第9章 大数据的行业应用

第一章大数据概述单选题1、第一次信息化浪潮主要解决什么问题？B（A）信息传输（B）信息处理（C）信息爆炸（D）信息转换2、下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能？A（A）利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理（B）利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析（C）构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全（D）把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析3、在大数据的计算模式中，流计算解决的是什么问题？D（A）针对大规模数据的批量处理（B）针对大规模图结构数据的处理（C）大规模数据的存储管理和查询分析（D）针对流数据的实时计算4、大数据产业指什么？A（A）一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合（B）提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业（C）提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业（D）提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节？A（A）数据循环层（B）数据源层（C）数据分析层（D）数据应用层6、下列哪一个不属于第三次信息化浪潮中新兴的技术？A（A）互联网（B）云计算（C）大数据（D）物联网7、云计算平台层（PaaS）指的是什么？A（A）操作系统和围绕特定应用的必需的服务（B）将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租（C）从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型（D）提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务8、下面关于云计算数据中心的描述正确的是：A（A）数据中心是云计算的重要载体，为各种平台和应用提供运行支撑环境（B）数据中心就是放在企业内部的一台中心服务器（C）每个企业都需要建设一个云计算数据中心（D）数据中心不需要网络带宽的支撑9、下列哪个不属于物联网的应用？D（A）智能物流（B）智能安防（C）环保监测（D）数据清洗10、下列哪项不属于大数据的发展历程？D（A）成熟期（B）萌芽期（C）大规模应用期（D）迷茫期多选题1、第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？BCD（A）个人计算机（B）物联网（C）云计算（D）大数据2、信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？ABC（A）存储设备容量不断增加（B）网络带宽不断增加（C）CPU 处理能力大幅提升（D）数据量不断增大3、大数据具有哪些特点？ABCD（A）数据的“大量化”（B）数据的“快速化”（C）数据的“多样化”（D）数据的“价值密度比较低”4、下面哪个属于大数据的应用领域？ABCD（A）智能医疗研发（B）监控身体情况（C）实时掌握交通状况（D）金融交易5、大数据的两个核心技术是什么？AC（A）分布式存储（B）分布式应用（C）分布式处理（D）集中式存储6、云计算关键技术包括什么？ABCD（A）分布式存储（B）虚拟化（C）分布式计算（D）多租户7、云计算的服务模式和类型主要包括哪三类？ABC（A）软件即服务（SaaS）（B）平台即服务（PaaS）（C）基础设施即服务（IaaS）（D）数据采集即服务（DaaS）8、物联网主要由下列哪些部分组成的？ABCD（A）应用层（B）处理层（C）感知层（D）网络层9、物联网的关键技术包括哪些？ABC（A）识别和感知技术（B）网络与通信技术（C）数据挖掘与融合技术（D）信息处理一体化技术10、大数据对社会发展的影响有哪些？ABC（A）大数据成为一种新的决策方式（B）大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合（C）大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现（D）大数据对社会发展没有产生积极影响第二章大数据处理架构Hadoop单选题1、下列哪个不属于Hadoop的特性？A（A）成本高（B）高可靠性（C）高容错性（D）运行在Linux平台上2、Hadoop框架中最核心的设计是什么？A（A）为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce（B）提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务（C）Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中，也可以运行在云计算环境中（D）Hadoop被视为事实上的大数据处理标准3、在一个基本的Hadoop集群中，DataNode主要负责什么？D（A）负责执行由JobTracker指派的任务（B）协调数据计算任务（C）负责协调集群中的数据存储（D）存储被拆分的数据块4、Hadoop最初是由谁创建的？B（A）Lucene（B）Doug Cutting（C）Apache（D）MapReduce5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？C（A）数据挖掘（B）离线分析（C）实时计算（D）BI分析6、在一个基本的Hadoop集群中，SecondaryNameNode主要负责什么？A（A）帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息（B）负责执行由JobTracker指派的任务（C）协调数据计算任务（D）负责协调集群中的数据存储7、下面哪一项不是Hadoop的特性？B（A）可扩展性高（B）只支持少数几种编程语言（C）成本低（D）能在linux上运行8、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）分布式并行编程模型（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库9、在Hadoop项目结构中，MapReduce指的是什么？A（A）分布式并行编程模型（B）流计算框架（C）Hadoop上的工作流管理系统（D）提供分布式协调一致性服务10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件：（C）（A）HDFS（B）MapReduce（C）YARN（D）NameNode和DataNode多选题1、Hadoop的特性包括哪些？ABCD（A）高可扩展性（B）支持多种编程语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上2、下面哪个是Hadoop2.0的组件？AD（A）ResourceManager（B）JobTracker（C）TaskTracker（D）NodeManager3、一个基本的Hadoop集群中的节点主要包括什么？ABCD（A）DataNode：存储被拆分的数据块（B）JobTracker：协调数据计算任务（C）TaskTracker：负责执行由JobTracker指派的任务（D）SecondaryNameNode：帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息4、下列关于Hadoop的描述，哪些是正确的？ABCD（A）为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构（B）具有很好的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件5、Hadoop集群的整体性能主要受到什么因素影响？ABCD（A）CPU性能（B）内存（C）网络（D）存储容量6、下列关于Hadoop的描述，哪些是错误的？AB（A）只能支持一种编程语言（B）具有较差的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件7、下列哪一项不属于Hadoop的特性？AB（A）较低可扩展性（B）只支持java语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上第三章分布式文件系统HDFS单选题1、分布式文件系统指的是什么？A（A）把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群（B）用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递（C）一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统（D）一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据2、下面哪一项不属于计算机集群中的节点？B（A）主节点(Master Node)（B）源节点（SourceNode）（C）名称结点(NameNode)（D）从节点（Slave Node）3、在HDFS中，默认一个块多大？A（A）64MB（B）32KB（C）128KB（D）16KB4、下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处？C（A）简化系统设计（B）支持大规模文件存储（C）强大的跨平台兼容性（D）适合数据备份5、在HDFS中，NameNode的主要功能是什么？D（A）维护了block id 到datanode本地文件的映射关系（B）存储文件内容（C）文件内存保存在磁盘中（D）存储元数据6、下面对FsImage的描述，哪个是错误的？D（A）FsImage文件没有记录每个块存储在哪个数据节点（B）FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式（C）FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据（D）FsImage文件记录了每个块具体被存储在哪个数据节点7、下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述，哪个是错误的？A（A）SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上（B）它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间（C）SecondaryNameNode通过HTTPGET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件，并下载到本地的相应目录下（D）SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分8、HDFS采用了什么模型？B（A）分层模型（B）主从结构模型（C）管道-过滤器模型（D）点对点模型9、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）流数据读写（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库10、下列关于HDFS的描述，哪个不正确？D（A）HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能（B）HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型（C）HDFS采用了冗余数据存储，增强了数据可靠性（D）HDFS采用块的概念，使得系统的设计变得更加复杂多选题1、HDFS要实现以下哪几个目标？ABC（A）兼容廉价的硬件设备（B）流数据读写（C）大数据集（D）复杂的文件模型2、HDFS特殊的设计，在实现优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下哪几个方面？BCD（A）较差的跨平台兼容性（B）无法高效存储大量小文件（C）不支持多用户写入及任意修改文件（D）不适合低延迟数据访问3、HDFS采用抽象的块概念可以带来以下哪几个明显的好处？ACD（A）支持大规模文件存储（B）支持小规模文件存储（C）适合数据备份（D）简化系统设计4、在HDFS中，名称节点（NameNode）主要保存了哪些核心的数据结构？AD（A）FsImage（B）DN8（C）Block（D）EditLog5、数据节点（DataNode）的主要功能包括哪些？ABC（A）负责数据的存储和读取（B）根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索（C）向名称节点定期发送自己所存储的块的列表（D）用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间6、HDFS的命名空间包含什么？BCD（A）磁盘（B）文件（C）块（D）目录7、下列对于客服端的描述，哪些是正确的？ABCD（A）客户端是用户操作HDFS最常用的方式，HDFS在部署时都提供了客户端（B）HDFS客户端是一个库，暴露了HDFS文件系统接口（C）严格来说，客户端并不算是HDFS的一部分（D）客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作8、HDFS只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了哪些明显的局限性？ABCD（A）命名空间的限制（B）性能的瓶颈（C）隔离问题（D）集群的可用性9、HDFS数据块多副本存储具备以下哪些优点？ABC（A）加快数据传输速度（B）容易检查数据错误（C）保证数据可靠性（D）适合多平台上运行10、HDFS具有较高的容错性，设计了哪些相应的机制检测数据错误和进行自动恢复？BCD（A）数据源太大（B）数据节点出错（C）数据出错（D）名称节点出错第四章分布式数据库HBase单选题1、下列关于BigTable的描述，哪个是错误的？A（A）爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每隔一段时间地存储到BigTable里（B）BigTable是一个分布式存储系统（C）BigTable起初用于解决典型的互联网搜索问题（D）网络搜索应用查询建立好的索引，从BigTable得到网页2、下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？B（A）GFS与HDFS相对应（B）GFS与Zookeeper相对应（C）MapReduce与Hadoop MapReduce相对应（D）Chubby与Zookeeper相对应3、在HBase中，关于数据操作的描述，下列哪一项是错误的？C（A）HBase采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串（B）HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系（C）HBase不支持修改操作（D）HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系4、在HBase访问接口中，Pig主要用在哪个场合？D（A）适合Hadoop MapReduce作业并行批处理HBase表数据（B）适合HBase管理使用（C）适合其他异构系统在线访问HBase表数据（D）适合做数据统计5、HBase中需要根据某些因素来确定一个单元格，这些因素可以视为一个“四维坐标”，下面哪个不属于“四维坐标”？B（A）行键（B）关键字（C）列族（D）时间戳6、关于HBase的三层结构中各层次的名称和作用的说法，哪个是错误的？A（A）Zookeeper文件记录了用户数据表的Region位置信息（B）-ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息（C）.META.表保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息（D）Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置信息7、下面关于主服务器Master主要负责表和Region的管理工作的描述，哪个是错误的？D（A）在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布（B）对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移（C）管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作（D）不支持不同Region服务器之间的负载均衡8、HBase只有一个针对行健的索引，如果要访问HBase表中的行，下面哪种方式是不可行的？B（A）通过单个行健访问（B）通过时间戳访问（C）通过一个行健的区间来访问（D）全表扫描9、下面关于Region的说法，哪个是错误的？C（A）同一个Region不会被分拆到多个Region服务器（B）为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中（C）一个-ROOT-表可以有多个Region（D）为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题多选题1、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase？ABCD（A）Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求上（B）HDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式（C）传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（D）传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护；空列浪费存储空间2、HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下哪几个方面？ABCD（A）数据类型（B）数据操作（C）存储模式（D）数据维护3、HBase访问接口类型包括哪些？ABCD（A）Native Java API（B）HBase Shell（C）Thrift Gateway（D）REST Gateway4、下列关于数据模型的描述，哪些是正确的？ABCD（A）HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族（B）每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识（C）列族里的数据通过列限定符（或列）来定位（D）每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引5、HBase的实现包括哪三个主要的功能组件？ABC（A）库函数：链接到每个客户端（B）一个Master主服务器（C）许多个Region服务器（D）廉价的计算机集群6、HBase的三层结构中，三层指的是哪三层？ABC（A）Zookeeper文件（B）-ROOT-表（C）.META.表（D）数据类型7、以下哪些软件可以对HBase进行性能监视？ABCD（A）Master-status(自带)（B）Ganglia（C）OpenTSDB（D）Ambari8、Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，它主要提供什么服务？ABC（A）配置维护（B）域名服务（C）分布式同步（D）负载均衡服务9、下列关于Region服务器工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件（B）每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度（C）合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并（D）Store是Region服务器的核心10、下列关于HLog工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）分布式环境必须要考虑系统出错。

