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
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。
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.
【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。
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。
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 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?
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。
《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试 时间限制:90分钟 离考试结束还剩23分47秒(到时间后将自动交卷) 一、单项选择题(共20小题，每小题2分) 1.本讲提到，政府提出的“放管服”中的“放”是指要（）。 A. 促进公平竞争 B. 降低准入门槛 C. 强化监管 D. 提高服务效率 2.本讲认为，（）是中国经济的新引擎。 A. 改革 B. 大众创业、万众创新 C. 城镇化 D. 扩大内需 3.下列不属于建立统一的公共数据共享和开放平台体系内容的是（）。 A. 依托国家电子政务外网，建立国家、省、市三级非涉密政务信息共享交换平台 B. 依托国家电子政务内网，建立国家、省两级涉密政务信息共享交换平台 C. 依托国家电子政务外网及已有资源，建立国家、省、市三级公共数据开放平台 D. 依托国家电子政务外网，建立国家、省两级涉密政务信息共享交换平台 4.根据本讲，以下不属于“十三五之歌”的特点的是（）。
A. 贴近西方受众 B. 符号接近性 C. 着重对外交问题阐述立场和主张 D. 解释性叙事 5.通过对（）的规范化和标准化使得数据具有一致性。 A. 数据元素 B. 信息模型 C. XML D. RDF 6.本讲指出，（）成为互联网与传统产业结合的重要趋势，也是“互联网+”发挥作用的重要立足点。 A. 跨界融合 B. 跨界兼并 C. 跨界制造 D. 跨界生产 7.2015年5月19日，经李克强总理签批，国务院印发《中国制造2025》，部署全面推进实施（）战略。 A. 全面发展 B. 工业强国 C. 制造强国 D. 创新强国 8.以下哪项新兴经济形态对双方来说都是共赢（）。 A. 生态经济 B. 平台经济 C. 共享经济
大数据库时代的到来移动互联网发展趋势数据分析 报告 Prepared on 24 November 2020
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％、％。
互联网+移动医疗大数据分析报(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)
目录 一、理想改变现实在线问诊改变医疗 (4) 1、干干净净赚钱：医生们在春雨上共获得2077万元收入 (5) 2、年轻改变未来：主治医师成为在线问诊的主力，人数与收入均在前列 (6) 3、单病种的重度垂直：妇科、儿科、皮肤科、泌尿科需求活跃 (7) 二、春雨护城河有多深收入前20医生数据揭秘 (8) 1、医生活跃度20% (9) 2、占领春雨：三甲医院的医生占主导地位 (11) 3、定价策略：好医生更值钱，普通医生靠数量和服务 (12) 4、医生的竞争：不仅比拼专业名声，更比拼服务 (13) 5、争夺医生的资金消耗战：近四成医生收入来自春雨 (14) 三、互联网医疗面临诸多挑战入驻过百人医院仅8家 (16) 1、环境胜负手：在线问诊的发展期待政策松绑 (17) 2、购买偏好：电话<图文<私人医生 (18) 3、付费习惯待养成：平均收入偏低 (20)
