大数据时代企业发展机遇与挑战
一、定义
所谓大数据，就是利用一些非传统的数据筛选工具，对大量的结构化和非结构化数据集合进行挖掘，以便提供有用的数据洞察。与传统海量数据相区别，它可以用三个V来总结，即Variety、V olume和Velocity(多样性、数量、速度)。
（1）大数据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、并整理成为帮助企业经营决策
更积极目的的资讯。
（2）大数据的核心是预测，通过把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
二、机遇
1、大数据时代的来临
（1）互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。
有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），
2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时
间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年
仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数
居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数
千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量
40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页
数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一
个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若
安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院
也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
（2）近年来大数据来势迅猛
一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013
年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
（3）数据规模越大，处理的难度也越大，挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因
首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
2、大数据技术应用于各个领域
（1）宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。（2）制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
（3）在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。
（4）在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%。
（5）在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。（6）在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动
人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信
和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。
美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进
行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。
（7）在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成
生物学等正在兴起。
3、企业将大数据技术转化为自身的竞争力
（1）精准营销
企业本身拥有客户的大量数据，通过对数据的分析获得很多信息，从而成为进行管理和营销的依据，但是有些企业拥有的客户信息并不全面，这种分析难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。
举例：
银行数据：某位信用卡客户月均刷卡6次，平均每次刷卡金额500元，平均每年打三次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该
客户是一位满意度较高、流失风险较低的客户。
网络数据：通过查看该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打克服电话没有接通，客户多
次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。
（2）品牌建设
大数据时代，信息传播的方式、渠道、内容和速度都是前所未有的，传统上依赖信息不对称的品牌营销都将无法适从。大胆尝试、不断把搜索
引擎的营销，社会化网络的营销，网络视频的营销、即时资讯的营销、论
坛营销、微博营销和微信营销等应用到品牌建设当中和品牌的传播上。
