大数据作业

《大数据分析》期末大作业报告大数据分析期末大作业报告一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据分析已经成为当今社会的热门话题。

大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。

本报告旨在通过分析大数据分析的背景、应用领域和挑战等方面，深入探讨大数据分析对于企业和社会的意义和影响。

二、大数据分析的背景1.1 数据爆炸时代的挑战随着互联网的普及和移动设备的普及，全球的数据量呈现爆炸式增长。

人们每天产生的数据量已经达到了以往无法想象的程度。

如何有效地处理这些海量的数据，成为了亟待解决的问题。

1.2 大数据分析的定义和意义大数据分析是指通过对大量数据的收集、存储、处理和挖掘等一系列操作，以获取有价值的信息并进行有效的决策。

大数据分析可以帮助企业和机构发现潜在的商机，提高工作效率和利润。

三、大数据分析的应用领域2.1 商业领域在商业领域，大数据分析可以帮助企业了解客户行为、优化供应链以及改进产品和服务。

通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求，提供个性化的推荐和服务，从而提高用户体验和忠诚度。

2.2 金融领域大数据分析在金融领域也有着广泛的应用。

通过对大量的金融数据进行分析，银行和金融机构可以更好地识别风险，提高风控水平。

同时，大数据分析也可以帮助投资者更好地预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。

2.3 医疗领域在医疗领域，大数据分析可以帮助医生提高诊断的准确性，提供更个性化的治疗方案。

通过对大量的患者数据进行分析，医生可以找到治疗某种疾病最有效的方法，并根据患者的特点进行个性化的治疗。

四、大数据分析的挑战3.1 数据安全与隐私问题在大数据分析过程中，数据的安全与隐私问题是一个非常重要的方面。

大量的敏感数据被收集和分析，如果不加以适当的保护，很容易泄露个人隐私，甚至导致身份盗窃等问题。

3.2 数据质量问题大数据分析的结果往往受到数据质量的影响。

数据的准确性和完整性对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。

《大数据技术》在线平时作业2-00001
HBase依靠（）存储底层数据
A:HDFS
B:Hadoop
C:Memory
D:MapReduce
参考选项：A
数学图是用来描述系统（如分布式计算机网络）、交通网络，或者一个网站页面的一个有用的比喻。

当使用一个数学图来建立社会体系模型时，其结果是（）图。

A:程序流程
B:社交网络
C:网络分析
D:关系链接
参考选项：B
在大数据背景下，数据分析能力的高低决定了大数据中（）过程的好坏与成败。

A:行为预测
B:生活预测
C:经济预测
D:动作预测
参考选项：A
万维网之父是（）
A:彼得·德鲁克
B:舍恩伯格
C:蒂姆·伯纳斯—李
D:斯科特·布朗
参考选项：C
分析企业让分析繁荣并吸引分析人才的文化具有共同性，这些企业拥有一种可以包容、培养和（）的文化。

A:陶冶
B:团结
C:兴奋
D:细致
参考选项：A
客观事物或现象是一个多因素综合体，模型是被研究对象（客观事物或现象）的一种抽象，（）是对客观事物或现象的一种描述
1。

东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业1-0012
( )可以帮助我们捕捉现在和预测未来。

A:因果分析
B:统计分析
C:随机抽样
D:相关关系分析
参考选项：D
对于大数据,其最大的风险就是( )。

A:隐私
B:非结构化
C:数据量大
D:成本
参考选项：A
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的( )。

A:核心
B:前提
C:基础
D:条件
参考选项：A
相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的( ),帮助我们进一步接近事实的真相。

A:完整性
B:完整性和混杂性
C:安全性
D:混杂性
参考选项：B
常用的挖掘算法都以( )为主。

A:单线程
B:多线程
C:以上都不是
D:死锁
参考选项：A
可视化是给人看的,( )是给机器看的。

A:数据挖掘
B:数据质量和管理
C:语音引擎
D:预测性分析
1。

大数据和ODpS作业答案一、选择题1.Hadoop作者（ C ）A、Martin FowlerB、Kent BeckC、Doug cuttingD、Grace Hopper2.Hadoop起始于以下哪个阶段？（ D ）A、2004年，Nutch的开发者开发了NDFS。

