【资料】阿里巴巴大数据竞赛介绍汇编

阿⾥巴巴⼤数据之路——数据技术篇⼀、整体架构 从下⾄上依次分为数据采集层、数据计算层、数据服务层、数据应⽤层 数据采集层：以DataX为代表的数据同步⼯具和同步中⼼ 数据计算层：以MaxComputer为代表的离线数据存储和计算平台 数据服务层：以RDS为代表的数据库服务（接⼝或者视图形式的数据服务） 数据应⽤层：包含流量分析平台等数据应⽤⼯具⼆、数据采集（离线数据同步） 数据采集主要分为⽇志采集和数据库采集。

⽇志采集暂略（参考书籍原⽂）。

我们主要运⽤的是数据库采集（数据库同步）。

通常情况下，我们需要规定原业务系统表增加两个字段：创建时间、更新时间（或者⾄少⼀个字段：更新时间） 数据同步主要可以分为三⼤类：直连同步、数据⽂件同步、数据库⽇志解析同步 1.直连同步 通过规范好的接⼝和动态连接库的⽅式直接连接业务库，例如通过ODBC/JDBC进⾏直连 当然直接连接业务库的话会对业务库产⽣较⼤压⼒，如果有主备策略可以从备库进⾏抽取，此⽅式不适合直接从业务库到数仓的情景 2.数据⽂件同步 从源系统⽣成数据⽂本⽂件，利⽤FTP等传输⽅式传输⾄⽬标系统，完成数据的同步 为了防⽌丢包等情况，⼀般会附加⼀个校验⽂件，校验⽂件包含数据量、⽂件⼤⼩等信息 为了安全起见还可以加密压缩传输，到⽬标库再解压解密，提⾼安全性 3.数据库⽇志同步 主流数据库都⽀持⽇志⽂件进⾏数据恢复（⽇志信息丰富，格式稳定），例如Oracle的归档⽇志 （数据库相关⽇志介绍，参考：） 4.阿⾥数据仓库同步⽅式 1）批量数据同步 要实现各种各样数据源与数仓的数据同步，需要实现数据的统⼀，统⼀的⽅式是将所有数据类型都转化为中间状态，也就是字符串类型。

以此来实现数据格式的统⼀。

产品——阿⾥DataX：多⽅向⾼⾃由度异构数据交换服务产品，产品解决的主要问题：实现跨平台的、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互。

产品简介： 开源地址： 更多的介绍将会通过新开随笔进⾏介绍！（当然还有其他主流的数据同步⼯具例如kettle等！） 2）实时数据同步 实时数据同步强调的是实时性，基本原理是通过数据库的⽇志（MySQL的bin-log，Oracle的归档⽇志等）实现数据的增量同步传输。

阿里天池大数据竞赛实战：RF&GBRT 完成过程1、Xlab GBRT上手微信公众号ID：datadw 进入领取资料。

1.1、训练特征表准备训练的特征表gbrt_offline_section_one_24格式为：user_id,brand_id,feature1,bel见下图：1.2 、建立特征稀疏表，为训练做准备特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，截图如下：进入普通表转稀疏矩阵界面后，在选择列里填上：user_id对应的列号（表默认从0列开始），brand_id对应的列号，以及想要使用的众多特征对应的列号（不需要填写标签对应的列号）；然后在输出表里填上转换成的稀疏矩阵：gbrt_offline_section_one_24_1;如下图1.3 、GBRT训练利用训练的特征表gbrt_offline_section_one_24，进行GBRT 训练，如下图所以进入配置界面，勾选训练的标签，稀疏矩阵名处输入刚才转好的稀疏矩阵gbrt_offline_section_one_24_1，模型输出表处填写模型输出表名，参数配置处根据效果进行配置（最开始默认就可以的）。

如下图所示：配置好只好就可以进行训练了，等待训练好之后等到GBRT预测模型：gbrt_offline_section_one_25；1.4、GBRT预测特征表准备训练的特征表gbrt_offline_section_two_11格式与训练特征表格式一样，为：user_id, brand_id, feature1, bel 见下图：1.5、建立预测稀疏矩阵表特征稀疏表可直接在Xlab由原始特征表转换得到，方法和原来一样，直接截图如下：需要注意的是，选择列必须和训练时候一样1.6、GBRT预测利用转好的预测稀疏矩阵表gbrt_offline_section_two_11_1进行预测，如下图所示进入界面如下：model 处填写刚才训练好的GBRT模型表：gbrt_offline_section_one_25；输出表名处填写预测结果输出表 gbrt_offline_section_two_13，然后进行预测，如下图所示：1.7、GBRT碎碎念GBRT预测好之后，得到的结果为与原始预测表gbrt_offline_section_two_11一一对应的单列值y_var(搞不懂为什么不提供类似RF那样预测结果追加user_id,brand_id 列)，如下图：所以，还得进行追加ID列，进行zxs_gbrt_offline_section_two_13_1和zxs_gbrt_offline_section_two_11_1两张表的合并，得到类似user_id,brand_id,y_val的表，取阈值进行推荐就可以了，下图为xlab 里提供的脚本，追加ID列代码。