举例：
2011年4月，光大银行通过官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝---光大电子银行酒窝传递活动”，向网民征集酒窝照片，并由参与者向好友
进行传递，征集的照片会组成一个笑容墙展示，一个月的时间里有超过
740000人参与了活动，使得光大银行的客服电话号码一夜走红。
（3）业务拓展
举例：
ZestCash公司使用Mapreduce技术进行大数据分析，考察贷款人的数千个信息线索，从而造成了它独特的竞争力，对于一个无法进行某次还款
的客户不论他是否主动解释，传统银行都认为他是高风险的，但是
ZestCash通过大量的数据调研与分析发现，如果这种客户主动解释其原因，他们更有可能全额还款。
（4）客户服务
目前网上的信息浩如烟海，如何利用内外部数据及时发现客户的需求并做好精确服务是非常考验企业自身段位的，这就需要建立更立体丰富的
数据资源，打造一个立体化的社会化大数据。
举例：
新加坡花旗银行基于消费者的信用卡交易记录，有针对性地给他们提供商家和餐馆优惠，并且根据反馈不断学习提升推荐准确度。
（5）风险控制
举例：
社会化媒体的互动，实时的传感器数据，电子商务以及其他新的数据源，正在给银行带来一系列的挑战，仅仅借助传统的解决方案，无法全面
进行风险管理，大数据分析帮助银行了解客户的自然属性和行为属性，结
合客户的行为分析、客户信用度分析、客户风险分析以及客户的资产负债
状况，建立完善的风险防范体系。
（6）商业模式
大数据能够帮助企业找到那些合适自己企业模式的客户群体，打造、强化企业特有的商业模式。
举例：
美国最大的网上银行ING Direct成立于2000年，2011年其存款规模达820亿美元，客户数量700万，该行的独特运营模式是：简单并且对追
求高回报的客户具有吸引力。为此该行只提供网上银行服务；只向客户提
供最基本的金融服务，如普通储蓄存款账户、定期存单、简单住房按揭贷
款、普通基金理财服务等；该行自成立以来没有发放过一张信用卡；该行
对支票账户会支付平均4%的高额利息，保证了客户从自己的存款中得到
最高的回报，而这种简单至极的运营模式完全是建立在基于对复杂大数据
的分析基础上的。
三、大数据技术的挑战和启示
1：挑战
（1）数据收集
要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。
（2）数据存储
要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和
去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。
（3）数据处理
有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方
法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后
度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱
两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。
（4）结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察
目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘
算法在不同行业中难以通用。
2：启示
（1）发展自主可控的大数据技术与产品。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已
提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决
方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。
美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。（2）重视对数据保存，提高存储数据的利用率。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
（3）大数据的挖掘与利用应当有法可依
去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
（4）大数据时代呼唤创新型人才
盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
（5）我国实现跨越式发展的宝贵机会
其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。
我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
四、大数据时代下，重庆市发展选择
1：重庆让大数据“飞”，产业链上商机多
（1）《重庆市大数据行动计划》在全国首次提出全产业链的目标。
到2017年，我市在虚拟技术、云计算平台技术、海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、信息安全技术、大数据关键设备7大领域突破一批关键技术，推动大数据技术在电子政务、民生服务、城市管理及相关重点行业广泛应用，将大数据产业培育成全市经济发展的重要增长极。将打造2~3个大数据产业示范园区，培育10家核心龙头企业、500家大数据应用和服务企业，引进和培养1000名大数据产业高端人才，形成500亿元大数据产业规模，建成国内重要的大数据产业基地。
