1、简述大数据的来源与数据类型
大数据的来源非常多，如信息管理系统、网络信息系统、物联网系统、科学实验系统等，其数据类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2、大数据产生的三个阶段
（1）被动式生成数据
（2）主动式生成数据
（3）感知式生成数据
3、大数据处理的基本流程
1．数据抽取与集成
2．数据分析
3．数据解释
4、大数据的特征
4V1O V olume，Variety，Value，Velocity，On-Line
5、适合大数据的四层堆栈式技术架构
6、大数据的整体技术和关键技术
大数据的整体技术一般包括：数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、开发大数据安全大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
7、新一代数据体系的分类
新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其归纳到线上行为数据与内容数据两大类别。
8、EDC系统的定义
临床试验电子数据采集（Electric Data Capture，EDC）系统，在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题。EDC是通过互联网从试验中心（Sites）直接远程收集临床试验数据的一种数据采集系统。
9、EDC系统的基本功能
数据录入、数据导出、试验设计、编辑检查、操作痕迹、系统安全、在线交流、医学编码和支持多语言。
10、EDC系统的优点
（1）提高了临床研究的效率，缩短了临床研究周期
（2）通过逻辑检查提高了数据质量
（3）对研究质量的监测更加方便
11、大数据采集的数据来源
大数据的三大主要来源为商业数据、互联网数据与传感器数据。
12、网络数据采集和处理的四个主要模块
网络爬虫（Spider）、数据处理（Data Process）、URL队列（URL Queue）和数据（Data）。
13、大数据集成
在大数据领域中，数据集成技术也是实现大数据方案的关键组件。大数据中的集成是将大量不同类型的数据原封不动的保存在原地，而将处理过程适当的分配给这些数据。这是一个并行处理的过程，当在这些分布式数据上执行请求后，需要整合并返回结果。
14、数据集成时应解决的问题
数据集成时应解决的问题包括数据转换、数据的迁移、组织内部的数据移动、从非结构化数据中抽取信息和将数据处理移动到数据端。
15、网络数据处理的四个模块及主要功能
分词（Words Analyze）、排重（Content Deduplicate）、整合（Integrate）和数据，如图2-17所示。
这四个模块的主要功能如下。
1）分词：对抓取到的网页内容进行切词处理。
2）排重：对众多的网页内容进行排重。
3）整合：对不同来源的数据内容进行格式上的整合。
4）数据：包含两方面的数据，Spider Data和Dp Data。
16、大数据建模概念
大数据建模是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。
17、大数据分析模式分类
根据实时性，可分为在线分析和离线分析
根据数据规模，可分为内存级、BI级和海量级
根据算法复杂度的分类
18、大数据建模流程
定义问题、数据理解、数据准备、模型建立、模型评估、模型更新与结果部署等。
19、大数据建模应遵循的规律
以业务目标作为实现目标
业务知识是每一步的核心
做好数据预处理
试验对寻找解决方案是必要的
数据中总含有模式
数据挖掘增大对业务的认知
预测提高了信息作用能力
大数据建模的价值不在于预测的准确率
模式因业务变化而变化
20、数据可视化的概念
数据可视化技术是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像，然后在屏幕上显示出来，利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的交互处理的理论、方法和技术。
21、数据可视化流程
22、数据可视化工具的特性
1）实时性2）简单操作3）更丰富的展现4）多种数据集成支持方式
23、数据可视化在生物领域中的应用
测序数据可视化
分子结构数据可视化
关系网络可视化
临床数据可视化
24、Hadoop优点
1）可扩展（Scalable）
2）低成本（Economical）
3）高效率（Efficient）
4）可靠（Reliable）
25、Hadoop的核心模块
HDFS、MapReduce、Common及YARN，其中HDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算，Common为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务及接口，YARN可以控制整个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。
26、YARN的基本设计思想
将MapReduce中的JobTracker拆分成了两个独立的服务：一个全局的资源管理器ResourceManager和每个应用程序特有的ApplicationMaster。其中ResourceManager负责整个系统的资源管理和分配，而ApplicationMaster则负责单个应用程序的管理。
27、Hive
Hive最早是由Facebook设计，基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。
28、HBase
