大数据分析第一次作业_

大数据推动商业变革

科技的不断发展，深深改变了传统的商业模式。基于物品交换的供应链模式已经逐渐被淘汰，随着互联网用户的不断增多，越来越多的人开始“触网”，同时也在网上留下了大量数据，比如浏览记录，购买记录，出行记录等。数据的不断积累，为商业变革打下了基础。而大数据技术的出现，则点燃了商业变革的导火索。越来越多的企业通过大数据分析技术重塑商业模式，进行服务创新。

商业策略这一概念，最早是由BCG的创始人布鲁斯亨德森和哈佛大学商学院的教授迈克尔波特提出。亨德森理论的核心是集中优势力量对付敌人的弱点，他认为，在商业领域，包含许多被经济学家成为报酬递增的现象，比如：产业规模，投入越大，产出越大。波特认可这一理论，但是也提出来一些限制性理论，他指出，亨德森的理论的确成立，但是从商业上来说，需要更多的步骤，一个公司或者经济模式可能在一些活动中占有优势，但可能并不适用于其他活动。他提出来“价值链”这一概念。基于亨德森和波特的理论，整个商业策略大厦逐渐建立起来。但是在大数据时代，这一理论已经不在成立。随着互联网技术的发展，信息的获取变得十分便捷，交易成本在不断降低。交易成本的下降，导致可利用资源减少了，对垂直机构的整合也就会随之减少，价值链也会随之断裂，也可能不会断裂，但是对于同一商业中的竞争者来说，他们就可能利用其在价值链的位置，以此对竞争对手进行渗透、攻击。

英国出版的百科全书曾经是世界上最畅销的书籍之一，随着光盘和网络的流行，知识传播和更新的成本在不断下降，百科书行业随之倒闭。维基百科随之兴起，和百科全书不同的是，维基百科的内容是由用户撰写的，并且非常专业，价格也非常便宜。

再比如2000年，人类基因图谱的绘制，主要由专业的科研机构和科学家完成，耗费了2亿美金和10年的时间，才绘制出一个人的基因图谱。而现在只需要不到1000美元，甚至立等可取，这个行业甚至成为了零售业，以后当你去看医生的时候，可能会被要求先做一个基因绘制，然后医生会根据基因信息，找出致病基因，给你开出基因药物。我们可以利用移动设备和医疗设备收集到的临床数据和基因数据，找出一些我们不曾发现的配对组合。

基因组只是一个例子，实际上，大数据技术正在推动商业活动规模的自然形成，这一变革超越了机构之间的界限，尤其超越了以商业纪律为原则的界限，商业结构由垂直结构、寡头垄断变成了水平结构。

这个逻辑不仅仅指的大数据，比如电信通讯行业、纤维光学，医药行业等，都在发生改变，“大科学”变成一种趋势。

这种水平结构的出现，暗示了商业战略发生了根本变化，意味着我们要将策略认为是这一类水平结构的管理者。因为商业定义甚至行业定义是战略的成果，而不是预先设定。因此，我们需要制定出如何同时满足合作与竞争的战略。这些类型的转变，使得商业战略的传统前提变得过时，他们使我们进入一个全新的世界，他们要求我们不论是在公共部分，还是在私有部分，都以一种完全不同的方式来思考商业结构，并且使战略再一次变得有趣生动。

Uber打车，使得人们可以很方便的到达任何地方，对用户的以往数据进行分析，可以知道哪些地方经常有人需要打车，告知司机去往这些地方。如果你用过Uber，就会知道，它非常的方便，打开APP，一键叫车，随后车就会到了，到达目的地，以后，完成支付即可。在这些便利的背后，是由Hadoop和Spark这样的大数据工具在支撑。商业计划的简单明了，给了Uber利用数据来优化服务的巨大机会。Uber正在利用数据为全世界的载客司机提供智能、自动化、实时的服务并且支撑服务的规模化。

不论是Uber在峰时计价、帮助司机规避事故还是为司机寻找最优盈利位置，这一切

Uber 的计算服务都依赖于的数据。这些数据问题是一道数学和全球目的地预测的真正结晶。Uber数据部门的主管Aaron Schildkrout说：”这使得这里的数据非常振奋人心，也驱动我们斗志昂扬地用Spark解决这些问题”。

在2014年的时候，Uber还是利用传统的方式来处理数据，利用Python的ETL工具来清洗数据，然后在数据仓库中进行分析处理。在旧的架构下，Uber依赖于Kafka的数据流将大量的日志数据传输到AWS的S3上，然后使用EMR来处理这些数据。然后再从EMR 导入到可以被内部用户以及各个城市总监使用的关系型数据库中。原来的Celery+Python的ETL架构运转得挺好，但是当Uber想要规模化时就遇到了一些瓶颈。随着Uber扩展的城市越来越多，数据规模也不断增加，在现有的系统上我们遇到了一系列的问题，尤其是在数据上传的批处理过程。Uber 需要确保最重要的数据集之一的行程数据，这里成百上千的真实准确的消费记录将会影响到下游的用户和应用。Uber旧的系统并不是为了多数据中心设计的，需要用一系列的融合方式才能将数据放到一个数据中心里面。

解决方案演化出了一个所谓的基于Spark的流式IO架构，用来取代之前的Celery/Python ETL 架构。新系统从关系型数据仓库表模型将原始数据摄取做了必要的解耦。你可以在HDFS上获取数据然后再依赖于一些像Spark这样的工具来处理大规模的数据处理。因此，取而代之的是在一个关系模型中从多个分布式数据中心聚合行程数据，新的架构使用Kafka 从本地数据中心来提供实时数据日志，并且加载他们到中心化的Hadoop集群中。接着，系统用Spark SQL 将非结构化的JSON转化为更加结构化的可以使用Hive来做SQL分析的Parquet文件。这解决了一系列的额外问题，而且现在利用Spark和Spark Streaming 将系统变得长期稳定运行。Uber计划从访问和获取原始数据也都用Spark任务、Hive、机器学习组件，将Spark的潜能彻底释放出来。