（2）几大亮点
首先是实施“大数据行动计划”，将深化“云端计划”，延长我市云端产业价值链，创造规模更大的信息服务市场，带动形成新的经济增长点。
其次是强化数据资源共享开放，解决信息碎片化难题。还有，我市将推进大数据商业服务，大力发展大数据外包服务，《计划》提出引导我市企业面向国内外数据市场，承接大数据外包业务；重点面向离岸数据市场，加快推进商业智能、研发服务等知识流程外包。
此外，还将多渠道吸引投资，推进大数据的广泛应用，积极鼓励社会资本投入大数据产业，开展大数据采集整理、挖掘分析，尤其是对政务数据、公共服务领域数据的深加工和深挖掘。
（3）大数据影响市民生活，给市民带来便利和改变
“交通云”、“教育云”和“医疗云”，将全部实现智能化，比如所有路况信息提前掌握、足不出户就可就医、接受教育等。
（4）商用：渝企则可围绕硬件、软件、服务三大方面掘金
以硬件为例，当大数据产业链发展后，就需要各种传感器，例如图像传感器、温度传感器、压力传感器等，制造型企业就可以围绕传感产业做文章。
此外，交换机、路由器、机顶盒等产品的应用需求，也将给企业带来庞大的商机。
在软件开发上，大数据产业的发展，需要有专门的公司开发数据存储系统、数据传递系统、无线模块、数据分析软件等，这为科技型企业提供了巨大的空间。在应用服务方面，运营商可提供各类通信服务，结算型企业可提供营销结算业务。
（5）实施：人才培养、市场开拓、资金扶持和产业链完善等方面
在人才培养方面，重庆将以大数据研发和产业化项目为载体，加大对大数据高端人才的引进，多举措、分层级加强对大数据人才的本地培育。
市场开拓方面，将通过推动政府机关和事业单位数据业务外包、开展大数据服务试点工程和应用示范等举措，加快培育大数据应用服务市场。并积极开展大数据交流，建立产学研用一体的大数据专业研究机构，营造良好的产业发展氛围。
资金扶持方面，整合相关市级专项资金，设立重庆市大数据产业发展专项，优先对大数据产品和解决方案市场化推广、大数据应用示范工程等重点项目给予资金支持；产业链完善上，我市将建设大数据产业基地；在海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、大数据关键设备等领域突破一批关键技术，形成具有自主知识产权的标准和规范；完善大数据采集体系，建立政府和社会互动的大数据形成机制。
2：重庆发布大数据计划，拟建设多个数据产业园
重庆市将着力从六个重点方面软硬兼施，推进大数据产业发展：
（1）是完善大数据产业生态链，建设大数据产业基地;
（2）是在政务服务、民生服务、城市管理、重点行业应用等领域开展大数据示范应用，以示范应用引领产业发展;
（3）是在海量数据存储、数据预处理、新型数据挖掘分析、大数据关键设备等领域突破一批关键技术，形成具有自主知识产权的标准和规范;
（4）是启动“国际信息港”建设工程，打造“光网?无线宽带重庆”，加快3G、4G网络建设，大幅度扩大光纤网络、移动网络和无线局域网覆盖范围。
（5）是完善大数据采集体系，建立政府和社会互动的大数据形成机制;六是探索建立大数据地方性法规，强化与大数据相关的信息安全基础性工作。
（6）加快推进大数据外包服务示范：积极引导重庆市企业面向国内外数据市场，承接大数据外包业务，通过对海量数据资料进行撷取、管理、处理、深入挖掘其价值，形成丰富的大数据服务解决方案。
（7）积极鼓励社会资本投入大数据产业，开展大数据采集整理、挖掘分析，尤其是对政务数据、公共服务领域数据的深加工和深挖掘。
3：重庆市永川区信息产业迈进“大数据时代”
（1）“智慧城市+智慧产业”新路径提速信息产业发展
在推进智慧城市建设的过程中,以市场开放、资本开放、人才开放这“三个开放”为原则,引入企业和资本到重庆永川进行智慧城市建设,并通过与现有产业的融合实现智慧城市产业链条上的企业充分聚集,从而实现智慧产业的发展。去年9月,重庆永川就此规划了智慧医疗、智慧教育、智慧城管、智慧社区、智慧交通等11个智慧试点项目。
（2）新项目可让重庆永川“一举两得”
重庆永川区软件与信息服务外包产业园区管委会副主任方晓艳介绍,这6个项目共分为两大类:轩宁科技、亿伦科技、伟观科技3家企业为BPO产业投资项目,他们进入后,将让园区的服务外包产业实力更强;东华软件、中国普天、通号创新3家企业为智慧城市建设战略合作项目,他们的进入,正式拉开了重庆永川智慧城市建设序幕,可助推重庆永川信息产业实现快速发展。
（3）新试点支撑重庆永川“信息城”
大数据试点产业园区的成功申办,将给重庆永川的智慧城市建设、信息产业发展增加一台更大马力的“发动机”。
大数据也称巨量资料、海量资料,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、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。因此,“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享、交叉互用,形成的智力资源和知识服务能力。
正因如此,大数据产业已成为继云计算、物联网、移动互联网之后的又一个具有国家战略意义的新兴产业,已成为国家重要的战略资源。
发展大数据产业对推进重庆永川智慧城市建设尤为重要。有了这项产业,政府就可以对巨量信息进行快速处理,从而大幅度提高城市管理效率、城市管理水平,群众就可以享受到更便利的公共服务。
重庆永川将抢抓试点机遇,以服务智慧城市为牵引,结合行业发展方向和自身实际,计划在大数据行业应用、基础理论研究、核心竞争力产品研发等领域大力推动大数据产业发展,把“重庆永川信息产业城”建设成为重庆市大数据产业发展的重要支撑。
