大数据学习的思维原理和方法
1、数据核心原理
从“流程”核心转变为“数据”核心
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop 体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT 系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。
科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。
说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。以数据为核心，反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，数据比流程更重要，数据库、记录数据库，都可开发出深层次信息。云计算机可以从数据库、记录数据库中搜索出你是谁，你需要什么，从而推荐给你需要的信息。
2、数据价值原理
由功能是价值转变为数据是价值
大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。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。不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。举例来说，这里有一张照片，照片里的人在骑马，这张照片每一分钟，每一秒都要拍一张，但随着处理速度越来越快，从1分钟一张到1秒钟1张，突然到1秒钟10张后，就产生了电影。当数量的增长实现质变时，就从照片变成了一部电影。
美国有一家创新企业https://www.doczj.com/doc/e93848405.html,，它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜，预测产品的价格趋势，这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。
在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性，这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被eBay以高价收购。
SWIFT是全球最大的支付平台，在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析，他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如，该公司现在为全球性客户提供经济指数，这又是一个大数据服务。定制化服务的关键是数据。《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格认为，大量的数据能够让传统行业更好地了解客户需求，提供个性化的服务。
说明：用数据价值思维方式思考问题，解决问题。信息总量的变化导致了信息形态的变化，量变引发了质变，最先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类致力于发展的领域中。从功能为价值转变为数据为价值，说明数据和大数据的价值在扩大，数据为“王”的时代出现了。数据被解释是信息，信息常识化是知识，所以说数据解释、数据分析能产生价值。
3、全样本原理
从抽样转变为需要全部数据样本
需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。
举例：在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘，如果真正挖掘的话，通过信用卡消费的记录，可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。
说明：用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，大数据越大，真实性也就越大，因为大数据包含了全部的信息。
4、关注效率原理
由关注精确度转变为关注效率
关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门。大数据能提高生产效率和销售效率，原因是大数据能够让我们知道市场的需要，人的消费需要。大数据让企业的决策更科学，由关注精确度转变为关注效率的提高，大数据分析能提高企业的效率。
例如：在互联网大数据时代，企业产品迭代的速度在加快。三星、小米手机制造商半年就推出一代新智能手机。利用互联网、大数据提高企业效率的趋势下，快速就是效率、预测就是效率、预见就是效率、变革就是效率、创新就是效率、应用就是效率。
竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率低与效率高是衡量企来成败的关键。一般来讲，投入与产出比是效率，追求高效率也就是追求高价值。手工、机器、自动机器、智能机器之间效率是不同的，智能机器效率更高，已能代替人的思维劳动。智能机器核心是大数据制动，而大数据制动的速度更快。在快速变化的市场，快速预测、快速决策、快速创新、快速定制、快速生产、快速上市成为企业行动的准则，也就是说，速度就是价值，效率就是价值，而这一切离不开大数据思维。