第一章测试1.打开文件的方法是（）。

A:open（）B:close（）C:pop（）D:push()答案:A2.关于程序设计发展历程正确的是（）。

A:70年代是C++，VB等介于面向过程与面向对象之间B:80年代继续向软件危机开战，但软件工程以陈旧技术难于作出庞杂的软件工具。

C:40年代到50年代的时候是机器语言生理状态D:60年代主要是C语言以及其他面向过程语言答案:ABCD3.关于程序设计的步骤包括（）。

A:编写程序B:运行程序C:设计算法D:分析问题答案:ABCD4.try-except语句用于捕获程序运行时的异常。

（）A:错B:对答案:B5.read()方法可以从指定文件中读取指定数据。

（）A:错B:对答案:B第二章测试1.大数据有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

（）A:错B:对答案:B2.大数据产业指什么（）。

A:一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合B:提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业C:提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业D:提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业答案:A3.国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励依法合理有效利用，保护数据依法有序自由流动，促进以（）数据经济发展。

A:信息B:数据C:创新D:技术答案:B4.哪个属于大数据的应用领域（）。

A:智能医疗研发B:实时掌握交通状况C:金融交易D:监控身体情况答案:ABCD5.下列哪个不属于 Hadoop 的特性（）A:运行在 Linux 平台上B:高容错性C:高可靠性D:成本高答案:D第三章测试1.下列哪个不是人工智能的研究领域。

（）A:机器证明B:人工生命C:编译原理D:模式识别答案:C2.以下哪一项不是人工智能的常用技术（）。

A:语音识别技术B:自然语言处理C:文档归类技术D:数字图像处理答案:C3.AI（Artificial Intelligence）的中文译名是（）。

大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系，保证数据的真实性、完整性及准确性； (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段，提高数据质量； (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范，保证数据在不同系统、部门之间的一致性； (14)9.1.4 强化数据治理，对数据质量进行持续监控和评估。

酒店行业：酒店大数据分析应用方案第一章酒店大数据概述 (2)1.1 酒店大数据的定义 (2)1.2 酒店大数据的价值 (2)2.1 提升客户满意度 (2)2.2 优化酒店运营管理 (2)2.3 提高酒店营销效果 (2)2.4 降低酒店运营成本 (3)2.5 促进酒店业务创新 (3)2.6 提升酒店品牌形象 (3)第二章酒店客户数据分析 (3)2.1 客户消费行为分析 (3)2.2 客户满意度分析 (3)2.3 客户忠诚度分析 (4)第三章酒店营销数据分析 (4)3.1 营销活动效果分析 (4)3.2 营销策略优化分析 (4)第四章酒店房价管理 (5)4.1 房价策略分析 (5)4.2 房价波动预测 (6)第五章酒店人力资源管理 (6)5.1 员工绩效分析 (6)5.2 员工培训与晋升分析 (7)第六章酒店服务质量分析 (7)6.1 服务质量评价体系 (7)6.1.1 评价指标选取 (7)6.1.2 评价方法 (8)6.2 服务质量改进策略 (8)6.2.1 提升员工服务意识 (8)6.2.2 优化服务流程 (8)6.2.3 强化服务监控 (8)6.2.4 提高客户满意度 (9)第七章酒店供应链管理 (9)7.1 供应商评价与选择 (9)7.1.1 建立供应商评价体系 (9)7.1.2 供应商选择方法 (9)7.2 采购成本控制 (9)7.2.1 采购价格谈判 (9)7.2.2 采购批量优化 (10)7.2.3 采购流程优化 (10)第八章酒店收益管理 (10)8.1 收益管理策略 (10)8.2 收益管理优化 (11)第九章酒店竞争格局分析 (11)9.1 行业竞争态势 (11)9.2 竞争对手分析 (12)第十章酒店大数据应用前景 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 行业应用案例 (13)10.3 未来发展展望 (14)第一章酒店大数据概述1.1 酒店大数据的定义酒店大数据是指在酒店运营过程中，通过信息技术手段收集、整合、存储的海量、高速、多样化和价值密度低的数据集合。