HBase即Hadoop Database，是一个分布式、面向列的开源数据库。HBase主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。
29、Avro
Avro是一个数据序列化系统。类似于其他序列化机制，Avro可以将数据结构或者对象转换成便于存储和传输的格式，其设计目标是用于支持数据密集型应用，适合大规模数据的存储与交换。
30、Chukwa
Chukwa是开源的数据收集系统，用于监控和分析大型分布式系统的数据。
31、Pig
Pig是一个对大型数据集进行分析和评估的平台。
32、Spark原理
Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、流处理和图计算等多种范式。Spark基于MapReduce算法实现的分布式计算，拥有MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
33、Spark的优点
轻量级快速处理
支持多语言
支持复杂查询
实时的流处理
可以与Hadoop数据整合
34、HDFS的设计目标
高效的硬件响应
流式数据访问
大规模数据集
简单的一致性模型
异构软硬件平台间的可移植性
35、HDFS架构——解释下图
答案在P107-P108
36、以一个文件File A（大小100MB）为例，说明HDFS的工作原理。
读操作流程
写操作流程
答案在P109-P111
37、HDFS的4类源代码
基础包
实体实现包
应用包
WebHDFS相关包
38、MapReduce
MapReduce是一个针对大规模群组中海量数据处理的分布式编程模型。
39、HDFS接口
远程过程调用接口
与客户端相关接口
HDFS各服务器间的接口
40、HDFS和MapReduce的关系
HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。
HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了对文件操作和存储的支持。
MapReduce在HDFS的基础上实现任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果。
41、MapReduce技术特征
易于使用
良好的伸缩性
大规模数据处理
42、MapReduce工作机制
答案在P116-P117
43、MapReduce执行流程
Map（映射）和Reduce（化简）是它的主要思想，Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现Map和Reduce两个接口，即可完成TB级数据的计算。
1.【考点分析】本题考查对4位整数的排序。考查的知识点主要包括：数组元素的排序算法，if判断语句和逻辑表达式，以及求余算术运算。【解题思路】此题属于4位数排序问题。本题需主要解决3个问题：问题1如何取4位数的后3位进行比较；问题2如何按照题目要求的条件(按照每个数的后3位的大小进行降序排列，如果后3位相等，则按照原始4位数的大小进行升序排列)排序；问题3如何将排完序的前10个数存到数组bb中去。 本题的解题思路为：使用双循环对数组按条件进行排序，然后将排完序的前10个数存到数组bb中。对于问题1可以通过算术运算的取余运算实现(aa[i]_x0010_00)；问题2通过包含if判断语句的起泡排序法就可以实现。 【参考答案】 void jsSort() { int i,j; /*定义循环控制变量*/ int temp; /*定义数据交换时的暂存变量*/ for(i=0;i<199;i++) /*用选择法对数组进行排序*/ for(j=i+1;j<200;j++) { if(aa[i]_x0010_00 { temp=aa[i]; aa[i]=aa[j]; aa[j]=temp; } else if(aa[i]_x0010_00==aa[j]_x0010_00) /*如果后3位数相等*/ if(aa[i]>aa[j]) /*则要按原4位数的值进行升序排序*/ { temp=aa[i]; aa[i]=aa[j]; aa[j]=temp; } } for(i=0;i<10;i++) /*将排序后的前10个数存入数组b中*/ bb[i]=aa[i]; } 【易错提示】取4位数后三位的算法，if判断语句中逻辑表达式的比较运算符。 判断语句和if语言循环结构，C本题主要考查的知识点包括：【考点分析】2. 一、单项选择题（共10道小题，共100.0分） 1.下面系统中不属于关系数据库管理系统的是______。 A.Oracle B.MS SQL Server C.IMS D.DB2 知识点: 数据库系统的应用实例 学生答案: [C;] 标准答案: C; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 2. 3.DBS是采用了数据库技术的计算机系统。DBS是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软 件和_____。 A.系统分析员 B.程序员 C.数据库管理员 D.操作员 知识点: 数据库系统的组成 学生答案: [C;] 标准答案: C; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 4. 5.对某个具体的数据库应用来说，下列说法中正确的是______。 A.E-R 图是唯一的 B.数据模型是唯一的 C.数据库文件是唯一的 D.以上三个都不是唯一的 知识点: 数据库系统的组成 学生答案: [D;] 标准答案: D; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 6. 