说明：用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。过去寻求精确度，现在寻求高效率;过去寻求因果性，现在寻求相关性;过去寻找确定性，现在寻找概率性，对不精确的数据结果已能容忍。只要大数据分析指出可能性，就会有相应的结果，从而为企业快速决策、快速动作、创占先机提高了效率。
5、关注相关性原理
由因果关系转变为关注相关性
关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。
大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然，先后关联发生的一个因果规律。它只需要知道，出现这种迹象的时候，我就按照一般的情况，这个数据统计的高概率显示它会有相应的结果，那么我只要发现这种迹象的时候，我就可以去做一个决策，我该怎么做。这是和以前的思维方式很不一样，老实说，它是一种有点反科学的思维，科学要求实证，要求找到准确的因果关系。
在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。所以“大数据”时代的思维有点像回归了工业社会的这种机械思维——机械思维就是说我按那个按钮，一定会出现相应的结果，是这样状态。而农业社会往前推，不需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的好处。
例如：美国人开发一款“个性化分析报告自动可视化程序”软件从网上挖掘数据信息，这款数据挖掘软件将自动从各种数据中提取重要信息，然后进行分析，并把此信息与以前的数据关联起来，分析出有用的信息。
非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2。5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员，市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全
部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉，诸如此类。
接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%，在采用新办法之后，这个比例上升到了70%——效率大大提高了。
全世界的商界人士都在高呼大数据时代来临的优势：腾讯一项针对社交网络的统计显示，爱看家庭剧的男人是女性的两倍还多;最关心金价的是中国大妈，但紧随其后的却是90后。而在过去一年，支付宝中无线支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和内蒙古地区。
说明：用关注相关性思维方式来思考问题，解决问题。寻找原因是一种现代社会的一神论，大数据推翻了这个论断。过去寻找原因的信念正在被“更好”的相关性所取代。当世界由探求因果关系变成挖掘相关关系，我们怎样才能既不损坏建立在因果推理基础之上的社会繁荣和人类进步的基石，又取得实际的进步呢?这是值得思考的问题。
转向相关性，不是不要因果关系，因果关系还是基础，科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代，为了得到即时信息，实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为企业快速决策提供提前量。
比如预警技术，只有提前几十秒察觉，防御系统才能起作用。雷达显示有个提前量，如果没有这个预知的提前量，雷达的作用也就没有了，相关性也是这个原理。相对论与量子论
企业大数据思维 张靖笙 “一切皆可数据化”，舍恩伯格大数据思维里面这句话道出了这个时代滚滚洪流的主旋律，不管你听与不听，看与不看，数据都在哪里，像空气一样弥漫，也会像空气一样要命。在各种应用大数据的声音不绝于耳的今天，前者已是普遍的共识的，而对于后者，很多人却还不见得认同了，您可能觉得言过其实了，凭什么你说大数据会要命？我们没有用大数据就活不了了吗？而对于当今人类社会的所有组织机构来说，数据的重要性已经越来越明显，已经直接影响到存亡命运，缺少数据资源，无以谈事业；缺少数据思维，无以言未来，所以数据是很要命的。 而当前最要命的是，很多甚至是大多数的中国企业家还远远没有认识到这个严重性，这里折射的就是很多人在思维层面对于大数据这种新兴事物认识的不充分，正如马云所指出的：“很多人输就输在，对于新兴事物，第一看不见，第二看不起，第三看不懂，第四来不及。”赵国栋、易欢欢、糜万军、鄂维南合著的《大数据时代的历史机遇》中指出，有四种典型的片面认识阻碍企业家完整地认知大数据：第一，认定是炒作；第二，片面理解；第三，狭隘视野；第四，唯技术论。这些都是缺少全面和准确的大数据认识的表现，尽管还有其他各种客观原因，但是企业家对大数据没有正确的思想认识是阻碍大数据在企业获得深入应用的主要原因。 正确的思维来自正确的认知，在心理学上有一个思维圈法则，被许多高端人士推崇，这就是黄金思维圈，黄金思维圈是一种认知世界的方式，它能够帮助我们快速认识这个世界的本质。黄金思维圈包含三个层面，第一个层面是what层面，也就是事物的表象，特征。第二层则是how，方法，就是如何去解决这个问题，第三层则是本质层，就是why，就是事情背后的原因与真实的目的，可以说这个黄金思维圈是我们认识大数据最好的思维武器。