大数据竞赛方案1. 引言大数据竞赛是近年来兴起的一种数据分析和应用能力比拼的形式。

参与者需要利用大数据技术和算法，在给定的数据集上完成一系列任务，如数据清洗、特征工程、模型建立和预测等。

本文将介绍一种针对大数据竞赛的方案，旨在帮助参赛者规划和实施高效的竞赛策略。

2. 方案概述大数据竞赛方案主要包括以下几个步骤：•数据理解与预处理•特征工程•模型选择与建立•模型训练与优化•模型融合与后处理下面将对每个步骤进行详细介绍。

3. 数据理解与预处理在大数据竞赛中，数据通常呈现多个特征和目标变量的形式。

参赛者需要对数据进行详细的理解和预处理，以便后续的特征工程和模型建立。

数据理解包括对数据集中特征的统计分析，如均值、方差、缺失值和异常值等。

对于类别型的特征，可以统计各个类别的数量和比例。

此外，还需要对目标变量进行分析，了解其分布情况以及与特征之间的相关性。

数据预处理包括对缺失值和异常值的处理，可以采用插补或删除的方式进行。

同时，还需要对类别型的特征进行编码转换，以便后续的特征工程和模型建立。

4. 特征工程特征工程是大数据竞赛中非常关键的一步，其目的是利用原始特征构建出更加有效和有表达力的特征集合。

常用的特征工程方法包括：•特征选择：根据相关性和重要性，选择最相关和最有价值的特征。

•特征变换：对连续型特征可以进行数据变换，如取对数、标准化等。

•特征交叉：通过将两个或多个特征进行交叉，构建新的特征。

•特征衍生：根据领域知识和经验，通过对原始特征的组合和变换，构建新的特征。

特征工程可以采用手工构建或自动化构建的方式，可以结合特征选择、特征变换和特征交叉等方法，选择最适合的特征集合。

5. 模型选择与建立在大数据竞赛中，常用的模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树等。

模型选择需要考虑数据特征和问题类型，选取最适合的模型。

在模型建立时，可以采用交叉验证的方式进行参数调优，以选择最优的参数组合。

同时，还需要注意模型的训练时间和内存消耗，以避免大规模数据集的过拟合和效率问题。

大数据知识竞赛试题及答案一、选择题1. 大数据的“4V”特征是指以下哪四项？A. 体积（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）B. 体积（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）、准确性（Accuracy）C. 体积（Volume）、速度（Velocity）、可用性（Usability）、价值（Value）D. 体积（Volume）、复杂性（Complexity）、多样性（Variety）、价值（Value）答案：A2. Hadoop的核心组件包括以下哪两个？A. HDFS和MapReduceB. Spark和HDFSC. Hive和MapReduceD. HBase和Spark答案：A3. 以下哪个不是大数据技术？A. 数据挖掘B. 数据清洗C. 数据存储D. 数据加密答案：D二、判断题1. 所有数据都可以被视为大数据。

（）答案：×（不是所有数据都是大数据，大数据需要满足特定的规模和复杂度）2. 大数据技术可以提高数据处理的速度和效率。

（）答案：√3. 大数据只关注数据的存储，不关注数据的分析和挖掘。

（）答案：×（大数据技术不仅关注数据存储，更关注数据的分析和挖掘）三、简答题1. 请简述大数据在商业智能中的应用。

答案：大数据在商业智能中的应用主要体现在通过分析大量数据来获得有价值的商业洞察，包括市场趋势分析、消费者行为分析、产品推荐系统、风险管理等，帮助企业做出更明智的决策。