7.以下不属于数据库系统组成的是____________。 A.硬件系统 B.数据库管理系统及相关软件 C.数据库管理员(DBA) D.文件系统 知识点: 数据库系统的组成 学生答案: [D;] 标准答案: D; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 8. 9.下列四项中说法不正确的是______。 A.数据库减少了数据冗余 B.数据库中的数据可以共享 C.数据库避免了一切数据的重复 D.数据库具有较高的数据独立性 知识点: 数据管理的发展 学生答案: [C;] 标准答案: C; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 10. 11.与文件管理系统相比，______不是数据库系统的优点。 A.数据结构化 B.访问速度快 C.数据独立性 D.冗余度可控 知识点: 数据管理的发展 学生答案: [B;] 标准答案: B; 得分: [10] 试题分值: 10.0 提示: 12. 13.下列四项中，不属于关系数据库特点的是_______。 A.数据冗余小 B.数据独立性高 C.数据共享性好 D.多用户访问 知识点: 数据管理的发展 学生答案: [D;] 标准答案: D; 数据分析课程设计 题目：四川农村居民的消费结构浅析 班级：2009级数学与应用数学1班 学号：20091615310028 姓名：张雪梅 指导老师：张燕 时间：2012年6月19日 【摘要】 随着人们生活水平的提高，消费结构也在日益变化，为了能够更好的为四川农村人们服务，更快的发展农村建设，让人们过上更好的生活。在此，有必要研究农村人们的消费结构变化情况，以便做出正确的判断。本文是基于四川统计年鉴中1995年—2010年中的14年的四川省农村居民人均纯收入与消费支出的相关数据，运用sas软件，采用因子分析方法,实证研究了该省农村居民的消费结构变动情况。结论表明, 四川农村居民的生活质量有所提高，大多数人解决了住房、温饱等生活问题，对生活方面的支出有所减少，更多的开始关注文化教育和精神娱乐方面，最后给农村今后的发展提出了小小的建议。 【关键字】 四川省农村居民消费结构因子分析 sas 目录 摘要 (2) 关键字 (2) 目录 (3) 一、消费简介 (6) 1.消费结构概念 (6) 2 研究我省农村居民消费结构的必要性 (6) 二、因子分析概述 (7) 1、因子分析的概念和意义 (7) 2、因子分析的的数学模型 (7) 3、因子分析的基本步骤 (8) 4、因子的命名 (10) 5、计算因子得分 (10) 6、具体实施步骤 (10) 三、实证分析过程 (10) 1、数据的收集整理 (10) 2、相关系数矩阵的计算 (11) 3、因子载荷矩阵的计算 (12) 4、因子的方差贡献率及变量的共同度计算及分析 (14) 5、计算因子得分 (14) 四、结论与建议 (16) 1、结果分析 (16) 2、对于四川省农村居民消费结构的建议 (16) 五、参考文献 (18) 一、选择题（30分，每小题2分） B 1.下列数据库产品中，哪一个属于微软公司开发的数据库软件？ A.Oracle B.SQL Server C.MySQL D.DB2 D 2.事务并发执行时，每个事务不必关心其他事务，如同在单用户环境下执行一样，这个性质称为事务的____。 A. 持久性 B. 一致性 C.孤立性 D.隔离性 C 3.缓冲区管理程序是由DBMS的_________实现。 A.查询处理器 B.事务管理器 C.存储管理器 D. 资源管理器 A 4.在数据库技术中，独立于计算机系统的模型是________。 A.概念模型 B.数据模型 C.层次模型 D.关系模型 A 5.在E/R图中，表示实体集、联系和属性的几何图形分别为：________。 A.矩形、菱形和椭圆 B.菱形、矩形和椭圆 C.椭圆、矩形和菱形 D.椭圆、菱形和矩形 B 6.在数据库中，如果有8个不同实体集，它们之间存在着8个不同的二元联系(二元关系是指两个不同实体集间的联系)，其中2个1∶N联系，6个M∶N联系，那么根据ER模型转换成关系模型的规则，这个ER结构转换成关系模式个数是: ________。 A.10 B.14 C.16 D.18 D 7.下面关于函数依赖的叙述中，不正确的是：________。 A.若X→Y，X→Z，则X→YZ B. 若XY→Z，则X→Z，Y→Z C.若X→Y，Y→Z，则X→Z D. 若X→Y，Y′ Y，则X→Y′ C? 8.设关系模式R(A，B，C)，F是R上的函数依赖集，F={A→B,B→C}那么F在模式AB上的投影πAB(F)为 A.{A→B,B→C} B.{A→B} C.{AB→C } D.Φ(即不存在非平凡的函数依赖集) A 9.五种基本关系代数运算是：________。 A.∪，-，×，π和σ B. ∪，-，∞，π和σ C.∪，∩，×，π和σ D. ∪，∩，∞，π和σ D 10. 下列关系代数表达式式中，不正确的是：________。 A.R∪S=R∪(S-R) B.R∩S=R-(R-S) C.R∪S=S∪(S-R) D.R∩S=S-(S-R) B 11. SQL语言具有____的功能。 A.关系规范化、数据操纵、数据控制 B.数据定义、数据操纵、数据控制 C.数据定义、关系规范化、数据控制 D.数据定义、关系规范化、数据操纵 C 12. SQL语言中，条件“年龄BETWEEN 20 AN D 30”表示年龄在20至30之间，且____ A.包括20岁和30岁 B.不包括20岁和30岁 C.包括20岁但不包括30岁 D.包括30岁但不包括20岁 C 13.数据库中只存放视图的________。 A.操作 B.对应的数据 C.