【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。
无线音乐是用户利用手机等通信终端，以WAP、WEB、APP等接入方式获取以音乐为主题内容的相关业务的总称，具体包括彩铃、无线音乐俱乐部、及手机客户端软件等业务。可以说在智能手机时代，手机客户端音乐逐渐成为用户享受生活的主要方式。
随着智能手机的不断普及，无线音乐行业成就了一些大头手机音乐客户端公司，这些公司拥有着上百万甚至千万级别规模的用户群体。
手机客户端音乐的不断发展及用户群体的不断壮大，随之也带来了大量无线音乐数据的产生。这些数据看似杂乱无章、繁多冗余，但却隐藏着很多的秘密。如果能有效地对这些数据进行组织管理，并且利用相关技术进行挖掘、分析，少则可以揭示一个公司一次决策实施后的效果，发现公司现有存在的重大问题，多则发现潜在的高价值业务或需求，这些业务或需求很有可能为公司的发展提供战略性指导意见。
下面以国内某着名手机客户端音乐公司的无线音乐数据为例，我们还是按照发现问题、解决问题、结果验证这三个方面来说明无线音乐数据的组织与应用。
发现问题
通过对该数据进行分析挖掘，我们发现如下几个问题。
(1) 用户、歌曲均存在长尾效应
从数据中我们发现用户有两种行为，一种是下载、一种是试听，
每种行为中，我们发现用户和歌曲均存在“长尾现象”，绝大部分用户只试听或下载系统中的少部分歌曲，而大部分歌曲出于闲置状态。具体信息如下图
音乐的长尾问题
说明：图中左子图横坐标表示用户的听歌，纵坐标表示对应用户所占比例。右子图横坐标表示歌曲的被多少人听过，纵坐标表示对应度歌曲所占比例。造成这方面的原因可能是：数据量大，信息过载严重用户找不到自己喜欢的歌曲。
此时大多数用户直接转向流行榜或热歌榜歌曲，就会造成系统中热门歌曲越热门，冷门歌曲越冷门的现象。
(2) 歌曲覆盖率低
从数据中我们还发现歌曲的覆盖率很低，在整个抽样数据中歌曲
覆盖率只有2.01%。绝大部门歌曲根本没有被用户听过或者下载过，这不仅造成系统资源的大量浪费，而且造成公司资金的无辜流失(因为每首歌曲都要付版权费，而系统中98%的歌曲处于浪费状态)。歌曲的覆盖率累计分布如下如图。
歌曲覆盖率图
说明：图中横坐标表示歌曲的被听歌人数(去重)，纵坐标是不小于这个数目的歌曲所占的比例。
造成这方面的原因可能是：大量歌曲处于冷启动状态，数据稀疏。作为冷启动作曲，系统不知道如何把他推送到适当的用户手里，而用户也不能通过有效方式找到他，就使得这类歌曲处理系统的暗处，不容易被发现。
(3) 用户每天听歌时间呈间断性分布
在给定的样本数据中，我们发现用户听歌行为并不是均匀分布，而是间断性分布，即在不同的时间用户听歌集中度不同。为了更好的看出效果，我们将一天分为8个时间段，每个时间段包括3个小时，在每个时间段内用户听歌活跃性如下图。
用户活跃时间图
说明：图中横坐标表示时间段，纵坐标是该时间段内用户的活跃性比。
造成这方面的原因可能是：下班、休息、乏困疲惫时间
用户在无限端听歌的模式还是倾向于休闲与娱乐，主要是以休息碎片时间为主。
(4) 不同用户对歌曲的属性依赖性不同
在样本数据中，歌曲有专辑与歌手两种属性。我们从用户的长程关联显着性、短程关联显着性等方面对用户的听歌行为进行分析，分析具体结果如下表：
说明：图中Strong null model、Weak null mode、Temporal null model分别表示系统中所有播放之间相似度值，所有歌曲之间的相似性值，相邻播放之间相似性值。Album表示专辑，Artist表示歌手。造成这方面的原因可能是：与专辑相比用户倾向于听同一个歌手的歌曲
(5) 不同用户听歌行为不同
从数据中我们分析还得出，不同活跃性的用户所听歌曲也不同。分析中我们从歌曲新颖性、歌曲在专辑上的相似性、歌曲在歌手上的相似性三个指标上对不同活跃性的用户所听歌曲进行分析。
具体信息如下图
歌曲的三个维度分析
说明：图中横坐标表示用户的活跃性值，纵坐标表示对应活跃性用户所听歌曲的新颖性值、歌曲在专辑上的相似性值、歌曲在歌手上的相似性值
造成这方面的原因可能是：用户可能呈分群现象
活跃性较低的用户可能是普通用户，这类用户根据自己的爱好来选择自己想听的歌曲。活跃性较高的用户可能是专业用户，这类用户根据自己的专业需要来选择自己想听的歌曲。
解决方案
从上面一小节的讨论中，我们已经知道无线音乐端大数据中可能隐藏的几个问题如下：
①用户、歌曲均存在长尾效应
②歌曲覆盖率低
③用户每天听歌时间呈间断性分布
④不同用户对歌曲的属性依赖性不同
⑤不同用户听歌行为不同
当一个公司面对以上问题时应该采用怎样的解决方案来解决或者
改善当前情况是另一个重要的问题。尤其是上述问题①、②，如果处理不恰当，可能会影响整个公司是否能正常运行,甚至影响公司的发展。
因此，本部分从无线音乐数据出发，提出几种适合的解决方案。
(1)用户、歌曲均存在长尾效应，我们可以采用以下技术