互联技术已经革新了诸如销售、通信、支付等多个行业，而现在，最保守的医疗领域在技术的冲击下也开始发生巨变。各类创业项目如雨后春笋般出现，如优化就诊流程、便捷挂号、快捷支付、医患社区/医患远程便捷沟通、患者社区、远程医疗、慢病管理。而国内最热的无疑是8月份融资5000万美元的春雨医生、9月份融资7000万美元的丁香园以及10月份融资1亿美元的挂号网。 资本无疑是最为敏锐的。今年上半年，Rock Health对143家数字医疗公司的调研发现，互联网医疗领域今年以来的融资额已达24亿美元，远超2013年全年19亿美元金额，而这一数字也较2007年的2.4亿美元翻了近10倍。 根据动脉网互联网医疗研究院投融资数据库统计，2013-2014近两年国内互联网医疗创业投资事件66起，关注互联网医疗领域的投资机构共58家，投资机构活跃次数总计91次，披露融资额5.8亿美元。 国内互联网巨头BAT、360、小米也都瞄准医疗健康产业，腾讯向丁香园、挂号网分别砸了7000万美元和1亿美元，阿里大健康计划推进的如火如荼，小米注资2500万美元占九安医疗旗下iHealth股份20%。 但春雨医生的创始人张锐认为，即便不与BAT这样的互联网巨头合作，春雨医生也将成为移动医疗行业最牛的公司之一。从外部观察，成长为第一梯队的春雨医生走入了自我生长的轨道，百度指数显示，从今年年初其搜索指数已经翻了一倍，春雨对外宣传今年的目标是有10万名医生注册。 不站队的春雨医生，其底气究竟来自何处？ 互联网医疗研究院动用了近10人花费了一个月时间，将春雨医生平台上的数据全部整理了下来，共涉及18个科室20196名医生，每位医生录入了包括名字、科室、医院及医院等级、性别、职级、免费咨询次数、私人医生单价、私人医生购买人数、图文咨询单价、图文咨询购买人数、电话咨询单价、电话咨询人数、门诊预约单价、门诊预约人数在内的15个数据，总计录入30多万条数据。 以上述原始数据为基础，经过近两个月的时间对数据进行清洗、核对、分析，最终形成了近百页的分析报告，该报告从两个大的维度、9个二级项、50个小项对数据进行详细的剖析，全方位的展示春雨上的医生与用户的生态图谱。 两个大的维度为综合分析、单项分析，其中，综合分析维度下又分成了医生、性别、收入、医院四个二级项，单项分析维度则是对空中医院和免费咨询两大类
信息技术? Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ １６０ 大陆桥视野?２０１６年第６期 一、移动互联网大数据概述 移动互联网大数据是指用户使用智能终端在移动网络中产生的数据，主要包括：与网络信令、协议、流量等相关的网络信息数据；与用户信息相关的用户数据；与业务相关的数据。 大数据提供客户经历的各种体验的完整信息，可以详尽到在任何时间、地点，结合移动客户体验方案来分析相关数据，从而帮助运营商更详细掌握客户体验情况，提前预知网络上可能发生的问题，及时做出合理响应，这些信息对运营商的服务提供很大的帮助。大数据分析为整个电信产业带来了前所未有的机遇与挑战，如何高效地发挥这些数据资源的作用，是摆在为运营商面前的关键问题。 二、移动互联网大数据处理中存在的问题（一）多源数据采集问题 大数据时代的数据存在如下几个特点：多源异构、分布广泛、动态增长、先有数据后有模式。举例来说，一个用户的一条位置信息的价值是很小的，但是很多这样的低价值数据可以完整刻画出用户的运动轨迹，获得本质上的价值提升。然而，在已有的数据采集系统中，数据收集不全面是一个普遍的问题，如何处理来自多源的数据是移动互联网大数据时代面临的新挑战。其中，迫切需要解决如下几个问题： １．无线移动网络结构复杂，需要在网络中高效地采集数据。２．多源数据集成和多类型数据集成的技术。３．兼顾用户的隐私和数据的所有权和使用权等。（二）移动互联网海量异构数据管理问题 据统计，２００３年前人类共创造了５艾字节（Ｅｘａｂｙｔｅｓ）的数据，而今天两天的时间就可以创造如此大量的数据。这些数据大部分是异构数据，有些具有用户标注、有些没有；有些是结构化的（比如数值、符号）、有些是非结构化话的（比如图片、声音）；有些时效性强、有些时效性弱；有些价值度高、有些价值度低。移动互联网海量异构数据管理平台包含以下关键研究和技术：海量异构大数据传输控制、大数据存储、大数据质量管理。 （三）移动互联网大数据实时数据挖掘问题 传统意义上的数据分析（Ａｎａｌｙｓｉｓ）主要针对结构化数据展开，且已经形成了一整套行之有效的分析体系。