定义 D.限制 C 14.在SQL语言中授权的操作是通过_____语句实现。 一、课堂中的大数据应用 课堂中生成的大数据： 1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。 2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。 课堂大数据的用途 1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善 2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习 3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据 随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课 堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂 练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。 二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点 教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。 三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究 信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。 一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。 可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。 其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行 为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。 可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的 形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。 图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”， 授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式 教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。 教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据库在线测试试题 选择题 1。下述( Ｃ)不是DBA数据库管理员的职责 完整性约束说明 定义数据库模式 数据库管理系统设计 数据库安全 ２.用户或应用程序看到的那部分局部逻辑结构和特征的描述是( A ),它是模式的逻辑子集子模式 模式 内模式 物理模式 3。要保证数据库的逻辑数据独立性，需要修改的是（Ｃ) 模式与内模式之间的映射 模式 模式与外模式的映射 三层模式 4。要保证数据库的数据独立性,需要修改的是( Ａ ) 三层之间的两种映射 模式与外模式 模式与内模式 三层模式 5.描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是( Ｂ） 外模式 模式 内模式 用户模式 ６。数据库系统的数据独立性体现在( B ） 不会因为数据的变化而影响到应用程序 不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序 不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构 不会因为存储策略的变化而影响存储结构 7.下列四项中，不属于数据库系统特点的是（Ｂ ) 数据共享 数据冗余度高 数据完整性 数据独立性高 8.下面列出的数据库管理技术发展的三个阶段中，没有专门的软件对数据进行管理的是（ D ）。I。人工管理阶段 IＩ．文件系统阶段 III．数据库阶段 I 和 II 只有 IＩ II 和 III 只有 I ９．DＢS是采用了数据库技术的计算机系统，它是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软件和（ D ） 系统分析员 程序员 操作员 数据库管理员 10.数据库（ＤB）,数据库系统（DBS)和数据库管理系统（ＤＢMS）之间的关系是（Ｃ）。 DBＭＳ包括ＤB和DBＳ DBＳ就是ＤＢ，也就是ＤＢMＳ ＤＢS包括DB和DBMS ＤB包括DＢS和DBMＳ 2填空题 1。数据库是长期存储在计算机内有组织、可共享、的数据集合。 2。DBMS是指（数据库管理系统），它是位于（用户)，和（操作系统） , 之间的一层管理软件 3．数据库管理系统的主要功能有, 数据定义，数据操纵,数据库运行管理，数据库的建立维护维护等４个方面 4．数据独立性又可分为（逻辑独立性)和(物理独立性） ５。当数据的物理存储改变了，应用程序不变，而由DBMS处理这种改变，这是指数据的（物理独立性） 6。数据模型是由（数据结构) 、(数据操作）和（完整性约束)三部分组成的 7。（数据结构)是对数据系统的静态特性的描述,＿(数据操作）是对数据库系统的动态特性的描述8.