大数据时代的三大发展趋势和投资方向 (2012-03-27 14:01:49) 赵国栋 应约写一篇介绍大数据的文章，发表在某公司的内刊上。阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。因此，必须做到深入浅出，言之有物。IT本身枯燥，大数据这个概念又过于时髦，业界亦是众说纷纭。不用技术词汇说明白这件事情，还是蛮有挑战的，因此写成博文，先请方家、网友们批驳。 1993年《纽约客》刊登了一副漫画：标题是：“互联网上，没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家，甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖，可能会借助互联网而大行其道。 20年后互联网发生的巨大的变化，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。在物理世界中，许多行为是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为，皆有前兆。要买商品，必先浏览，对比，询价；要搞活动，必先征集、讨论、策划；互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据，通过对这些数据的收集和分析，互联网企业具备了预判物理世界中，人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力，这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛，天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器，无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用，产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。 第一篇报告——《大数据时代即将到来》，之所以用时代这个词作为标题，是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性，是人类产生恐惧的根源之
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
大数据时代下一城一报的发展趋势 1、概念界定： 1.1“一城一报” “一城一报”现象最早出现在世界大战至第二次世界大战期间的美国，资本主义经济经济迅猛发展，报纸发行量亦不断持续上升。但在激烈的竞争下，报业发展下却出现了极度垄断的态势。日报的总数不断减少，为数众多的日报经过激烈的竞争兼并之后，以至于出现了许多城市只有一家日报，或有几家报纸但却同属一个老板。据悉，美国98%的城市只有一家报纸，“一城一报”现象也是报业经过多年自由竞争的结果。其实早在2008年，中国本土传统媒体行业也有类似的合并尝试。 以互联网为代表的新媒体技术的冲击加大，再加上全球性的金融危机以及中国传媒业的体制困境等多重压力，中国传媒界开始了新一轮的重组，各家报业集团纷纷进行“报网融合”，出版集团则纷纷股改上市，个别传媒集团甚至兼并报纸和进军影视。但是，这一轮传媒集团重组的声势和效果并不明显。直到2013 年前后，随着新一轮文化体制改革的深化，包括非时政类报刊转企改制等一系列举措出台，新闻出版总署与广电总局合并，传媒产业新的合并重组拉开了帷幕。上海两大报业集团合并重组，可谓引领风气之先。新媒体乃至“自媒体”的崛起彻底改变了受众接受信息的途径与习惯，导致传统媒体受众大量流失。上海报业集团的成立带着浓厚的新媒体意味，不再类似以往的重组兼并，仅
仅局限在几家报纸媒体的融合或是仅停留在组织、经营的合并层面。此举也意味着中国报业真正迎来转型的拐点。 1.2大数据时代： 大数据，顾名思义即数据规模庞大之意，至少需要满足规模性(volume)、多样性(variety)和高速性(velocity)三个特点。大数据时代，通信技术的发展造就了信息传播的数字化、社会化和移动化，因此产生了巨大的数据量，新浪微博每日发博量超过一亿条，百度则每日处理数十亿次搜索指令，淘宝网站交易次数超过千万，联通每日用户的上网记录信息流量高到为计算机信息技术用于计量存储容量和传输容量的一种计而太字节甚至拍字节将 成为大数据时代数据处理的基本单位。 如果数据能够提炼出规律，它就是知识；如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策，它就是资源。”可见，身处大数据时代，突发事件舆论引导不应止于发布信息、引导舆论，还应重视对信息进行挖掘、处理、管理、运用，“基于特定社会需求，在特定的社会理论指导下，收集、整理和分析数据足迹以便进行社会解释、监控、预测与规划的过程因此，面对规模化、多样性、高速化的数据，思维转变是第一步。 “一种信息传播的新方式随之带来的社会变迁，绝不止于它所传递的内容，其更大意义在于它本身定义了某种信息的象征方式、传播速度、信息的来源、传播的数量以及信息存在的语境”
大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。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）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、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。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
