1 . 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。
对错
我的答案：对
2 . 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。
对错
我的答案：对
3 . 金融数据的安全问题并不重要。
对错
我的答案：错
4 . 金融云快速落地奠定了大数据应用基础。
对错
我的答案：对
5 . 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。
对错
我的答案：对
6 . 互联网基础设施升级和技术进步使欧盟个人数据保护面临新情况。
对错
我的答案：对
大数据的作用及应用 单选题（共1题，每题10分） 1 . 大数据商业化运用中的主要问题不包括（）。 ? A.用户个体权利被严重忽略 ? B.数据的安全问题越来越受到重视 ? C.数据违法收集、交易现象突出 ? D.个人隐私面临严峻挑战 我的答案： A（×） 多选题（共3题，每题 10分） 1 . 金融大数据的应用价值包括（）。 ? A.提升决策效率 ? B.强化数据资产管理能力 ? C.实现精准营销服务 ? D.增强风控管理能力 我的答案： ABCD 2 . 大数据金融的主要作用包括（）。 ? A.降低融资门槛和融资成本 ? B.加速资金周转 ? C.泄露个人隐私 ? D.提高资金使用效率 我的答案： ABD 3 . 欧盟《一般数据保护条例》的主要内容包括（）。 ? A.全面加强个人数据权利 ? B.明确相关主体的安全保护责任 ? C.完善数据资源的监管机制 我的答案： ABC 判断题（共6题，每题 10分） 1 . 大数据应用水平正在成为金融企业竞争力的核心要素。对错 我的答案：对 2 . 金融云快速落地奠定了大数据应用基础。
对错 我的答案：对 3 . 大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合。 对错 我的答案：对 4 . 互联网基础设施升级和技术进步使欧盟个人数据保护面临新情况。 对错 我的答案：对 5 . 金融数据的安全问题并不重要。 对错 我的答案：错 6 . 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式，对数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，开展相关资金融通工作。 对错 我的答案：对
大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿
美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。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，大数据应用人才在的需求量也将越来越大。 2）大数据行业发展趋势 整体来看，2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势，市场规模达到了 234 亿元，和2016年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续增长，但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发201550号），加快实施国家大数据战略，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用，发挥示范带动作用中国国家信息中心发展，在2017年发布的《中国大数据发展报告》显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一，贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展，贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦，吸引本土人才的回流。年轻人的选择，代表了趋势，聚人气的地方，一定有发展。在贵州大数据政策的指引下，走上了快速发展的通道。我们的发展速度也反映了贵州速度，据我所知，贵州省大数据相关企业已经达到8900家。
2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第一章：大数据行业生态答案 1、大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。 A.是 B.否正确选项：A 2、大数据的起始计量单位至少是 MB。 A.是 B.否正确选项：B 3、大数据最早由麦肯锡在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。 A.是 B.否正确选项：B 4、生产成本只有材料费和人工费。其中材料费的控制主要是防止不必要的浪费；人工费的控制只要是提供工人的生产效率。 A.是 B.否正确选项：B 5、“大数据”是需要新处理模式才能具有强大的决策力、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。 A.是 B.否正确选项：A 6 智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可用来预测客户的用电情况等，从而推断出未来几个月时间里，整个电网的用电量。 A.是 B.否正确选项：A