采用信息过滤技术，一种方法可以对歌曲进行分类，将不同的用户映射到不同的歌曲类别中。另一种方法就是个性化推荐技术，系统自动的分析用户的偏好为不同用户过滤相应的歌曲。
(2)歌曲覆盖率低，我们可以采用如下技术
歌曲覆盖率低主要是因为用户找到不到音乐，造成这个问题的原因主要有两种：①音乐本身的信息不充足，②音乐有信息，但是用户找不到这些音乐。
所以一方面我们可以给音乐打标签，使用标签信息来表示歌曲的具体属性;另一方面，我们可以采用推荐技术对歌曲进行个性化推荐。
(3)用户每天听歌时间呈间断性分布，我们可以采用如下技术
在不同的时间，我们设置不同的主题歌曲以适应不同的听歌场景，比如夜晚放舒缓、平滑的歌曲，上午上摇滚、重金属之类的歌曲。
当然具体的场景还需要通过进一步的数据挖掘来获得，本文只是提出一种方法，对具体技术不做过多阐述。
(4)不同用户对歌曲的属性依赖性不同，我们采用如下技术
通过历史数据分析获取用户对歌曲属性的依赖性，从中我们能得知用户对哪种属性更加依赖。当发现用户对流派更依赖，则我们可以根据流派为其播放歌曲，当发现用户对歌手感兴趣，则我可以根据歌手为其播放歌曲。
(5)不同用户听歌行为不同，我们可以采用如下技术
根据用户特征将用户分群，这样可以将用户分为多个不同的群体。针对不同的群体我们给其播放的歌曲不同，比如普通用户可以热歌为主进行播放，而对于专业歌手，我们则以高多样的歌曲来为其播放。
结果验证
为了进一步说明上述解决方案的有效性，此处我们仅采用推荐算法来进行说明当系统采用该解决方案后，系统中出现的一些显着变化，具体的变化如下：
l 用户更容易找到自己喜欢的歌曲
用户找更容易找到歌曲
该音乐网站目前采用热歌榜(GRM)来组织歌曲，通过此种方式用户找到其喜欢歌曲的概率是千分之一左右，当我们采用了3种推荐方法(分别是OCF、HC、MD)后，发现用户找到自己喜欢歌曲的概率明显增加，而且对于MD算法，其准确度提升了10倍之多。
系统长尾的变化
使用推荐算法前
使用推荐算法后
长尾效应的改善
从上图明显的可以看出，系统的长尾效应有显着的变化。这样的结果应该是公司最想看的结果，不仅大大缩减了公司不必要的浪费，也为用户提供更好的用户体验。
智能手机终端的数据采集及分析系统 主要功能如下： 采集使用数据采集程序手机的手机号码：数据采集程序必须开通GPRS，实时传输采集数据及监听服务端指令；所以会有一定的数据量。为解决用户因GPRS传输采集数据产生的费用，所以记录用户的手机号码。 采集GPS信息：经纬度，时间，速度； 采集无线网络状况信息：GSM，GPRS网络情况； 获取的无线网络信息并附加GPS信息，帮助数据分析专家系统分析处理； 数据采集终端的主要功能如下： 实时诊断网络信息； 诊断分为空闲时诊断与使用时诊断； 空闲时诊断：根据运营商的相关规定设定网络异常指标；当手机处于空闲状态时，指定频率（秒）获取无线网络的基本参数，如CID，LAC，BSIC，BCCH，RxQuality，RxLevel，C/I，C/A,TxPower,TA,TS等；根据设定的异常指标来判断是否出现异常;如果出现异常则保存本次信息，并获取此时此地的GPS信息、本手机的手机号码一并发送至指定服务器，由“数据分析专家系统”分析处理。 发送数据内容：本手机的手机号码+无线网络基本参数+GPS信息； 数据格式：XML文件格式； 传输方式：使用GPRS进行数据传输； 使用时诊断：用户使用手机时，检测用户使用过程中无线网络的状况；如手机数据下载过程中，检测总的下载量，下载时间，是否下载成功，如果不正常则记录本次使用过程； 诊断项： 2通话：未接通、掉话、呼叫时延； 2短信（SMS），彩信（MMS）：是否发送或接受成功、发送或接受时间； 2GPRS Attach：Attach是否成功、Attach成功的时长PDP激活，PDP激活是否成功、激活成功的时长； 2WAP数据传输：WAP登陆测试；WAP登陆是否成功；WAP登陆成功时长； 2WAP刷新测试：WAP刷新是否成功；WAP刷新成功时长；
探索大数据和人工智能 1、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 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map 、 Shuffle 、 Combine 、()? A.Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在 Spak 的软件栈中 ,用于交互式查询的是 A.SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、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 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、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 6、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 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中 ,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类 ,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B.OneNET C.