2. 描述一下大数据与传统数据仓库的主要区别。

答案：大数据与传统数据仓库的主要区别在于处理的数据规模、数据类型、处理速度和成本。

大数据技术能够处理非结构化和半结构化数据，具有更高的扩展性和灵活性，而传统数据仓库通常只处理结构化数据，且扩展性有限。

四、案例分析题1. 某电商平台希望通过大数据分析来优化其推荐系统，请你提出几个可能的分析方向。

大数据知识竞赛试题大数据知识竞赛试题一、概述本章节主要介绍大数据知识竞赛的概述，包括竞赛的目的、形式、规则等内容。

1·目的大数据知识竞赛的目的是为了提高参与者对大数据领域知识的理解和掌握能力，促进知识交流和分享。

2·形式大数据知识竞赛通常采用问答形式，参赛者需要回答一系列与大数据相关的问题。

3·规则●参赛者可以以个人或团队形式参与竞赛。

●竞赛通常设有限时限制，参赛者需要在规定时间内完成答题。

●答题方式可以是选择题、填空题、简答题等。

二、题型说明本章节主要介绍大数据知识竞赛的题型，包括选择题、填空题、简答题等。

1·选择题选择题是大数据知识竞赛中常见的题型，参赛者需要从给定的选项中选择最佳答案。

2·填空题填空题要求参赛者根据题目的要求，在给定的空格中填入正确的答案或关键词。

3·简答题简答题要求参赛者对给定的问题进行较为详细的回答，并展示对相关知识的理解和掌握。

三、竞赛范围本章节主要介绍大数据知识竞赛的范围，包括数据处理、数据挖掘、数据分析等内容。

1·数据处理数据处理是大数据知识竞赛中重要的一个方面，涉及数据的收集、清洗、转换、存储等过程。

2·数据挖掘数据挖掘是大数据知识竞赛中的核心内容，包括数据预处理、特征选择、模型建立等环节。

3·数据分析数据分析是大数据知识竞赛中的关键步骤，要求参赛者能够运用各种分析方法对数据进行深入分析。

四、竞赛要求本章节主要介绍大数据知识竞赛的要求，包括参赛者的背景要求、学习准备等内容。

1·背景要求参赛者需要具备一定的大数据基础知识，包括数据处理、数据挖掘、数据分析等方面的知识。

2·学习准备参赛者可以通过学习相关的课程、参加培训、阅读相关书籍等方式进行知识准备。

3·自我评估参赛者可以通过参加模拟测试、解决实际案例等方式对自己的知识水平进行评估和提升。

附件：本文档涉及附件。

2020阿里全球数学竞赛题目尊敬的读者：欢迎参加2020阿里全球数学竞赛！本次竞赛题目涵盖了多个数学领域，旨在考察参赛者对数学问题的综合应用能力和创造性思维。

请仔细阅读以下题目，并按照要求完成答案。

祝您取得优异成绩！题目一：圆与三角形的关系已知一个半径为r的圆O，圆心为O，圆上的一点A。

从点A引出两条线段AB和AC，分别与圆相交于点B和点C。

假设∠BAC = α，且弧BC的弧度为θ，请回答以下问题：1.1 当α = θ时，三角形ABC的形状是什么？1.2 当α ≠ θ时，三角形ABC的形状是什么？1.3 当α = θ时，三角形ABC的面积与圆O的面积之比是多少？题目二：概率问题一枚公平的硬币被抛掷两次。

设事件A为“至少有一次正面朝上”，事件B为“两次硬币结果相同”。

回答以下问题：2.1 事件A和B是否互斥事件？请说明理由。

2.2 计算事件A和事件B的交集概率。

2.3 如果再抛掷一次硬币，设事件C为“至少有一次正面朝上”，请计算事件C的概率。

题目三：函数与递推关系定义一个数列{an}，其中a1 = 2，a2 = 4，且对于n≥3，有递推关系an = an-1 + 2an-2 - 2an-3。

请回答以下问题：3.1 求出数列{an}的前10项。

3.2 求出数列{an}的通项公式。

3.3 当n趋于无穷大时，数列{an}的极限值是多少？题目四：几何问题在平面直角坐标系中，已知点A(3, 4)、点B(-5, 2)，以及直线L上任意一点P(x, y)满足方程3x + 4y = m (m为实数)。

回答以下问题：4.1 判断点A是否在直线L上，并给出理由。

4.2 判断点B是否在直线L上，并给出理由。

4.3 求出m的取值范围，使得直线L与线段AB相交。

题目五：离散数学中的排列组合某公司面试需要从10名男性和6名女性中选取4人组成面试小组。

回答以下问题：5.1 从中选出的面试小组中至少有2名男性的可能组合数量是多少？5.2 若要求面试小组中男性和女性人数相等，可能组合数量是多少？5.3 从中选出的面试小组中，男性人数多于女性人数的组合数量是多少？感谢您的阅读，并以此参加2020阿里全球数学竞赛！如有任何问题，请随时联系我们。

