大数据

大数据

就我而言一开始接触大数据这个词我是不知道是什么意思的，百度之后才发现自己真正接触大数据已经挺长时间的了，或许小学就开始了，下面是我对大数据的一些了解。

大数据（big data），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，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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。

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专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT 就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。

大数据的价值体现在以下几个方面：

1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

如今现代社会飞速发展，大数据的应用越来越广泛和越来越能体现出它的重要性

例如：

1）洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2）google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。3）统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。4）麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5）梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6）医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

关于大数据未来的趋势

趋势一：数据的资源化

何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

趋势五：数据泄露泛滥

未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个财富500强企业都会面临数据攻击，无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业，无论规模大小，都需要重新审视今天的安全定义。在财富500强企业中，超过50%将会设置首席信息安全官这一职位。企业需要从新的角度来确保自身以及客户数据，所有数据在创建之初便需要获得安全保障，而并非在数据保存的最后一个环节，仅仅加强后者的安全措施已被证明于事无补。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据管理成为核心竞争力，直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后，企业对于数据管理便有了更清晰的界定，将数据管理作为企业核心竞争力，持续发展，战略性规划与运用数据资产，成为企业数据管理的核心。数据资产管理效率与主营业务收入增长率、销售收入增长率显著正相关;此外，对于具有互联网思维的企业而言，数据资产竞争力所占比重为36.8%，数据资产的管理效果将直接影响企业的财务表现。

趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键

采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。

客户大数据管理制度

受控状态：客户大数据管理制度 二〇一六年三月十二日 编制：审核：审批：

《客户大数据管理制度》更改履历

1目的 1.1为了与客户建立日常沟通机制，实现双向式的信息共享，通过信息交换在第一时间发现问题并加以解决，提高客户服务水平，规范工作人员的工作，提高销售额，增加销售效益。 1.2充分利用公司内外部资源，收集和分析客户相关数据，为营销策划、产品升级及新产品研发等工作做好参考基础，满足多地域、多层次、多专业、多类型的产品与服务需要。 1.3不断提高服务水平，面对不同客户市场特点，从地区差异、产品需求差异、人群差异等，进行具有针对性、人文特性的调研，并分析获得指导性数据。2范围 本制度适用于本部门全体员工。 3职责 3.1培训中心 3.1.1负责客户资料的搜集； 3.1.2负责客户资料的汇总整理； 3.1.3负责客户数据的初步分析测评； 3.1.4负责根据相应数据参考，策划相应的服务政策以及培训内容； 3.1.5负责为其他部门提供相应数据参考。 3.2 人事行政部 3.2.1负责根据相应数据分析，进行人才招聘。 3.3 营销中心 3.3.1负责根据相应数据分析，进行营销分析，策划相应的广告投放、有针对性的宣传推广方案。 4 内部 4.1客户基础信息汇总：接收营销中心传递至培训中心的客户资料，第一时间查看《圣仁谷教育集团合伙人信息交接表》，1个工作日内，致电客户核对并完善信息。

4.2市场调研 4.2.1初期调研：通过与客户的电话沟通，达到了解客户优势资源，帮助分析市场突破口，1个工作日内将《市场信息反馈表》《竞争对手市场调查》调查表格发至客户邮箱，并沟通完成回复时间，进而实现对地区市场前期数据分析； 4.2.2中期调研：通过填写记录《客户及其市场消费追踪》，按月分析并提供可持续支持的营销方式，整合信息季度、年度分析，根据客户特点，深入产品研发和推广，辅助实现营销目标； 4.2.3售后调研：时时收集客户反馈意见，并归纳到月度、季度、年度客户情况汇报中。 5相关表单 《教育集团合伙人信息交接表》 《市场信息反馈表》 《竞争对手市场调查》 《客户及其市场消费追踪》 教育集团合伙人信息交接表