信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲一、课程编号：二、课程名称：信息学科前沿1三、先修课程: 选修四、课程的性质、目的和任务：本课程为选修课程。

大数据是工业界及学术界新兴的数据、技术和服务的集合体，是一门综合性较强的应用课程，可以作为计算机等相关专业专业选修课，或其他专业感兴趣同学的公共选修课。

本课程从大数据的基础概念出发，从技术的角度梳理了大数据相关技术体系，就关键技术展开描述，并以空间大数据应用为场景，介绍地图应用以及LBS服务，培养学生在具体行业应用中体会大数据概念和技术。

通过本课程的学习，培养学生加深对大数据相关概念的理解，掌握基础的大数据研发技能，并引导学生对具体的大数据技术进行深入的研究，为未来从事大数据相关科研和工程技术开发打好基础。

五、本课程讲授和实验学时本课程讲授总时数为36学时，学分。

六、本课程应掌握的基本概念、基本理论、基本技能通过本课程的学习，学生学会大数据存储、分析以及可视化相关概念。

熟悉当前常用的大数据开发框架Hadoop、Spark等，熟悉内存计算技术，掌握地图应用及LBS的基本概念和技术。

能够在实际应用案例中体会大数据技术特点。

七、教科书、参考书参考书《大数据技术原理与应用（第2版）》（林子雨）《大数据时代》（(英)迈尔-舍恩伯格,(英)库克耶）八、课程内容与学时分配第一章大数据概念综述(3学时)●主要内容1．1什么是大数据1．2什么是空间大数据1．3大数据特征●教学目的与要求掌握大数据及空间大数据的基本概念，了解大数据发展过程。

通过典型应用案例了解大数据在行业中的应用价值。

掌握大数据4V特征，以及空间大数据独有的数据特征。

第二章大数据技术总览(3学时)●主要内容2．1大数据存储技术2．2大数据分析技术2．3大数据可视化技术●教学目的与要求了解大数据存储、分析以及可视化方面的技术概要，掌握大数据相关研究的技术体系，为后续章节详细学习具体技术点做准备。

大数据的概念、技术及应用第一篇：大数据概念随着互联网的发展，大量的数据被网络搜集、传输、存储。

而大数据的概念就应运而生。

所谓大数据，就是指数据量巨大、数据来源复杂、数据类型多样、数据处理难度大等特点的数据。

大数据的四个特点：1.数据量大：数据量上亿、甚至几十亿，每天增长若干倍，这就需要大数据分析处理技术来提高存储、处理、分析效率。

2.数据类型多样：数据类型包括文本、图片、视频、音频等，不同的数据类型需要不同的处理技术和方法。

3.数据来源复杂：大量数据来自网络，包括社交网络、传感器、监控设备等，数据来源多种多样，需要对不同数据来源进行分类和处理。

4.数据处理难度大：大数据的处理需要计算机集群和高效的算法技术，只有使用高效的技术才能进行数据分析、挖掘，以及萃取出有价值的信息。

应用领域：大数据应用非常广泛，包括金融、医疗、物流、社交网络、搜索引擎等众多行业。

比如：1.金融行业：大数据可以用于信用评估、风险管理、交易监视等，同时通过客户数据分析可以更好地理解用户需求，推出更优质的服务。

2.医疗行业：大数据可以帮助医生更好地拟定治疗方案，以及研究预防措施。

例如，利用大数据技术对诊断结果进行分析，比如分析肿瘤的DNA序列信息，从而更准确地进行治疗。

3.社交网络：大数据可以用于用户画像及用户需求分析等，同时也可以利用社交网络中海量的用户交互数据做情感分析、画像分析等。

总之，大数据的发展给社会带来了机遇和变革，也对IT技术和人才提出了更高的要求。

第二篇：大数据技术随着大数据的应用越来越广泛，大数据技术也在不断发展完善。

下面，让我们一起来了解大数据技术的几个重要方面。

1.大数据存储技术：HDFS（Hadoop 文件系统），是大数据处理的一个重要领域，HDFS 能够实现对磁盘上的文件进行分区存储和分布式处理，是大数据存储和处理的基础。

2.大数据处理技术：MapReduce是一种分布式计算框架，主要用于处理大规模数据。

大数据在轨道交通行业的应用随着信息技术的不断发展，大数据技术在轨道交通行业中的应用已经得到了广泛的关注和应用。

大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据，为轨道交通行业提供更加精准和高效的服务和管理手段。

本文将从运输安全、运输效率和运营管理三个方面介绍大数据技术在轨道交通行业中的应用。

一、运输安全大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据，预测运输过程中的潜在风险，提高运输安全。

例如，通过分析轨道交通列车的行车数据和信号数据，预测列车的运行情况和司机的驾驶行为，发现潜在的交通事故风险，及时采取措施，避免事故的发生；通过分析轨道交通车辆的轨面接触数据，发现轨道偏差和车轮磨损的情况，预测轨道事故的风险，及时采取措施，保障运输安全。

二、运输效率大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据，优化运输方案，提高运输效率。

例如，通过分析轨道交通车站的客流数据和列车的运行数据，预测客流峰值和流向，优化车站的布局和设施，提高旅客服务质量和便利性；通过分析轨道交通车辆的动力性能和气动性能，优化列车的编组和牵引方式，提高列车的运行速度和能源利用效率。

三、运营管理大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据，优化运营管理方案，提高运营管理效率。

例如，通过分析轨道交通车辆的维修数据和设备运行数据，预测设备的故障率和维修周期，优化维修计划和备件管理方案，提高设备可靠性和运行效率；通过分析轨道交通车站的设施和服务数据，优化车站的管理和服务方案，提高旅客服务质量和便利性。

综上所述，大数据技术在轨道交通行业中的应用，可以为轨道交通行业的安全、效率和运营管理提供更加精准和高效的手段。

通过大数据技术，可以实现对轨道交通行业中的各种数据的整合和挖掘，为轨道交通行业的发展和运输服务提供科学依据，为城市交通的发展和人民生活提供更好的保障。

大数据在电商行业中的应用第一章简介大数据是指数据规模和传播速度超越常规数据处理能力，需要新型处理方式来加以应对处理的数据集合。

在电商行业中，随着互联网和移动设备的普及，大量消费者的购买行为数据被不断地记录、分析和应用，电商企业可以利用这些数据来获得更多的商业价值。

第二章大数据在电商行业中的应用2.1 消费者行为分析通过对消费者的行为进行分析，电商企业可以更好地了解消费者的购买偏好，从而制定更精准的营销策略。

消费者的行为分析可包括以下内容：- 购买行为分析：分析消费者的购买频率、购买金额、购买时段等，从而推断消费者的购买偏好；- 浏览行为分析：分析消费者的浏览深度、时间分布、搜索行为等信息，从而推断消费者的购买意愿和购买能力；- 消费者画像：将消费者的基本信息、行为特征、兴趣爱好等因素综合起来，形成消费者画像，从而更好地了解消费者的需求，为其推荐个性化的产品和服务。