2020阿里全球数学竞赛题目一、赛事介绍1.1 赛事背景2020阿里全球数学竞赛是由阿里巴巴集团主办的一项面向全球中小学生的数学竞赛活动。

该竞赛旨在激发学生对数学的兴趣，提高他们的数学思维能力，促进全球范围内的数学教育交流与合作。

1.2 参赛对象本次竞赛面向全球范围内的中小学生，不限年级和芳龄。

参赛者可以组队或个人报名参加，每队至少3人，最多5人。

二、竞赛题目2.1 初赛题目A、已知直角三角形ABC中，∠ACB=90°，AD是BC的中线，角BAD=2∠C。

求证：三角形ABC是等腰三角形。

B、已知方程组2x+y+z=5x+2y+z=5x+y+2z=5求该方程组的解。

2.2 复赛题目A、设函数f(x)=ax^2+bx+c，其中a，b，c均为实数。

若对任意实数x，都有f(x)≥0，求a，b，c的取值范围。

B、在平面直角坐标系中，点A(3,4)、B(4,6)、C(7,7)所组成的三角形的面积为S，求S的最大值。

2.3 决赛题目A、已知平行四边形ABCD的边长分别为3和4，对角线AC的长度为5。

试求平行四边形ABCD的面积。

B、已知函数f(x)=2x^2-3x+1，若x1，x2为f(x)的两个零点，求x1和x2的值。

三、解题思路3.1 初赛题目解析A、对于已知的直角三角形ABC，根据题目条件可推出∠BAD=∠DAC+∠C，进而可以推导出∠ADC=∠ACD，进而得出BC=AC，即三角形ABC是等腰三角形。

B、通过高中数学知识中的方程组解法，可以求出方程组的解为x=1，y=1，z=3。

3.2 复赛题目解析A、根据函数f(x)≥0，可以得出b^2-4ac≤0，从而可以求出a，b，c的取值范围。

B、利用向量法求出三角形ABC的面积S，然后对S进行求导得到极值条件，最终求得S的最大值。

3.3 决赛题目解析A、利用向量法或者勾股定理求得平行四边形ABCD的面积。

B、通过韦达定理和求二次方程根的方法，可以求得函数f(x)的零点。

阿里云大数据acp题库
阿里云大数据ACP题库是阿里云官方提供的大数据考试题库，包含了大数据领域的各类知识点和技能要求。

该题库主要面向阿里云大数据认证考试的考生，但也适用于其他对大数据领域有兴趣或需要证明自己技能的人群。

阿里云大数据ACP题库内容包括但不限于：Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka、HBase、DataWorks、MaxCompute等大数据技术及其应用。

在阿里云大数据ACP考试中，考生需要对这些知识点进行掌握并能够熟练应用。

阿里云大数据ACP题库中的题目类型主要为单选题、多选题和判断题，覆盖了大数据领域的各个方面，从基础知识到实际应用均有所涉及。

除了题目本身外，题库还提供了答案解析和参考资料等辅助内容，帮助考生更好地理解和掌握知识点。

总之，阿里云大数据ACP题库是一个帮助大数据从业者和爱好者提高自身技能水平的良好资源，对于想要在大数据领域有所作为的人来说是必不可少的学习资料之一。

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阿里数学竞赛参考书摘要：1.阿里数学竞赛简介2.阿里数学竞赛参考书的重要性3.如何选择适合自己的阿里数学竞赛参考书4.推荐的阿里数学竞赛参考书列表正文：【阿里数学竞赛简介】阿里数学竞赛，全名为阿里巴巴全球数学竞赛，是由中国知名企业阿里巴巴集团主办的一项全球性数学竞赛。

该竞赛旨在发现和培养全球范围内的数学人才，推动数学科学的发展和应用。

自2018 年以来，阿里数学竞赛已经成功举办了数届，吸引了来自世界各地的众多优秀选手参与。

竞赛分为预赛和决赛两个阶段，决赛的优胜者将有机会获得丰厚的奖金和职业发展机会。

【阿里数学竞赛参考书的重要性】对于参加阿里数学竞赛的选手来说，选择合适的参考书至关重要。

好的参考书能够帮助选手迅速掌握竞赛所需的核心知识和技能，提高解题能力，增加获胜的机会。

同时，参考书还可以提供丰富的例题和习题，帮助选手巩固所学知识，培养解题思维和技巧。

【如何选择适合自己的阿里数学竞赛参考书】选手在选择阿里数学竞赛参考书时，需要考虑以下几个方面：1.知识体系：参考书应该涵盖竞赛所涉及的各个数学领域，如微积分、线性代数、概率论与数理统计、最优化等。