移娃 D.大云 11 、HDFS 中 Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。 在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。 手机大数据的组织与应用 手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。 手机大数据的组织与应用 手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。 在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。 稻草堆里寻针 数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。 这句话有两层含义： 无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息) 我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
大数据分析在移动网络优化中的应用王巧莉 摘要：随着现代科学技术的发展，5G技术已经取得了巨大突破，在不远的将来 就将应用到社会生活中。与此同时，人们对网络通信的要求比以前更高也更加严格，这种情况对移动通信企业来说，可以在很大程度上推动移动通信事业的发展，同时也能够为人们的生活提供更多的便利。但是在目前的网络优化中还存在很多 的问题，所以移动通信企业中相关的工作人员要加强研究与网络优化相关的技术，从而保证移动网络通信能够平稳的运行，满足人们的需求。 关键词：大数据分析；移动通信；网络优化 大数据技术是当前的热门应用技术之一，在社会生产和生活中的应用越来越多，可以在很大程度上改变社会生产和生活的方式，给社会生产和生活带来更大 的便利和快捷。在该技术给我们带来各种好处的同时，也带来了一些负面的东西，对该技术的未来发展，造成了一些不良的影响。在当前移动通信网络的优化过程中，大数据分析技术往往扮演着非常重要的角色，随着人们对网络通信需求的不 断提高，网络优化工作的重要性也在不断突出，在当前社会发展不断提速的条件下，需要将强大的数据分析技术更多应用在网络优化过程中。 1移动通信网络和大数据技术概述 1.1移动通信网络 移动通信网络采用蜂窝无线组网方式，通过无线链路实现终端用户与网络设 备的连接，并具有越区切换和自动漫游功能，从而保证用户在不断移动过程中实 现连续通信。目前中国移动的网络分为核心层、汇聚层和接入层，其中核心层和 汇聚层采用有线光缆进行连接，接入层则分为有线连接和无线接入两种。有线连 接主要是基站之间的光缆连接，无线接入主要是指移动终端与基站之间的连接。 1.2大数据分析技术 大数据技术是时代和科技发展的产物。当前，权威领域还没有对该技术有更 加准确的官方解释，社会各界对大数据的定义也存在较大的区别。从总体上来说，大数据技术是通过技术的应用，来对海量数据进行处理，在立足这些海量数据基 础之上，对这些数据进行专业处理和深度挖掘、分析，对各种资源进行更加合理 的应用。随着大数据技术的不断发展，技术已经取得了非常大的发展，在社会和 生产领域中的应用越来越多，成为一种影响世界发展的关键技术，是传统技术所 无法比拟的，其技术应用产物可以为高层企业决策提供非常好的参考，在基层分 析中，也可以发挥非常大的作用。 2大数据分析在移动通信网络优化应用中存在的问题 2.1数据问题 新时期，移动通信网络用户逐年增加，网络规模不断扩大，相应产生的移动 通信网络数据量也在不断攀升，据不完全统计每两年就会翻一番，数据量过大成 为移动通信网络最常见的问题。日益庞大的数据量使得数据分析和信息处理工作 难度越来越大，对移动通信网络数据捕捉能力及分析能力处于不断下滑水平，移 动通信网络中大数据分析的应用价值不能充分有效发挥。要想解决好数据庞大的 问题，大数据分析就要紧跟时代发展步伐，适应大面积数据量的分析、处理需求。 2.2通信网络中存在安全隐患 大数据技术所包括的内容主要有以下几个方面：数据的收集、数据分析和数 据的处理存储等，而这些内容与移动互联网网络的安全问题也有着十分密切的关系。如果大数据技术出现问题，那么就会直接导致移动互联网出现安全问题，如