7、早在 2004 年，Facebook 联合创始人，克里斯？休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务，帮助总统候选人在 Facebook 上建立个人主页，以便他们进行形象推广。 A.是 B.否正确选项：B 8、传统制造产业链 6+1 中，6 指的是产品设计，原料采购，存储运输，订单处理，批发经营，终端零售， 1 指的是产品制造。 A.是 B.否正确选项：A 9、以服装制造业企业为例来说，企业设计的服装不一定能在市场中获得预计的销量，通过收集消费者的评价和建议都是对设计部门有用的数据资料。 A.是 B.否正确选项：A 10、通过网络销售平台，可以容易获得老客户的资料，也可以看到有哪些潜在的客户，增大销售量减少企业的销售成本。 A.是 B.否正确选项：A 11、传统厂商在数据管理方面，企业数据结构单一，管理过程繁琐，效率低下，数据的收集耗费大量的人力。 A.是 B.否正确选项：A 12、大数据在行业应用很广泛，行业领域包括电视媒体，汽车行业，医疗行业，保险行业等等。 A.是 B.否正确选项：A 13、计量单位从低到高，下面的说法正确的是（） A.KB B.KB C.GB D.EB 正确选项：B
大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想，构建满足学校各部门信息化建设需求，进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此， 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询，教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据，为学校的决策支持积累所需的分析数据，为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据，为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段 通过建设大数据服务平台： 为校领导提供独特、集中的综合查询数据，使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况，有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息，使校领导能够全面掌握多方面的信息，有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑，而校领导无法及时获取多方面的信息，无法及时做出决策)。 为校领导提供丰富、全面的校情展示数据，使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况，有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表，包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。 1.3 建设内容 基于中心数据库，将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织，多层次、多维度的整合、挖掘和分析，从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等，为各级管理人员、校领导科学决策提供强
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将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，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
大数据的作用及影响 张晓蕾：传统商业银行也有广泛使用大数据技术，但对技术的依赖程度是一个值得研究的课题。 举个简单的例子，渣打银行的程序性借贷（其中也包括个人借贷）是通过搜集大数据，并设定参数，这是一个自动撮合的过程。整个借贷流程非常快速，以新加坡为例，两个小时就可以完成审批。产品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其发展速度受到一定限制。经过多年的摸索，我们发现，这个业务的增长速度与其坏账增长并不呈现为线性关系，在飞速增长达到临界点后，其坏账明显增加。当然这与地域有一定关系。 商业银行为什么需要不断调整自身使用的模型？因为这些模型本身就是风险的来源，调整模型意味着对风险的控制，这也是新的第三方机构需要累积的经验。比如证券界流行的量化策略，实际上是应用历史数据和概率进行投资策略的模型。根据这个理论制定策略，我们却发现黑天鹅事件导致了机构的倒闭，这就是系统之外的突发性风险。 传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本的大幅度下降。如果我们不能面对这样的转变，未来我们可能在很多领域都要让位于在大数据方面有很大优势的新进者。 从另外一个角度来讲，新进者在提供金融服务时，必须要考量传统金融行业行之有效的风控。为什么银行要花这么高的成本去做风控及信贷审批，特别是中型以上的金融机构，基本还是以人为考量标准，如果不能面对面看到贷款方，很难做出重大决策。 武剑：银行对互联网金融的关注始于余额宝，他们一开始并没有正视这个问题，对余额宝的影响估计不足。现在大家都在逐渐适应的过程中，目前尚存在监管的盲区，有一定套利的空间，但它不会是长期问题。 我们更关注的是互联网金融的深层次影响，由于近年来移动互联网的飞速发展，导致数据量激增，形成大数据现象。IBM的研究显示，近两年全球产生的数据量，相当于整个人类有记录以来数据量的90%以上，而且还在以几何倍数的速度上升。并且这些大数据不光是海量，而且主要是非结构化的。以前银行处理的数据都是结构化的，比较规范、标准，这方面的经验比较多。而现在各种渠道获得的数据，有音频、图像、视频等各种各样形式，我们不知道应该如何应对。 另外，大数据还有一个特点是实时在线。传统数据的生产、存储以及调用是分割的，很多数据在采集之前就已经经过了人脑有意识处理，如市场调查产生的数据，而大数据的产生和捕获都是在人们无意识地正常生产经营活动中进行，做到了反映真实，并一直在线，再借助以云计算为代表的新型处理方法，就能将在线的大数据实时进行分析，并将分析结果随时调用。从战略层面而言，将来银行的业务都会搬到线上，所有金融机构的竞争将在信息平台上展开，从这个角度来讲，简单概括成一句话就是“数据为王”。将来谁掌握大数据资源，谁就掌握了风险定价的主动权，也就可以获得准确、高额的风险收益，最终获得竞争优势。 银行做风险评估模型的时候用的主要是结构化数据，往往是滞后的，比如财务报表是上一年度的，很多数据是静态的、局部的，而且是容易被粉饰和掺水的。采用这种数据做前瞻性预测效果可想而知。 从目前情况看，五大行的内部评级模型都已经通过了银监会最近的验证，但是这些数据和模型准确性还是令人疑虑。现在的数据库是过去5-7年的，是在经济繁荣时期积累下来的，没有经过一个完整的经济周期，将来一旦系统性风险爆发，再回头看这些数据很可能低估了潜在的风险。 应用大数据思维，银行可以根据纳税记录、刷卡记录、存货变动等动态数据进行信用观察，只要观测流量达到标准，就可以发放贷款，采用这种评估方式发放的贷款违约率很低，这就