虽然非结构化数据可以轻松搞定，Uber最终还是需要通过数据管道生成结构化数据，因为结构化数据在数据生产者和数据使用者之间生成的”契约”可以有效避免”数据破损”。为了将非结构化数据转换为结构化数据，Uber开发了新的工作流工具Paricon 和Komondor。Parino 这个工具是由4个Spark为基础的任务组成的：转移、推断、转化并且验证。因此不论谁想要改变这个数据结构，他们都将进入这个系统，并且必须使用我们提供的工具来修改数据结构。然后系统将运行多个验证和测试来确保这个改变不会有任何问题。

Paricon 的一大亮点是所谓的”列式剪枝”。Uber有许多宽表，但是通常我们每次都不会用到所有的列,因此剪枝可以有效节约系统的IO。Paricon 也可以处理一些”数据缝合”工作。一些Uber的数据文件很大，但是大多数都是比HDFS区块来得小的，因此将这些小数据缝合在一起对齐HDFS文件大小并且避免IO的运转失常。加之Spark的”数据结构聚合”功能也帮助用Paricon 工作流工具直观简化的方式处理Uber数据。

Komondor、Spark Streaming内建的数据摄取服务提供了架构级别的诸多细节。而数据源是”烹饪”的基础，原始非结构数据从Kafka流入HDFS然后准备被下游应用消费。在Komondor 之前，它是用来为每个独立应用确保数据准确性的工具（包括获取他们正在处理的数据的上游数据）并且在必要的时候做数据备份。现在通过Komondor 可以自动处理或多或少的数据。如果用户需要加载数据，使用Spark Streaming 就相对简单得多。为了处理每天百万级的事件和请求正在重金投入Spark 并且打算撬动更多的Spark技术栈,包括使用MLib和GraphX库做机器学习和图计算。

科技的进步在很多时候总会超出我们的想象。近年来，“大数据”一词逐渐被大众所熟知，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据时代已然来临，它在迅速发展也决定着企业未来的变革。人们也开始意识到，数据对企业的重要性。而大数据时代的来临，对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务智能领域，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。”最早提出大数据时代到来的全球知名咨询公司麦肯锡曾公开表示。所谓大数据不仅仅是指海量数据，更为重要的是指这些数据均为非结构化的、残缺的以及无法用传统方式进行处理的数据。有关国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009年甲型H1N1流感的爆发。根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。由此可见，大数据时代已来临，它带给我们的将不仅仅是机遇，同样也使我们面对更多挑战。

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource Planning）和CRM（Customer Relationship Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。

成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。更重要的是第四个V，即价值（Value）。大数据的价值不仅体现在对公司相关财务指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统商业机构的内嵌式变革。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？

无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

数据就像一个神奇的矿山，当它的首要价值被发掘后仍能不断地给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一时间看到的只是冰山一角，而绝大部分都隐藏在其表面之下。

在数字化时代，数据支持交易的作用被掩盖，数据只是被交易的对象。而在大数据时代，事情再次发生变化。数据的价值从它最基本的用途变为未来的潜在用途。这一转变意义重大，它影响了企业评估其拥有的数据及访问者的方式，促使甚至是迫使公司改变他们的商业模式，同时也改变了组织者看待和使用数据的方式。在大数据时代，我们更强调的是数据的“潜在价值”。当我们明白，你所看到的只是冰山一角的时候，我们就应该明白，那些创新型企业如何能够提取其潜在价值并获得潜在的巨大利益。总之，在我们判断数据的价值的时候，我们需要考虑到未来它可能被使用的各种方式，而非仅仅考虑其目前的用途。

数据的价值体现在其所有可能用途的总和。这些似乎无限潜在用途的选择，不再是指传统意义上的利用选择，而是实际意义上可能产生价值的选择。这些选择的总和加在一起就是数据的价值，就是数据的“潜在价值”。同时，我们不再是数据的单遍扫描，而是数据的再利用、数据重组利用、扩展数据利用、数据折旧利用、数据的废除利用、开放数据的利用、数据的估值利用等。

当我们不在站在冰面上看问题的时候，解决问题的方式可能会变得更开阔。而数据价值的关键就是看似无限的再利用，即潜在价值的利用。数据积累的过程固然重要，但是远远不够，因为大部分数据的价值体现在它的使用过程中，而不是仅仅的占有数据本身。

当年，微软以1.1亿美元的价格收购了大数据公司Farecast，而两年后谷歌则以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今，我们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大部分的价值还是必须从数据本身中挖掘。

上面我们谈到如何通过创新用途，挖掘出数据新的价值，主要是指我们所说的潜在价值。如今，我们把重点转移到使用数据的公司和它们如果通过数据产生价值如何融入大数据价值链中。

大数据价值链3大构成：

（1）基于数据本身的公司：这些公司拥有大量数据或至少可以收集到大量数据却不一定有从数据提取价值或使用催生创新思想的技能。最好的例子就是Twitter，它拥有海量数据这一点毋庸置疑的，但它的数据是通过两个独立的公司授权给别人使用的。

（2）基于技能的公司：它们通常是咨询公司、技术供应商或第三方数据分析公司。它们掌握了专业的技能但并不一定拥有数据或提出数据创新性用途的才能。比方说：沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商是借助Teradata的分析来获得营销点子，Teradata就是一家大数据分析公司。

（3）基于思维的公司：Jetpac的联合利华的创始人，皮特-华登（PeteWarden），就是通过想法获得价值的一个例子。Jetpac通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下次旅行的目的地。对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。让这些公司脱颖而出的是其创始人和员工的创新思维，他们有的是挖掘数据的新价值的独特想法。