2.2 库存管理优化库存管理是电商企业的核心业务之一，电商企业通过大数据技术可以实现以下目标：- 实时监控库存情况：通过对库存数据的实时监控和分析，实现库存管理的自动化和智能化，大大提升管理效率；- 预测销售量和需求：通过历史销售数据和消费者行为数据的分析，进行销售量和需求的预测，避免因库存不足而造成的销售损失；- 优化补货策略：通过对库存数据和销售数据的深度分析，优化补货策略，减少库存积压和浪费，提高资金利用率。

2.3 营销策略优化电商企业可以通过大数据技术来实现以下目标：- 消息推送个性化：通过对消费者行为数据和消费者画像的分析，给予消费者个性化的消息推送，促进购物转化；- 营销活动分析：通过对历史营销活动的数据分析，对不同营销活动的效果进行评估，优化和调整营销策略；- 效果跟踪和统计：通过对不同营销活动的效果进行跟踪和统计，提升营销活动效果和品牌知名度。

第三章结论随着电商的发展和用户行为数据的增加，电商企业已经意识到大数据技术的重要性，并且开始在其业务中广泛应用。

工业互联网平台建设与工业大数据应用方案第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台概念 (3)1.2 工业互联网平台架构 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)第二章平台建设基础 (4)2.1 平台建设需求分析 (4)2.2 平台技术选型 (5)2.3 平台安全体系建设 (5)第三章网络设施建设 (6)3.1 工业网络架构设计 (6)3.1.1 网络层次划分 (6)3.1.2 网络拓扑结构 (6)3.1.3 网络协议选择 (6)3.1.4 网络安全设计 (6)3.2 工业网络设备选型 (6)3.2.1 功能指标 (7)3.2.2 设备兼容性 (7)3.2.3 设备可靠性 (7)3.2.4 设备安全性 (7)3.2.5 交换机 (7)3.2.6 路由器 (7)3.2.7 光纤收发器 (7)3.3 工业网络运维管理 (7)3.3.1 网络监控 (7)3.3.2 故障处理 (7)3.3.3 网络优化 (7)3.3.4 安全防护 (8)3.3.5 设备维护 (8)3.3.6 人员培训 (8)第四章平台数据采集与整合 (8)4.1 数据采集技术 (8)4.2 数据整合方法 (8)4.3 数据清洗与预处理 (9)第五章工业大数据存储与管理 (9)5.1 存储技术选型 (9)5.1.1 分布式存储技术 (9)5.1.2 NoSQL数据库 (9)5.1.3 关系型数据库 (9)5.2 数据管理策略 (10)5.2.2 数据清洗与转换 (10)5.2.3 数据安全与权限管理 (10)5.3 数据备份与恢复 (10)5.3.1 数据备份 (10)5.3.2 数据恢复 (10)第六章工业大数据分析与挖掘 (10)6.1 数据分析方法 (10)6.2 数据挖掘算法 (11)6.3 分析与挖掘应用场景 (11)第七章工业互联网平台应用开发 (12)7.1 应用开发框架 (12)7.2 应用开发流程 (12)7.3 应用案例分享 (13)第八章平台运维与优化 (13)8.1 平台运维策略 (13)8.1.1 运维组织架构 (13)8.1.2 运维流程规范 (14)8.1.3 运维工具和平台 (14)8.1.4 运维培训和认证 (14)8.2 平台功能优化 (14)8.2.1 硬件资源优化 (14)8.2.2 软件功能优化 (14)8.2.3 数据存储优化 (14)8.2.4 网络功能优化 (14)8.3 平台故障处理 (14)8.3.1 故障分类 (14)8.3.2 故障监测 (14)8.3.3 故障处理流程 (15)8.3.4 故障应对措施 (15)8.3.5 故障总结与改进 (15)第九章工业大数据应用方案 (15)9.1 产品质量优化 (15)9.1.1 概述 (15)9.1.2 数据采集与处理 (15)9.1.3 数据分析方法 (15)9.1.4 应用案例 (15)9.2 生产效率提升 (16)9.2.1 概述 (16)9.2.2 数据采集与处理 (16)9.2.3 数据分析方法 (16)9.2.4 应用案例 (16)9.3 设备健康管理 (16)9.3.1 概述 (16)9.3.3 数据分析方法 (16)9.3.4 应用案例 (17)第十章工业互联网平台建设与大数据应用展望 (17)10.1 工业互联网平台发展趋势 (17)10.2 工业大数据应用前景 (17)10.3 工业互联网与大数据产业融合 (18)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台概念工业互联网平台是指在工业领域，以云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术为基础，整合工业生产、运营、管理和服务等环节的数据资源，实现工业全要素、全流程、全生命周期互联互通、协同优化的网络平台。

大数据行业数据挖掘与分析方案第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章大数据行业概述 (4)2.1 行业发展现状 (4)2.2 行业市场规模与增长趋势 (4)2.3 行业竞争格局 (4)第3章数据来源与采集 (4)3.1 数据来源概述 (4)3.2 数据采集方法与工具 (5)3.3 数据预处理技术 (5)第4章数据挖掘算法与应用 (6)4.1 常见数据挖掘算法概述 (6)4.2 分类算法及其应用 (6)4.3 聚类算法及其应用 (6)第5章数据分析方法与模型 (7)5.1 描述性统计分析 (7)5.1.1 频率分析 (7)5.1.2 统计量度分析 (7)5.1.3 分布特征分析 (7)5.1.4 异常值分析 (7)5.2 关联规则分析 (7)5.2.1 Apriori算法 (7)5.2.2 FPgrowth算法 (7)5.2.3 关联规则评估 (7)5.3 预测模型构建 (7)5.3.1 线性回归模型 (8)5.3.2 决策树模型 (8)5.3.3 神经网络模型 (8)5.3.4 集成学习模型 (8)5.3.5 模型评估与优化 (8)第6章用户行为分析与挖掘 (8)6.1 用户行为数据概述 (8)6.2 用户行为分析指标体系 (8)6.2.1 用户活跃度指标 (8)6.2.2 用户行为深度指标 (9)6.2.3 用户价值指标 (9)6.2.4 用户满意度指标 (9)6.3 用户画像构建 (9)6.3.1 数据收集 (9)6.3.2 数据预处理 (9)6.3.3 特征提取 (9)6.3.4 标签 (9)6.3.5 用户画像应用 (10)第7章产品推荐系统设计与优化 (10)7.1 推荐系统概述 (10)7.2 协同过滤算法 (10)7.2.1 用户协同过滤 (10)7.2.2 物品协同过滤 (10)7.2.3 协同过滤算法的优化 (10)7.3 深度学习在推荐系统中的应用 (10)7.3.1 神经协同过滤 (11)7.3.2 序列模型 (11)7.3.3 注意力机制 (11)7.3.4 多任务学习 (11)第8章大数据行业应用案例 (11)8.1 金融行业应用 (11)8.1.1 贷款风险评估 (11)8.1.2 智能投资顾问 (11)8.1.3 信用卡欺诈检测 (11)8.2 零售行业应用 (11)8.2.1 客户细分与精准营销 (12)8.2.2 库存管理优化 (12)8.2.3 个性化推荐系统 (12)8.3 医疗行业应用 (12)8.3.1 疾病预测与防控 (12)8.3.2 个性化治疗方案 (12)8.3.3 医疗资源优化配置 (12)8.3.4 药物研发 (12)第9章数据挖掘与分析在行业中的价值 (12)9.1 优化决策过程 (12)9.1.1 提高决策效率 (12)9.1.2 降低决策风险 (13)9.1.3 提升决策质量 (13)9.2 提升企业竞争力 (13)9.2.1 产品与服务优化 (13)9.2.2 市场营销策略改进 (13)9.2.3 运营管理优化 (13)9.3 促进产业创新与发展 (13)9.3.1 技术创新 (13)9.3.2 业务模式创新 (13)9.3.3 产业链优化 (13)第10章挑战与展望 (14)10.1 数据挖掘与分析的挑战 (14)10.1.1 数据质量和完整性 (14)10.1.2 数据安全和隐私保护 (14)10.1.3 算法和模型优化 (14)10.2 技术发展趋势 (14)10.2.1 人工智能技术的融合 (14)10.2.2 分布式计算和存储技术 (14)10.2.3 边缘计算技术 (14)10.3 行业应用前景展望 (14)10.3.1 智能决策支持 (14)10.3.2 金融风险管理 (15)10.3.3 智能医疗与健康 (15)10.3.4 智能城市 (15)第1章引言1.1 研究背景与意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