B、2004年，Google发表了关于MapReduce的论文。

C、2003年，Google发布了GFS论文。

D、2002年，Apach项目的Nutch。

3.在Centos7中,如果想要查看本机的主机名可以使用下面哪个命令? （ B ）A、reboot（重启）B、hostnameC、pwd （查看当前工作路径）D、tail（查看文件最后1kb内容）4.关于大数据的价值密度描述正确的是以下哪个? （ A ）A、大数据由于其数据量大,所以其价值密度低。

B、大数据由于其数据量大,所以其价值也大。

C、大数据的价值密度是指其数据类型多且复杂。

D、大数据由于其数据量大,所以其价值密度高。

5.Hadoop的三种安装模式不包括以下哪种? （ A ）A、两分布式模式B、完全分布式模式C、伪分布模式D、单机模式6.以下哪一项属于非结构化数据。

（ C ）A. 企业ERP数据B. 财务系统数据C. 视频监控数据D. 日志数据7.下面哪个程序负责 HDFS 数据存储（ C ）A. NameNodeB.JobtrackerC. DatanodeD. secondaryNameNode8.HDFS1.0 默认 Block Size大小是多少（ B ）A. 32MBB. 64MBC. 128MBD. 256MB9.Hadoop-2.x集群中的HDFS的默认的副本块的个数是?（ A ）A、3B、2C、1D、410.关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是（ A ）A、一个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的B、存储客户端上传的数据的数据块C、DataNode之间可以互相通信D、响应客户端的所有读写数据请求,为客户端的存储和读取数据提供支撑11.关于SecondaryNameNode哪项是正确的（ A ）A、它目的是帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode的负担和冷启动时的加载时间B、它对内存没有要求（SecondaryNameNode也是在内存中合并的）C、它是NameNode的热备（冷备）D、SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点（SecondaryNameNode通常与NameNode在不同的计算机上运行，因为它的内存需求与NameNode相同，这样可以减轻NameNode所在计算机的压力）12.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请问其占用几个Block？（ B ）A、3B、2C、4D、113.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。

海致大数据初级第二次作业摘要：I.引言A.介绍海致大数据初级第二次作业B.阐述本次作业的目的和意义II.作业内容概述A.作业任务与要求B.作业难度及所需技能C.作业涉及的领域和知识点III.作业完成过程A.数据收集与处理1.数据来源与获取2.数据清洗与整理B.数据分析与挖掘1.数据可视化2.特征工程3.模型建立与优化C.结果展示与报告撰写1.结果展示方式2.报告撰写规范与要求IV.作业成果与评价A.作业成果展示1.数据可视化效果2.模型性能与分析B.作业评价标准1.评分规则与权重2.反馈与建议V.总结与展望A.本次作业的收获与反思B.对未来学习的展望与计划正文：【引言】海致大数据初级第二次作业是我们在学习大数据相关知识的过程中，一次重要的实践机会。

通过这次作业，我们可以巩固所学知识，提高实际操作能力，并为以后的学习和应用打下坚实基础。

本文将详细介绍本次作业的内容、完成过程以及成果评价，并对未来学习进行展望。

【作业内容概述】本次作业主要分为以下几个部分：【数据收集与处理】为了完成作业，我们首先需要收集相关数据。

数据来源可以是公开数据平台、企业提供的数据集或自行采集的数据。

在收集到数据后，我们需要进行数据清洗与整理，以便进行后续分析。

【数据分析与挖掘】在完成数据收集与处理后，我们需要对数据进行深入分析与挖掘。

这包括数据可视化、特征工程以及模型建立与优化。

数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势；特征工程则是为了提取数据中有用的信息，降低模型的复杂度；模型建立与优化则是为了找到一个合适的模型来解决问题。