所谓的大数据思维，是指一种意识，认为公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。数据最终的归宿就是个人，个人的价值。我们处在的不再是思考所谓的可行，而是思考所有的可能。大数据思维，必然会引起一些人的恐慌，也必然引起一些公司的倒闭与转型。传统行业最终都会转变为大数据行业，无论是金融服务业、医药行业还是制造业。当然，大数据不会让所有行业的中等规模的公司消亡，但是肯定会给可以被大数据分析所取代的中等规模的公司带来巨大的威胁。

当我们正在憧憬大数据给我们带来的变革的时候，担忧依然存在。隐私问题，就是不可避免的。在大数据时代，如何关注用户隐私保护，当我们的信息暴露在公开的环境下，我想会是怎样的可怕。这是更是值得我们思考的问题，而这也是大数据给我们带来的不良影响。

数据已经成为重要的生产因素，大数据被一些人定义为“21世纪的新石油”。大数据时代将给商业带来巨大的变革，具体在三个方面：一是凡事物皆可量化；二是数据具体在巨大的价值，而且是取之不尽，用之不竭的，三是因角色的不同，将在大数据时代享受到不同的收获。大数据时代带给商业的，将是大价值、大机遇、大变革。大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。

企业数据统计可以反映企业事物的面貌以及发展规律；销售数据分析能够实现对用户精准化、个性化的营销；传媒广告可以分析什么样的广告更加深入人心；酒店可以为客户提供个性化的房间；旅游公司可以为客户制定专属的行程。大数据告诉我们所属行业的平均工资；告诉我们哪些行业人才紧缺；告诉我们不同区域的楼盘均价……

企业还可以运用大数据进行营销。在冰箱里增加两个功能：一是增加信息扫描系统，二是把路由器装在冰箱里，将所有消费数据都发送到企业云数据库里。消费者买东西不用去商场，直接给企业打电话，有人给消费者送货上门，而且其商品价钱会更便宜。关于冰箱里食品的保质期，还能提供免费预报。通过采集到的大数据，家里买了什么食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然后可根据这个需求来通知饮料、乳品等生产企业，并通过协商来降低从这些企业进货的价格。不仅如此，大数据还可帮助预测电影票房，以此为据来挑选剧本、演员等。比如针对即将上映或正在上映电影进行票房预测，帮助片方进行电影口碑和观众心理的细分。我们通过搜集数据进行分析对比，对电影制片方、发行方提供数据支持。

大数据正在撬动世界，利用电子商务、互联网营销、020等多种手段，大数据已造成了一些行业的商业变革。对于那些能够灵活应用大数据的企业，我们已经很难分辨它到底是互联网企业？还是制造业？或是服务业？相比互联网行业而言，传统行业更是应当抓住大数据商业变革的机会。

2013年，著名的日化用品公司宝洁公司，率先开启大数据的商业变革。宝洁的商业智能团队在营销策略上做出了诸多调整，最为典型的就是，宝洁公司通过大数据分析，发现天猫旗舰店的消费者倾向于购买高端产品。因此，宝洁公司在推广自己的高端护肤品“东方季道”时，选择了互联渠道为先的方法。而在此之前，宝洁公司采用的是所有渠道统一铺货的方式。除此之外，基于大数的分析，宝洁公司对产品线做了一系列的调整，从过去单纯注重销量，改为以利润为重心。

在宝洁公司的大数据商业变革中，大数据已经不是简单的技术工具，而是成为宝洁公司的新型管理文化，也就是“基于数据的决策”文化。在这样的管理文化下，保洁公司建立了一整套行之有效基于数据的运行机制。为了不断提供自身的数据收集、整理、分析能力，宝洁公司在全球汇集了大批的相关专家，为其全球商业团队提供解决方案。因此，在新的经济环境下，保洁公司也能持续维持自己的市场地位。

(一)变革一,管理变革

灵活应用大数的关键并不在于企业拥有多少优质的数据，而在于企业是否能够重视数据并形成基于数据决策的企业文化。随着各种开放性平台的发展，企业拥有很多的渠道去获得数据；但企业如果不去获取、不重视获得数据，那么大数据所带来的变革业余企业无缘。

重视大数据时代的变革，必须从领导者做起。对于大数据有良好应用，可以让企业从过去的感性决策变为理性决策，企业也不用担心因为领导者的“拍脑袋”决策而走入困境。因此，领导者自身必须注重大数据，并善于立足大数据去发现商机、开拓市场，同时领导企业走向大数据时代的变革之路。

在重视大数据的同时，经营者也要避免对于大数据的迷信。数据确实能够为领导提供科决策的依据，或者是完全不符合客观事实的数据而做出决策，那无疑是对大数据的错误使用了。

经营者在利用大数据时，必须考虑到各部门决策对于数据的需求，从而快速的把相关数

据分配到各部门。大数据时代的变革所带来的一个挑战就是如何将整理出来的数据应用到各部门。这就是领导者能够建立起一个灵活的组织架构，从而促进企业各部门之间的合作。

(二)变革二，技术变革

对于企业而言，杂乱无章的数据是没有太大用处的，在收集到各种各样的数据之后，只有经过整理、归纳、分析，大数据才能发挥出应有的作用。这就离不开大数据的规模、多形式数据的技术和工具，目前“一表非凡·您的数据管家”遵循简单、高效、精准、便捷的数据收集管理为应用核心点。

对于一般企业而言，想要拥有独立的大数据处理技术，成本着实令人望而却步。在这样的情况下，企业可以与一表非凡、云计算技术等公司进行合作，从而较低的成本获得完善的大数据技术。而企业能够获得廉价的技术时，企业内部技术人才则显得尤为重要。由于大数据时代的各种数据并非结构化的，面对多种形式的数据信息，一个合格的数据技术人才不仅具备成熟的统计学技术，还能够懂得各种“商业语言”。