数据库体系结构按照（外模式）、(模式）和（内模式)三级结构进行组织 ９．数据库体系结构按照____＿______ 、___＿＿____＿_ 和＿＿＿__＿_＿＿____＿_ 三级结构进行组织 １0.实体之间的联系可抽象为三类，它们是(一对一）、(一对多）和(多对多) １１。数据冗余可能导致的问题有(存储空间大）和(数据不一致) 12.数据管理技术经历了（人工管理) 、（文件管理)和（数据库管理）三个阶段 《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神，使学生既具备较高的业务素质，又具有良好的职业道德和敬业精神。 试用SQL的查询语句表达下列查询： 1.检索王丽同学所学课程的课程号和课程名。 select Cno ,Cname from c where Cno in (select cno from sc where sno in (select sno from s where sname='王丽' )) 2.检索年龄大于23岁的男学生的学号和姓名。 select sno,sname from s where sex='男' and age>23 3.检索‘c01’课程中一门课程的女学生姓名 select sname from s where sex='女' and sno in (select sno from sc where cno='c01') 4.检索s01同学不学的课程的课程号。 select cno from c where cno not in (select cno from sc where sno ='s01') 5.检索至少选修两门课程的学生学号。 select sc.sno from s,sc where s.sno=sc.sno group by sc.sno having count(https://www.doczj.com/doc/c813426867.html,o)>=2 6.每个学生选修的课程门数。 解法一： select so.sno sno,https://www.doczj.com/doc/c813426867.html,ount,s.sname from(select sc.sno sno,count(sc.sno) ccount from sc,s where s.sno=sc.sno group by sc.sno ) so,s where s.sno=so.sno 解法二： select sc.sno sno,s.sname,count(sc.sno) ccount from sc,s where s.sno=sc.sno group by sc.sno,sname 多媒体技术基础 一、单项选择题 1. 在一片直径为5英寸的CD-I光盘上，可以存储（）MB的数据。 （A）128 （B）256 （C）650 （D）1024 2. 用户可以与计算机进行人机对话的操作是指（）。 （A）兼容性（B）安全性（C）交互性（D）可靠性 3. 文件格式实际上是一种信息的（）存储方式。 （A）数字化（B）文件化（C）多媒体（D）图形 4. 多媒体文件包含文件头和（）两大部分。 （A）声音（B）图像（C）视频（D）数据 5. 选用合适的数据压缩技术，有可能将字符数据量压缩到原来的（）%左右。（A）10 （B）20 （C）50 （D）80 6. 目前通用的压缩编码国际标准主要有（）和MPEG。 （A）JPEG （B）A VI （C）MP3 （D）DVD 7. MPEG是一个（）压缩标准。 （A）视频（B）音频（C）视频和音频（D）电视节目8. 矢量图形是用一组（）集合来描述图形的内容。 （A）坐标（B）指令（C）点阵（D）曲线 9. 灰度图像中亮度表示范围有0~（）个灰度等级。 （A）128 （B）255 （C）1024 （D）160万 10. 图像印刷分辨率单位一般用（）表示。 （A）KB （B）像素（C）dpi （D）bit/s 11. GIF文件的最大缺点是最多只能处理（）种色彩。 （A）128 （B）256 （C）512 （D）160万12. 截取模拟信号振幅值的过程称为（）。 （A）采样（B）量化（C）压缩（D）编码13. 三维动画最基本的工作是：（）、材质和动画。 （A）建模（B）设计（C）渲染（D）光照 14. 在三维动画中，往往把物体的色彩、光泽和纹理称为（）。 （A）表面（B）材质（C）贴图（D）模型 教育大数据平台建设方案 2016年7月14日 1. 教育大数据平台建设 (3) 1.1数据采集与治理系统建设 (3) 1.2日志管理中心建设 (4) 1.3元数据管理系统建设 (5) 1.4数据建模系统建设 (6) 1.5数据可视化系统建设 (7) 2. 大数据平台建设 (8) 2.1权限管理中心建设 (8) 2.2仪表板系统建设 (9) 2.3分析报告系统建设 (9) 2.4用户画像系统建设 (10) 2.5智能预警系统建设 (10) 2.6学生/教师发展中心系统建设 (11) 2.7统一门户系统建设 (11) 3、功能参数列表 (12) 1.教育大数据平台建设 教育大数据平台的建设，无需学校现使用的各种软件系统的开发商，通过开发接口的方式进行数据采集或对接，从而实现学校各系统之间数据无感知采集。并完成数据治理，最终实现数据融合，解决数据孤岛问题，为各个平台提供自动化数据支撑。 通过对数据进行采集和治理，包含学校结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，保证数据的完整性和全面性，实现数据融合。根据分析的目标和需要解决的问题结合全面的数据，才能完成全面的数据挖掘与分析，从而实现数据多维度、有深度的应用，让数据不仅仅是作为结果输出，而是形成业务流程闭环，全方位应用于学生培养和学校日常工作，为学校建设提供重要的依据。