大数据文献综述

信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。

关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日

中国移动网优大数据安全管理办法

中国移动网优大数据安全管理办法 （征求意见稿） 中国移动通信集团公司网络部 二〇一六年八月

一一一总则 一一一近年来随着集中优化的不断深入，所涉及的IT系统不断增多，数据范围不断扩大，加强无线优化相关数据管理，防控 因为数据外泄给企业带来的可能风险和损失变得尤为重要。 总部网络部参照集团公司相关管理办法制定了本管理办法。一一一本管理办法适用于中国移动各省、市、自治区网优中心及相关合作单位（以下统称“各单位”）。 一一一本管理办法所称的网优大数据安全是指对各单位使用网优平台、资管平台、话务网管、主设备厂家OMC、自动路测平 台、信令监测平台、大数据应用平台、经分系统等平台中的 工程参数（基站天线高度、经纬度、方向角等位置信息）、网 络参数、性能指标、测试指标及文件、信令数据 （S1_MME、S1_U、Uu、X2接口的信令、MR）以及通过关联 分析产生的精确位置信息等数据进行安全管控。 一一一各单位应加强网优大数据安全管理，围绕数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁等各个环节，对可能存在数据外泄风 险的环节及相关责任人员，尤其针对可能含有用户号码、位 置、通话及上网记录等敏感信息的信令XDR数据，建立网 优大数据安全责任体系，健全网优大数据安全管理制度，完 善防护措施和技术手段；同时对公司内外部人员开展网优大 数据安全意识教育，建立常态化的监督检查机制，深化落实

“ 网优大数据安全责任，确保管理制度及安全防护手段的有效 落实。 一一一 网优大数据安全管理应遵循如下原则： 应明确网优大数据安全管理职责，谁主管，谁负责；谁运营，谁负 责；谁使用，谁负责；谁接入，谁负责”。 （一）所有无线优化专业使用的各类数据，均由省网优中心统一负 责，地市或其他单位应经省网优中心授权方可应用上述数据； （二）对于无线专业自身的工程参数、网络参数、MR 、性能指标、 Uu 口信令等数据，省网优中心应负责数据生成、存储、传输、应用、 共享、销毁等全部环节的安全管理；对于源自统一 DPI 、性能管理、信 令平台、经分等系统中的数据，网优中心应严格遵从相关单位在数据 安全等方面的要求，从支撑网优生产的实际需求出发，严格控制数据 提取的范围、频次以及关键字段等内容； （三）在网优大数据的使用方面，应做到核心数据不出机房，数据 清洗处理均应在网优中心内部进行，并做到核心数据“先脱敏，再使 用；用多少，取多少”； （四）对网优平台、主设备厂家 OMC-R 以及其他平台的操作维护 必须通过 4A 管控，严格防控直连设备操作。 （五）在账号权限设置、弱口令检测、远程访问等方面加强安全管 理，定期重设口令，不再需要的账号及时删除。

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些

全球十大大数据企业有哪些？ 大数据是目前最火热的名词之一，从事大数据分析的朋友都很清楚全世界主要以两大阵营为主：一是以IBM、惠普为代表的数据仓储业务的十大大数据老牌厂商；另一个是以大数据技术、创新力为核心的新兴企业。今天，大圣众包平台带大家了解到底有哪十大大数据企业呢？ 十大大数据企业 1.IBM 根据Wikibon发布的报告，作为大数据业务营收成绩最好的公司IBM，过去一年从大数据相关产品及服务中获得了13亿美元收益。其具体产品包括服务器与存储硬件、数据库软件、分析应用程序以及相关服务等。 2、惠普 惠普早在2012年获得的大数据营收名列第二，总值为6.64亿美元。这家供应商最为知名的方案当数Vertica分析平台。 3、Teradata Teradata凭借自家硬件平台、数据库以及分析软件而声名远播。它同时针对零售及运输行业推出了专门的分析工具。 4、甲骨文 尽管在大家眼中，甲骨文一直以其冠绝群雄的数据库产品闻名，但事实上他们也是大数据领域的主要竞逐者之一。其甲骨文大数据设备将英特尔服务器、ClouderaHadoop发行版以及甲骨文的NoSQL数据库结合到了一起。