(三)变革三，营销变革

商品经济的蓬勃发展，使得消费者的物质生活得到了极大的丰富，个性化开始成为消费者主要的需求。如今，消费者“货比三家”不再是为了找到更便宜的，甚至不是为了找到性价比更高的，而是为了找到自己更想要的。

就拿手机为例，最便宜的是国产手机，性价比最高的肯定不是苹果手机，那为什么苹果手机在中国卖的最火？正是因为苹果手机满足消费者的个性化需求，其高端化的产品和极简的社交元素，得到了广大消费者的喜爱。

在大数据时代，个性化将成为颠覆一切传统商业模式的力量；企业如果只是想当然的进行营销，只会吃力不讨好。立足于大数据企业能够轻松地挖掘出消费者的个性化需求，从而实现自身的可持续发展。

在这样的营销变革中，很多企业虽然坐拥很大规模的大数据，设计出来的产品或服务却仍然和消费者的个性化廖之千里。之所以如此，正式因为对消费者的理解仍然局限于一个片面的维度中。比如，卖服装的就只能研究消费者的服装消费偏好，卖鞋的就只能研究消费者的鞋类消费偏好，对消费者缺乏一个全面的了解。

打个比方甲企业是卖衬衫的，乙企业是卖牛仔裤的，丙企业是卖鞋的，那甲企业在研究消费者衬衫消费偏好同时，也可以收集消费者在乙企业、丙企业的消费偏好。比如消费者也喜欢购买深色的牛仔裤和帆布鞋，那么甲企业就可以像消费者推荐休闲系列的衬衫。这样额营销才是更为精准，让消费者觉得更为贴心，进而得到了消费者的喜爱，从而推动消费者消费行为的发生。

企业家必须切合实际了解消费者多个领域内的数据，才能构建出一个多维度的消费者偏好图谱，从而实现营销的精准，为消费者提供个性化的产品和服务。而这样的营销变革的需求，也将使得“信息孤岛”问题凸显出来。

国内很多企业对大数据依然处于“敝帚自珍”的状态，他们认识到了大数据作为一项企业资产的重要性，因而决定对企业的大数据进行严格的保护，拒绝显露。保护消费者信息确实重要，但大数据时代的营销变革中，企业也需要对大数据保持一个开放的心态。毕竟，只有立足于海量的数据，企业才能挖掘出最切近消费者需求的参数，而海量数据只靠单个企业很难收集到，这就需要各行各业充分发扬，开放、合作、共赢的互联网精神，从而快速的完成大数据时代的营销变革。整个商业领域因为大数据的到来而重新洗牌，在大数据面前，固有的商业模式得到了冲击和挑战，传统的一成不变的思维已经跟不上时代的发展。整个生产环节和供需市场需要重新审视自己的定位，不能局限于简单的产销关系。从市场定位、产品设计、到销售售后都可以用数据说话。

2003年。奥伦·爱奇尼奥准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。他知道

飞机票越早预订越便宜，于是他在几个月前就定好了机票。在飞机上，他好奇地问了一下旁边邻座的乘客他的机票多少钱。当他得知那个人的机票虽然卖的比他晚，但是票价却比他的便宜时，他感到很气愤。于是他又为了其他的几个乘客，结果于大部分人的机票居然都比他的便宜。

对于大多数人来说，这种气愤可能会在下飞机之后就会消失的无影无踪，但是奥伦·爱奇奥尼是美国最有名的计算机专家之一，他当然不会轻易放过这种令他气氛的“飞机票”。飞机着陆之后，他整理了一下自己的思路，决定研发一个系统，用来帮助人们预测他们购买的机票价格是否合理。作为一种商品而言，飞机上的同等座位的价格本来不应该有差别。但实际上，却千差万别。其中的缘由怕是至于航空公司自己清楚了。

爱奇尼奥表示，他要做的不是去研究机票价格差异的秘密，而仅仅是为了预测滋味来的一段时间内，机票的价格上账还是下降。如果真能得到这样的一个答案，对于大众而言意义是很重大的。但实际操作起来却没那么简单。这个系统需要分析所有航线机票的价格和提前购买天数之间的关系。

通过这个系统用户可以得到购买机票的最佳时间。如果某航线的平均机票价格在一段时间内呈现上涨的趋势，那系统就会提醒用户立刻购买；如果成下降趋势。则会建议用户稍后在购买，帮助乘客节省了很多钱。这个预测系统是建立在41天之内的12000个加个样本基础之上的，而这些数据全部来源于一个旅游网站。

到2012年为止，奥伦的Forecast系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测航班的票价，准确度已经高达75%。使用这个系统来购票的旅客，平均每张机票可节省50美元。

这是建立在大数据基础之上的信息预测系统，是大数据思维下新兴商业模式的代表。在大数据时代，数据是资源，也是一种财富。

大数据从四个方面改变了商业机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化（Capitalization）。数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统商业机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。大数据时代的到来，让越来越多的人看到数据资产的重要性;而如何利用数据资产，则成为各家企业在大数据时代面临的最大挑战。企业只有了解并懂得大数据时代的变革，才能顺应时代，走向成功。

互联网大数据案例分享

互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例： 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢？ 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

实验设计与数据处理大作业及解答

《实验设计与数据处理》大作业 班级：姓名：学号： 1、用Excel（或Origin）做出下表数据带数据点的折线散点图 （1）分别做出加药量和剩余浊度、总氮TN、总磷TP、COD Cr的变化关系图（共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到Word 中，注意调整图形的大小）； （2）在一张图中做出加药量和浊度去除率、总氮TN去除率、总磷TP去除率、COD Cr去除率的变化关系折线散点图。 2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v、压头H和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y轴图）。 流量Qv、压头H和效率η的关系数据 序号123456 Q v(m3/h) H/m 0.0 15.00 0.4 14.84 0.8 14.56 1.2 14.33 1.6 13.96 2.0 13.65 η0.00.0850.1560.2240.2770.333