2.难度适中：参考书的难度应该适中，既不过于简单，也不过于复杂。

过于简单的参考书无法满足竞赛需求，过于复杂的参考书可能导致选手难以理解。

3.作者权威：参考书的作者应该是在相关领域具有一定影响力的专家学者，这样能够保证参考书的质量。

4.例题习题丰富：参考书应该提供丰富的例题和习题，帮助选手加深对知识点的理解，培养解题技巧。

【推荐的阿里数学竞赛参考书列表】根据以上原则，以下是一些推荐的阿里数学竞赛参考书：1.《数学分析》（上、下册）：作者：陈景润2.《高等代数》：作者：张恭庆、许以超3.《概率论与数理统计》：作者：陈立新、沈春华4.《最优化方法》：作者：陈景润、黄辰通过以上推荐的参考书，选手可以全面系统地学习阿里数学竞赛所需的知识点，提高自己的竞赛水平。

阿里数学竞赛试题解答1.引言1.1 阿里数学竞赛试题解答的重要性数学竞赛试题解答在阿里数学竞赛中具有重要的意义。

数学竞赛试题解答的重要性体现在其对学生数学思维能力和解题能力的考验。

数学竞赛试题往往涉及复杂的数学问题，需要学生在有限的时间内灵活运用所学知识进行解答，这对于提高学生的数学思维和解题能力具有重要作用。

数学竞赛试题解答对于学生未来的学习和发展也具有重要的指导意义。

通过参加数学竞赛并解答试题，学生不仅可以更深入地理解数学知识，还可以培养问题分析和解决问题的能力，为将来的学习和工作打下坚实的基础。

阿里数学竞赛试题解答的重要性不言而喻，通过解答数学竞赛试题，学生可以提高自身的数学素养，培养解题能力，为未来的学习和发展打下良好的基础。

1.2 解答数学竞赛试题的普遍性解答数学竞赛试题的普遍性体现在竞赛试题解答过程中对数学知识的综合运用和思维能力的考量。

数学竞赛试题大多围绕着基础知识，但要求深入思考和灵活运用。

竞赛试题解答并非仅仅是死记硬背，而是需要学生对知识点的理解和应用能力的结合。

数学竞赛试题通常涉及跨学科的内容，要求学生具有综合运用数学知识解决复杂问题的能力。

解答数学竞赛试题的普遍性还表现在竞赛试题通常具有一定的难度和挑战性，需要学生具有坚韧不拔、锲而不舍的精神。

解答数学竞赛试题是一个锻炼学生综合素质和思维能力的过程，具有一定的普遍性和普适性。

在解答数学竞赛试题的过程中，学生可以不断提高自己的思维能力、分析问题的能力和解决问题的能力，这些能力在未来的学习和工作中都具有重要意义。

解答数学竞赛试题的普遍性体现了其对学生全面发展和综合素质培养的重要意义。

1.3 介绍本文的目的和结构本文旨在通过对阿里数学竞赛试题解答的重要性、普遍性进行探讨，以及对数学竞赛试题解答的基本策略、技巧、具体解答方法、常见错误及改正方法、备考建议等方面进行详细阐述，来帮助读者更好地应对数学竞赛试题，并提高解题水平。

在本文中，我们将首先介绍阿里数学竞赛试题解答的重要性及解答数学竞赛试题的普遍性，以引出本文的研究意义。

大数据竞赛平台介绍第一章平台介绍1.1 架构介绍大数据竞赛平台采用私有云系统建设，基于私有云环境架构建设大数据竞赛系统，结合当今大数据形势、主流竞赛设备、技术在数据挖掘与分析等方向为学校提供全面的竞赛环境。