5、SAP SAP推出了一系列分析工具，但其中知名度最高的当数其HANA内存内数据库。 6、EMC EMC一方面帮助客户保存并分析大数据，另外也充当着大数据分析智囊营销科学实验室的所在地这家实验室专门分析营销类数据。EMC推出的最新爆炸性消息是与VMware及通用电气一道支持Pivotal公司。 7、Amazon Amazon向来以企业云平台闻名于世，但同时也推出过一系列大数据产品，其中包括基于Hadoop的ElasticMapReduce、DynamoDB大数据数据库以及能够与AmazonWebservices顺利协作的Redshift规模化并行数据仓储方案。 8、微软 微软的大数据发展战略可谓雄心勃勃，包括与Hortonworks建立合作关系、建立一家大数据新兴企业以及推出基于Hortonworks数据平台的HDInsights工

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

大数据运营管理中心建设方案

大数据运营管理中心 建设方案

目录 一、大数据运营管理中心建设背景 (4) 二、大数据运营管理中心的内涵 (5) 三、大数据运营管理中心发展现状 (5) 四、大数据运营管理中心未来趋势 (7) 五、大数据运营管理中心总体架构 (10) 1.感知层 (10) 2.网络层 (10) 3.信息资源层 (11) 4.应用服务层 (11) 5.交互层 (11) 6.用户层 (11) 六、大数据运营管理中心技术架构 (12) 七、大数据运营管理中心数据架构 (13) 八、大数据运营管理中心管理体系 (14) 九、大数据运营管理中心业务架构 (15) 1.城市基础信息数据库 (15) （1)数据分类原则 (16) （2)数据分布 (17) （3)数据管理 (17) 2.公共信息资源共享交换平台 (17) （1)建立统一的信息标准和交换机制 (17) （2)建立信息资源开发使用补偿机制，推动业务部门数据开放 (18) （3)建设信息资源交换共享平台 (18) （4)平台总体架构 (18) （5)平台业务架构 (19) （6)平台交换架构 (20) （7)平台共享流程架构 (20) 3.城市视频监控资源共享服务平台 (21) （1)建设共享服务平台，接入各社会视频资源 (21) （2)建立集约化智能化的视频监控资源管理机制 (21) （3)建立视频资源分享机制，确保各部门视频资源的有效共享 (21) （4)平台总体架构 (22) （5)平台视频流调度架构 (24) （6)平台存储架构 (24) 4.城市网格信息可视化平台 (25) （1)建立标准网格化GSI地图 (25) （2)三维空间建模 (25) 5.城市运行状态监控系统 (26)

世界主要国家的大数据战略和行动

世界主要国家的大数据战略和行动 美国将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.sodocs.net/doc/572291804.html, 共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。 该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。

大数据时代下的身份识别技术

上海海事大学SHANGHAI MARITIME UNIVERSITY 计算机安全与密码学 课程论文 题目：大数据时代下的身份识别技术 专业：计算机技术 年级：2014 学号：201430310030 姓名：袁逸涛 信息工程学院 2015年5月18日

大数据时代下的身份识别技术 袁逸涛 （上海海事大学信息工程学院上海201306） 摘要:随着计算机技术和互联网技术的发展，数据正以指数速度迅速膨胀，这些 海量的数据包括敏感数据、隐私数据等。但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险。大数据所导致的网络安全问题为用户带来严重困扰。作为网络安全的重要构成元素，身份识别技术是一种有效保护重要信息的手段。本文介绍了传统的身份识别技术，分析了身份识别技术的现状，并讨论了了身份识别技术的发展方向，最后介绍了一种基于数据挖掘技术的个人身份信息自动识别模型。 关键词：网络安全，数据挖掘，身份识别 The identification technology of big data Yuan Yi-tao (Information Engineering College,Shanghai Maritime University,Shanghai201306, China) Abstract:With the development of computer technology and Internet technology, the data is rapidly expanding exponentially,the vast amounts of data including the sensitive data,privacy data,etc.But we face many security risks during the collection,storage and use of the big data.Security problems caused by Big data network trouble the user very much.As an important form of network security elements,identity recognition technology is a kind of effective means to protect the important information.Traditional identity recognition technology has been introduced in this paper,the paper analyzes the current situation of identity recognition technology,and discussed the development direction in of identity recognition technology,and finally introduce a model for identification of personal identity information based on data mining. . Keywords:identification technology,Internet security,Data mining