序号789101112 Q v(m3/h) H/m η 2.4 13.28 0.385 2.8 12.81 0.416 3.2 12.45 0.446 3.6 11.98 0.468 4.0 11.30 0.469 4.4 10.53 0.431 3、用分光光度法测定水中染料活性艳红（X-3B）浓度，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表: （1）列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。 （2）求出未知液（样品）的活性艳红（X-3B）浓度。 4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定，得到如下一组数据： 试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。 提示：⑴作实验点的散点图，分析c~x之间可能的函数关系，如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dx b等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析，分析相关系数：如果R≦0.553，则建立的回归方程无意义，否则选取标准差SD最小（或R最大）的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。 5、测定了10个苯甲腈、苯乙腈衍生物对发光细菌的毒性影响，得到如下表所示的结果，试求回归方程。已知试验指标Y与X1、X2、X3间近似满足关系式：Y＝a+b1X1+b2X2+b3X3+b12X1X2+b23X2X3，试求待定系数，并将回归结果输出。

清华大学数值分析A第一次作业

7、设y0=28，按递推公式 y n=y n?1? 1 100 783，n=1,2,… 计算y100，若取≈27.982，试问计算y100将有多大误差？ 答：y100=y99?1 100783=y98?2 100 783=?=y0?100 100 783=28?783 若取783≈27.982，则y100≈28?27.982=0.018，只有2位有效数字，y100的最大误差位0.001 10、设f x=ln?(x? x2?1)，它等价于f x=?ln?(x+ x2?1)。分别计算f30，开方和对数取6位有效数字。试问哪一个公式计算结果可靠？为什么？ 答： x2?1≈29.9833 则对于f x=ln x?2?1，f30≈?4.09235 对于f x=?ln x+2?1，f30≈?4.09407 而f30= ln?(30?2?1) ，约为?4.09407，则f x=?ln?(x+ x2?1)计算结果更可靠。这是因为在公式f x=ln?(x? x2?1)中，存在两相近数相减（x? x2?1）的情况，导致算法数值不稳定。 11、求方程x2+62x+1=0的两个根，使它们具有四位有效数字。 答：x12=?62±622?4 2 =?31±312?1 则 x1=?31?312?1≈?31?30.98=?61.98 x2=?31+312?1= 1 31+312?1 ≈? 1 ≈?0.01613

12.（1）、计算101.1?101，要求具有4位有效数字 答：101.1?101= 101.1+101≈0.1 10.05+10.05 ≈0.004975 14、试导出计算积分I n=x n 4x+1dx 1 的一个递推公式，并讨论所得公式是否计算稳定。 答：I n=x n 4x+1dx 1 0= 1 4 4x+1x n?1?1 4 x n?1 4x+1 dx= 1 1 4 x n?1 1 dx?1 4 x n?1 4x+1 dx 1 = 1 4n ? 1 4 I n?1，n=1，2… I0= 1 dx= ln5 1 记εn为I n的误差，则由递推公式可得 εn=?1 εn?1=?=(? 1 )nε0 当n增大时，εn是减小的，故递推公式是计算稳定的。

定性数据分析第二章课后答案(供参考)

第二章课后作业 【第1题】 解：由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况（即糖果颜色的概率分布），调查者 取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据，500块糖果的颜色分布如下表1.1所示： 表1.1 理论上糖果的各颜色数 由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符，所以我们进行以下假设: 原假设：:0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色，)6,...,1(0=i p i 已知，16 10=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里6=r 。检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。 【第2题】 解：由题可知 ，r=3，n=200，假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同，即顾客 选择这三种肉食的概率是相同的。所以我们可以进行以下假设：

原假设 )3,2,1(3 1 :0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里3=r 。检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为 05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是 不相同的。 【第3题】 解：由题可知 ，r=10，n=800，假设学生对这些课程的选择没有倾向性，即选 各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。所以我们可以进行以下假设： 原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里10=r 。检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。在Excel 中输入“)9,125.5(chidist =”，得出对应的p 值为05.0823278349.0>>=p ，

大数据结构大作业报告材料

数据结构课程设计课题名称 专业名称 学生姓名 学号+电话 指导教师

评分细则

目录 评分细则----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2 一、课题描述 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 二、需求分析 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 2.1 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 2.2- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4 2.3--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4 三、概要设计 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.1 结构分析 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.2函数------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 3.2.1 malloc() --------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.2.2getchar() ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 3.2.3 list_create() ------------------------------------------------------------------------------------------------ 5 3.2.4 list_disp() --------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 3.2.5 list_sort() --------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 四、详细设计 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1课题分析 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1.1选择 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1.2冒泡 --------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1.3 堆------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 6 4.1.4 快速--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 4.1.5 基数--------------------------------------------------------------------------------------------------6 4.1.6 希尔--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 4.1.7 归并--------------------------------------------------------------------------------------------------6 4.2课题实现 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 五、测试数据及结果------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 六、调试分析及总结----------------------------------------------------------------------------------------------- 10