【结果展示与报告撰写】在完成分析与挖掘后，我们需要将结果进行展示，并撰写报告。

结果展示方式可以是可视化图表、文字描述等。

报告撰写应遵循相应的规范和要求，以便让读者更好地理解我们的分析过程和结果。

【作业成果与评价】在完成作业后，我们需要展示作业成果，并进行评价。

作业成果主要包括数据可视化效果、模型性能与分析等。

东财20秋《大数据——概念、方法与应用X》综合作业【标准答案】答案:A大数据时代，数据分析的核心是（）。

A.发现问题和解决问题的能力B.数据的数量和多样性C.数据分析工具的高级程度D.数据的实时性和准确性答案:A数据挖掘的目标是（）。

A.发现数据之间的关系和规律B.收集数据并存储C.处理数据以便更好地展示D.分析数据并得到结论答案:A大数据时代，数据分析的重点是（）。

A.数据的价值B.数据的来源C.数据的规模D.数据的种类答案:A数据质量管理的目标是（）。

A.确保数据的准确性和完整性B.尽可能多地收集数据C.处理数据以便更好地展示D.分析数据并得到结论答案:A大数据时代，数据分析的最终目的是（）。

A.解决实际问题B.展示数据的价值C.证明数据的正确性D.收集更多的数据答案:A数据挖掘的基本步骤包括（）。

A.数据预处理、数据挖掘、结果评价B.数据收集、数据处理、数据展示C.数据挖掘、数据分析、数据可视化D.数据预处理、数据分析、结果评价答案:A数据可视化的目的是（）。

A.更好地展示数据B.处理数据以便更好地展示C.收集数据并存储D.分析数据并得到结论答案:A数据挖掘是一种通过（）技术，从大量数据中自动发现有用信息的过程。

A.机器研究B.人工智能C.统计学D.图像识别答案:A大数据时代的（）是指通过数据挖掘等技术，从庞大的数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。

A.数据分析B.数据挖掘C.数据管理D.数据采集答案:B在数据挖掘中，（）是指用于描述数据特征的属性集合。

A.数据模式B.数据分类C.数据聚类D.数据分析答案:A数据挖掘的预测模型可以用于（）。

A.市场营销B.风险管理C.医疗诊断D.所有选项答案:D数据挖掘中，（）是指在数据集中搜索有趣的关系和模式的过程。

A.关联规则挖掘B.分类C.聚类D.回归答案:A在数据挖掘中，（）是指用于描述数据对象的属性值。

A.数据模式B.数据分类C.数据聚类D.数据属性答案:D在大数据时代，数据的（）是指数据的来源、格式、存储、传输和使用等方面的安全问题。

24秋学期《大数据开发技术（二）》作业参考1.以下哪个函数可以对两个RDD进行合并（）选项A：union选项B：substract选项C：intersection选项D：cartesian参考答案：A2.Scala通过（）来定义变量选项A：val选项B：val选项C：define选项D：def参考答案：A3.GraphX中EdgeRDD继承自（）选项A：EdgeRDD选项B：RDD[Edge]选项C：VertexRDD[VD]选项D：RDD[(VertexId，VD)]参考答案：B4.Scala函数组合器可以过滤移除使得传入的函数的返回值为false的元素的方法是（）选项A：filter选项B：flatten选项C：grouby选项D：flatmap参考答案：A5.Spark Streming中（）函数可以对统计DStream中每个RDD包含的元素的个数，得到一个新的DStream选项A：count选项B：union选项C：length选项D：reduce参考答案：A6.图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，E是图G中()选项A：顶点选项B：顶点的集合选项C：边选项D：边的集合参考答案：D7.Spark Streming中（）函数可以使用func将源DStream中的每个元素进行聚合操作，返回一个内部所包含的RDD只有一个元素的新DStream 选项A：union选项B：reduce选项C：join选项D：cogroup参考答案：B8.Mllib中metrics.recallByThreshold表示（）指标选项A：准确度选项B：召回率选项C：F值选项D：ROC曲线参考答案：B9.PairRDD可以通过（）获得仅包含值的RDD。