学习吴亚滨《思维教学理论方法与实践》心得体会 为什么每个人的思维会有千差万别？为什么普通的相同的细胞能够组成产生不同思维的大脑？为什么有形的神经元可以捕捉的电子的传导却形成了无形的不可捉摸的思想？为什么？ 吴亚滨老师告诉我们，在日常教学中，教师和学生往往容易把注意力放在积累知识上而疏忽了思维能力的培养和发展。比如语文、政治等文科，对学生的要求是要背诵的一字不差，对数学、物理等理料只要求某一种解法等等。孰不知，所有真正的学习都离不开思维，每一个人的思维能力都可以经过训练和培养而得到提高。思维为本，知识为流。如果知识仅仅是停留在书本上，没有得到应用，注定是无用的知识。思维是知识外化的渠道与工具。知识外化以知识内化为前提，但光在内化的知识还不够，还需要思维能力来运用知识，化知识为工具，拿来分析问题和解决问题。有时候我们受制于思维方式的桎梏，一直解决不了问题，我们与聪明人的差距其实也就在于思维方式的差异。那么，究竟有哪些好的思维方式，我们又该怎么掌握它们呢？一个熟练的木匠不但能熟练使用他的每一种工具，而且知道在什么情况下使用何种工具。我们也应该用同样的方式来对待思维教学。一个熟练的思考者应该知道要使用什么工具，以及如何使用它们。知识是思维的载体，思维是通过知识来体现的，课程的知识表层下面，埋藏了丰富的思维内涵。知识是一条明线，思维则是一条暗线，它隐藏在知识的背后，构成另一类知识。教学要融合知识和思维，不能割裂两者，就知识教知识绝对不可取，而脱离了具体的知识空谈思维也以奏效。每门知识的教学都是使学生开窍，都是要发展学生的思维潜能，训练学生的思维能力，转变学生的思维方式，优化学生的思维品质。
2017公需科目多选题（132题） 1《大数据背景下的公共治理模式变革（中）》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”，其中四大政府包括（）。正确答案：【B】 【C】【D】【E】 2《大数据下的资源整合和知识共享（上）》提到，物联网在逻辑上包含（）几个层级。正确答案：【A】【B】【D】 3《大数据下的资源整合和知识共享（下）》提到，利用大数据，协助监管遗漏的违法事件以及社会不文明现象是有必要的，目前的社会问题主要有（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】 4根据《保密技术防范常识（中）》，以下关于美国的网络霸主地位的表现说法正确的是（）。正确答案：【B】【C】【D】【E】 5根据《保密技术防范常识（中）》，以下设备可能属于窃听设备的是（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】 6根据《大数据背景下的公共治理模式变革（上）》，从信息化本身历程来讲，可以概括为（）。正确答案：【B】【C】【D】 7根据《电子政务网络安全保障体系建设》，安全威胁产生的原因包括（）。正确答案：【A】【B】【C】 8根据《电子政务网络安全保障体系建设》，数据交换有三种方式，分别是（）。正确答案：【A】【B】【D】 9下列不属于第三信息平台的有（）。正确答案：【B】【E】 10（）通常具备轻资产、重知识、跨界融合等特征，以批代管和偏重目录准入管理的模式制约了新经济的发展。正确答案：【A】【B】【C】【D】 11）新经济是以技术进步为主要动力，在制度创新、需求升级、资源要素条件改变等多要素的驱动下，以大量的（）蓬勃涌现为显著特征，以信息经
济、生物经济、绿色经济为主要发展方向的新经济形态。正确答案：【A】【B】【C】【D】 12 “大数据”这个词同下列词语（）一样，都是从国外学来的。正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】 13《保密技术防范常识（上）》提到，“互联网+”时代的发展趋势包括（）。正确答案：【A】【C】【E】 14《保密技术防范常识（下）》提到，电磁泄露发射泄密的防范包括（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】【E】 15《保密技术防范常识（下）》提到，运营商生态链由（）构成。 正确答案：【A】【C】【D】【E】 16《大数据背景下的公共治理模式变革（上）》提到，大数据处理模式包括（）。正确答案：【A】【B】【C】【D】 17《大数据背景下的公共治理模式变革（下）》认为，面对深刻的社会变革，（）是政府治理走向现代化的必然选择和必然趋势。正确答案：【A】【B】【C】 18《大数据背景下的公共治理模式变革（下）》认为运用（）等新技术可以促进社会治理和公共服务的实现。正确答案：【A】【B】【C】 【D】 19《大数据背景下的公共治理模式变革（下）》提到，提高政府社会治理能力，要围绕（）等多个领域实行监管。正确答案：【A】【B】 【C】【D】【E】 20《大数据背景下的公共治理模式变革（中）》在“智慧化的扩建布局”内容中提出“四大政府”，其中四大政府包括（）。正确答案：【B】 【C】【D】【E】