大数据运营管理中心

大数据运营管理中心 一、大数据运营管理中心建设背景 工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为 1.8ZB （1ZB=1021Byte）其中75%来自于个人。互联网数据中心（IDC）认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB。 十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路，同时指出新型城镇化的四种表现形式是：绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中，政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路，以现代信息化为基础的智慧政府建设是治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念，为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。 大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据，人们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，孕育着前所未有的机遇。

二、大数据运营管理中心的涵 大数据运营管理中心是指 需要通过快速获取、处理、分析 以从中提取有价值的海量、多样 化的交易数据、交互数据与传感 数据，通过现代信息技术、物联 网、云计算、互联网、等技术，将无法通过人工在合理时间完成的信息采集、处理、管理海量数据，并将其整理成为人类所能解读的信息，找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联，发现它们背后的规律，这些数据通过集成共享，交叉复用，形成一种智力资源和知识服务能力，为管理者提供准确、可靠的决策依据，最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。 三、大数据运营管理中心发展现状 目前城市息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用，其障碍主要有三方面：其一，部门分割、条块分割的小数据中心建设，形成了众多的“信息孤岛”。其二，标准建设相对滞后，标准不统一，业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元，在不同的领域、不同的管理部门各搞一套，基础数据单元标准不一。其三，业务传感与应用装备建设，各部门各搞各的，甚至一个部门部也各搞各的，造成“有网无联”。比如，治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。

南开《大数据导论》20春期末考核答案

《大数据导论》20春期末考核-00001试卷总分:100 得分:70 一、单选题(共10 道试题,共20 分) 1.大数据的特点不包含 A.数据体量大 B.价值密度高 C.处理速度快 D.数据不统一 答案:D 2.PaaS是()的简称 A.软件即服务 B.平台即服务 C.基础设施即服务 D.硬件即服务 答案:B 3.IaaS是()的简称 A.软件即服务 B.平台即服务 C.基础设施即服务 D.硬件即服务 答案:C 4.购物篮问题是##的典型案例 A.数据变换 B.关联规则挖掘 C.数据分类 答案:B 5.基础设施即服务的英文简称是 A.IaaS B.PaaS C.SaaS 答案:A 6.数据清洗的方法不包括 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 答案:D 7.以下哪项不是数据可视化工具的特性()

B.简单操作 C.更丰富的展现 D.仅需一种数据支持方式即可 答案:D 8.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图() A.Leaflet B.Visual.ly C.BPizza Pie Charts D.Gephi 答案:A 9.SAN是一种() A.存储设备 B.专为数据存储而设计构建的网络 C.光纤交换机 D.HBA 答案:B 10.GFS中的文件切分成()的块进行存储 A.32MB B.64MB C.128MB D.1G 答案:B 二、多选题(共10 道试题,共20 分) 11.数据预处理的过程主要是 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据规约 答案:ABCD 12.大数据时代预测人类移动行为的数据特点是 A.多样化 B.数据量大 C.维数高 D.变化快 答案:BCD 13.下列属于传统统计学展示方法的是() A.柱状图