《大数据导论》在线作业一、单选题共15题，30分1基础设施即服务的英文简称是A IaaSB PaaSC SaaS我的答案：A2用于描述相等时间间隔下连续数据随时间变化趋势的是()A折线图B散点图C条形图D饼图我的答案：A3下列不属于商业大数据类型的是A传统企业数据B机器和传感器数据C社交数据D电子商务数据我的答案：B4以下哪项不是数据可视化工具的特性()A实时性B简单操作C更丰富的展现D仅需一种数据支持方式即可我的答案：D5MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出A key/value对B随机数值C其他计算结果我的答案：A6以下不是数据仓库基本特征的是()A数据仓库是面向主题的B数据仓库是面向事务的C数据仓库的数据是相对稳定的D数据仓库的数据是反映历史变化的我的答案：B7IaaS是()的简称A软件即服务B平台即服务C基础设施即服务D硬件即服务我的答案：C8大数据的最显著特征是() 。

A数据规模大B数据类型多样C数据处理速度快D数据价值密度高我的答案：A9大数据的特点不包含A数据体量大B价值密度高C处理速度快D数据不统一我的答案：D10数据产生方式变革中数据产生方式是主动的主要是来自哪个阶段( )。

A运营式系统阶段B用户原创内容阶段C感知式系统阶段我的答案：B11数据仓库是随着时间变化的,下列不正确的是()A数据仓库随时间变化不断增加新内容B捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随时间的变化不断进行重新综合我的答案：C12下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()A LeafletB Visual.lyC BPizza Pie ChartsD Gephi我的答案：A13购物篮问题是的典型案例A数据变换B关联规则挖掘C数据分类我的答案：B14哪个选项不属于大数据4V特点?A VolumeB ValidC VarietyD Value我的答案：B15GFS中的文件切分成()的块进行存储A32MBB64MBC128MBD1G我的答案：B二、多选题共15题，30分1大数据采集主要包括()四种。

《大数据助力智能》作业设计方案一、作业设计背景在当今数字化时代，大数据已经成为推动智能发展的关键力量。

随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何有效地利用这些数据来实现智能化成为了重要的研究课题。

为了让学生更好地理解大数据与智能之间的关系，提高他们的数据分析和应用能力，特设计本次作业。

二、作业目标1、让学生了解大数据的基本概念、特点和处理方法。

2、培养学生运用大数据分析工具和技术的能力。

3、帮助学生认识大数据在智能领域的应用，如智能交通、智能医疗、智能家居等。

4、提高学生的问题解决能力和创新思维，鼓励他们通过大数据分析提出创新性的智能解决方案。

三、作业内容（一）理论知识学习1、要求学生通过阅读相关教材、文献和在线资源，了解大数据的定义、特征（如海量性、多样性、高速性、价值性等）、数据来源以及大数据处理的基本流程（包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等）。

2、学习常见的大数据分析工具和技术，如 Hadoop、Spark 等，了解它们的工作原理和应用场景。

（二）案例分析1、提供一些大数据在智能领域的应用案例，如智能交通中的路况预测、智能医疗中的疾病诊断、智能家居中的能源管理等。

2、要求学生对这些案例进行深入分析，包括数据的收集方式、分析方法、得出的结论以及对实际应用的影响。

3、让学生思考这些案例中存在的问题和挑战，并提出可能的改进方案。

（三）实践操作1、给定一个具体的数据集，要求学生运用所学的大数据分析工具和技术，对数据进行处理和分析。

2、学生需要根据分析结果，得出有意义的结论，并以报告的形式呈现。

3、鼓励学生在数据分析的基础上，提出创新性的智能应用想法，并进行初步的设计和规划。

（四）小组讨论1、组织学生进行小组讨论，分享各自在案例分析和实践操作中的经验和成果。

2、每个小组需要共同探讨一个大数据在智能领域的应用主题，并制定详细的解决方案。

3、小组代表在全班进行汇报和交流，其他小组可以提出问题和建议。

⼤数据⼤作业选题
⼀、选题与意义
答：我选择选题⼆：Kaggle分析数据项⽬ -> 商店销量预测；因为选题⼀要下载很多东西，宿舍没有⽹线和wife，⽆法下载，⽽且要耗费太多时间安装软件。