思维型教学要素解读 思维型教学理论引领下的完整课堂，一般包括六大基本要素：创设情境、提出问题、自主探究、合作交流、总结反思、应用迁移。这六大基本要素皆与培养学生的思维能力、提高学生的学习动机、促进素养的形成有紧密联系。在教学过程中，教师应如何落实六大基本要素，促进教学的深度发展？ 1创设情境 创设情境在课堂教学中指的是课堂情境的创设，但是其内涵并不仅仅是课堂情境，班级情境、学校情境、社会情境都属于情境。 情境有两个维度。物质和认知维度，涉及到教育教学中相关的经费、设施、自然和活动。而文化和非认知维度，一方面指情境能激发学生的非认知因素，比如情境能激发学生的动机、兴趣，让学生有积极的情绪；从更高层面来讲，情境是一种文化，例如环境是否民主、自由、宽容、合作，环境其中的思想意识、舆论导向、心理素质、人际关系如何，这些因素都会影响学生的发展。 因此，在创设的情境中，要培养学生善于提问、勇于挑战、敢于冒险的精神，维护学生的好奇心。 什么样的情境才是好的情境？思维型教学提出了创设情境的五个标准： 1服务教学目标，突出重点内容 创设情境一定要服务于教学目标，不能与目标相距太远。 有一些老师，尽管其讲课的内容深受学生喜爱，但是直至一节课结束也没有达成本节课的教学目标。比如老师在课堂上一直讲笑话，尽管调动了课堂氛围和学生兴趣，但是远离了教学目标，一直回不到教学主线上。所以说创设情境一定要服务于教学目标。 2基于生活实际，接近真实情境 教师在创设情境时，要基于生活实际，创设接近真实生活的情境。比如某个课堂情境需要展示一个苹果时，教师需要考虑是创设信息技术下的情境，还是创设真实的情境——是拿一个真的苹果，还是在电脑屏幕上展示一个苹果？ 作为实物的苹果更为真实，能够用更多的方式进行展示。实物展示出的很多特征也是技术难以达到的。
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
大数据时代的思维变革 作者：贾凯 来源：《现代审计与经济》 2016年第4期 贾凯 大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联 网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。那么，什么是大数据？大数据 的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上 问题做出初步回答。 一、什么是大数据 毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才 能明确。就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即 Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。但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，从大数据中提取、挖掘 对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。 二、为什么现在才有大数据 可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。要想知道 现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道 你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不 可能的。10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。现在呢，手机拍照，分享到微信朋 友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。在这个时代， 几乎人人都可以玩转朋友圈了。可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大 地扩充了具备生产数据能力的人群。所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。 二是数据采集的难度降低了。这一点主要得益于现实世界的不断数字化，线下的内容不断 向线上迁移，具体表现为两个方面。首先是，原来需要专业技术人员才能干的事情，现在普通 人也能干了。比如给人物留影，从画家蜕变为摄影师，到现在人人都能拍照。再比如测量地理 位置，以前要专业的测绘人员，现在打开手机地图应用就可以了。其次是，以前不可能实现的 数据采集，现在也能实现了。例如，顾客在每样商品前的停留时间。在传统的商店里，采集这 个数据是不可能完成的任务，而在淘宝上，顾客在每个商品页面的驻留时间，是一目了然的事情。 三是数据存储的成本降低了。大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱，现在京东上 1T的硬盘，价钱不到400元，更别提企业的大规模采购价了。 以上三点，决定了大数据时代只有在现在才能到来。其中第二条更是可以说明，为什么大 数据最先兴于互联网领域，因为互联网领域的数据采集难度最低。但是，随着传感器技术的进 步和物联网的发展，大数据将无疑会渗透到各行各业。