将学校各应用系统的数据进行采集和整合，打破数据孤岛，实现数据的共享和应用，为大数据分析打好基础。 1.1数据采集与治理系统建设 提供可视化界面进行数据源接入的配置操作；采集方式不影响数据源所属服务器/设备/数据库/Web服务的正常运行。支持不同网络之间的数据同步功能；支持不同类型数据源之间的数据同步功能；提供可视化的数据集成功能，实现自动化的任务调度，并智能化监控数据集成的过程。 在满足数据库的数据采集同时，学校老师也可自行导入数据。本数据采集工具优于一般数据仓库或非大数据厂家的采集方式，可以让学校各系统在正常运行的情况下，进行无感知全量或增量采集。 一般当前数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构数据，且学校数据在使用不同的系统时，数据多存储在不同的数据库，无法将数据进行集合处理为学校管理做出数据支撑，也无法有效追溯数据问题。教育大数据平台的数据采集功 浅谈数据分析的课堂教学 随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。 “数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面： 一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学 “数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，我们在教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内 容。 二、加强案例教学，提高学生学习兴趣 兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。 三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果 数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因此在整个教学过程中，应该抓住时机不时培养“解决实际问题能力”，以往期末“一张卷”的考核模式偏离了数据分析的本质。而课 数据库技术及应用实践考核上机考试练习题A（201010） 给定的图书_读者库中数据库表结构及样本记录表1-表6数据如下：图书表（书号，类别，出版社，作者，书名，定价）； 读者表（编号，姓名，单位，性别）； 借阅表（书号，读者编号，借阅日期，归还日期）. 表1 图书表结构 字段名数据类型长度是否为空约束 书号CHAR 10 否主键 类别CHAR 12 否 出版社CHAR 30 作者CHAR 20 书名CHAR 50 否 定价MONEY 8 表2 读者表结构 字段名数据类型长度是否为空约束 编号CHAR 8 否主键 姓名CHAR 8 否 单位CHAR 30 性别CHAR 2 否“男”或“女” 表3 借阅表结构 字段名数据类型长度是否为空约束 书号CHAR 10 否主键，外键 读者编号CHAR 8 否主键，外键 借阅日期DATETIME 否 归还日期DATETIME 表4 图书表数据 序号书号类别出版社作者书名定价 1 1000000001 计算机机械工业出版社李明计算机引论18.00 2 1000000002 计算机机械工业出版社王小红数据结构22.00 3 1000000003 计算机机械工业出版社李和明C语言编程25.50 4 1000000004 计算机电子工业出版社刘宏亮操作系统49.80 5 100000000 6 计算机机械工业出版社刘宏亮数据结构21.60 6 1000000005 计算机电子工业出版社王小红计算机文化20.00 7 2000000007 数学机械工业出版社吴非高等数学18.00 8 2000000008 数学机械工业出版社丁玉应概率统计22.30 9 2000000009 数学电子工业出版社赵名线性代数15.00 10 3000000010 物理电子工业出版社张共可力学19.80 大数据论文 摘要数据发展到今天，已不再是一个新的概念，基于大数据技术的应用也层出不穷，但作为一项发展前景广阔的技术，其很多作用还有待挖掘，比如为人们的生活带来方便，为企业带来更多利益等。现今，互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它，又怎样使它拥有不可估量的价值呢？这就需要不断去研究开发，让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来，并加以分析利用呢，大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨，从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入，简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法，并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后，以网络信息安全为例，阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据；数据挖掘；深度学习；大数据分析；网络信息安全一、大数据概述 1.1大数据的定义和特征 目前，虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同，但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念，除去数据量庞大，大数据还有一些其他的特征，这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上，大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们，由于各自的关注点不同，对于大数据有着不同的定义。