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大类主要应用之一，而且受众面极广。 手机上的碎片化 虽然受众面广，时间占比高，但由于“碎片”的特点，目前还没有一个很好的盈利模式将其利用起来。当然，这也是一个市场发展必然要经历的过程。先让尽可能多的用户用起来吧，暂时先不要去考虑如何盈利，为时尚早。 手机阅读的使用时间 手机视频时间 可以看到，在晚上十点至十一点手机阅读和手机视频都达到了高峰，典型的睡觉前时间，从一个侧面反映了手机应用时间与互联网应用的不同。
移动互联网带来的复杂形势 移动互联网绝不仅是有线的业务延展到无线那么简单。势必会产生一些呈几何图形增长的业务，充分发挥移动互联网的特点，比如LBS，比如O2O。 移动互联网的发展使得一些本来看似不相关的东西串了起来，我隐隐有种感觉。元芳，你怎么看？ 所以，移动互联网的数据处理巨绝不简单是统计分析，而是多种更为先进的算法来找到隐藏在层层迷雾下面的真相。 互联网分析与移动互联网分析上的差异 Web Analytics（网站分析）已经被各种互联网企业、电子商务企业、以及传统行业的企业网站广泛使用。而Mobile Analytics却还是一个新鲜的事物。它和Web Analytics有继承的关系，但是又有明显的区别。 （通常所说的Mobile Analytics主要指Mobile Application Analytics，也就是各种移动设备上的原生应用的数据统计分析。） 在Web Analytics中，绝大部分情况下用户是基于浏览器的cookie进行统计的。 也就是说，其实使用同一台电脑的同一个浏览器上网的两个人会被计为一个独立用户（Unique Visitor），而同时使用同一台电脑的IE和Chrome浏览器的同一个人却会被计为两个独立用户。Mobile Analytics的对象却不同，它是按照移动设备（例如手机）来统计的，绝大部分情况下每个移动设备的使用者是唯一的。所以它比Web Analytics更能精确到人，这意味着可以在此基础上提供更个性化的服务和更精准的营销。 手机上的数据分析 这还不是Mobile Analytics唯一让人着迷的地方。浏览器的Cookie很容易被清除或覆盖，但是基于设备的统计相对更为稳定和长久。这使得用户细分（Segmentation）和断代分析（Cohort Analytics）可以更加准确和实用。我们可以通过某种条件（例如当年3月份的新增用户并且使用时长超过20分钟的）筛选出一批用户，分析他们的行为模式。 Mobile Analytics和Web Analytics还有个很大的区别是，前者统计数据时，有可能是离线或者信号不好、网络不稳定的状态，导致统计数据无法立即上
对于网络的描述 移动互联网的大数据时代来临是必然的，任何行业都不能避免。它不止改变各行业的经营方式，就连人们生活方式都发生了颠覆性的变革。面临大数据，个性化，以及精准化服务，作为全球化产业链上的一环，首先应面对这不可避免的变更，以开放的心态迎接机遇与挑战。 对于机遇，首先是与客户沟通方式的改变。它打通了整个沟通环节，但成本是直线下降的。通过对外主流媒体的运用，精准的线上推广，不像过去大海捞针式的推广信息，通过媒体有效的后台信息，精细化的数据管理，准确的找到我们的客户，做到有的放矢。另一方面是对自媒体的运用，媒体的话语垄断性被打破，更加多的草根声音在媒体中出现，信息流通渠道更加开放，更加直接，开发商的成本明显的下降。但问题是，这些改变并不意味着开发商就能够做大做强，做大做强的核心在于产品的质量与信息量的本身，而移动互联网更多改变的是我们的沟通方式。一个企业的成功不在于一个点上的成功，而在于整个产品链条的成功。通过前期的开发客户，中期维护客户，后期客户关系处理三个方面，增强产品本身的同时，注重客户的体验感，使整个链条更加完整。移动互联网对于开发商的机遇还是大于挑战的。在刚刚谈到的三个方面是十分有力的，加强了精准的客户沟通，维护了客户关系。 挑战方面，在于如何将信息源等有效资源完整的综合起来。信息化在于将所有的窗口全面打开，意味着更加透明化的情况下，开发商本身的专业化，流程的标准化，产品的品质等方面都需要做到极致，这样使得市场上，强者更强，弱者更弱，形成两极分化。主要表现在市场上一些在产品上或者管理标准化等方面存在问题的企业，只是在传播这一个点上做到极致反而成了它的致命伤，媒体会将其缺陷放大的传播。例如原来的达芬奇品牌就是如此。只有将线上线下结合，真正的将线上的落地，给客户一对一的真实体验感。我们现在所做的电商这种线上线下互动的模式，就是很好的体现。
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3. 电池容量大小 2016安卓手机顶级旗舰处理器排行榜：高晓龙820无压力登冠 2016年9月最新手机CPU性能排行-综合性能排行 2016手机芯片性能GPU排行TOP10 从以上数据可以看出，我们手机用的CPU已是很高级的了，进了排行榜前10 三．F9手机与现手机市场 1.达到2K（2560x1440像素）屏的手机 三星苹果LG 荣耀黑莓OPPO 魅族联想 金立酷派vivo 小米华为乐视 中兴（等40多款手机） 2K屏幕即分辨率为2560x1440，1080屏幕即分辨率为