通过动手实际操作，强化学生对大数据技术知识的理解，提高集群部署与数据分析操作能力。

整个平台的运行依托于云计算系统，将云计算系统的计算资源与各种教学资源整合在一起，向用户提供各种服务。

具体说明如下：底层IaaS层为整合各种IT资源，包括云资源计算设备、管理控制设备、资源调度设备资源。

统一的云系统将这些设备资源进行虚拟化管理，向上提供基础服务，包括分布式数据存储、计算服务、负载管理和备份等。

这一层使用虚拟化技术，将分布式计算资源进行整合，为实验室的运行提供统一管理和使用。

中间的PaaS层为云系统业务调度中心，包括统一身份认证管理、各种管理功能、竞赛考题资源管理、统一业务访问控制和数据监控、采集和分析功能等。

这一层将各种竞赛环境需要的开发支持与管理工具、实验教学管理工具等有机地整合在一起，对上一层资源工具打包整合进行按需分配。

SaaS层包含了向最终用户提供的各种服务以及各种资源调用。

方式为通过竞赛系统，将竞赛考题和所需要的实验环境进行整合为用户进行服务。

调用资源的终端可以为PC、笔记本电脑、各种云终端和平板电脑。

云系统的优点是可以通过网络进行访问，可在教室、办公室、图书馆、寝室访问使用，可有效的提高系统使用率。

1.2 竞赛平台该模块为此平台的核心内容，参赛选手在此进行大数据竞赛。

当开启比赛模式后，参赛选手统一在此页面下进行登录，登录后，竞赛平台页面包含以下主要信息：虚拟机信息、通知栏、当前成绩、比赛题目、排行榜、比赛信息等。

登录界面竞赛系统1.3 虚拟机信息虚拟机信息功能是为选手提供操作机连接服务，为保证比赛的公平性与安全性，每一支参赛队伍的账号密码都随机生成。

因此，选手需要根据虚拟机的信息进行登录访问。

阿里巴巴全球数学竞赛考试大纲
阿里巴巴全球数学竞赛考试大纲
一、竞赛介绍
阿里巴巴全球数学竞赛是一项面向全球数学爱好者的在线竞赛，由阿里巴巴集团和阿里巴巴达摩院共同举办。