大数据技术原理与应用第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案：B你选对了2单选(2分)就数据的量级而言，1PB数据是多少TB？A.2048B.1000C.512D.1024正确答案：D你选对了3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：A.云计算侧重于数据分析B.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关，相辅相成正确答案：A你选对了4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术：A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案：D你选对了5单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于批处理的：A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案：A你选对了6单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于流计算的：A.GraphXB.S4C.ImpalaD.Hive正确答案：B你选对了7单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的：A.PregelB.StormC.CassandraD.Flume正确答案：A你选对了8单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的：A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案：C你选对了9多选(3分)数据产生方式大致经历三个阶段，包括：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段D.用户原创内容阶段正确答案：ABD你选对了10多选(3分)大数据发展三个阶段是：A.低谷期B.成熟期C.大规模应用期D.萌芽期正确答案：BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括：A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案：ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为，人类自古以来在科学研究上先后经历哪几种范式：A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案：ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是：A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案：ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式：A.流计算B.图计算C.查询分析计算D.批处理计算正确答案：ABCD你选对了15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种：A.SaaSB.IaaSC.MaaSD.PaaS正确答案：ABD你选对了第2章大数据处理架构Hadoop1单选(2分)启动hadoop所有进程的命令是:A.start-dfs.shB.start-all.shC.start-hadoop.shD.start-hdfs.sh正确答案：B你选对了2单选(2分)以下对Hadoop的说法错误的是：A.Hadoop是基于Java语言开发的，只支持Java语言编程B.Hadoop2.0增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性C.Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，通常用于大规模数据集的并行计算D.Hadoop的核心是HDFS和MapReduce正确答案：A你选对了3单选(2分)以下哪个不是Hadoop的特性:A.成本高B.支持多种编程语言C.高容错性D.高可靠性正确答案：A你选对了4单选(2分)以下名词解释不正确的是:A.Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统B.HBase：提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌BigTable的开源实现C.Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储D.HDFS：分布式文件系统，是Hadoop项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现正确答案：B你选对了5多选(3分)以下哪些组件是Hadoop的生态系统的组件：A.HBaseB.OracleC.HDFSD.MapReduce正确答案：ACD你选对了6多选(3分)以下哪个命令可用来操作HDFS文件:A.hadoop fsB.hadoop dfsC.hdfs fsD.hdfs dfs正确答案：ABD你选对了第3章分布式文件系统HDFS1单选(2分)HDFS的命名空间不包含:A.字节B.文件C.块D.目录正确答案：A你选对了2单选(2分)对HDFS通信协议的理解错误的是:A.客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的B.客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互C.名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互D.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的正确答案：D你选对了3单选(2分)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.保证数据可靠性B.容易检查数据错误C.加快数据传输速度D.节约存储空间正确答案：D你选对了4单选(2分)假设已经配置好环境变量，启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是:A.start-dfs.sh，stop-hdfs.shB.start-hdfs.sh，stop-hdfs.shC.start-dfs.sh，stop-dfs.shD.start-hdfs.sh，stop-dfs.sh正确答案：C你选对了5单选(2分)分布式文件系统HDFS采用主从结构模型，由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类存储元数据叫，另一类存储具体数据叫 :A.名称节点，主节点B.从节点，主节点C.名称节点，数据节点D.数据节点，名称节点正确答案：C你选对了6单选(2分)下面关于分布式文件系统HDFS的描述正确的是：A.分布式文件系统HDFS是Google Bigtable的一种开源实现B.分布式文件系统HDFS是谷歌分布式文件系统GFS（Google File System）的一种开源实现C.分布式文件系统HDFS比较适合存储大量零碎的小文件D.分布式文件系统HDFS是一种关系型数据库正确答案：B你选对了7多选(3分)以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问B.名称节点用来负责具体用户数据的存储C.名称节点通常用来保存元数据D.名称节点的数据保存在内存中正确答案：ACD你选对了8多选(3分)以下对数据节点理解正确的是:A.数据节点通常只有一个B.数据节点用来存储具体的文件内容C.数据节点的数据保存在磁盘中D.数据节点在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作正确答案：BCD你选对了9多选(3分)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.集群的可用性B.性能的瓶颈C.命名空间的限制D.隔离问题正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)以下HDFS相关的shell命令不正确的是:A.hadoop dfs mkdir <path>：创建<path>指定的文件夹B.hdfs dfs -rm <path>：删除路径<path>指定的文件C.hadoop fs -copyFromLocal <path1> <path2>：将路径<path2>指定的文件或文件夹复制到路径<path1>指定的文件夹中D.hadoop fs -ls <path>：显示<path>指定的文件的详细信息正确答案：AC你选对了第4章分布式数据库HBase1单选(2分)HBase是一种数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库正确答案：D你选对了2单选(2分)下列对HBase数据模型的描述错误的是:A.每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识B.HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳C.HBase中执行更新操作时，会删除数据旧的版本，并生成一个新的版本D.HBase列族支持动态扩展，可很轻松地添加一个列族或列正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法正确的是:A.如果不启动Hadoop，则HBase完全无法使用B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数，一个Master主服务器和一个Region服务器C.如果通过HBase Shell插入表数据，可以插入一行数据或一个单元格数据D.Zookeeper是一个集群管理工具，常用于分布式计算，提供配置维护、域名服务、分布式同步等正确答案：D你选对了4单选(2分)在HBase数据库中，每个Region的建议最佳大小是：A.2GB-4GBB.100MB-200MBC.500MB-1000MBD.1GB-2GB正确答案：D你选对了5单选(2分)HBase三层结构的顺序是:A.Zookeeper文件，.MEATA.表，-ROOT-表B.-ROOT-表，Zookeeper文件，.MEATA.表C.Zookeeper文件，-ROOT-表，.MEATA.表D..MEATA.表，Zookeeper文件，-ROOT-表正确答案：C你选对了6单选(2分)客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.二C.一D.四正确答案：A你选对了7单选(2分)关于HBase Shell命令解释错误的是:A.create：创建表B.put：向表、行、列指定的单元格添加数据C.list：显示表的所有数据D.get：通过表名、行、列、时间戳、时间范围和版本号来获得相应单元格的值正确答案：C你选对了8多选(3分)下列对HBase的理解正确的是：A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现B.HBase是一种关系型数据库，现成功应用于互联网服务领域C.HBase是一个行式分布式数据库，是Hadoop生态系统中的一个组件D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据正确答案：AD你选对了9多选(3分)HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面:A.数据操作B.数据索引C.数据模型D.存储模式正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)访问HBase表中的行，有哪些方式:A.通过某列的值区间B.全表扫描C.通过一个行健的区间来访问D.