数字信号处理第一次大作业

实验名称 实验1 基于谐波检测的移频闭塞信号数字接收 实验目的 1.掌握基于FFT 的信号频谱分析技术，认识近似分析中出现的混叠现象、泄露现象 和栅栏现象，加深理解这些现象对频谱分析精度的影响。 2.初步掌握噪声中谐波检测算法，了解影响频率估计精度的主要因素。 3.了解铁路移频闭塞系统的信号发送和接收过程。 实验内容 1.通过理论分析推导移频闭塞信号s(t)及其等效低通形式s l(t)的傅里叶变换表达式（为 离散谱），由此计算f1取不同值时国产18信息和ZPW-2000两类闭塞信号的主谐波分量频率和有效值，并统计其功率最强的几根谱线（国产18信息为6根，ZPW-2000 为3根）的功率之和占信号总功率的百分比。将计算结果制作成表格。 2.参照实验原理部分提供的波形仿真示例程序，针对国产18信息和ZPW-2000两种制 式，产生f1为标准值时移频闭塞信号等效低通信号仿真波形（可根据需要设定生成数据的长度和对采样频率等参数进行调整），由FFT分析该信号频谱并计算其主谐波的频率和有效值，将计算结果与内容1计算结果进行比较。 3.假设移频闭塞信号的参数f c和f1取标准值（即频率偏差为0），设计算法分析接收到 的等效低通信号，通过提取移频闭塞信号的主谐波分量，估计调制低频f1的最佳取值。将编写的程序对10段信号样本进行分析，输出f1的估计结果。 4.假设移频闭塞信号的参数f c和f1的偏差满足|Δf c|<5Hz，|Δf1|<0.1Hz，根据接收到的 等效低通信号设计算法估计Δf c和Δf1，并确定调制低频f1对应的最佳标准值。将编写的程序对10 段信号样本进行分析，输出Δf c、Δf1和f1的估计结果。 实验结果与分析 内容1 记 v=Δf f1 =TΔf 由题可知 s(t)=A0∑{c n cosθ0cos[2π(f c+nf1)t]+c n sinθ0sin[2π(f c+nf1)t]} +∞ n=?∞ 其中 c n=sin π(v?n) 2 π(v?n) +(?1)n sin π(v+n) 2 π(v+n) 若要求移频信号归一化功率为1，则移频信号的各个谐波分量的归一化值为 A?n= c √∑|c n|2 +∞ n=?∞ = c √|c0|2+2∑|c n|2 +∞ n=1

数值分析第一次作业

数值分析第一次作业 班级 学号 姓名 习题2 4、用Newton法求方程f(x)=x^3-2*x^2-4*x-7=0在[3，4]中的根。 代码： function[x_star,k]=Newton1[fname,dfname,x0,ep,Nmax] if nargin<5 Nmax=500; end if nargin<4 ep=1e-5;end x=x0;x0=x+2*ep;k=0; while abs(x0-x)>ep&kep&k

x0=x1; x1=x2; end x_star=x1; if k==Nmax warning('已迭代上限次数');end fun=inline('x^3-2*x^2-4*x-7'); [x_star,k]=Gline(fun,3,4) x2 = 3.5263 x2 = 3.6168 x2 = 3.6327 x2 = 3.6320 x2 = 3.6320 x_star = 3.6320 k = 5 习题3

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

北航数理统计第二次大作业-数据分析模板

数理统计第二次大作业材料行业股票的聚类分析与判别分析 2015年12月26日

材料行业股票的聚类分析与判别分析摘要

1 引言 2 数据采集及标准化处理 2.1 数据采集 本文选取的数据来自大智慧软件的股票基本资料分析数据，从材料行业的股票中选取了30支股票2015年1月至9月的7项财务指标作为分类的自变量，分别是每股收益（单位：元）、净资产收益率（单位：%）、每股经营现金流（单位：元）、主营业务收入同比增长率（单位：%）、净利润同比增长率（单位：%）、流通股本（单位：万股）、每股净资产（单位：元）。各变量的符号说明见表2.1，整理后的数据如表2.2。 表2.1 各变量的符号说明 自变量符号 每股收益（单位：元）X1 净资产收益率（单位：%）X2 每股经营现金流（单位：元）X3 主营业务收入同比增长率（单位：%）X4 净利润同比增长率（单位：%）X5 流通股本（单位：万股）X6 每股净资产（单位：元）X7 表2.2 30支股票的财务指标 股票代码X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 武钢股份600005-0.0990-2.81-0.0237-35.21-200.231009377.98 3.4444宝钢股份6000190.1400 1.980.9351-14.90-55.011642427.88 6.9197山东钢铁600022-0.11650.060.0938-20.5421.76643629.58 1.8734北方稀土6001110.0830 3.640.652218.33-24.02221920.48 2.2856

杭钢股份600126-0.4900-13.190.4184-36.59-8191.0283893.88 3.4497抚顺特钢6003990.219310.080.1703-14.26714.18112962.28 1.4667盛和资源6003920.0247 1.84-0.2141-5.96-19.3739150.00 1.2796宁夏建材6004490.04000.510.3795-22.15-92.3447818.108.7321宝钛股份600456-0.2090-2.53-0.3313-14.81-6070.2043026.578.1497山东药玻6005290.4404 5.26 1.2013 6.5016.7825738.018.5230国睿科技6005620.410011.53-0.2949 3.3018.9416817.86 3.6765海螺水泥600585 1.15169.05 1.1960-13.06-25.33399970.2612.9100华建集团6006290.224012.75-0.57877.90-6.4034799.98 1.8421福耀玻璃6006600.790014.250.9015 3.6017.27200298.63 6.2419宁波富邦600768-0.2200-35.02-0.5129 3.1217.8813374.720.5188马钢股份600808-0.3344-11.710.3939-21.85-689.22596775.12 2.6854亚泰集团6008810.02000.600.1400-23.63-68.16189473.21 4.5127博闻科技6008830.503516.71-0.1010-10.992612.8023608.80 3.0126新疆众和6008880.0523 1.04-0.910662.64162.0464122.59 5.0385西部黄金6010690.0969 3.940.115115.5125.5712600.00 2.4965中国铝业601600-0.0700-2.920.2066-9.0882.79958052.19 2.3811明泰铝业6016770.2688 4.66-1.09040.8227.8640770.247.4850金隅股份6019920.1989 3.390.3310-10.05-39.01311140.26 6.7772松发股份6032680.35007.00-0.3195-4.43-9.622200.00 6.0244方大集团0000550.0950 5.66-0.480939.2920.6742017.94 1.6961铜陵有色0006300.0200 1.220.6132 3.23-30.74956045.21 1.5443鞍钢股份000898-0.1230-1.870.7067-27.32-196.21614893.17 6.4932中钢国际0009280.572714.45-0.4048-14.33410.2441286.57 4.2449中材科技0020800.684610.27 1.219547.69282.1740000.00 6.8936中南重工0024450.1100 4.300.340518.8445.0950155.00 2.7030 2.2 数据的标准化处理 由于不同的变量之间存在着较大的数量级的差别，因此要对数据变量进行标准化处理。本文采用Z得分值法标准化的方法进行标准化，用x的值减去x的均值再除以样本的方差。也就是把个案转换为样本均值为0、标准差为1的样本。如果不同变量的变量值数值相差太大，会导致计算个案间距离时，由于绝对值较小的数值权数较小，个案距离的大小几乎由大数值决定，标准化过程可以解决此类问题，使不同变量的数值具有同等的重要性。经Z标准化输出结果见表 2.2。 表2.2 经Z标准化后的数据 ZX1ZX2ZX3ZX4ZX5ZX6ZX7

