQL语句select distinct A from R where B=17等价的关系代数表达式是（） A. πA(σB=17(R)) B. σB=17(πA(R)) C. σB=17(πA，C(R)) D. πA，C(σB=17(R)) 满分：2 分 8. 下列关于E-R模型的叙述中，哪一条是不正确的？（） A. 在E-R图中，实体类型用矩形表示，属性用椭圆形表示，联系类型用菱形表示 B. 实体类型之间的联系通常可以分为1：1，1：n和m：n三类 C. 1：1联系是1：n联系的特例，1：n联系是m：n联系的特例 D. 联系只能存在于两个实体类型之间 满分：2 分 9. 用户对SQL数据库的访问权限中，如果只允许删除基本表中的元组，应授予哪一种权限？（） A. DROP B. DELETE C. ALTER D. UPDATE 满分：2 分 10. 下列关于关系数据库视图的说法中，哪些是正确的？（）Ⅰ. 视图是关系数据库三级模式中的内模式。Ⅱ. 视图能够对机密数据库提供一定的安全保护。Ⅲ. 视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性。Ⅳ. 对视图的一切操作最终都要转换为对基本表的操作。Ⅴ. 所有的视图都是可以更新的。 A. Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ B. Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ C. Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ D. 都正确 满分：2 分 11. 多个并发事务处于相互等待状态，其中每一事务都在等待它们中的另一事务释放封锁，才可继续执行下去，但任一事务都没释放自己已获得的锁，也无法获得其它事务已拥有的锁，该现象称为（） A. 活锁 B. 死锁 C. 排它锁 D. 共享锁 满分：2 分 12. 下列关于关系数据模型的术语中，哪一个术语所表达的概念与二维表中的“行”的概念最接近？（） A. 属性 B. 关系 C. 域 D. 元组 满分：2 分 13. 下列关于关系数据库的规范化理论的叙述中，哪一条是不正确的？（） A. 规范化理论提供了判断关系模式优劣的理论标准 大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已北邮数据库系统概论测试--阶段作业1
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