竞赛旨在鼓励青年人热爱数学，发挥想象力，并为全球优秀的青年数学家提供一个展示自己才华的平台。

竞赛不限制参赛者的年龄和国籍，但要求参赛者必须具备中学数学的基本知识。

二、考试内容
阿里巴巴全球数学竞赛的考试内容包括但不限于以下领域：
中学数学：包括整数、多项式、方程、不等式、数列、平面几何、三角函数、微积分等。

大学数学：包括微积分、线性代数、高等代数、概率论与数理统计、近世代数、拓扑学等。

应用数学：包括数值分析、优化方法、离散数学、金融数学、统计学等。

三、考试形式
阿里巴巴全球数学竞赛采用在线考试的形式，考试时间为120分钟，题型包括选择题、填空题、解答题等。

竞赛成绩分为通过、优秀、不及格三个等级，根据考试得分分别颁发相应的证书和奖金。

四、考试报名
阿里巴巴全球数学竞赛每年举办一次，报名时间为每年的4月份，
报名费用为100元人民币。

报名网址为：网上搜，发不了网站信息。

大数据知识竞赛试题学院队名一、单选题（每题1分）1、小米摄像头记录下来的10分钟视频属于哪类数据：A、结构化数据B、半结构化数据C、非结构化数据2、结构化数据具备哪种特征：A、具备明确逻辑关系B、不具备明确逻辑关系C、不一定具备明确逻辑关系3、指纹打卡的数据属于哪些数据：A、传感数据B、交互数据C、交易数据4、大数据擅长处理哪个级别的数据？A、MBB、GBC、TBD、PB5、电子邮件是什么类型数据：A、非结构化数据B、结构化数据C、半结构化数据6、网络新闻是什么类型数据：A、非结构化数据B、结构化数据C、半结构化数据7、下列属于结构化数据的是：A、图片B、一卡通学生信息C、简历8、表1属于几维列表?姓名性别学号年级成绩张三男2016130133 2016 80 李四女2016131038 2016 60表1A、二维B、三维C、四维D、五维9、图1中的警衔级别属于哪种属性？图1A、标称属性B、二元属性C、序数属性D、数值属性10、关系型数据库中所谓的“关系”是指什么A、数据库中的数据彼此间存在任意关联B、数据模型满足一定条件的二维表格式C、两个数据库之间有一定的关联11、下列哪种数据类型不适合MySQL存储：A、EXCEL报表B、图片和声音C、数据库里的财务数据12、以下不属于ACID原则的是：A、原子性B、相对性C、隔离性D、持久性13、淘宝自主设计的自动化分布式存储系统是：A、MongoDBB、HBaseC、Oceanbase14、BeansDB 是一个由我国哪个公司网站自主开发的：A、淘宝B、豆瓣社区C、优酷D、视觉中国15、下列不是NewSQL数据库的是：A、SybaseB、MemSQLC、TokuDB16、下列不是NoSQL数据库的是：A、BigtableB、DynamoC、DB217、下列不是传统关系型数据库的是：A、MySQLB、HBaseC、Sybase18、下面关于数据挖掘的说法哪些是错误的：A、数据挖掘涉及数据融合、数据分析和决策分析和决策支持等内容B、数据源必须是真实的、大量的、含有噪声的和用户感兴趣的数据C、所有发现的知识都是绝对的19、下列不属于数据挖掘知识的方法A、数学方法B、归纳方法C、实验方法20、一般情况下，舆情监测内容不包含：A、对主流门户网站、国内外主流论坛、主流媒体、主流搜索引擎等站点进行全景扫描B、对单位相关刑事、民事、行政案件与信息进行全面收集、精确分析、清晰归类和个性统计C、对个人或家成员庭银行帐户及个人财产情况进行全面收集、分析和统计21、科学可视化、信息可视化和可视分析三者之间如何区分：A、三者从属关系B、三者属于递进关系C、三者之间没有清晰边界22、下列哪个不属于可视化的作用：A、信息传播与协调B、支持对信息的推理和分析C、对信息进行筛选和储存23、下图为百度地图显示某地区的加油站，此图为哪类可视化：A、层次与网络可视化B、时空数据可视化C、多变量数据可视化24、下图为伦敦地铁图，此图为哪类可视化：A、层次与网络可视化B、时空数据可视化C、多变量数据可视化25、下图为大数据标签云，此图为哪类可视化：A、多变量数据可视化B、时空数据可视化C、非结构化数据可视化26、目前在全球云计算市场份额占有率最高的公司是：A、谷歌B、亚马逊C、微软D、IBM27、在大数据背景下，电子商务的价值创造方式呈现出新的变化，下列说法错误的是：A、电子商务营销精准化和实时化B、产品和服务高度差异化和个性化C、价值链上企业运作差异化和静态化D、新型增值服务模式不断涌现28、下列哪个不是大数据下互联网广告的特点A、广告内容更有针对性B、提高广告决策效率C、广告以平面媒体为主D、广告传播模式的改变29、微信朋友圈的FEED流广告的推广更为准确描述是：A、大数据会使受众与产品的距离更贴近B、对于目标受众的划分更加精细C、大数据最本质的应用就在于预测D、随意投放的广告30、啤酒与尿布的营销案例应用了零售行业的哪种方法：A、发现关联购买行为B、客户群体细分C、供应链管理二、多选题（每题2分）1.Hadoop1.0平台最核心的两个项目（组件）是：A、HDFSB、HIVEC、HBaseD、MapReduce2.以下平台属于Apache软件基金会项目的是：A、HadoopB、SparkC、StormD、MongoDB3.以下属于大数据挖掘算法的是：A、决策树B、支持向量机C、极差规格化D、朴素贝叶斯4.以下属于Spark平台特点的是：A、共享变量B、离线处理C、内存计算D、弹性分布式数据集5.在分布式云计算平台中，分布式文件系统的块文件的大小可以是：A、28MB、64MC、100MD、128M三、判断题（每题1分）1.Newsql是一种新兴的非关系型数据库。

阿里数学竞赛参考书摘要：1.阿里数学竞赛简介1.1 竞赛背景1.2 竞赛目的1.3 竞赛分类与难度2.参考书的选择2.1 针对不同竞赛类别的参考书2.2 参考书的适用性2.3 参考书的权威性与实用性3.参考书的使用方法3.1 系统学习与重点突破3.2 理论实践相结合3.3 制定学习计划与目标4.提高竞赛成绩的策略4.1 培养数学思维能力4.2 积累解题技巧与方法4.3 参加线上线下培训与交流活动5.总结5.1 阿里数学竞赛参考书的重要性5.2 参考书在竞赛中的实际应用5.3 展望未来阿里数学竞赛的发展正文：阿里数学竞赛是我国一项具有广泛影响力的数学竞赛，旨在选拔和培养数学人才，激发青少年学习数学的热情。

竞赛分为多个类别，从初中生到大学生，覆盖各个年龄段，难度也有所不同。

参加阿里数学竞赛，选择合适的参考书至关重要。

针对不同竞赛类别的参考书能够帮助选手系统学习相关知识，有的放矢地进行复习。

同时，参考书的适用性也是选择的重要因素，选手应根据自身实际情况挑选合适的参考书。

此外，参考书的权威性与实用性也是考虑的重要方面，一本权威实用的参考书能够为选手提供丰富的学习资源和方法。

在备战阿里数学竞赛过程中，如何使用参考书也至关重要。

首先，选手应制定合理的学习计划，明确学习目标和时间安排。

其次，要注重理论联系实际，通过大量练习提高解题能力。

最后，要善于总结和归纳，形成自己的解题方法和技巧。

要想在阿里数学竞赛中取得优异成绩，培养数学思维能力是关键。

选手应多参加线上线下培训与交流活动，拓宽知识面，培养自己的数学素养。

同时，积累解题技巧与方法，能够帮助选手在竞赛中迅速找到解题思路，提高答题速度和准确率。

总之，阿里数学竞赛参考书在竞赛中具有重要地位。

选手要善于选择和使用参考书，提高自己的竞赛水平。

阿里数学竞赛参考书【原创实用版】目录1.阿里数学竞赛简介2.阿里数学竞赛参考书的重要性3.阿里数学竞赛参考书的选择标准4.推荐的阿里数学竞赛参考书5.如何利用阿里数学竞赛参考书提高竞赛水平正文阿里数学竞赛是阿里巴巴集团举办的一项面向全球高校学生的数学竞赛，旨在发现和培养优秀的数学人才。