北航数值分析报告大作业第八题

北京航空航天大学 数值分析大作业八 学院名称自动化 专业方向控制工程 学号 学生姓名许阳 教师孙玉泉 日期2014 年11月26 日

一．题目 关于x , y , t , u , v , w 的方程组(A.3) ???? ?? ?=-+++=-+++=-+++=-+++79 .0sin 5.074.3cos 5.007.1cos sin 5.067.2cos 5.0y w v u t x w v u t y w v u t x w v u t (A.3) 以及关于z , t , u 的二维数表（见表A-1）确定了一个二元函数z =f (x , y )。 表A-1 二维数表 t z u 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2 0 -0.5 -0.34 0.14 0.94 2.06 3.5 0.2 -0.42 -0.5 -0.26 0.3 1.18 2.38 0.4 -0.18 -0.5 -0.5 -0.18 0.46 1.42 0.6 0.22 -0.34 -0.58 -0.5 -0.1 0.62 0.8 0.78 -0.02 -0.5 -0.66 -0.5 -0.02 1.0 1.5 0.46 -0.26 -0.66 -0.74 -0.5 1. 试用数值方法求出f (x , y ) 在区域}5.15.0,8.00|), {≤≤≤≤=y x y x D （上的近似表达式 ∑∑===k i k j s r rs y x c y x p 00 ),( 要求p (x , y )以最小的k 值达到以下的精度 ∑∑==-≤-=10020 7210)],(),([i j i i i i y x p y x f σ 其中j y i x i i 05.05.0,08.0+==。 2. 计算),(),,(* ***j i j i y x p y x f (i =1,2,…,8 ; j =1,2,…,5) 的值，以观察p (x , y ) 逼 近f (x , y )的效果，其中j y i x j i 2.05.0,1.0**+==。

数据分析经典测试题含答案解析

数据分析经典测试题含答案解析 一、选择题 1．某校九年级数学模拟测试中，六名学生的数学成绩如下表所示，下列关于这组数据描述正确的是（） A．众数是110 B．方差是16 C．平均数是109.5 D．中位数是109 【答案】A 【解析】 【分析】 根据众数、中位数的概念求出众数和中位数，根据平均数和方差的计算公式求出平均数和方差． 【详解】 解：这组数据的众数是110，A正确； 1 6 x=×（110+106+109+111+108+110）＝109，C错误； 21 S 6 = [（110﹣109）2+（106﹣109）2+（109﹣109）2+（111﹣109）2+（108﹣109）2+ （110﹣109）2]＝8 3 ，B错误； 中位数是109.5，D错误； 故选A． 【点睛】 本题考查的是众数、平均数、方差、中位数，掌握它们的概念和计算公式是解题的关键． 2．一组数据2，x，6，3，3，5的众数是3和5，则这组数据的中位数是（） A．3 B．4 C．5 D．6 【答案】B 【解析】 【分析】 由众数的定义求出x=5，再根据中位数的定义即可解答． 【详解】 解：∵数据2，x，3,3,5的众数是3和5， ∴x=5，

则数据为2、3、3、5、5、6，这组数据为35 2 =4． 故答案为B． 【点睛】 本题主要考查众数和中位数，根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键． 3．如图，是根据九年级某班50名同学一周的锻炼情况绘制的条形统计图，下面关于该班50名同学一周锻炼时间的说法错误的是（） A．平均数是6 B．中位数是6.5 C．众数是7 D．平均每周锻炼超过6小时的人数占该班人数的一半 【答案】A 【解析】 【分析】 根据中位数、众数和平均数的概念分别求得这组数据的中位数、众数和平均数，由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5＝25人．即可判断四个选项的正确与否． 【详解】 A、平均数为1 50 ×（5×7+18×6+20×7+5×8）＝6.46，故本选项错误，符合题意； B、∵一共有50个数据， ∴按从小到大排列，第25，26个数据的平均值是中位数， ∴中位数是6.5，故此选项正确，不合题意； C、因为7出现了20次，出现的次数最多，所以众数为：7，故此选项正确，不合题意； D、由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5＝25人，故平均每周锻炼超过6小时的人占总数的一半，故此选项正确，不合题意； 故选A． 【点睛】 此题考查了中位数、众数和平均数的概念等知识，中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数，如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会错误地将这组数据最中间的那个数当作中位数．