大数据时代的数据管理

大数据时代的数据管理 作者刘庆发布于 2011年10月24日 处理大数据惯常是属于商业智能（BI）的事情。抽取数据、挖掘数据，制成报表、OLAP、仪表盘、挖掘模型，作为辅助决策之用。不过在BI领域都不这么叫法，大伙儿都说海量数据，Large-scale Data。这听起来还是略显学术气，不如Big Data来的通俗——大数据。这大概是因为如今随处可见的数据，一种爆炸效应带来的结果，已经脱离某种专业的范畴，人们需要用更简单的术语来命名这种数据爆炸。这给不温不火的BI带来一些新的刺激，让BI人看到一些希望。 以前，不说国内，就算是国外，做BI也大多是局限在几个大行当，电信、金融、零售、政府，他们需要数据来帮助自己理性决策。在国内很长一段时间里，更是仅限于电信和金融两个行当。可是尴尬的地方在于，决策者有时候更愿意相信自己的直觉，而非数据。这种意识虽然逐渐在变化，可从来没有发生过根本的变化。意识的变化是艰难的。当一些新兴行业的介入，他们对数据的利用方式，价值的榨取，让人看到数据分析不仅仅用于辅助决策，而是可以从数据中获得收益了，它已经不再是一种锦上添花的东西了，那正是因为大数据时代的到来。这得感谢互联网以及还未兴起的物联网，在这些行当里面，数据在爆发，不断增长。他们不甘心只是如报表、OLAP、仪表盘之类的分析应用。数据分析部门可以按照推荐系统的点击效果利润分成；交易的数据可以包装成分析服务销售给商户，让他们自己去洞察市场商机；根据用户的点击流行为和上网内容，个性化广告布放等等。 就在刚过去的9月，TDWI（数据仓库学院）发布了2011年第四季度最佳实践报告，而这份最佳实践的主题正是大数据分析。TDWI会通过调查问卷的方式，对全球范围的企业调查，目标对象既有IT人，有业务单位的人，也有咨询顾问。问卷的问题一般都会询问企业应用BI技术的实际情况，现在如何，计划如何。所以，这类最佳实践报告可以反映出当下某项技术的现状和趋势。报告的内容也遵循一定结构，一下定义，二看现状，三分长短，四谈趋势，最后再来个厂商介绍。同样，这份大数据分析的最佳实践报告也是如此结构。 其中关于“大数据”的定义，值得关注。如果我们仅仅从字面上看，大数据似乎跟海量数据差别不大，仅仅是变得更加通俗？并非如此，这份报告给出一些区别，TDWI赋予这个术语更多的含义，更多符合目前数据爆炸时代的含义。 大数据的3V

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录： 第1章大数据概述 （1）大数据的概念 （2）大数据的特征 （3）大数据的数据类型 （4）大数据的技术 （5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 （1）大数据采集 （2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 （5）数据变换 （6）数据规约 第3章大数据存储 （1）大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 （5）云存储技术 （6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 （5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2）大数据分析的类型及架构 （3）大数据挖掘 （4）大数据关联分析 （5）大数据分类 （6）大数据聚类 （7）大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 （2）大数据可视化方法 （3）大数据可视化工具 第7章社交大数据

（1）社交大数据 （2）国内社交网络大数据的应用 （3）国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1）交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3）预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 （1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 （3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1）大数据发展面临的挑战 （2）大数据的发展趋势 一、客观部分：（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节：3.7 附1.1.1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外，NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（） A.Azure B.Hadoop C.Spark

大数据管理规章制度

大数据管理规章制度-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

XXX大数据管理规章制度 为确保全县大数据工作有效推进，进一步规范工作，特制定本规章制度。 一、工作职责 （一）推进大数据管理职责，拟订大数据、信息化发展规划并组织实施，提出大数据产业布局、结构优化的建议和意见，起草大数据相关文件办法。 （二）制订数据资源采集、存储、登记、开发利用和共享的标准规范及管理办法并组织实施。 （三）协调大数据发展和应用重大事项，推进全县大数据系统统一平台、数据统一存储和统一管理，促进数据资源整合共享。 （四）负责大数据行业管理、信息化应急协调工作。 （五）负责提出大数据、信息化固定资产投资规模及方向的建议，按照规定权限，审批、备案和核准大数据、信息化领域固定资产投资项目的申请、组织实施。 （六）指导全县大数据工作创新，促进大数据产业化，推动系统化、信息服务业等大数据新兴产业发展，推动大数据产学研用结合。 （七）协调大数据建设中的重大问题，促进通信、计算机网络融合；指导协调大数据资源整合、开发利用、电

子商务推广和信息化应用推进工作；推动大数据跨行业、跨部门互联互通和重要数据资源开发利用共享；拟订县级大数据专项资金年度计划并组织实施。 三、具体工作规范 根据上述职责，县大数据建设领导小组牵头，县信息中心具体负责。 (一)办公室处理日常工作。 负责大数据日常、会务等有关工作，负责重大事项督办督查和目标管理工作。 (二)研究制定政策法规与标准规范。组织起草大数据、信息化相关法规草案和规章；研究拟订大数据相关标准规范体系；参与重大项目谈判和合同审签；参与重大投资项目审核，监督管理财政性专项资金使用及相关项目建设；承担有关规范性文件的合法性审核工作。 (三)规划投资。研究拟订大数据发展战略、规划和政策措施；提出全县大数据、信息化固定资产投资规模及方向，拟订县级大数据发展专项资金年度计划并协调组织实施；承担大数据、信息化等专项资金项目申报工作；承担按照规定权限审批、备案和核准大数据、信息化等固定资产投资项目工作。 (四)大数据产业发展。研究拟订促进大数据产业发展的政策措施并组织实施；承担全县大数据产业发展和行业