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
大数据时代的四类数据和四类公司 【摘要】本文介绍了大数据的概念，论述了四大类数据和应用价值，指出了就大数据应用情况现实生活中各类公司存在的类型，明确了大数据应用与企业竞争优势的密切关系。 【关键词】大数据；大数据分类；公司类别 当今世界，大数据无处不在，它影响到了我们的工作、生活和学习，并将继续施加更大的影响。 大数据用于描述这样的数据组，其规模超出了日常软件在可容忍期限内获取、管理和加工数据的能力。一些网络技术领先的公司持续地投资于昂贵的大数据技术，成效显著。大数据使得创新型公司变成了经营新方法的率先接受者，经营更为成功。通过大数据的分析挖掘，公司可以发现新的经营模式，对工艺加以改进。例如，在获悉消费者行为后，可以将发现用于某些改变，如降低成本或增加销售，就会产生价值。在任意大的数据组中应用统计方法可以发现有用信息，将这些信息商业化即可获益。 大数据时代一切在变，应对之策是改变一切。经营方式发生了变化——制定决策变得与开展行动深度融合；运用信息的方式发生了变化——从处在经营的边缘变成了处于所有方面的中心；技术发生了变化——从批处理到实时处理，从分割到融为一体；人们工作的方式发生了变化——从在命令和控制模式下运作到在合作环境下负责自己的信息和交互应用。 根据麦肯锡全球研究所的分析，利用大数据在各行各业能产生显著的财务价值。美国健康护理利用大数据每年产出3000亿美元，年劳动生产率提高0.7%；欧洲公共管理每年价值2500亿欧元，年劳动生产率提高0.5%；全球个人定位数据服务提供商收益1000多亿美元，为终端用户提供高达7000亿美元的价值；美国零售业净收益可增长6%，年劳动生产率提高0.5—1%；制造业可节省50%的产品开发和装配成本，营运资本下降7%。 根据国际数据公司（IDC）的测算，2011年数字世界将产生1800EB的数据，2012年会增长40%，达到2500EB。截止2020年，会达到35000EB，似乎没有足够的磁盘空间存储。就传统IT企业来看，其结构化和非结构化的数据增长也是惊人的。2005年企业存储的结构化数据为4EB，到2015年将增至29EB，年复合增长率逾20%。非结构化数据发展更猛。2005年为22EB，2015年将增至1600EB，年复合增长率约60%，远远快于摩尔定律。 当今大数据的来源除了专业研究机构产生大量的数据外（CERN 的离子对撞机每秒运行产生的数据高达40TB），与企业经营相关的大数据可以划分为四个来源： 1.越来越多的机器配备了连续测量和报告运行情况的装置。几年前，跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车生产商在车辆中配置了监视器，连续提供车辆机械系统整体运行情况。一旦数据可得，公司将千方百计从中渔利。这些机器传感数据属于大数据的范围。 2.计算机产生的数据可能包含着关于因特网和其他使用者行动和行为的有趣信息，从而提供了对他们的愿望和需求潜在的有用认识。 3.使用者自身产生的数据/信息。人们通过电邮、短信、微博等产生的文本信息。
湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis
一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 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）。（单选题，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 9、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）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别
大数据时代的企业管理 （陈登鹏工业工程11级2班2011330350212） 摘要 基于数据分析对管理的重要性，在《孙子兵法》中已有深刻的认识：“夫未战而庙算胜者，得算多也。”数据始终贯穿在管理的计划、组织、领导、控制和创新中。在进入大数据时代后，如何更好地利用信息爆炸时代产生的海量数据为管理服务，和利用数据创造财富是不可回避的命题。管理决策日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉，对企业正确的制定发展计划与合理安排企业资源有重要的意义。其中预测在企业中有重要的意义，在大数据时代，预测的准确度或许能够更上一个台阶，将促进企业健康发展。 关键字：大数据；管理；预测 一、大数据时代的特点 从古至今，从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸。信息技术的发展，互联网的普及，随之而产生的数据也呈现爆发性增长。 （1）到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB，而过去两年产生的数据占人类历史数据总量的90%。 （2）到2006年，全世界的电子数据存储量为18万排字节，如今这个数字已达到