并且本学期对于进⾏数据清洗、数据处理、构建模型、进⾏应⽤等较为熟悉，能够检验⼀下⾃⼰的能⼒。

⼆、实践⽅案
理由：本学期已进⾏过数据清洗、数据处理、构建模型、进⾏应⽤等学习以及电脑⾥已经有相关环境。

三、实践任务分解
答：1、下载数据集
2、读取数据集并进⾏数据清洗
3、数据预处理
4、对数据进⾏可视化
5、根据数据特征选择模型构建并训练
6、预测，分类
7、评估模型
8、完善和总结
四、实践计划
答：任务表：
2.
说明：
个⼈项⽬，不要求组队，确实需要组队的说明理由。

边操作边记录；
每天完成当天⽂档；
最后综合成课程实践报告。

24秋学期《大数据开发技术（一）》作业参考1.Storm中如果要让所有的Tuple都发送到同一个Task中,应该采用哪种Stream Groupings()。

选项A：ShuffleGrouping选项B：AllGrouping选项C：GlobalGrouping选项D：FiedlsGrouping参考答案：C2.Hbase中()文件记录了-ROOT-表的位置选项A：Master选项B：Region选项C：Zookeeper选项D：Chubby参考答案：C3.hadoop fs -() 命令可以将指定的文件的内容输出到标准输出选项A：cat选项B：append选项C：add选项D：write参考答案：A4.Amazon Redshift属于()选项A：关系数据库选项B：键值数据库选项C：NoSQL数据库选项D：数据仓库参考答案：D5.Hadoop启动所有进程的命令为()。

选项A：all-start.sh选项B：all-start.exe选项C：start-all.sh选项D：start-all.exe参考答案：C6.Leaflet是哪种可视化工具()选项A：信息图表选项B：地图工具选项C：时间线工具选项D：分析工具参考答案：B7.MapReduce中()会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker,同时接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作。

选项A：Client选项B：Job Tracker选项C：Task选项D：Task Tracker参考答案：D8.关于Storm中Topology说法错误的是()。

选项A：Topology可视为流转换图选项B：Topology可以被提交到Storm集群执行选项C：在Topology里面可以指定每个组件的并行度， Storm会在集群里面分配那么多的线程来同时计算选项D：Topology里面的每一个组件都是串行运行的参考答案：D9.Google Cloud SQL是谷歌公司推出的基于()的云数据库选项A：MySQL。