世界主要国家的大数据战略

世界主要国家的大数据战略和行动 2015年07月03日17:30:22 来源：中国信息安全 分享到：3 【打印】【纠错】 美国 将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。 2009年，美国政府推出https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,，这是为了增加政府资料透明度而设立的一系列网站。 该网站依照原始、地理数据和数据工具三个门类，截至2012年11月，https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,共开放出了超过40万项原始数据和地理数据，涵盖大约50个细分门类。为方便公众使用和分析，https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,平台还加入了数据的分级评定、高级搜索、用户交流以及和社交网站互动等新功能，汇集了1264个应用程序和软件工具、103个手机应用插件。通过开放API接口，https://www.sodocs.net/doc/572291804.html,使得私人领域的开发者能够利用那些政府采集但未经梳理的各类信息，开发应用来提供公共服务或者进行盈利。但随着近年美国政府陷入财政困局，白宫于2011年4月宣布这些网站将终止营运，但会将它们开源化，以供各国的开发者使用或者根据需要修改。 2012年3月29日，美国白宫科技政策办公室发布《大数据研究和发展计划》，成立“大数据高级指导小组”。

该计划旨在通过对海量和复杂的数字资料进行收集、整理，以增强联邦政府收集海量数据、分析萃取信息的能力，提升对社会经济发展的预测能力。美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构宣布将进行2亿美元的投资，提高从大量数据中访问、组织、收集发现信息的工具和技术水平。同时，奥巴马政府还计划与工业界、大学研究界、非营利性机构与管理者一起利用大数据所创造的机会。这是美国政府在政策层面上将“大数据”上升到国家意志的重要举措，其影响极为深远。 2013年11月，美国信息技术与创新基金会发布了《支持数据驱动型创新的技术与政策》的报告。 报告指出，“数据驱动型创新”是一个崭新的命题，其中最主要的包括“大数据”、“开放数据”、“数据科学”和“云计算”。一方面，数据规模不断膨胀，且可获性越来越大，极大地刺激了新技术和新方法的发展。另一方面，这些技术反过来又提高了原始数据的使用价值，激励着更广泛、更大规模的数据收集和应用。报告就政府如何支持数据型驱动的创新提出了建议。一是政府应大力培养所需的有技能的劳动力，二是政府要推动数据相关技术的研发。报告还指出政府应该发挥的一项重要作用是，不仅要收集和提供数据，还要制定推动数据共享的法律框架，并提高公众对数据共享的重大意义的认识。

《探索大数据与人工智能》习题

《探索大数据与人工智能》习题 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系？ A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

大数据中心信息数据管理制度

大数据数据中心信息数据管理制度 为进一步加强和规范数据管理，保障数据安全，提高开放共享水平，支撑政府治理能力现代化，制定本制度。 一、数据管理遵循分级管理、安全可控、充分利用的原则，明确数据的采集生产、加工整理、开放共享和管理使用等活动的责任主体，加强能力建设，促进开放共享。 二、数据采集生产、使用、管理活动应当遵守有关法律法规及规章，不得利用科学数据从事危害国家安全、社会公共利益和他人合法权益的活动。 三、贯彻落实国家数据管理政策；建立健全管理政策和制度；指导相关单位加强和规范数据管理。 四、引导督促数据产生者要按照相关标准规范组织开展数据采集生产和加工整理，形成便于使用的数据库，保证数据的准确性和可用性。 五、引导督促相关单位要对数据进行分级分类，明确数据的密级和保密期限、开放条件、开放对象和审核程序等，按要求公布数据开放目录，通过在线下载、系统共享或定制服务等方式向社会开放共享。 六、对于政府决策、公共安全、国防建设、环境保护、防灾减灾、公益性科学研究等需要使用数据的，应当无偿提供；确需收费的，应按照规定程序和非营利原则制定合理的