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移动互联网必读手机上的 大数据分析P This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
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移动互联网下的运营商大数据应用分析 摘要处在当前的技术发展背景下，各种先进的技术在各领域都得到了广泛应用，并发挥了重要作用。其中在移动互联网的运营下对大数据技术的应用对工作的效率提升就有着显著作用发挥，基于此，本文主要就传统运营商的发展困境及大数据对移动互联网运营商的作用发挥进行详细分析，然后就移动互联网下运营商大数据平台建设思路及策略进行详细探究，希望对实际发展起到积极促进作用。 关键词移动互联网；运营商；大数据 引言 当前已经进入大数据的发展时代，信息化的程度也愈来愈高，对各个层面的发展水平提升都起到了促进作用。在这一过程中就要能够加强对大数据优势的发挥，将其在移动互联网下运营商中得以充分利用。通过对其进行理论层面的研究就能促进其在实际中的健康发展。 1 传统运营商的发展困境及大数据对移动互联网运营商的作用 1.1 传统运营商的发展困境分析 移动数据流量的爆炸式增长对人们的生活习惯有了很大影响，这对传统的运营商的模式发展也造成了很大影响，既有挑战也有机遇，所以在这一重要的关口要能充分对大数据技术加以应用，把握好发展的机遇并勇于面对困境。移动互联网的发展时代使得数据运营的科学策略就比较重要。从传统运营商的发展现状来看，数据流量的高速增长以及数据流量营收“剪刀差”的问题比较严重，再有就是网络在数据业务的管理控制方法层面还比较缺乏[1]。由于当前的各种类型用户在网络数据资源占用方面都各不相同，部分的收效低的业务占据大量资源，这样对网络的发展也带来很大压力。除此之外就是在流量经营的模式层面还相对比较单一化，在自有业务的流量层面占有比还相对比较低。 1.2 大数据对移动互联网运营商的作用分析 移动互联网的迅速发展，对大数据的有效应用就能够对运用商的发展有着积极作用，能够有效将业务的创新能力得到有效提升。在大数据的技术分析下，能对客户的实际需求得到相应的了解，这样就能针对性的进行制定适合的产品。从业务层面也能够得到持续性的跟踪，将业务的实用性以及便利性就能得到有效增强，对客户的体验以及业务质量也能得到有效提升。再者就是对营销的推广效率能得到有效提升，具体应用过程中在对客户的行为需求特征分析下，对目标客户加以筛选从而确定营销方案，这样就能将营销效率得到有效提升[2]。不仅如此，对于新型的盈利模式的探索也能将辅助作用得到充分发挥，从而使得前向收费模式得到有效加强，后向收费模式探索得以强化等。
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5 、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 6、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 A. 结构化数据 B. 非结构化数据 C. 半结构化数据 D. 全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A. 重复学习 B. 深度学习 C. 迁移学习 D. 对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A. 机器性能 B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学
习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A. 给定标签 B离散 C. 分类 D. 回归 10 、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A九天 B. OneNET C. 移娃 D. 大云 11 、HDFS 中Namenodef 的Metadata 的作用是? A. 描述数据的存储位置等属性 B. 存储数据 C. 调度数据 D. 12 、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A 大数据技术 B. 互联网技术 C. 游戏技术 D .影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT 厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢?