首先，利用数据库来存储结构化数据，在此基础上构建数据仓库，根据需要构建数据立方体进行联机分析处理（ＯＬＡＰ，ＯｎｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），可以进行多个维度的下钻（Ｄｒｉｌｌ－ｄｏｗｎ）或上卷（Ｒｏｌｌ－ｕｐ）操作。对于从数据中提炼更深层次的知识的需求促使了数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析等一系列在实践中行之有效的方法。这一整套处理流程在处理相对较少的结构化数据时极为高效。但是，对于移动互联网来说，涉及更多的是多模态数据挖掘，这些数据包括手机上的传感器，包括加速度计、陀螺仪、指南针、ＧＰＳ、麦克风、摄像头、以及各种无线信号（如ＧＳＭ、ＷｉＦｉ）和蓝牙等。这些原始数据在不同维度上刻画被感知的对象，需要经过不同层次的加工和提炼才能形成从数据到信息再到知识的飞跃。移动互联网半结构化和非结构化数据量的迅猛增长，给传统的分析技术带来了巨大的冲击和挑战。 三、移动互联网的大数据处理关键技术（一）数据处理的整体框架 数据处理的整个过程如下图所示，主要包括四个模块：分词（ＷｏｒｄｓＡｎａｌｙｚｅ）、排重（ＣｏｎｔｅｎｔＤｅｄｕｐｌｉｃａｔｅ）、整合（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅ） 和数据。 图数据处理的整体框架 这四个模块的主要功能如下。 分词：对抓取到的网页内容进行切词处理。排重：对众多的网页内容进行排重。 整合：对不同来源的数据内容进行格式上的整合。 数据：包含两方面的数据，ＳｐｉｄｅｒＤａｔａ（爬虫从网页中抽取出来的数据）和ＤｐＤａｔａ（在整个数据处理过程中产生的的数据）。 （二）数据处理的基本流程 整个数据处理过程的基本步骤如下：１．对抓取来的网页内容进行分词；２．将分词处理的结果写入数据库；３．对抓取来的网页内容进行排重；４．将排重处理后的数据写入数据库； ５．根据之前的处理结果，对数据进行整合；６．将整合后的结果写入数据库。（三）数据处理的关键技术１．排重 排重就是排除掉与主题相重复项的过程，网页排重就是通过两个网页之间的相似度来排除重复项。Ｓｉｍｈａｓｈ算法是一种高效的海量文本排重算法，相比于余弦角、欧式距离、Ｊａｃｃａｒｄ相似系数等算法，Ｓｉｍｈａｓｈ避免了对文本两两进行相似度比较的复杂方式，从而大大提高了效率。 采用Ｓｉｍｈａｓｈ算法来进行抓取网页内容的排重，可以容纳更大的数据量，提供更快的数据处理速度，实现大数据的快速处理。 Ｓｉｍｈａｓｈ算法的基本思想描述如下：输入为一个Ｎ维向量Ｖ，比如文本的特征向量，每个特征具有一定权重。输出是一个Ｃ位的二进制签名Ｓ。 （１）初始化一个Ｃ维向量Ｑ为０，Ｃ位的二进制签名Ｓ为０。（２）对向量Ｖ中的每一个特征，使用传统的Ｈａｓｈ算法计算出一个Ｃ位的散列值Ｈ。对１＜＝ｉ＜＝Ｃ，如果Ｈ的第ｉ位为１，则Ｑ的第ｉ个元素加上该特征的权重；否则，Ｑ的第ｉ个元素减去该特征的权重。 （３）如果Ｑ的第ｉ个元素大于０，则Ｓ的第ｉ位为１；否则为０。（４）返回签名Ｓ。 对每篇文档根据ＳｉｍＨａｓｈ算出签名后，再计算两个签名的海明距离（两个二进制异或后１的个数）即可。根据经验值，对６４位的ＳｉｍＨａｓｈ，海明距离在３以内的可以认为相似度比较高。 ２．整合 整合就是把抓取来的网页内容与各个公司之间建立对应关系。对于每一个公司来说，可以用一组关键词来对该公司进行描述，同样的，经过ｄｐ处理之后的网页内容，也可以用一组关键词来进行描述。因此，整合就变成了两组关键词（公司关键词，内容关键词）之间的匹配。 对于网页内容的分词结果来说，存在着两个特点：（１）分词 移动互联网的大数据处理关键技术 汪晓东／中国联合网络通信有限公司烟台分公司 【摘 要】通过大数据的研究处理将获得的有用信息服务于企业或机构，使其在竞争中取得优势，来为企业提供更好的处理大数据的方法，帮助企业更深刻的理解客户对其的需求和体验，以利于业务的发展，用户也可以更好地体验移动互联网各种资源。本文首先对移动互联网大数据做了概述，然后分析了移动互联网大数据处理中存在的问题，最后详细阐述了移动互联网的大数据处理关键技术。 【关键词】移动互联网；大数据；处理；排重；整合