该竞赛每年吸引了众多国内外高校的优秀学生参加，竞争激烈。

要在这样一项比赛中取得好成绩，选择合适的参考书显得尤为重要。

一、阿里数学竞赛简介阿里数学竞赛涵盖了数学的多个领域，如代数、几何、数论、组合与图论等。

竞赛分为初赛和决赛两个阶段，初赛为个人赛，决赛为团队赛。

竞赛题目既有基础题目，也有较高难度的题目，以考验选手的综合实力和团队协作能力。

二、阿里数学竞赛参考书的重要性要想在阿里数学竞赛中取得好成绩，系统的数学知识和扎实的基本功是必不可少的。

而参考书则是选手们提高自己数学水平、扩大知识面的重要工具。

一本好的参考书，可以帮助选手更好地理解数学知识，培养解题思路和技巧。

三、阿里数学竞赛参考书的选择标准选择阿里数学竞赛参考书时，需要考虑以下几个方面：1.知识体系：参考书应涵盖阿里数学竞赛所涉及的各个领域，且知识体系完整、系统。

2.难度适宜：参考书的难度应与竞赛的难度相当，既能满足选手巩固基础知识的需要，又能提高选手的解题能力。

3.例题典型：参考书中的例题应具有代表性、典型性，能够引导选手理解和掌握相关知识点。

4.解答详细：参考书的解答应详细、严谨，帮助选手更好地理解和掌握解题方法。

四、推荐的阿里数学竞赛参考书以下是一些建议的阿里数学竞赛参考书：1.《数学分析》（上下册）2.《高等代数》3.《解析几何》4.《概率论与数理统计》5.《离散数学》五、如何利用阿里数学竞赛参考书提高竞赛水平选手们在利用参考书提高竞赛水平时，应注意以下几点：1.系统学习：参考书只是辅助工具，选手应以系统学习为主，将各个知识点串联起来，形成完整的知识体系。

大数据大赛方案摘要本文介绍了一个大数据大赛的方案，旨在通过使用大数据分析技术来解决一个实际问题。

方案的主要内容包括问题背景、数据收集与清洗、数据分析与建模、结果评估与展示等。

1. 问题背景随着互联网的发展和各种数据采集设备的普及，大数据技术在各个领域中的应用越来越广泛。

大数据分析可以帮助我们发现隐藏在海量数据中的规律和关联，从而为决策者提供有力的支持。

在这个大数据时代，大数据分析的技术和方法也在不断发展。

为了促进大数据分析技术的应用和发展，举办一个大数据大赛是一个非常好的方式。

通过参与竞赛，数据分析专家可以学习新的分析技术，并且有机会在实际问题中应用这些技术。

同时，组织者也可以获取到各个领域专家的创新思路和解决方案。

2. 数据收集与清洗在大数据分析中，数据质量是非常重要的。

为了保证竞赛的公平性和可信度，数据收集和清洗工作必须严谨和高效。

数据收集：针对大赛的问题，组织者可以从多个来源收集数据。

这些数据可以是结构化的数据库，也可以是非结构化的文本数据，甚至是图像和视频等多媒体数据。

组织者要确保数据的准确性和完整性。

数据清洗：收集的原始数据通常含有噪声、异常值和缺失值等。

在进行数据分析之前，必须对数据进行清洗。

数据清洗包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等步骤。

清洗后的数据应该是干净、完整的数据集。

3. 数据分析与建模数据分析和建模是大数据大赛的核心环节。

在数据分析和建模过程中，可以采用多种数据分析技术和建模方法。

以下是一个常见的大数据分析和建模流程：•特征工程：特征工程是数据分析的关键步骤之一。

通过对原始数据进行特征提取和特征选择，可以提高数据分析的效果和准确性。

•数据挖掘：数据挖掘是从大量的数据中发现模式和规律的过程。

常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类与回归、聚类分析等。

•模型建立：根据问题的特点和目标，可以选择适当的建模方法。

常见的建模方法包括决策树、支持向量机、深度学习等。

•模型评估与调优：建立模型后，需要对模型进行评估和调优。