180万拍字节，短短时间内已经增长了一个数量级。根据预测，2015年这个数字甚至会达到800万拍字节的规模。 大数据时代的典型特点就是预测变得更为精确。Albert-László Barabás i①提出：人类93%的行为是可以预测的。目前人类的数据处理能力在庞大的数据量面前还是太渺小，当数据处理能力的提升足以克服这一切后，混沌理论是否会黯然失色呢，一切都将变得清晰起来，偶然性也将因为盖然性变得不那么模糊？或许人类处理能力提升的速度远远都无法赶上数据的增长速度，混沌理论也将一直伴随着人类的发展。但不可否认的是，即使是现在的处理能力，大数据也能极大地提升预测的精准度。 二、大数据视角下的预测 预测对企业的各项职能活动包括采购原材料、扩充机器设备、补充人员等需要依据市场进行调整的活动有重要意义。预测是整个企业系统的重要输入和依据，具体地将，其重要性可以从以下几个方面来考虑： （1）对于战略部门而言，预测可以提供决策的依据； （2）对于销售部门而言，为补充销售人员提供依据； （3）对于成本会计而言，预测可以为预算和成本控制提供依据； （4）对于采购部门而言，便于采购部门制定制定准确的采购计划，以降低总的生产成本； （5）对于生产计划和控制部门而言，预测是企业编制生产计划的基础，是生产计划编制的主要输入； （6）对于研发部门而言，新产品的预测可以为设计提供参考，根据对市场的预测进行产品的开发，这样的产品才会有市场，才会有竞争力； …… 其中，概率论在预测中有不可替代的作用，当中的泊松分布P(λ)是在概率论中常用的一种离散型概率分布，由于其适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数，因此泊松分布在管理科学，运筹学以及自然科学的某些问题中都占有重要的地位。例如，在企业战略制定以及物料需求分析等方面有极大的应用空间。当然，泊松分布在处理自然科学领域内的问题有更突出的成果，如某放射性物质发射出的粒子、显微镜下单位分
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况 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，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响 大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影
响主要包括以下几个方面： (1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 (2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 (3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
小企业的大数据时代 从物联网到云计算再到现今的大数据，互联网时代形成的新的商业模式、经济形态等使人们的生活方式发生了变化，也给企业的发展带来了巨大的挑战。 事实上从2009年开始，大数据这个概念就是街头巷尾热议的时尚名词，2013年这一概念依然是炙手可热的话题，有关大数据的信息更是不胜枚举。 大数据，简言之就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。 面对信息时代的冲击和大数据的巨大能量，企业转型似乎成为必然选择。 不论是传统的石油行业还是传统银行业亦或是零售业，都意识到数据的重要性。传统的石油巨头们在寻求信息化的转型，很多巨头每年在信息化建设中投入的比例往往占到公司盈利比例的1%-3%不等。据媒体报道，埃克森美孚曾在此前一次全球性招标中，一次性投入10亿美元来采购信息化服务。传统的商业银行也努力和互联网“合作共赢”，并进行模式创新，如推出POS网络商户贷款业务。民生银行正致力筹建电子商务银行。全球最大零售商沃尔玛也在其社交基因组计划中整合了用户在社交网络中的关系数据，用以更精准地推测消费者的偏好。 面对海量的数据，似乎只有这些大型集团公司才有能力进行数据挖掘，这些大型企业有足够的资金采购信息化服务，聘请大数据科学家。相比之下，广大中小企业资金实力则相对有限。 “一套IT系统，进行数据分析要花费很多资金，我这种小公司没有那么多钱。”在上海做商贸的张丹对记者说道。她道出了很多小企业经营者的心声。 那么，是不是意味着小企业在这场大数据的革命中真的没有一席之地，会完全失去竞争力？在中小企业如雨后竹笋般发展的今天，面对资金的限制以及市场的竞争，中小企业该如何去适应大数据时代？ 对此，微软亚太研发集团主席张亚勤有自己独到的见解，他认为，作为小微企业，完全不必考虑自己建设一套IT系统，他们从精力、成本、能力上来说都不适合，因此此类企业可以将企业的IT建设外包给适合的服务商，企业本身的所有精力投入到客户的开发上。
1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（单选题2分） 得分：2分 C.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（）（单选题2分）得分：2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信，短信内容是这样的：“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到XXXX网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?（）（单选题2分）得分：2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（单选题2分）得分：2分 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时，卖家突然说交易出现异常，并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?（）（单选题2分）得分：2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式，并进行核实 7.重要数据要及时进行（），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分）得分：2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行（）保护。（单选题2分）得分：2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（）（单选题2分）得分：2