通过以下定义，或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为，“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上，2011年5月，全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告，在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵：（1）符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长；（2）不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB（数千TB）[2]。根据麦肯锡的定义可以看出，数据集的大小并不是大数据的唯一标准，数据规模不断增长，以及无法依靠传统的数据库技术进行管理，也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界，各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个，即5" V”特征：Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多，也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多，既可包含各种结构化数据类型，又可包含各种非结构化数据类型，乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化，而且变化频率高、速度快、范围广，数据形态具有极大的动态性，处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。 Oracle数据库上机操作 要求：建立一个以你名字（全拼）word 文档，将以下各题的执行结果按序标号截屏到此word文档中。考试结束后请上交此word文档。 1.创建一个用户的配置文件temp_profile，包含的资源及口令限制如下： 1）该用户最多可以建立4个并发会话连接。 2）用户执行语句使用的CPU最长时间为30分钟。 3）空闲时间超过5分钟后，断开与用户的连接。 4）限制用户每次调用SQL语句时，能够读取的数据块数为200。 5）限制用户在登录到Oracle数据库时允许失败的次数为3。 2.创建名称为mytablespace的表空间。为表空间增加一个名称为datafile01的数据文件，大小为100M。然后编辑mytablespace，为其添加一个datafile02的数据文件，大小为50M。 3.创建myname用户，密码为oracle10g，将其默认表空间设置为mytablespace，临时表空间设置为temp。为myname用户指定配置文件temp_profile。 4.授予用户myname授予连接数据库的权限。 5. 以myname用户身份连接数据库，更改用户口令为manager，更改用户口令后再连接数据库。 6.向myname用户授予scott.emp和scott.dept表的SELECT,DELETE, INSERT 和UPDATE权限，并以用户yourname连接到数据库，查询emp和dept表。 7.创建角色manager，对角色manager授予create session、create table 和create view的权限，把角色manager赋予用户myname。修改角色manager,对角色manager增加create index权限。 8. 创建一个名为mydir的DIRECTORY对象，并将该目录对象的READ，WRITE权限授予scott用户。 9. 导出scott模式下的emp表和dept表，转储文件名称为emp_dept.dmp，存储在d:\oradata\backup目录下，日志文件命名为emp_dept.log，作业命名为emp_dept_job，导出操作启动2个进程。 10.删除scott模式下emp和dept表。 11.将第9题导出的转储文件emp_dept.dmp导入到scott模式。导入成功后，再次查看emp和dept表，看与第6题查看的结果是否一致。 12. 对Oracle数据库做全库脱机（冷）备份，备份的数据文件、控制文件和联机日志文件、参数文件到d:\oradata\backup下。 24数据库基础知识测试题 一、选择题 1. 数据库系统是由数据库、数据库管理系统、应用程序、、用户等构成的人—机系统。 A．数据库管理员 B．程序员 C．高级程序员 D．软件开发商 2. 在数据库中存储的是。 A．信息 B．数据 C．数据结构 D．数据模型 3. 在下面关于数据库的说法中，错误的是。 A．数据库有较高的安全性 B．数据库有较高的数据独立性 C．数据库中的数据可被不同的用户共享 D．数据库没有数据冗余 4. Access数据库管理系统依赖于操作系统。 A．DOS B．Windows C．UNIX D．UCDOS 5. 定义某一个字段的默认值的作用是。 A．当数据不符合有效性规则时所显示的信息 B．不允许字段的值超出某个范围 C．在未输入数值之前，系统自动提供数值 D．系统自动把小写字母转换为大写字母 6. 在下列数据库管理系统中，不属于关系型的是。 A．Microsoft Access B．