收费标准，向社会公布并接受监督。对于因经营性活动需要使用数据的，当事人双方应当签订有偿服务合同，明确双方的权利和义务。法律法规有特殊规定的，遵从其规定。 七、涉及国家秘密、国家安全、社会公共利益、商业秘密和个人隐私的数据，不得对外开放共享；确需对外开放的，要对利用目的、用户资质、保密条件等进行审查，并严格控制知悉范围。 八、涉及国家秘密的数据按照国家有关保密规定执行。建立健全涉及国家秘密的数据管理与使用制度，对制作、审核、登记、拷贝、传输、销毁等环节进行严格管理。 九、按照网络安全管理规定，建立网络安全保障体系，采用安全可靠的产品和服务，完善数据管控、属性管理、身份识别、行为追溯、黑名单等管理措施，健全防篡改、防泄露、防攻击、防病毒等安全防护体系。 十、建立应急管理和容灾备份机制，按照要求建立应急管理系统，对重要的数据进行异地备份。

深入理解大数据期末复习

提高计算机性能的主要手段 ?提高处理器字长 ?提高集成度 ?流水线等微体系机构技术 ?提高处理器频率 迫切需要发展并行计算技术的主要原因 ?单处理器性能提升达到极限 ?应用规模和数据量急剧增大，超大的计算量/计算复杂度 并行计算技术的分类 1.按数据和指令处理结构：弗林(Flynn)分类 a)SISD：单指令单数据流 b)SIMD：单指令多数据流 c)MISD：多指令单数据流 d)MIMD：多指令多数据流 2.按并行类型 a)位级并行（Bit-Level Parallelism） b)指令级并行（ILP: Instruction-Level Parallelism） c)线程级并行（Thread-Level Parallelism） i.数据级并行 ii.任务级并行 3.按存储访问构架 a)共享内存（Shared Memory） b)分布共享存储体系结构 c)分布式内存（Distributed Memory） 4.按系统类型 a)多核/众核并行计算系统MC（Multicore/Manycore） b)对称多处理系统SMP（Symmetric Multiprocessing） c)大规模并行处理MPP（Massive Parallel Processing） d)集群（Cluster） e)网格（Grid） 5.按计算类型 a)数据密集型并行计算（Data-Intensive Parallel Computing） b)计算密集型并行计算（Computation-Intensive Parallel Computing） c)数据密集与计算密集混合型并行计算 6.按并行程序设计模型/方法 a)共享内存变量（Shared memory variables） b)消息传递方式（Message Passing） c)MapReduce方式

模式识别与大数据

学科分类号（二级） 本科学生毕业论文 题目基于模式识别理论的大数 据集的数据质量分析 姓名张洪光 学号114090428 院、系物电学院电子系 专业电子信息科学 指导教师何文学 职称（学历）教授