通过单个行健访问正确答案：BCD你选对了第5章 NoSQL数据库1单选(2分)下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是：A.NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性B.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言，而关系型数据库有标准化查询语言C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好D.NoSQL数据库具有弱一致性，关系型数据库具有强一致性正确答案：A你选对了2单选(2分)以下对各类数据库的理解错误的是:A.键值数据库的键是一个字符串对象，值可以是任意类型的数据，比如整型和字符型等B.文档数据库的数据是松散的，XML和JSON 文档等都可作为数据存储在文档数据库中C.图数据库灵活性高，支持复杂的图算法，可用于构建复杂的关系图谱D.HBase数据库是列族数据库，可扩展性强，支持事务一致性正确答案：D你选对了3单选(2分)下列数据库属于文档数据库的是:A.MySQLB.RedisC.MongoDBD.HBase正确答案：C你选对了4单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.最终一致性B.BASEC.ACIDD.CAP正确答案：C你选对了5多选(3分)关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法正确的是：A.NoSQL数据库可支持超大规模数据存储，具有强大的横向扩展能力B.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性D.关系数据库有关系代数理论作为基础，NoSQL数据库没有统一的理论基础正确答案：ACD你选对了6多选(3分)NoSQL数据库的类型包括：A.键值数据库B.列族数据库C.文档数据库D.图数据库正确答案：ABCD你选对了7多选(3分)CAP是指:A.一致性B.可用性C.持久性D.分区容忍性正确答案：ABD你选对了8多选(3分)NoSQL数据库的BASE特性是指:A.软状态B.持续性C.最终一致性D.基本可用正确答案：ACD你选对了第6章云数据库1单选(2分)下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是：A.Amazon SimpleDBB.Amazon DynamoDBC.Amazon RDSD.Amazon Redshift正确答案：C你选对了2单选(2分)下列关于UMP系统的说法不正确的是:A.Controller服务器向UMP集群提供各种管理服务，实现集群成员管理、元数据存储等功能B.Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上，用来管理每台物理机上的MySQL实例C.UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案D.Mnesia是UMP系统的一个组件，是一个分布式数据库管理系统，且不支持事务正确答案：D你选对了3多选(3分)UMP依赖的开源组件包括A.LVSB.ZooKeeperC.MnesiaD.RabbitMQ正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)在UMP系统中，Zookeeper主要发挥的作用包括:A.监控所有MySQL实例B.负责集群负载均衡C.提供分布式锁，选出一个集群的“总管”D.作为全局的配置服务器正确答案：ACD你选对了5多选(3分)UMP系统设计了哪些机制来保证数据安全:A.记录用户操作日志B.数据访问IP白名单C.SSL数据库连接D.SQL拦截正确答案：ABCD你选对了第7章 MapReduce1单选(2分)下列说法错误的是:A.Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B.Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个SlaveD.不同的Map任务之间不能互相通信正确答案：B你选对了2单选(2分)在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果，应是下面哪种形式：A.<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B.<"hello",2>、<"hadoop",1>和<"world",1>C.<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"world",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"hadoop",1>和<"world",1>正确答案：D你选对了3单选(2分)对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是:A.<"hello",<1,1>><"hadoop",1><"world",1>B.<"hello",1><"hello",1><"hadoop",1><"world",1>C.<"hello",1,1><"hadoop",1><"world",1>D.<"hello",2><"hadoop",1><"world",1>正确答案：B你选对了4多选(3分)下列关于传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架比较正确的是：A.前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好B.前者相比后者学习起来更难C.前者是共享式(共享内存/共享存储)，容错性差，后者是非共享式的，容错性好D.前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型，后者适用于批处理、非实时、数据密集型正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)MapReduce1.0的体系结构主要由哪几个部分组成:A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ClientD.Task正确答案：ABCD你选对了第8章 Hadoop再探讨1单选(2分)下列说法正确的是:A.HDFS HA可用性不好B.第二名称节点是热备份C.HDFS HA提供高可用性，可实现可扩展性、系统性能和隔离性D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：D你选对了2单选(2分)HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题:A.单点故障问题B.HDFS集群扩展性C.性能更高效D.良好的隔离性正确答案：A你选对了3多选(3分)下列哪些是Hadoop1.0存在的问题：A.抽象层次低B.表达能力有限C.开发者自己管理作业之间的依赖关系D.执行迭代操作效率低正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Oozie:工作流和协作服务引擎B.Pig：处理大规模数据的脚本语言C.Kafka：分布式发布订阅消息系统D.Tez：支持DAG作业的计算框架正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是:A.YARN既是资源管理调度框架，也是一个计算框架B.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架，由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务C.YARN可以实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架D.YARN的体系结构包含三个组件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster正确答案：BCD你选对了第9章数据仓库Hive1单选(2分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是:A.Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划B.Hive与Impala使用相同的元数据C.Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询D.Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此正确答案：D你选对了2单选(2分)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,ageB.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表C.create database userdb;//创建数据库userdbD.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：B你选对了3多选(3分)下列说法正确的是：A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可统一部署在一个Hadoop平台上B.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可完成数据的存储C.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据D.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似正确答案：ACD你选对了4多选(3分)Impala主要由哪几个部分组成:A.HiveB.ImpaladC.State StoreD.CLI正确答案：BCD你选对了5多选(3分)以下属于Hive的基本数据类型是:A.BINARYB.STRINGC.FLOATD.TINYINT正确答案：ABCD你选对了第10章 Spark1单选(2分)Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言:A.PythonB.JavaC.ScalaD.Lisp正确答案：D你选对了2单选(2分)RDD操作分为转换（Transformation）和动作（Action）两种类型，下列属于动作（Action）类型的操作的是:A.groupByB.filterC.countD.map正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法错误的是：A.在选择Spark Streaming和Storm时，对实时性要求高（比如要求毫秒级响应）的企业更倾向于选择流计算框架StormB.RDD采用惰性调用，遇到“转换(Transformation)”类型的操作时，只会记录RDD生成的轨迹，只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算C.Spark支持三种类型的部署方式：Standalone，Spark on Mesos，Spark on YARND.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换，也适合某一数据项的细粒度转换正确答案：D你选对了4单选(2分)下列关于常见的动作（Action）和转换（Transformation）操作的API解释错误的是:A.filter(func)：筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集B.map(func)：将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集C.count()：返回数据集中的元素个数D.take(n)：返回数据集中的第n个元素正确答案：D你选对了5单选(2分)下列大数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.