1有效教学指在教学活动中，教师为了实现教学目标促使学生发展而创造性地综合利用一切合乎教学规律、教学计划先进教学理念的教学方式、方法、策略来优化教学环节改进教学过程，致力于提高教学效果的一种个性化教学活动。 2有效教学的构成要素：教学效果（核心）最高统帅、教学目标、教师（能动要素）、教学方式、教学评价（必备要素）。 3国外学者对有效教学定义认识：着眼教学目的、教学技能、学习成就、教学全过程定义 国外有效教学成果主要特征：教学效率效果；学生收获和进步；可测性和量化 4国内对有效教学定义的认识：有效的理解（有效果有效益有效率）、有效与教学关系的定义、多层次多维度理解的定义。 5有效教学的整合性特征：教学目标是多维的，侧重于教学的发展性功能；教学准备全面充分；教学活动强调主体间的交流与互动；教学组织形式多样化；综合运用多种教学方法；恰当应用各种教学手段；教学评价全面且具有针对性。 6有效教学的内部条件：教师素质、学生特点、师生作用方式、学生的生活经验与心态等 7有效教学的外部条件：教学环境、教学内容、课程资源等 8影响教学的四个核心条件：学生特点、教师素质/内、课程资源、教学环境/外 9认识学生特点的意义：一是因材施教、因人而异，实施教学对象，方式，契合；二是认识学生，发现问题、把握血清，创造有效教学入手点。 10认识学生了解学生的方面：认识学生的个性差异；知识经验储备；学生的想法和思维方式；学生的学习方式 11认识学生特点的基本途径：观察、聆听、走访、查阅学生作品成绩 12有效教师:具有教学活动所期待的相应品质的人,是在专业领域:专业道德、专业知识、专业能力、专业情意等各方面具有较高修养与造诣的专业工作者。 13一般素养：崇高师德、教育理念、知识结构；具体素养：教育教学能力、组织管理能力、反思研究能力、课程创新能力。 14适应时代发展的教育理念（新课改）：教育是面向全体学生的；教育关注全面和谐的发展；教育追求学生的可持续发展；教育促进学生的个性化发展；教育培养创新型的学生。 15本体性知识：学科知识；条件性知识：教育学和心理学；实践性知识：经验秦香教育机智等；工具性知识：现代教育技术手段； 16认识教学环境的意义：一种人为的育人性环境；一种复杂的共生性环境 17教环对教学活动的特殊功能：激起师生热情；教学活动的主体 18教环的设计与利用：物理环境心理环境（微笑；民主欣赏姿态；呵护学生主体性保护自主性） 19教学资源类型：现成性教学资源、携带、生成性教学资源 20教学资源对有效教学的意义：提高教学效果的重要手段；应用开发可增强基本教学手段的效能 21教育目的是教学目标最上位概念；课程目标是教学目标的次上位目标 22教学目标制定的取向：普遍性目标取向（概括性抽象性规范性等特点、可行性可操作性科学性等）；行为性目标取向（布鲁姆）认知领域情感领域动作领域、生成性目标表现性目标取向 坚持行为性目标取向、取普遍性目标和生成性目标取向两翼，表现性目标取向的参考 23有效教学目标的基本特征：全面，生本、弹性、适度、兼容、有机 24三维教学目标：知识技能（有效教学的核心目标）、方法与过程（伴随性目标）、情感态度和价值观（深层目标） 25有效教学目标设计应注意：多层次多维度的设计思路；多元化教学目标的策略（分解参照法学生需要分析法）体现多因素兼顾的设计要求；追求个性化和共性化并重的设计思路。 25教学目标：即课时教学目标，是指教师在上完一个课题后要在学生身上实现的发展目标，是对学生在学习完该节课后在知识能力道德情意学习方法等方面所获得的各方面的进步与提高。
课后测试 测试成绩：70.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 ?1、下列关于个性化思维的说法正确的是？（10 分） A 一切皆可量化 ? B 以消费者为中心 C 一切皆可尝试 D 一切皆有联系 正确答案:B ?2、下列关于“探索未知的思维变革”的说法错误的是？（10 分） A 从追求因果关系到追求相关关系 B 从追求算法到追求数据 C 大数据的复杂计算和小数据的简单计算 ? D 大数据的简单计算和小数据的复杂计算 正确答案:C 多选题 ?1、下列哪些属于实体商家的经营难题？（10 分） A 客流量少 B 宣传成本高 C 回头客少 D 成交率低 正确答案:A B C D ?2、门店流量持续下降的现状是什么？（10 分） A 实体经营趋于稳定 B 人流量持续上升 C 人口增长红利衰减 D 用户增长逐渐放缓
正确答案:A C D ?3、下列关于“管理决策的思维变革”说法正确的是？（10 分） A 从事后总结到事前规划 B 从定性描述到定量分析 C 从拍脑袋到用数据说话 D 从抽样调研到全体数据分析 正确答案:A B C D ?4、在大数据的世界里，我们需要知道客户的哪些最基本的信息？（10 分） A 消费习惯 B 用户喜好 C 用户需求 D 消费能力 正确答案:A B C D ?5、大数据在哪些阶段内会成为第四范式？（10 分） A 经济科学阶段 B 理论科学阶段 C 计算科学阶段 D 数据密集型阶段 正确答案:A B C D 判断题 ?1、大数据的世界不只是一个单一的巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件以及多元参与者元素所构成的一个生态系统。（10 分） ? A 正确 B 错误 正确答案:正确 ?2、大数据下新零售门店的变革目的是吸粉和留存。（10 分） ? A 正确 B