移动数据分析 快速入门
快速入门 输入APP基本信息 创建成功 开通移动数据分析(Mobile Analytics)产品服务后，即可进入到它的管理控制台App列表页，点击页面右上角的“创建APP”按钮即可创建一个新的APP。 创建APP时需要输入APP的基本信息，包括APP名称、分类和描述。 其中“APP名称”为必填项，支持中文、英文字母、数字和下划线，长度限制在4~30位。 APP创建成功后，即可直接下载oneSDK进行APP开发。
初始化APP 查看Appkey&Secret 由于oneSDK的模块较多，一般地，需要用户下载了带有“数据分析”模块，才完成APP的初始化，“查看数据”按钮才能点击。
- - OneSDK功能入口 创建应用后，可以进入OneSDK页面下载阿里云专为移动应用开发提供的OneSDK。 可以创建APP成功页面点击“下载SDK” 链接进入。或也可以在APP列表页点击 “下载SDK” 链接进入。 OneSDK功能介绍 OneSDK页面提供OneSDK下载及OneSDK打包记录功能，其中OneSDK打包记录功能保存最近三次打包记录 。 下载OneSDK 在APP列表点击“应用证书”按钮即可查看该应用的Appkey和Secret。
请按需选择SDK以减小最终生成的OneSDK文件大小，点击下载按钮后请耐心等待OneSDK生成完成并根据提示进行下载。 若生成过程中出现异常，请按提示重试或反馈给移动开发平台。 OneSDK生成成功后将出现下载提示框，用户可以选择直接下载也可以后续在OneSDK打包记录中选择下载。 若OneSDK生成时间过长，用户可以选择后台运行，后续可在OneSDK打包记录中查看相应状态。 OneSDK打包记录 OneSDK打包记录为用户展示最近三次打包记录，用户可以查看OneSDK生成状态并下载已生成完成的OneSDK。 经过上面的步骤后，开发者就可以开始发布APP了。 建议第一次发布或者版本升级时，可以选取少量的用户进行灰度发布，并通过移动数据分析（Mobile Analytics）的数据分析报表确认发布或升级效果是否符合预期。但需要开发者注意的事情是，由于我们后端数
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
国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活：友盟2012年年度数据报告》，通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析，全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有： － 2012年中国移动互联网发展迅猛，活跃用户达到2.45亿人，其中iOS 8500万人、Android 1.6亿人。 －全年应用月启动次数暴涨16倍，月使用时长猛涨12倍。 －一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升，其中视频类应用人均日使用时长增长259％，从9分钟增至31分钟，使用频率也增长了24％，用户开始习惯在移动设备上看长视频。 －系统工具类使用频率下降21％，说明用户都不太爱折腾了；阅读类使用频率上升114％，但使用时长下降了6％，说明用户更喜欢阅读短内容。 －男性是移动用户主导，但并没有比女性多太多，尤其是iOS平台男性只多0.2个百分点，Android 平台上男性则多10.6个百分点。 －男性更偏爱音乐、视频类，以及冒险、棋牌类游戏(70％)；女性更偏爱拍摄美化(68-75％)、电商类(60％)和小游戏，尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65％)。 －用户分享内容全天有两个高峰期，一是中午12-14点，二是午夜0点前后，夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间，青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 －男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡，其中男性占54.4％。 －社交成为移动应用重要元素，有社交分享行为的用户粘性更高，活跃度提升3.5-3.8倍。 －设备分布方面，iPhone一直占iOS设备总量的74-82％，其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点；iPad去年年底达到最高的23％，因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市，也扩大了iPad 在国内平板机市场上的份额。 －Android设备中三星和HTC还是大头，分别占21％、11％，不过比去年的28％、25％已经大大
探索大数据和人工智能参考答案 1、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 2、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 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、（）？