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
大数据的作用是什么？ 关于大数据的学习，好多学生都喊大数据好难啊，都不知道大数据到底是做什么的，怎么学都学不会，今天小编针对大数据课程中的大数据的作用做一个简单总结，不懂的同学们看过来吧！ 大数据的作用： 第一，对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。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。 大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。 第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。 对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。 更多大数据的专业技术问题，欢迎大家登陆千锋教育官方网站咨询专业老师。
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
大数据的意义和发展趋势 一：大数据之于智能交通意义重大 智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB 级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。 大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系;另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。 第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。 第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾；IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。 第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。 第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。 第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助
大数据技术与应用专业 人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000
1、下面哪种不是数据库的分类？ A、层次式数据库 B、开放式数据库 C、网络式数据库 D、关系式数据库 2、下面哪种不属于硬盘？（） A、SSD盘 B、HDD盘 C、混合硬盘 D、光盘 3、（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据。 A、高速缓冲存储器 B、主存储器 C、外存储器 D、CPU寄存器 4、推动大数据分析平台的发展不包括以下哪项技术？（） A、云存储技术 B、数据管理技术 C、数据抓取技术 D、数据可视化技术 5、不属于光盘的优点是（）。 A、单位存储容量成本低，携带方便，数据查询时间短
B、容量大，保存时间长 C、数据读取、写入数据快，操作方便 D、可重复删除写入数据 6、不属于基于大数据的威胁发现技术的优点是哪项？（） A、分析内容的范围更大 B、对已知威胁的检测 C、分析内容的时间跨度更长 D、攻击威胁的预测性 7、（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 A、数据库结构 B、数据结构 C、存储结构 D、数据对象结构 1 【单选】（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据? A. 高速缓冲存储器 ? B. 主存储器 ? C. 外存储器
? D. CPU寄存器 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】下列哪条不属于隐私保护防护策略( ) ? A. 确保身份安全 ? B. 安全检查 ? C. 密钥管理的不良状况 ? D. 安全步骤 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 3 【单选】（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。? A. 数据库结构
? B. 数据结构 ? C. 存储结构 ? D. 数据对象结构 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 4 【单选】下面哪种不属于硬盘（）? A. SSD盘 ? B. HDD盘 ? C. 混合硬盘 ? D. 光盘 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 5 【多选】数据存储介质分为（）