大数据的思维方式 大数据的思维方式总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论
在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。 相关思维 在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，
创新思维及理论课程教学大纲 课程名称：创新思维及理论 英文名称： 课程编码： 学时数： 其中实践学时数：课外学时数： 学分数： 适用专业：机械设计 一、课程简介 创造思维及理论是高等工科学校四年制本科机械专业的专业基础课程。本课程主要讲授创造思维的常见形式、法则和技法，理论的及其在设计中的启发创造思维。通过本课程的学习，学生能够了解创造思维的理论基础，掌握非创造性思维及创造思维的互相转化，并完成创造思维的各种模式训练。通过课程案例训练，学生能够改变思考问题的模式，启发克服思维定势；熟练掌握常用的创新方法，并根据所学知识解决工程实际问题；在掌握相关理论基础上，学生能够创造性地解决实际设计生产问题。 二、课程的性质和教学目标 创造思维及理论是本科机械专业的专业基础理论课程。 教学目标是使学生理解及掌握创造及创造学的概念及创造原理及创造
思维，熟练运用创造创新方法，理解掌握理论基本原理。 三、教学目标及毕业要求关系表 四、课程教学内容、基本要求、重点和难点 (一)创造学概述了解 产品创新的概念和特征 产品创新类型 创造性思维 （二）传统创新思维方法掌握，重点 、头脑风暴法 、法 、法 、样本资料法 、仿生学法 、逆向设定法 、法
、意念衍生矩阵 （三）(发明问题解决)理论理解，重点，难点、大技术系统进化法则 、最终理想解 、个发明原理 、个通用参数和阿奇舒勒矛盾矩阵 、物理矛盾和分离原理 、物场模型分析 、个标准解法 、发明问题解决算法 、科学原理知识库 、功能属性分析 、资源分析 五、教学方式及学时分配
六、课程其他教学环节要求 （）系统阅读教材，重点掌握创造性思维基础知识和基本技能； （）加强练习，按时完成平时作业； （）广泛搜集相关信息，大量欣赏优秀作品。 七、本课程及其他课程的联系 （一）先修课程： 工程制图、机械设计基础、力学等 （二）后修课程： 机械设计、结构设计等 八、建议教材及教学参考书目 （一）教材：《创新思维及方法：理论及应用》，李梅芳、赵永翔，机械工业出版社， （二）参考书： .《创新思维及发明问题解决方法》，赵锋主编，西北工业大学出版社，.《创新思维法：打破思维定式、生成有效创意》,【美】托马斯.沃格尔著,中国工信出版社 .《创造性思维改变思维做决策》,【美】托马斯.萨蒂著,机械工业出版社 九、课程考核方式及成绩评定办法 （一）课程考核方式为：考查，五级分制 （二）成绩评定方法：平时成绩* 期末成绩*总成绩，折算成五级分制，
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？
答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术
答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
【最新整理，下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。
11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。
大数据带来的四种思维 2015-02-01 10:31 来源：学习时报 张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 容错思维 在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面
思维导图教学法 武安市教研室理论组推介 一、什么是思维导图？ 您是否经常遇到过这样的情况： 1、您买了很多书，可惜很多都没有读？就是有幸读过也掌握不了多少？ 2、走进书店发现新书、想买的书层出不穷，可是总担心买回去也没有时间消化？ 3、如果在图书馆的书海中遨游，您是不是望书兴叹，游不了多久见没有时间了？ 4、作为学生您是不是感觉学习教材都比较吃力，只有刻苦才能通过考试？ 5、已经工作的您是不是感觉学习能力不如学生时代，在激烈的竞争面前感觉知识更新缓慢？ 6、当您面对的无限丰富的知识、智慧和技能您是不是感到力不从心？是我们的能力不够吗？是我们的大脑不好使？NO！！！ 您的大脑是一个沉睡的巨人，生理学家和心理学家早就告诉我们普通人大脑终其一生也只能用了5—10%的大脑潜能。我们大脑的潜能绝大部分还在沉睡！我们的一生可能花费90%以上的学习时间学习各种各样的业务知识，也许只花了10%不到的时间学习训练学习的方法。 现在有一种方法可以全面解决这些问题，这就是思维导图！有没有听说过？我们都有体会，形象的、具体的、直观的事物要比抽象的语言容易记得多。美国图论学者哈里有一句名言：“千言万语不及一张图。”说的就是这种道理。俗话说：“百闻不如一见。”也是这个意思。