复杂的批量数据处理：MapReduceB.基于历史数据的交互式查询：ImpalaC.基于实时数据流的数据处理：StormD.图结构数据的计算：Hive正确答案：D你选对了6多选(3分)Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括：A.OracleC.StormD.Spark正确答案：ABC你选对了7多选(3分)Spark的主要特点包括:A.运行模式多样B.运行速度快C.通用性好D.容易使用正确答案：ABCD你选对了8多选(3分)下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala运行于Java平台，兼容现有的Java程序B.Scala具备强大的并发性，支持函数式编程C.Scala是一种多范式编程语言D.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言正确答案：ABCD你选对了9多选(3分)Spark的运行架构包括:A.运行作业任务的工作节点 Worker NodeB.每个工作节点上负责具体任务的执行进程 ExecutorC.每个应用的任务控制节点 DriverD.集群资源管理器 Cluster Manager正确答案：ABCD你选对了第11章流计算1单选(2分)流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而，如用户点击流：A.降低B.不确定C.不变正确答案：A你选对了2单选(2分)Hadoop运行的是MapReduce任务，类似地，Storm运行的任务叫做A.SpoutB.BoltC.TupleD.Topology正确答案：D你选对了3多选(3分)对于一个流计算系统来说，它应达到如下哪些需求:A.海量式B.高性能C.分布式D.实时性正确答案：A、B、C、D你选对了4多选(3分)数据采集系统的基本架构包括哪些部分:A.ControllerB.StoreC.AgentD.Collector正确答案：B、C、D你选对了5多选(3分)以下哪些是开源的流计算框架:A.Facebook PumaB.Yahoo! S4C.IBM InfoSphere StreamsD.Twitter Storm正确答案：B、D你选对了6多选(3分)下面哪几个属于Storm中的Stream Groupings的分组方式:A.按照字段分组B.广播发送C.随机分组D.全局分组正确答案：A、B、C、D你选对了第12章 Flink1单选(2分)以下哪个不是Flink的优势：A.同时支持高吞吐、低延迟、高性能B.不支持增量迭代C.同时支持流处理和批处理D.支持有状态计算正确答案：B你选对了2单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.FlinkMLC.GellyD.CEP正确答案：C你选对了3多选(3分)下面关于Flink的说法正确的是：A.Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算C.Flink不是Apache软件基金会的项目D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一正确答案：A、B、D你选对了4多选(3分)Flink的主要特性包括：A.精确一次的状态一致性保障B.批流一体化C.精密的状态管理D.事件时间支持正确答案：A、B、C、D你选对了5多选(3分)下面论述正确的是：A.Spark Streaming通过采用微批处理方法实现高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力B.Storm虽然可以做到低延迟，但是无法实现高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态C.流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性，而目前从市场上已有的产品来看，只有Flink 可满足要求D.Flink实现了Google Dataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理正确答案：A、B、C、D你选对了6多选(3分)Flink常见的应用场景包括：A.数据流水线应用B.事件驱动型应用C.地图应用D.数据分析应用正确答案：A、B、D你选对了7多选(3分)Flink核心组件栈分为哪三层：A.物理部署层B.Runtime核心层C.Core层D.API&Libraries层正确答案：A、B、D你选对了8多选(3分)Flink有哪几种部署模式：A.运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）上B.YARN集群模式C.Standalone集群模式D.Local模式正确答案：A、B、C、D你选对了9多选(3分)Flink系统主要由两个组件组成，分别为:A.JobManagerB.JobSchedulerC.TaskSchedulerD.TaskManager正确答案：A、D你选对了10多选(3分)在编程模型方面，Flink 提供了不同级别的抽象，以开发流或批处理作业，主要包括哪几个级别的抽象：A.DataStream API（有界或无界流数据）以及 DataSet API（有界数据集）B.Table APIC.状态化的数据流接口D. SQL正确答案：A、B、C、D你选对了第13章图计算1单选(2分)Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统:A.TSPB.STPC.BSPD.SBP正确答案：C你选对了2单选(2分)谷歌在后Hadoop时代的新“三驾马车”不包括:A.CaffeineB.DremelC. PregelD.Hama正确答案：D你选对了3多选(3分)下列哪些是以图顶点为中心的，基于消息传递批处理的并行图计算框架：A.HamaB.GiraphC.PregelD.Neo4j正确答案：A、B、C你选对了4多选(3分)以下关于Pregel图计算框架说法正确的是:A.通常只对满足交换律和结合律的操作才会开启Combiner功能B.Pregel采用检查点机制来实现容错C.对于全局拓扑改变，Pregel采用了惰性协调机制D.Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制正确答案：A、B、C、D你选对了第14章大数据在不同领域的应用1单选(2分)下列说法错误的是：A.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品B.基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）是目前业界应用最多的算法erCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品erCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化正确答案：B你选对了2多选(3分)推荐方法包括哪些类型:A.专家推荐B.协同过滤推荐C.基于内容的推荐D.基于统计的推荐正确答案：A、B、C、D你选对了期末试卷1单选(2分)数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.数据流阶段D.用户原创内容阶段正确答案：C你选对了2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及：A.互联网B.CPUC.物联网、云计算和大数据D.个人计算机正确答案：C你选对了3单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.CEPC. GellyD. FlinkML正确答案：C你选对了4单选(2分)Hadoop的两大核心是和A.MapReduce; HBaseB. HDFS; HBaseC.HDFS; MapReduceD.GFS; MapReduce正确答案：C你选对了5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是A.64MBB.8KBC. 32KBD.16KB正确答案：A你选对了6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取:A.数据节点B.第二名称节点C.名称节点D.主节点正确答案：A你选对了7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是：A.hdfs dfs -put /path file.txtB.hadoop dfs -put /path file.txtC.hdfs fs -put file.txt /pathD.hdfs dfs -put file.txt /path正确答案：D你选对了8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test，且/test文件夹内还包含一个文件夹dir，正确的shell命令是:A.hadoop fs -mkdir -p /test/dirB.hdfs fs -mkdir -p /test/dirC.hadoop dfs -mkdir /test/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir正确答案：A你选对了9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是：A.在向数据库中插入记录时，HBase和关系数据库一样，每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是高可靠、高性能的图数据库C.HBase是一种NoSQL数据库D.HBase数据库表可以设置该表任意列作为索引正确答案：C你选对了10单选(2分)已知一张表student存储在HBase中，向表中插入一条记录{id:2015001,name:Mary,{score:math}:88}，其id 作为行键，其中，在插入数学成绩88分时，正确的命令是:A.put 'student','score:math','88'B.put 'student','2015001','score:math','88'C.put 'student','2015001','math','88'D.put 'student','2015001','88'正确答案：B你选对了11单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.ACIDB.最终一致性C.BASED.CAP正确答案：A你选对了12单选(2分)在设计词频统计的MapReduce程序时，对于文本行“hello bigdata hello hadoop”，经过map函数处理后直接输出的结果应该是（没有发生combine和merge操作）:A.<"hello",1,1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>B. <"hello",<1,1>>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>C.<"hello",2>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>正确答案：D你选对了13单选(2分)假设已经配置好PATH环境变量，启动Hadoop的命令是:A.start-hdfs.shB.start-fs.shC.start-dfs.shD.start-hadoop.sh正确答案：C你选对了14单选(2分)下列说法错误的是：A.HDFS Federation使得HDFS的命名服务能够水平扩展B.第二名称节点是热备份，而HDFS HA不是热备份C.HDFS HA可以解决单点故障问题D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：B你选对了15单选(2分)。