大数据的主要作用是什么？-北京锐智互动 大数据这个词相信大家已经很熟悉了，每天接触手机都会接触到，但是我们感觉不到，可是大数据究竟是什么东西呢？是用来做什么的？目前有哪些应用呢？ 大数据的概念？ 渗透在每一个行业和业务领域的数据。通过人们对这些海量数据的挖掘和运用，产生出一波新的生产率增长和消费者盈余浪潮。是麦肯锡公司最早提出的大数据的定义。 麦肯锡全球研究所后来给出的定义：是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模，快速的数据流转，多样的数据类型和价值密度低四大特征。 研究机构Gartner给出了的定义是这样的：“大数据”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。 百度百科给出的定义是：指无法在一定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，所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到摘取，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，可以简单理解为：“大数据”是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取，管理和处理，简单的说就是超级存储，海量数据上传到云平台，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。 大数据基本要具备以下三点： 1.有海量数据 2.有对海量数据进行挖掘的需求 3.有对海量数据进行挖掘的技术和工具（如hadoop ，spark） 大数据是一个抽象的概念，度当前无论是企业还是政府，高校等单位面临的数据无法存储，无法计算的状态，大数据，在于海量，单击无法快速处理，需要通过垂直扩展，水平扩展即大数据的大内存高效能和大磁盘大集群等进行处理。 大数据可以做什么？ 大数据里面的内容，分为3种类型： 1.结构化的数据：既有固定格式和有限长度的数据。 2.非结构化的数据：现在非结构化的数据越来越多，就是不定长，无固定格式的数据，如：视频，语音，网页，等。 3.半结构化数据：是一些XML或者HTML的格式的数据。 获取大数据后，用这些数据做：数据采集，数据存储，数据清洗，数据分析，数据可视化。 大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据主要做主的事情， 说简单点。大数据可以做的是。记录一切，描述一切，预测一切，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。 大数据的主要应用场景？ 大数据的应用对象可以简单的分给人类提供辅助服务，以及智能体提供决策服务。大数据包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业，产业的深度融合，具体场景包括：互联网行业，政府行业，金融行业，传统企业中的地产，医疗，能源，制造，典型行业等等，
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
大数据分析系统 方案
目录 第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)
4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)
2017年公需科目《大数据前沿技术及应用》参考答案 （适用于华医网） 大数据概述及基本概念（一） C以下哪个数据单位最大（） C大数据技术的战略意义是（） C信息技术是指有关信息的收集、 B\美国哈佛大学的研究小组给出了著名的资源三角形,不包括（） D\哪种不属于互联网上出现的海量信息（） 大数据概述及基本概念（二） B（）主要承担了搭建大数据平台上层建筑的任务。 B（）主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等。 B大数据技术的出现实现了巨大的社会价值,下列哪项不属于产生的社会价值（） C大数据平台的三个重要的技术部分不包括（） D下列哪项不属于商业大数据的类型（） 大数据概述及基本概念（三） D以下那个观点是错误的()
D企业大数据分析不包括（） D维度上的分析需求，主要需要三方面的数据分析技术，不包括（）A（）指的是数据本身所承载的信息内容 大数据体系结构（一） D\物理资源实体的提供层包括（） D\SaaS模式的优点有（） D\云计算的优势包含下面哪几个方面（） B\提供资源的网络被称为（） A\（）是通过使计算分布在大量的分布式计算机上， 大数据体系结构（二） D分布式数据库的特点不包括（） B下面哪点不是HDFS优点（） C大数据的分析挖掘是（），需要巨大的计算能力 D计算任务容错的关键问题不包括（） D下面哪点不是HDFS缺点（） 大数据体系结构（三） C大数据处理框架-Spark的优点不包括（） C\Spark的核心组件有几个部分（） B\大数据处理框架-Spark最大的集群来自（）
DHadoop的缺点不包括（） A\大数据处理框架-Spark诞生于（） 大数据分析与数据挖掘（一） B（）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知 数据分析主要作用不包括（） 功能设备创建或生成的数据被称为（） A用户评论文本数据以及客服系统的语音数据和评价文本数据，可以统称为（） A数据挖掘需要的人员不包括（） 大数据分析与数据挖掘（二） D用户属性分析不从下列哪方面进行分析（） C大数据的真正意义是（） C商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，不包括() D参与度分析的指标包括（） B\商业智能的概念在()年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出大数据分析与数据挖掘（三）
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。