思维导图提供一个有效的工具，运用图文并重的技巧，开启人类大脑的无限潜能。它充分运用左右脑的机能，协助人们在科学与艺术、逻辑与想象之间平衡发展。近来思维导图完整的逻辑架构及全脑思考的方法被更广泛应用在学习及工作等方面，大大降低所需耗费的时间，对于绩效的提升，产生无法忽视的功效。 简言之，思维导图是： 1、一种科学、有效的学习方法； 2、一种先进的笔记方法； 3、权威专家倾情推荐的快速学习方法之一。 4、世界级大脑明星、跨国公司总裁普遍使用的学习和工作方法。 简单地说，思维导图是一种高效率地表达思维轨迹的思维工具，每张思维导图只能有一个主题。如果你想表达两个以上的主题，那你就需要画两张以上的思维导图。主题部分一般都是图形，被放置在一张思维导图的中央。剩下的部分统统思维导图的分支。分支由关键词和紧贴在关键词下面的曲线组成。 二、思维导图历史沿革 英国著名心理学家托尼·巴赞（Tony Buzan）在研究大脑的力量和潜能过
林子雨大数据技术原理及应用课后题答案 大数据第一章大数据概述课后题 (1) 大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5) 大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10) 大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16) 大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22) 大数据第六章云数据库课后作题 (28) 大数据第七章MapReduce课后题 (34) 大数据第八章流计算课后题 (41) 大数据第九章图计算课后题 (50) 大数据第十章数据可视化课后题 (53) 大数据第一章课后题 ——大数据概述 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。 第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。 第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段。 经历了三个阶段: 运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。 用户原创内容阶段Web2.0时代。 感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。 3.试述大数据的4个基本特征。
数据量大（Volume） 据类型繁多（Variety） 处理速度快（Velocity） 价值密度低（Value） 4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。 大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。 5.科学研究经历了那四个阶段？ 实验比萨斜塔实验 理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。例如：牛一，牛二，牛三定律。 计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。 数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。 6.试述大数据对思维方式的重要影响。 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？ 数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。 大数据决策面向类型繁多的，非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的具体应用。 汽车行业大数据和物联网技术无人汽车
大数据带来的四种思维 作者：张义祯 近年来大数据技术的快速发展深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。 总体思维 社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析
数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。 大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。 如：照片到电影，一分钟一张，一秒钟一张，一秒钟24张成了电影 量变质变定律有时间阶段发展影响和空间相关关联影响 离散思维向连续思维转换 让我来告诉大家，美国有一家创新企业https://www.doczj.com/doc/e93848405.html,。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。 在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。