山东省大数据发展促进条例正文：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 山东省人民代表大会常务委员会公告（第167号）《山东省大数据发展促进条例》已于2021年9月30日经山东省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过，现予公布，自2022年1月1日起施行。

山东省人民代表大会常务委员会2021年9月30日山东省大数据发展促进条例（2021年9月30日山东省第十三届人民代表大会常务委员会第三十次会议通过）目录第一章总则第二章基础设施第三章数据资源第四章发展应用第五章安全保护第六章促进措施第七章法律责任第八章附则第一章总则第一条为了全面实施国家大数据战略，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和管理能力，加快数字强省建设，根据《中华人民共和国数据安全法》等法律、行政法规，结合本省实际，制定本条例。

第二条本省行政区域内促进大数据发展的相关活动，适用本条例。

本条例所称大数据，是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，以及对数据进行收集、存储和关联分析，发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。

第三条本省确立大数据引领发展的战略地位。

促进大数据发展应当遵循政府引导、市场主导、开放包容、创新应用、保障安全的原则。

第四条县级以上人民政府应当加强对本行政区域内大数据发展工作的领导，建立大数据发展统筹协调机制，将大数据发展纳入国民经济和社会发展规划，加强促进大数据发展的工作力量，并将大数据发展资金作为财政支出重点领域予以优先保障。

县级以上人民政府大数据工作主管部门负责统筹推动大数据发展以及相关活动，其他有关部门在各自职责范围内做好相关工作。

医疗行业医疗大数据应用开发方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 医疗大数据应用背景 (3)1.2 项目目标与意义 (4)1.3 医疗大数据应用领域概述 (4)第2章医疗大数据资源整合 (5)2.1 数据来源与采集 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据采集 (5)2.2 数据存储与管理 (5)2.2.1 数据存储 (6)2.2.2 数据管理 (6)2.3 数据质量保障与清洗 (6)2.3.1 数据质量保障 (6)2.3.2 数据清洗 (6)2.4 数据安全与隐私保护 (7)2.4.1 数据安全 (7)2.4.2 隐私保护 (7)第3章医疗大数据预处理技术 (7)3.1 数据预处理方法 (7)3.1.1 数据清洗 (7)3.1.2 数据整合 (7)3.2 特征工程与选择 (8)3.2.1 特征提取 (8)3.2.2 特征选择 (8)3.3 异常值处理与缺失值填充 (8)3.3.1 异常值处理 (8)3.3.2 缺失值填充 (8)3.4 数据降维与压缩 (9)3.4.1 数据降维 (9)3.4.2 数据压缩 (9)第4章医疗大数据分析方法 (9)4.1 机器学习与数据挖掘 (9)4.1.1 分类与预测 (9)4.1.2 聚类分析 (9)4.1.3 关联规则挖掘 (10)4.2 深度学习与神经网络 (10)4.2.1 卷积神经网络（CNN） (10)4.2.2 循环神经网络（RNN） (10)4.2.3 对抗网络（GAN） (10)4.3 统计分析方法 (10)4.3.1 描述性统计分析 (10)4.3.3 回归分析 (10)4.4 数据可视化与展现 (10)4.4.1 散点图与线图 (10)4.4.2 热力图与矩阵图 (11)4.4.3 三维可视化与虚拟现实 (11)4.4.4 交互式数据可视化 (11)第5章医疗大数据应用场景 (11)5.1 疾病预测与风险评估 (11)5.2 临床决策支持 (11)5.3 药物研发与个性化治疗 (11)5.4 医疗资源优化与调度 (11)第6章医疗大数据平台架构设计 (12)6.1 总体架构设计 (12)6.2 数据层设计 (12)6.3 计算层设计 (12)6.4 应用层设计 (13)第7章医疗大数据应用开发关键技术 (13)7.1 分布式计算与存储技术 (13)7.1.1 Hadoop生态系统 (13)7.1.2 Spark分布式计算框架 (13)7.1.3 分布式文件存储系统（如HDFS、Ceph等） (13)7.1.4 分布式数据库技术（如NoSQL、NewSQL等） (13)7.2 云计算与大数据处理技术 (13)7.2.1 公共云、私有云和混合云架构 (13)7.2.2 云计算服务模式（IaaS、PaaS、SaaS） (13)7.2.3 大数据处理平台（如云MaxCompute、云GaussDB等） (14)7.2.4 实时数据处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink等） (14)7.3 医疗人工智能技术 (14)7.3.1 机器学习与深度学习算法 (14)7.3.2 计算机视觉技术在医疗领域的应用（如影像诊断、病理分析等） (14)7.3.3 自然语言处理技术在医疗领域的应用（如电子病历解析、智能问答等） (14)7.3.4 人工智能辅助决策系统 (14)7.4 数据安全与隐私保护技术 (14)7.4.1 数据加密技术（如对称加密、非对称加密等） (14)7.4.2 访问控制与身份认证技术（如RBAC、ABAC等） (14)7.4.3 数据脱敏与隐私保护技术（如差分隐私、同态加密等） (14)7.4.4 安全审计与合规性检查 (14)第8章医疗大数据应用评估与优化 (14)8.1 应用功能评估方法 (14)8.1.1 功能指标体系构建 (14)8.1.2 数据采集与处理 (14)8.1.3 功能评估模型 (15)8.1.4 评估结果分析 (15)8.2.1 参数调优 (15)8.2.2 特征工程 (15)8.2.3 模型结构优化 (15)8.2.4 模型融合 (15)8.3 用户反馈与需求分析 (15)8.3.1 用户满意度调查 (15)8.3.2 用户行为分析 (15)8.3.3 竞品分析 (15)8.3.4 需求优先级排序 (16)8.4 持续迭代与升级 (16)8.4.1 版本规划 (16)8.4.2 快速迭代 (16)8.4.3 质量保证 (16)8.4.4 用户培训与支持 (16)8.4.5 市场反馈监测 (16)第9章医疗大数据应用案例解析 (16)9.1 疾病预测案例 (16)9.1.1 基于机器学习的糖尿病预测 (16)9.1.2 基于深度学习的脑卒中预测 (16)9.2 临床决策支持案例 (17)9.2.1 基于大数据的抗生素合理使用决策支持 (17)9.2.2 基于医疗大数据的临床路径优化 (17)9.3 药物研发与个性化治疗案例 (17)9.3.1 基于大数据的药物靶点发觉 (17)9.3.2 基于基因大数据的个性化治疗方案 (17)9.4 医疗资源优化案例 (17)9.4.1 基于大数据的医疗资源调度 (17)9.4.2 基于大数据的远程医疗服务 (17)第10章项目实施与推广策略 (17)10.1 项目实施步骤与计划 (17)10.2 团队建设与人才培养 (18)10.3 市场推广与合作伙伴 (18)10.4 风险评估与应对措施 (19)第1章项目背景与目标1.1 医疗大数据应用背景信息技术的飞速发展，医疗行业积累了海量的数据资源。

1）请阐述什么是大数据？大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2）大数据对当今世界有哪些影响？大数据是一种新兴的产业，从提出概述至今不断在推动着世界经济的转型和进一步的发展。

如法国政府在2013年投入近1150万欧元，用于7个大数据市场研发项目。

目的在于通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展。

法国政府在《数字化路线图》中列出了五项将大力支持的战略性高新技术，大数据就是其中一项。

综上所述，从各种各样的大数据中，快速获得有用的信息的能力，就是大数据技术。

这种技术已经对人们的产生和生活方式有了极大的影响，并且还在快速的发展中，不会停下来。

3）大数据有哪些框架？按照对所处理的数据形式和得到结果的时效性分类，大数据处理框架可以分为三类：批处理系统、流处理系统和混合处理系统。

4）企业应当如何应对大数据时代的挑战？大数据在许多企业应用程序中的确扮演着相当重要的角色，大数据的应用对于企业带来的好处有以下几点：（1）结合各种传统企业数据对大数据进行分析和提炼，带给企业更深入透彻的洞察力。

它可以带来更高的生产力，更大的创新和更强的竞争地位。

（2）正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

（3）促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质，很大程度上影响了企业的经营和绩效。

5）大数据和云计算的联系和区别是什么？如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。