大数据概论大作业引言本篇文档是大数据概论大作业的报告，旨在介绍大数据概念、应用场景以及相关技术。

该报告深入探讨了大数据的概念、挑战，以及大数据在不同领域中的应用。

同时，还对大数据技术的发展趋势进行了分析和展望。

概念什么是大数据大数据指的是数据量特别大以至于常规数据库和数据处理工具无法处理的数据集合。

大数据的特点主要体现在以下三个方面：1.数据量巨大：大数据的数据量通常以TB、PB、甚至EB级别计量，远远超过传统数据库能够处理的数据量。

2.数据速度快：大数据往往是实时产生的，要求对数据进行实时分析和处理。

3.数据多样：大数据可以来自于多个来源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

大数据的挑战大数据的处理和分析面临以下几个主要挑战：1.数据获取：如何高效地获取大规模的数据，以满足对大数据进行深度分析的需求。

2.数据存储：如何存储大规模的数据，以及如何进行数据的备份和容灾。

3.数据处理：如何高效地对大规模的数据进行处理，包括数据清洗、数据聚合、数据分析等。

4.数据安全：如何确保大数据的安全性，避免数据泄露和滥用的风险。

应用场景大数据在各个领域都有广泛的应用，例如：金融行业金融行业是大数据的典型应用场景之一。

大数据可以帮助金融机构从海量数据中发现异常模式、预测风险、优化投资策略等。

通过对大数据的分析，金融机构可以提高风控能力，提升投资回报率。

零售行业大数据在零售行业中的应用越来越普遍。

通过分析消费者的购买行为、喜好和需求，零售商可以进行精准营销，提供个性化的产品推荐和定价策略。

大数据还可以帮助零售商进行库存管理、供应链优化等。

医疗行业大数据在医疗行业中有着广泛的应用。

通过分析患者的病历、基因序列数据等，可以实现个体化的治疗方案。

大数据还可以用于疾病的早期诊断、药物研发等。

同时，大数据还可以帮助医疗机构进行资源管理和医疗服务优化。

交通行业交通行业也是大数据的应用领域之一。

通过分析交通数据，可以帮助交通管理部门进行交通事故预测、路况优化等。

大数据在小学数学作业环节中的应用一、作业的理论概述（一）作业的概念作业，《辞海》的解释是“为完成生产、学习等方面的既定任务而进行的活动”。

《教育大辞典》中把作业分为课堂作业和课外作业。

课堂作业是教师在上课时布置给学生当堂进行操练的各种类型练习，其作用在于加深学生对所学内容的理解和巩固，进一步掌握相关的技能技巧，而教师也能从中及时发现学生知识或技能缺陷，做必要的纠正。

课外作业是根据教师要求，学生在课外时间独立进行的学习活动，布置及检查课外作业是教学组织形式之一。

一般认为，它是课堂教学的延伸，有助于巩固和完善学生在课内学到的知识、技能，并培养学生的独立学习能力和学习习惯。

本研究中的“作业”定义仅指课外作业。

作业设计是指教师依据一定的目标，选择重组、改编完善或自主创编学生在非教学时间完成的学习任务的专业活动。

早在17世纪的欧洲，夸美纽斯在他的著作《大教学论》中就已经对课外作业的重要性和安排方法作了精辟论述，指出“所教科目如果不常有适当的反复和练习，教育便不能达到彻底之境界”。

他要求教师讲完新课后让学生复述所讲内容，要求学生把所学的知识再教给别人，通过实际应用把知识巩固在记忆里。

19世纪对学校教育实践影响最大的德国教育家赫尔巴特在他的《教育学讲授纲要》中指出，整个数学教学的价值主要取决于教学对学生的整个思维与知识范围影响有多深。

这首先使我们想到，我们应当要求学生发挥主动性，而不是单纯地讲授。

数学作业是必要的，作业在课堂之外完成，课堂留给教学。

苏联教育家凯洛夫指出，家庭作业是教学工作的有机组成部分。

这种作业是用独立作业的方法来巩固学生的知识，具有使学生的技能、技巧熟练完善化的使命。

凯洛夫对于获得练习效率的条件提出一般要求，这些要求在今天看来仍有指导意义。

获得练习效率的第一个和最重要的条件是学生的自觉性，获得练习效率的第二个条件是学生要具有旨在坚定地掌握某种技巧的精神，获得练习效率的第三个条件是学生在练习过程中的坚定的注意力，获得练习效率的第四个条件是练习的系统性，获得练习效率的第五个条件是练习的多样性，获得练习效率的第六个条件是对于练习的经常复习，获得练习效率的第七个条件是正确分配时间。

标题：2023秋大数据技术综合实训纸质大作业第一部分：介绍1.1 课程背景2023秋大数据技术综合实训是一门针对大数据技术的综合实践课程，旨在通过理论学习和实际操作，使学生掌握大数据处理与分析的基本方法和技术。