A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中，不是人工智能的算法中的学习方法的是？ A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么？ A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中，哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架？ A. Kafka
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据 分析报告 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】
国内最大的移动应用统计分析平台友盟(UMENG)今天公布了《移动互联网重塑用户生活：友盟2012年年度数据报告》，通过对其平台上的10多万款iOS、Android应用进行分析，全景展示了2012年的中国移动互联网面貌。 本次报告得出的主要结论有： － 2012年中国移动互联网发展迅猛，活跃用户达到亿人，其中iOS 8500万人、Android 亿人。 －全年应用月启动次数暴涨16倍，月使用时长猛涨12倍。 －一年来用户使用各个类别应用的总使用频率和时长均有提升，其中视频类应用人均日使用时长增长259％，从9分钟增至31分钟，使用频率也增长了24％，用户开始习惯在移动设备上看长视频。 －系统工具类使用频率下降21％，说明用户都不太爱折腾了；阅读类使用频率上升114％，但使用时长下降了6％，说明用户更喜欢阅读短内容。 －男性是移动用户主导，但并没有比女性多太多，尤其是iOS平台男性只多个百分点，Android平台上男性则多个百分点。 －男性更偏爱音乐、视频类，以及冒险、棋牌类游戏(70％)；女性更偏爱拍摄美化(68-75％)、电商类(60％)和小游戏，尤其是教育、家庭、儿童类游戏(65％)。 －用户分享内容全天有两个高峰期，一是中午12-14点，二是午夜0点前后，夜猫子很多。职场白领多活跃在9点、14点工作时间和20点晚饭时间，青少年和学生则是13点午休时间和18-20点晚间时段。 －男性和女性进行微博社交分享的情况基本均衡，其中男性占％。 －社交成为移动应用重要元素，有社交分享行为的用户粘性更高，活跃度提升倍。 －设备分布方面，iPhone一直占iOS设备总量的74-82％，其中在iPhone 5 9月面世的时候达到最高点；iPad 去年年底达到最高的23％，因为适逢iPad 4、iPad mini行货上市，也扩大了iPad在国内平板机市场上的份额。 －Android设备中三星和HTC还是大头，分别占21％、11％，不过比去年的28％、25％已经大大萎靡，受到了众多国产和山寨品牌的冲击。 － iOS 完美越狱发布前国内越狱比例降到了史无前例的低点％，发布后10天增长5％，但总体上看国内iOS设备越狱比例继续下降。 －国内用户操作系统升级速度较海外用户慢，iOS越狱及Android定制系统多样化是主要原因。iOS 国内比例仅为％，比国外低个百分点；Android 、国内约占30％、％，国外则是33％、％。
极光大数据：2019年Q1中国移动互联网数据近日，极光大数据（NASDAQ:JG）发布《2019年Q1移动互联网行业数据研究报告》，从整体app市场概览、飙升榜、网民注意力转移方向、细分榜、渗透率总榜、流量价值总榜等角度全面呈现2019年第一季度移动互联网的方方面面。根据报告，过去一年国内移动网民整体规模在11.3亿上下浮动，三线城市用户占比增加，移动网民增长红利见顶。 具体到游戏行业，2019年Q1网民在手游上花费的时间占比更为节制，仅有6.8%，环比下降了0.4%；截至19年3月，手游行业渗透率为61%，同比下降近10%；行业仍由腾讯主导头部玩家阵营，《王者荣耀》、《绝地求生：刺激战场》以16.5%和14%的渗透率稳占前两位。以下为报告内容节选： 移动网民数量增长红利见顶 过去一年，国内移动网民整体规模在11.3亿上下浮动，移动网民增长红利见顶
逃离北上广深和新一线，移动网民净流入三线城市？一线及新一线城市的移动网民占比连续两季度下滑三线城市的移动网民占比较上季度增长显著
人均安装app总量趋稳，净增红利放缓 19年Q1，移动网民人均安装app的总量为52款。自18年Q3以来，移动网民人均安装app总量趋于稳定 19年Q1，平均每月移动网民人均新装app 3.5款，同期卸载app 3.3款，移动网民人均app数量净增红利见顶
人均使用时长趋饱和，视频直播和游戏占比回落 移动网民人均每日消耗在手机app上的时长已趋饱和，截至19年Q1，人均每日使用app的时长为4.2小时 社交网络类app的时长占比经过连续三个季度下滑后，终于在19年Q1回升玩游戏、看视频不如买买买，2019Q1移动网民在购物上投入更大比例时长，在手游和视频直播上更为节制
移动互联与大数据的发展与前景
一、移动互联 (3) 1、移动互联网的特点 (3) 2、移动互联的发展现状 (3) 3、发展趋势分析 (5) 3.1 实现技术多样化 (5) （1）网络接入技术多元化 (5) （2）移动终端解决方案多样化 (5) （3）网关技术推动内容制作的多元化 (6) 3.2 商业模式多元化 (6) 二、大数据 (6) 1、大数据的特点 (6) 2、大数据的发展现状 (7) （1）娱乐行业 (7) （2）医疗行业 (8) （3）能源行业 (8) 3、大数据发展前景分析 (8) 三、大数据与移动互联的结合 (9)