大数据时代企业发展机遇与挑战 一、定义 所谓大数据，就是利用一些非传统的数据筛选工具，对大量的结构化和非结构化数据集合进行挖掘，以便提供有用的数据洞察。与传统海量数据相区别，它可以用三个V来总结，即Variety、V olume和Velocity(多样性、数量、速度)。 （1）大数据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、并整理成为帮助企业经营决策 更积极目的的资讯。 （2）大数据的核心是预测，通过把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 二、机遇 1、大数据时代的来临 （1）互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。 有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB）， 2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时 间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年 仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数 居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数 千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量 40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页 数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一 个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若 安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院 也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。 （2）近年来大数据来势迅猛 一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013
大数据时代数据领域未来发展的三大趋势 市场的变幻无常和商业全球互联的趋势使得直觉决策不再有效。今天，企业业务决策涉及的数据和参数越来越复杂，企业决策者们都希望身边能有一个数据分析专家可以求助，数据蕴含着对企业有价值的信息，所以数据已经是企业的重要资产，驾驭大数据的能力成为企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出接近于最优的商业决策。那么针对信息数据自身未来的发展趋势将成为首要关注点，今天就让我们一起来探究信息数据的三大发展趋势。 大数据时代飘然而至 何为大数据，对于这个新名词相信还是有不少人会对它感到陌生。其实“大 数据”这个术语的使用不太恰当，因为它暗示着预先存在的数据比较小（其实不然）或者我们面临的唯一的挑战只是它的大小（大小是挑战之一，但还有其他许多挑战）。简言之，“大数据”指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。为了让大家更形象的理解这个新名词，我就拿一根金条的诞生过程给大家做个比喻。如今对金矿的挖掘可使用需要巨额资本的设备来执行，用于处理数百万吨无用的泥土。如果要肉眼可看到金矿，通常需要30 mg/kg (30 ppm) 的矿石品味，也就是说，现在金矿中的大部分黄金是肉眼看不到的。尽管所有黄金（高价值数据）都在整堆泥土（低价值数据）中，但通过使用正确的设备，您可以经济地处理大量泥土并保留您找到的金箔。然后将金箔集中在一起制成金条，存储并记录在安全、受到严密监视、可靠且值得信赖的地方。这就是大数据的真正含义！ 如今，许多企业日渐面临着越来越多的大数据挑战。它们能够访问丰富的 信息，但不知道如何从中获得价值，因为这些信息以最原始的形式或半结构化或非结构化格式存在，这导致他们甚至不知道这些信息是否值得保留以及如何保留。信息的搜集和存储是对信息分析的前提，云计算技术是目前信息搜集存储的首选，云计算和大数据就是相辅相成的关系，未来数据就是企业重要的资产，云计算为数据资产提供存储、访问和计算，盘活资产，使其为企业管理、企业决策、个人生活服务等选择提供依据，这是大数据核心价值，也是云计算的最终目的。 数据领域的三大发展趋势 大数据时代的来临是科技世界里的每个人决定站在哪一队的一个机会，因为这个时代将为科技公司和个人带来自互联网诞生以来最大的机会。让我们回头看看本世纪以来，科技世界发生了哪些变化：