数值计算大作业

数值计算大作业 题目一、非线性方程求根 1.题目 假设人口随时间和当时人口数目成比例连续增长，在此假设下人口在短期内的增长建立数学模型。 （1）如果令()N t 表示在t 时刻的人口数目，β 表示固定的人口出生率，则人口数目满足微分方程() ()dN t N t dt β=，此方程的解为0()=t N t N e β； （2）如果允许移民移入且速率为恒定的v ，则微分方程变成() ()dN t N t v dt β=+， 此方程的解为 0()=+ (1) t t v N t N e e βββ -； 假设某地区初始有1000000人，在第一年有435000人移入，又假设在第一年年底该地区人口数量1564000人，试通过下面的方程确定人口出生率β，精确到 410-；且通过这个数值来预测第二年年末的人口数，假设移民速度v 保持不变。 435000 1564000=1000000(1) e e βββ + - 2.数学原理 采用牛顿迭代法，牛顿迭代法的数学原理是，对于方程0)(=x f ，如果) (x f 是线性函数，则它的求根是很容易的，牛顿迭代法实质上是一种线性化方法，其基本思想是将非线性方程0)(=x f 逐步归结为某种线性方程来求解。 设已知方程0)(=x f 有近似根k x (假定0)(≠'x f )，将函数)(x f 在点k x 进行泰勒展开，有 . ))(()()(???+-'+≈k k k x x x f x f x f 于是方程0)(=x f 可近似地表示为 ))(()(=-'+k k x x x f x f 这是个线性方程，记其根为1k x +，则1k x +的计算公式为

第四章 数据分析(梅长林)习题答案

第四章 习题 一、习题4.4 解：（1）通过SAS 的proc princomp 过程对相关系数矩阵R 做主成分分析，得到个主成分的贡献率以及累计贡献率如表1所 表 1 从表中可以得到特征值向量为： ]0.2429 0.4515 0.5396 0.8091 2.8567[=*λ 第一主成分贡献率为：57.13 % 第二主成分贡献率为：16.18 % 第三主成分贡献率为： 10.79% 第四主成分贡献率为：9.03 % 第五主成分贡献率为：6.86 % 进一步得到各主成分分析结果如表2所示： 表 2

（2）由（1）中得到的结果可知前两个主成分的累积贡献率为73.32%，得到第一主成分、第二主成分为： 54212.044215.034702.024571.014636.01x x x x x Y ++++=* 55820.045257.032604.025093.012404.02x x x x x Y ++---=* 由于1*Y 是五个标准化指标的加权和，由此第一主成分更能代表三种化工股票和两种石油股票周反弹率的综合作用效果，1*Y 越大表示各股票的综合周反弹率越大。* 2Y 中关于三种化工股票的周反弹率系数为 负，而关于两种石油的系数为正，它放映了两种石油周反弹率和三种化工股票周反弹率的对比，* 2Y 的绝对值越大， 表明两种石油周反弹率和三种化工股票周反弹率的差距越大。 二、习题4.5 解：（1）利用SAS 的proc corr 过程求得相关系数矩阵如表3： 表 3 （2）从相关系数矩阵出发，通过proc princomp 过程对其进行主成分分析，表4给出了各主成分的贡献率以及累积贡献率：

数据库大作业设计题目

《数据库系统原理》大作业大纲 一、大作业的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库系统原理》的理论知识和技能，深入理解《数据库系统原理》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库系统原理》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、大作业题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量； ●创建视图查询各种图书的书号、书名、总数和在册数； ●创建存储过程查询指定读者借阅图书的情况； ●建立数据库相关表之间的参照完整性约束。

大数据时代,互联网数据分析及内容调整

大数据时代，互联网数据分析及内容调整 互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。 在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。 对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；

2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。 大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。 在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都

北航数值分析第一次大作业(高斯gauss lu分解)

一、问题分析及算法描述 编写程序，分别用列主元的Gauss 消去法和LU 分解法求解下面线型代数方程组AX=b 的解，其中A 为N ×N 矩阵，N=50，其中第i(i ≥1)行、第j(i ≥1)列元素 a ij =1 i+j ?1， 右端向量b 的第i(i ≥1)个分量为 b i = 10 i+j ?1N j=1. 列主元素Gauss 消去过程中，要用到两种初等行变换。第一种，交换两行的位置；第二种，用一个数乘某一行加到另一行上。在第k 次消元之前，先对增广矩阵 A (k),b (k) 作第一种行变换，使得a ik (k) 中绝对值最大的元素交换到第k 行的主对角线位置上，然后再使用第二种行变换进行消元。如此往复，最后得到一个上三角系数矩阵，并回代求解解向量。由于每次消元前选取了列主元素，因此与顺序Guass 消元法相比，可提高数值计算的稳定性，且其计算量与顺序Guass 消元法相同。列主元的Gauss 消去法要求系数矩阵A 非奇异。 LU 分解法，即通过一系列初等行变换将系数矩阵A 分解成一个下三角矩阵L 与一个上三角矩阵U 的乘积，进一步通过求解两个三角矩阵得出解向量。若L 为单位下三角矩阵，U 是上三角矩阵，则称为Doolittle 分解；若L 为下三角矩阵，U 是单位上三角矩阵，则称为Crout 分解。若系数矩阵A 的前n-1阶顺序主子式不为零，则Doolittle\Crout 分解具有唯一性。若在每步行变换中选取主元，可提高数值计算稳定性。本算例中采用选主元的Doolittle 分解。 通过分析可知，本算例中待求解线型方程组系数矩阵为非奇异矩阵，且其前n-1阶顺序主子式不为零。方程组的解向量为x = 10,10,?,10 T 。满足列主元高斯消去法以及LU 分解法的基本使用条件。为了验证上述两种方法对本算例的适用性，笔者利用Microsoft Visual C++6.0编写了该算例的列主元高斯消去法以及LU 分解法的程序代码，并进行了运算求解。