SQL Server C．Oracle D．DBTG系统 7. Access是数据管理系统。 A．层状 B．网状 C．关系型 D．树状 8. 在Access中，数据库的基础和核心是。 A．表 B．查询 C．窗体 D．宏 9. 在下面关于Access数据库的说法中，错误的是。 A．数据库文件的扩展名为mdb B．所有的对象都存放在同一个数据库文件中 C．一个数据库可以包含多个表体 D．表是数据库中最基本的对象，没有表也就没有其他对象 ·2·基础知识测试篇 10. 在一个单位的人事数据库，字段“简历”的数据类型应当是。 A．文本型 B．数字型 C．自动编号型 D．备注型 11. 在一个学生数据库中，字段“学号”应该是。 A．数字型 B．文本型 C．自动编号型 D．备注型 12. 在下面关于Access数据类型的说法，错误的是。 A．自动编号型字段的宽度为4个字节 B．是/否型字段的宽度为1个二进制位 C．OLE对象的长度是不固定的 D．文本型字段的长度为255个字符 13. 假定“姓名”是文本型字段，则查找姓“李”的学生应使用表达式。 A．姓名Like″李*″ B．姓名Like″[！李]″ C．姓名=″李*″ D．姓名= =″李*″ 14. 如果字段“成绩”的取值范围为0~100，则错误有有效性规则是。 A．> = 0 And < = 100 B．[成绩]> = 0 And [成绩]< = 100 C．成绩> = 0 And 成绩 < = 100 D．0 < = [成绩] < = 100 15. 基本表结构可以通过，对其字段进行增加或删除操作。 A．INSERT B．ALTER TABLE C．DROP TABLE D．DELETE 16. 在下列关于SQL语句的说法中，错误的是。 A．在使用CREATE TABLE创建基本表时，可以指定某个字段为主键 B．在使用ALTER TABLE命令修改基本表的结构时，可以同时添加和删除字段操作C．UPDATE语句一次只能对一个表进行修改 D．使用DROP TABLE删除基本表后，表中的数据自动被删除，不可以恢复 17. 内部计算函数Sum（字段名）的作用是求同一组中所在字段内所有的值的 。 A．和 B．平均值 C．最小值 D．第一个值 18. 内部计算函数Avg（字段名）的作用是求同一组中所在字段内所有的值的 。 A．和 B．平均值 C．最小值 D．第一个值 19. 子句“WHERE性别=″女″AND工资额>2 000”的作用是处理。 A．性别为“女”并且工资额在于2 000的记录 B．性别为“女”或者工资额大于2 000的记录 C．性别为“女”并非工资额大于2 000的记录 D．性别为“女”或者工资额大于2 000，且二者择一的记录 20. 在Access的下列数据类型中，不能建立索引的数据类型是。 A．文本型 B．备注型 C．数字型 D．日期/时间型 21. 在数据表视图中，不可以。 A．修改字段的类型 B．修改字段的名称 大数据分析方向教学计划 ————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 大数据分析课程标准 一、课程定位 现在企业为了提升客人使用体验，提高业务效率，在大数据蓬勃发展的阶段里，需要对现有业务系统进行转型升级；作为大数据核心部分，大数据研发工程师应用成为有大量数据的企业必备人才，在数据处理，数据分析方面，大数据研发是不可或缺的技能。 随着大数据应用的大量普及，开源框架，比如hadoop，spark等，也得到长足发展。本课程除了着力于统数据的收集和搭建，使得作为大数据的研发/分析带来基础设施，让学员掌握，同时，对大数据的离线/实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过本课程，掌握大数据平台并且对大数据分析的基本技能和方法，为将来在企业分析大数据做决策打下基础。 二、课程性质与作用 课程性质大数据分析课程。 课程作用 大数据分析是数据清洗过后使得数据产生价值的过程。在企业丰富应用场景中，通过标准的大数据分析方法不能胜任的情况下，就需要通过先验知识来验证大数据并找出规律来达到业务目标。在实际工作中，掌握大数据研分析需要展示的数理统计分析的知识，敏锐的数据观察力，和部分软件开发的知识，也需要比较扎实的计算机基础。本课程大纲是完整的课程，实际培训课程中，会根据学员实际情况进行分组。通过本课程的学习。 三、课程目标 课程教学以灵活运用分析方法为目标，以实际项目为中心，以合理知识结构分解为手段，结合实际的应用场景，对大数据进行文本，图标等大数据进行分析和学习，主要以实际操作让学员对相关知识点掌握，达到理论与实际结合，教学与企业融合的内容。学员学成后，能够利用清洗后的数据，根据提供的先验知识，可以做出模型并能够预测业务数据。课程内容始终围绕全面提升学生的理论和操作的熟练程度、规范化程度以及职业素质三个方面展开。 （一）知识目标 1.理解大数据概念及应用场景，先导课程Linux的操作 2.掌握开发语言R 或python北邮数据库系统概论测试--阶段作业1
数据分析课程设计
数据库系统测试题2
课堂中的大数据应用
数据处理与分析教案课程.doc
数据库在线测试试题
《海量数据分析》课程标准
数据库上机实验题目和答案
计算机多媒体技术及数据库系统基础测试题及答案
教育大数据平台建设方案
浅谈数据分析的课堂教学
数据库技术及应用实践考核上机练习题A(201010)
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Oracle数据库上机考试
8数据库基础知识测试题
大数据研究分析方向教学计划
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