一、选择或填空 1、思维是人类特有的品质，是人类区别于其他动物的本质属性。 2、思维的能动性表现为思维的创新性。 3、思维的逻辑性是基础功能，批判性是触发功能、创新性是超越功能。 4、阿奎那是中世纪时期最杰出的代表，被同时代人称为“天使博士”。 5、奥卡姆被称为“不可战胜的博士”“奥卡姆剃刀”。 6、发散性思维是产生创新思想的主要思维方式。 7、思维的创新是创新活动的核心。 8、思维是人类智慧的核心。 9、知识结构通常有专才和通才之分。 10、创新思维总是在解决问题中产生的。 11、问题是一个认知客体，人是问题的认知主体。 12、英国著名的哲学家休谟把命题分为两大类：真实命题、价值命题。 13、法国哲学家笛卡儿最早系统论述了思维方法，《方法论》。 14、思维领域中的创新常常表现为思维方法的创新。 15、创新思维方法的分类是对方法的理论层次的分类。 16、创新思维的逻辑方法、演绎法是一切方法的基础。 17、柏拉图在《斐多篇》中的一名名言是：思维必须与其自身一致，而我们所有的确信都必须保持一致。 18、逻辑思维的基本方法是演绎方法。 19、对命题的整个分析自始自终都是以命题为单元进行的，在此意义上，这一逻辑学分支被称为“命题逻辑”。 20、三段论有效性的判定方法，比较常用的是“规则法”。 21、演绎推理也被称作是必然性推理，保真性推理。衡量这种推理的标准是有效性。 22、模拟法可以分为三类：实质同构法、形式同构法、功能类比法。 23、科学的目标和人类追求知识的目标是一致的确良，就是试图发现普遍的真理。 24、发散性思维是创新思维的核心。 25、发散性思维是创新思维的核心，正是在发散性思维中，我们才看到了创新思维最明显的标志。 25、创新能力和智力的关系最有名的相关假说称为“门槛理论”。 26、清代学者王国维在《人间词话》中描述了做学问的三种境界，第三种竟增就是灵感的竟境。（众里寻他千百度，，，，，，，） 27、高峰体验的追求是产生灵感的最有说服力的原因。 28、享有“创造技法之母”美誉的是检核表法。 检核表法的方式有：移用法、移植法、修改法、放大法、缩小法、替换法、重新安排法、颠倒法、组合法。 29、头脑风暴法适用于开放性问题。 30、1905年心理学家比奈和其助手西蒙医生设计了世界上第一个智力量表，这个量表称之为“比奈-西蒙量表” 1916年斯坦福大家教授特曼对比奈量表进行了修订，形成了“斯坦福-比奈量表” 31、智商的概念，智商要怎么算 智商IQ=（心理年龄（MA）/实足年龄（CA））×100 32、对创造性的关注，应该以著名的美国心理学家吉尔福特为起点。 33、吉尔福特的创新能力测试称之为第一代的发散性测试，托伦斯测试则被称为第二代测试方法。 吉尔福特测试强调发散性思维的产品和转换，对象一般是儿童。 托伦斯测试的基点不在创造的结果，而是在创造的过程。，一般有图形和言语两个版本。
Decomposition 分层思维 Decomposition is the process of breaking large problems into smaller parts. These smaller parts are easier to understand, making the problem easier to solve. 分层思维是将一个大问题拆解成许多小的部分。这些小部分更容易理解，让问题更加容易解决。 How do we make a hamburger? 怎样制作汉堡包？ We can break it down to its ingredients: 我们可以将汉堡包分成几个部分 Upper bun 最上层的圆面包 Lettuce 生菜 Tomato 西红柿 Cheese 奶酪 Beef patty 牛肉馅饼 Lower bun 下层的圆面包 Pattern Recognition 模式识别 Pattern recognition is the process of identifying patterns and trends among the parts of a problem. You can find patterns from previous experiences and apply them to other problems as well! 模式识别是识别不同问题中的模式和趋势（共同点）的过程。你能从以往的经验中得到规律并且举一反三将它运用到其他的问题中。
Sequential patterns are when you arrange items in sequence: 顺序模式是按顺序排列项目（所有物品） Grouping patterns are when you group items that are similar: 分组模式是将相似的项目(物品)分成一个组 Algorithmic Thinking 流程建设 Algorithmic Thinking is the process of solving a problem step by step. When you get ready for school, tie your shoelaces...you’re using it in daily li fe without realising! 流程建设是一步步解决问题的过程。当你准备去学校，系好了鞋带….你却没有意识到你已经在日常生活中使用流程建设了 We can plan a schedule for the day with it: 我们可以用它来计划一天的日程安排7.00 早上7.00 Wake up 起床 9.00 上午九点 School 去学校 15.00 下午三点 Practice sports 做运动 21.00晚上九点 Sleep 睡觉