1.2 纸质大作业的意义纸质大作业是该课程的重要组成部分，通过此次作业，学生可以对所学知识做出全面、系统性的总结和应用，提高综合素质和创新能力。

第二部分：作业要求及解析2.1 作业内容学生们在本次作业中需要选择一个与大数据技术相关的项目，对其进行详细的研究和分析，并撰写一份完整的论文或报告。

作业内容可包括但不限于：项目介绍、技术实现、数据分析、应用场景等。

2.2 作业要求（1）选择项目：项目应具有一定的实际意义和技术难度，可以是已有的大数据应用，也可以是学生自主设计的实践项目。

（2）论文撰写：论文格式规范，内容全面、深入，语言准确、清晰。

（3）实践操作：对所选项目进行实际操作，并能够进行数据采集、清洗、分析和可视化处理。

第三部分：指导教师意见及建议3.1 指导教师建议（1）选题建议：建议学生选择与自身专业或兴趣相关的项目，能够有助于深入探讨和实践。

（2）文献调研：在论文撰写过程中，建议学生进行广泛的文献调研，积累相关领域的知识和经验。

（3）技术实现：指导学生合理选取技术方案，注重实践操作，掌握项目的关键技术点。

第四部分：学生准备与展示4.1 准备过程（1）选题和立项：在选题阶段，学生应明确选题方向，与指导教师进行充分交流，确立研究方向和目标。

（2）实践操作：学生应根据项目内容进行实际操作，收集、整理和分析数据，进行技术实现和应用实践。

（3）论文撰写：在完成实践操作后，学生应针对项目进行全面的论文撰写，确保论文内容的准确性和完整性。

4.2 展示环节学生需通过书面报告和口头答辩的方式对纸质大作业进行展示，对外展示所研究的项目内容和成果，接受指导教师的评审和同学们的提问和讨论。

第五部分：总结与展望5.1 总结成果通过本次纸质大作业的完成，学生们将对大数据技术的理论与实践有更深入的理解和掌握，为之后的学习和工作积累了丰富的经验和知识。

24秋学期《大数据导论》作业参考1.大数据的特点不包含选项A：数据体量大选项B：价值密度高选项C：处理速度快选项D：数据不统一参考答案：D2.下列不属于Google云计算平台技术架构的是()选项A：并行数据处理MapReduce选项B：分布式锁Chubby选项C：结构化数据表BigTable选项D：弹性云计算EC2参考答案：D3.以下哪项不是数据可视化工具的特性()选项A：实时性选项B：简单操作选项C：更丰富的展现选项D：仅需一种数据支持方式即可参考答案：D4.以下不是数据仓库基本特征的是()选项A：数据仓库是面向主题的选项B：数据仓库是面向事务的选项C：数据仓库的数据是相对稳定的选项D：数据仓库的数据是反映历史变化的参考答案：B5.下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()选项A：Leaflet选项B：Visual.ly选项C：BPizza Pie Charts选项D：Gephi参考答案：A6.()是Microsoft Office的核心组件选项A：SQL选项B：WORD选项C：PPT选项D：EXCEL参考答案：D7.PaaS是()的简称选项A：软件即服务选项B：平台即服务选项C：基础设施即服务选项D：硬件即服务参考答案：B8.DAS代表的意思是()选项A：两个异步存储选项B：数据归档软件选项C：连接一个可选的存储选项D：直连存储参考答案：D9.大数据的最显著特征是() 。

选项A：数据规模大选项B：数据类型多样选项C：数据处理速度快选项D：数据价值密度高参考答案：A。

第九章二、练习题解：（1）利用SPSS：图形-旧对话框-散点图，绘制图如下：从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正的线性相关关系。

（2）通过SPSS：分析-回归-线性，得到下列结果：解：（1）通过SPSS：图形-旧对话框-散点图，分析-相关-双变量，得到下图：由图可以看出，相关系数r=0.998，二者之间为高度的正线性相关关系。

（2）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：（3）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：（4）利用SPSS：分析-回归-线性，人均GDP作自变量得到下图结果：得到：Significance F<0.05，拒绝原假设，表明人均GDP与人均消费水平之间的线性关系显著。

（5）人均GDP 为5000时：y ̂5000=734.69+0.309×5000=2279.69（元） 预测人均消费水平为2279.69元。

（6）当a =0.05时，t 0.052(7−2)=2.571,s e =247.3035。

置信区间为：y ̂0±t a 2s e √1n +(0x )2∑(x −x )2n i=1=2279.69±2.571×247.3035√17+(5000−12248.42857)2854750849.7=2279.69±287.4即（1992.29，2567.09）。

预测区间为：y ̂0±t a 2s e √1n +(x )2∑(x −x )2n i=1=2279.69±2.571×247.3035√17+(5000−12248.42857)2854750849.7=2279.69±697.8即（1581.89，2977.49）。

解：利用SPSS ：分析-回归-线性，航班正点率作自变量，得到下面结果：（1）由上图知，常数系数为430.189，航班正点率系数为-4.701估计的回归方程为：ŷ=430.189−4.701x。