基于模式识别理论的大数据集的数据质量分析 摘要：随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，分析调研机构IDC发布了新的数字宇宙研究报告(Digital Universe Study)——《从混沌中提取价值》(Extracting Value from Chaos)。这一报告显示，全球信息总量每过两年，就会增长一倍。2011年，全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB。相较去年同期，这一数据上涨了超过1ZB，这相当于全球每个人每天都去做2.15亿次高分辨率的核磁共振检查所产生的数据总量。因此，数据增长态势下，如何对海量数据进行管理及分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。而数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础，也是最重要的前提和保障。数据质量保证是数据仓库架构中的重要环节，在当今网络化的数据时代，数据质量成为理论研究和实际应用的热点问题。模式识别是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科，以其速度快，准确性高，效率高等显著特点对大数据处理方面有其特殊的优势。 关键词：模式识别；大数据；数据质量分析 大数据（Big Data）是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性技术变革。对国家治理模式、企业的决策、组织和业务流程、个人生活方式都将产生巨大的影响。 一、大数据的意义 （一）大数据的国家战略意义 信息时代的海量数据，是支撑国家安全与发展的重要战略资源。谁占据信息技术优势，谁就会最大限度地存储、挖掘和使用“海量数据”，牢牢掌握“海量数据”开发利用的主动权。有人形象地称之为“数据主权”。 对于大数据在中国的作用，体现为四个方面：一是通过实施“循数管理”，可提高决策能力。比如，通过分析春节期间移动用户漫游情况，掌握人口的流动规模与迁徙规律，可以为交通管理、铁路运输、公共安全管理等提供决策参考。二是基于大数据应用，逐步开放公共数据，打造透明政府，提高政府公信力。可率先效仿国际上做法，建立中央政府层面的公共数据服务平台，建立相关规范和制度，推动各个行业、各大企业在公共服务领域数据的开放。三是基于大数据分析，监控重大社会事件，构建科学预警监控体系，更好地服务民生。利用遍布政府和社会各领域的数据，在医疗健康、食品卫生、道路交通、地质灾害、社会舆情、信息安全、国土安全等各领域进行智能分析研究，可以有效实现对于重大安全、危机、风险的防范和预警。四是各个行业都需要强化大数据意识，通过数据来提高效率、提升精细化和智能化水平，才能推动从中国制造走向中国创造，创造更大的价值。 （二）大数据对企业的导向作用 信息时代的到来，网民与消费者界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，传统企业和互联网企业竞争矛盾加剧，数据成为核心的资本并将深刻影响企业的商业模式，甚至重组其文化和组织。

地理空间大大数据库原理期末考试地题目总卷

《地理空间数据库原理》课程期末考试卷 一、选择题（每题3分，共10题） 1、下列不适合直接采用关系型数据库对空间数据进行管理说法错误的是（A） A. 传统数据库管理的是连续的相关性较小的数字或字符，而空间数据是连续的，并且有很强的空间相关性； B. 传统数据库管理的实体类型较少，并且实体类型间关系简单固定，而GIS数据库的实体类型繁多，实体间存在着复杂的空间关系； C. 传统数据库存储的数据通常为等长记录的数据，而空间数据的目标坐标长度不定，具有变长记录，并且数据项可能很多，很复杂； D.传统数据库只查询和操作数字和文字信息，而空间数据库需要大量的空间数据操作和查询。 2. 下列关于的空间数据库管理方式经历的阶段及其各自特点说法错误的是（C） A. 文件关系数据库混合管理阶段，用一组文件形式来存储地理空间数据及其拓扑关系，利用通用关系数据库存储属性数据，通过唯一的标识符来建立它们之间的连接。 B. 全关系式数据库管理阶段，基于关系模型方式，将图形数据按关系模型组织。图形数据和属性数据统一存储在通用关系数据库中，即将图形文件转成关系存放在目前大部分关系型数据库提供的二进制块中。 C.面向对象数据库管理阶段，面向对象型空间数据库管理系统最适合空间数据的表达和管理。持变长记录，还支持对象的嵌套，信息的继承和聚集。支持SQL 语言，有一定的通用性。允许定义合适的数据结构和数据操作。 D.对象关系数据库管理阶段，解决了空间数据的变长记录管理，使数据管理效率

大大提高；空间和属性之间联结有空间数据管理模块解决，不仅具有操作关系数据的函数，还具有操作图形的API函数； 3. 对下述图形进行链式编码，编码结果为(D) A. 1,4,5,4,6,6,5,5,5,4,4,4 B.1,4,5,5,5,6,6,6,6,4,4,4 C.1,4,5,4,5,6,6,6,6,5,4,4 D.1,4,5,4,5,6,6,6,6,4,4,4 4. 使用游程编码对下述编码压缩后的结果为（B）WWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWBBBWWWWWWW WWWWWWWWWWWWWWWWWBWWWWWWWWWWWWWW A.12W1B11W3B24W1B14W B.12W1B12W3B24W1B14W C.12W1B12W3B24W1B13W D.12W1B12W3B25W1B14W 5. 下列关于各种数据模型说法错误的是（A) A. Shapefile可以支持点，线，面等图形要素的存储。是一种比较原始的矢量数据存储方式，既能够存储几何体的位置数据，又可在一个文件之中同时存储这些