首先，我们要弄清楚移动互联与大数据的含义。移动互联网，就是将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体。是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简而言之，移动互联即是可“移动”的互联，大数据就是大量的的数据。下面，我们分别对移动互联与大数据进行分析。 一、移动互联 1、移动互联网的特点 移动互联网业务的特点不仅体现在移动性上，可以“随时、随地、随心”地享受互联网业务带来的便捷，还表现在更丰富的业务种类、个性化的服务和更高服务质量的保证，当然，移动互联网在网络和终端方面也受到了一定的限制。其特点概括起来主要包括以下几个方面： （1）终端移动性：移动互联网业务使得用户可以在移动状态下接入和使用互联网服务，移动的终端便于用户随身携带和随时使用。 （2）终端和网络的局限性：移动互联网业务在便携的同时，也受到了来自网络能力和终端能力的限制：在网络能力方面，受到无线网络传输环境、技术能力等因素限制；在终端能力方面，受到终端大小、处理能力、电池容量等的限制。 （3）业务与终端、网络的强关联性：由于移动互联网业务受到了网络及终端能力的限制，因此，其业务内容和形式也需要适合特定的网络技术规格和终端类型。 （4）业务使用的私密性：在使用移动互联网业务时，所使用的内容和服务更私密，如手机支付业务等。 2、移动互联的发展现状 2014年，中国整体网民规模为6.48亿，其中移动网民达到5.6亿人，增长率为11.4%，移动网民增速远超过整体网民增速，中国整体网民的增长已绊由PC网民增长完全转移到移动网民的增长。相对于无法实时随身携带的PC电脑，
探索大数据和人工智能 1、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 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map、 Shuffle、 Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、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 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、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 6、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 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习
8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中 Namenodef的 Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据
大数据与移动互联网的结合 来源：金窝窝 移动互联网，就是将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体。是指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简而言之，移动互联即是可“移动”的互联，大数据就是大量的的数据。下面，我们分别对移动互联与大数据进行分析。 1、移动互联网的特点 移动互联网业务的特点不仅体现在移动性上，可以“随时、随地、随心”地享受互联网业务带来的便捷，还表现在更丰富的业务种类、个性化的服务和更高服务质量的保证，当然，移动互联网在网络和终端方面也受到了一定的限制。其特点概括起来主要包括以下几个方面： (1)终端移动性：移动互联网业务使得用户可以在移动状态下接入和使用互联网服务，移动的终端便于用户随身携带和随时使用。 (2)终端和网络的局限性：移动互联网业务在便携的同时，也受到了来自网络能力和终端能力的限制：在网络能力方面，受到无线网络传输环境、技术能力等因素限制;在终端能力方面，受到终端大小、处理能力、电池容量等的限制。 (3)业务与终端、网络的强关联性：由于移动互联网业务受到了网络及终端能力的限制，因此，其业务内容和形式也需要适合特定的网络技术规格和终端类型。 (4)业务使用的私密性：在使用移动互联网业务时，所使用的内容和服务更私密，如手机支付业务等。 2、移动互联的发展现状 2014年，中国整体网民规模为6.48亿，其中移动网民达到5.6亿人，增长率为11.4%，移动网民增速远超过整体网民增速，中国整体网民的增长已绊由PC网民增长完全转移到移动网民的增长。相对于无法实时随身携带的PC电脑，智能手机的便捷性注定会赢得更多的使用者。 移动互联网的持续高速增长，一是由于智能手机的大面积普及，移动端庞大的用户基数已成定型;二是电商、游戏、广告等传统PC绊济已逐渐适应移动端发展，并且在已有商业模式基础上，丌断拓展出创新应用及服务，带来持续的市场增长。