2020年大数据应用78

云计算与大数据技术知到章节测试答案智慧树2023年最新北京联合大学绪论单元测试1.下列哪些应用属于大数据技术的应用（）。

参考答案:音视频网站上通过分析注册用户的浏览习惯，为用户推送感兴趣的音视频。

;手机银行或网上银行在用户画像基础上，对用户群进行定位，挖掘潜在金融服务需求。

;政务领域中的智慧城市建设，如智慧交通、智慧医疗、智慧教育等。

;电商网站上对注册用户浏览信息记录、分析、挖掘，为用户推送感兴趣的商品。

2.日常我们用到的云服务器、钉钉办公软件、百度网盘等应用都是云计算服务厂商提供的云计算服务。

（）参考答案:对第一章测试1.云计算的服务模式包括（）。

参考答案:平台即服务;软件即服务;基础设施即服务2.云计算的劣势有（）。

参考答案:风险被集中;数据泄密的环节增多;严重依赖网络3.云计算部署模型有（）。

参考答案:公有云;私有云;混合云4.云计算是把有形的产品（网络设备、服务器、存储设备、各种软件等）转化为服务产品（IaaS，PaaS，SaaS），并通过网络让人们远程在线使用。

（）参考答案:对5.云计算是一种计算模式，能够提供随时随地、便捷的、随需应变的网络接入，访问可配置的计算资源共享池。

（）参考答案:对第二章测试1.虚拟化技术主要用于云计算物理资源的池化，物理资源不包括（）。

参考答案:操作系统2.虚拟技术特性有（）。

参考答案:隔离;封装;分区;相对于硬件独立3.虚拟化的益处包括（）。

参考答案:实现节能减排;实现动态负载均衡;实现资源最优利用;通过系统自愈功能提升可靠性4.个人PC上使用比较多的虚拟化工具有（）。

参考答案:Virtual Box;VMware Workstation5.虚拟化是一项技术，而云是一种环境或服务。

（）参考答案:对6.虚拟化的主要功能是把单个资源抽象成多个给用户使用，而云计算则是帮助不同部门或公司访问一个自动置备的资源池。

（）参考答案:对第三章测试1.开放系统的存储类型分为内置存储和外挂存储，其中外挂存储可分为（）。

大数据基础与应用_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据的特性不包括答案:分布地域广2.Kafka 是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价PC Server上搭建起大规模消息系统。

答案:正确3.网络和层次化数据可视化的主要技术有力导图和TreeMap。

答案:正确4.如下关于大数据分析流程的哪一项是正确的？答案:数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析、数据呈现5.大数据分析与传统的数据分析的区别主要在于：答案:大数据分析的对象是大规模类型多样的海量数据，使用的模型较为复杂；而传统数据分析则作用在有限的小规模数据集上，模型较为简单。

_传统数据分析主要是描述性分析和诊断性分析，而大数据分析主要是预测性分析。

_大数据分析主要是为了发现新的规律和知识，而传统数据分析主要是为了了解正在发生的事件及其原因。

6.1、大数据主要是由于数据规模巨大、来源分散、格式多样，所以需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来对这些数据进行采集、存储和关联分析，以期望能够从中抽取出隐藏的有价值的信息。

答案:正确7.数据科学家主要负责开发、构建、测试和维护系统，比如数据库和大规模处理系统答案:错误8.大数据分析的目的是从类型多样的海量数据中挖掘出隐藏的有价值的信息。

答案:正确9.大数据分析能够应用在哪些领域？答案:交通医疗足球零售天文政治10.Hive的数据模型主要包括：答案:表（Tables）_桶（Buckets）_分区（Partitions）11.NoSQL数据库的主要类型包括：答案:图形数据库_键值数据库_文档数据库_列族数据库12.下列数据类型中，不属于Python内置数据类型的是：答案:dtype13.以下不属于高维数据可视化技术的是.答案:词云14.以下哪个是常见的大数据处理流程.答案:数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化15.测得一组身高（cm）数据如下：176、165、173、168、176、180、177、168、174、176，则其众数和中位数分别是：答案:176, 17516.数据清洗的方法不包括答案:数据可视化17.以下哪个不属于分布式文件系统HDFS的特有特性答案:随机读写18.以下哪种方法不属于预测性（有监督学习）模型答案:关联分析19.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略答案:剪枝20.Spark是使用以下哪种编程语言实现的？答案:Scala21.大数据分析与传统数据分析的不同之处在于答案:大数据分析是预测性分析22.对字符串中某一子串执行replace（）操作后，再次对其进行一次输出，则输出结果与原字符串答案:一定相同23.请计算下列数据{10,12,16,18,22,35,45,50,90,100}的p=40%的截断均值_____答案:3124.过拟合指的是（）答案:模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般25.决策树的生成由两个阶段组成：_____、______答案:判定树构建树剪枝26.假设有四个样本分布在坐标系中，已知A区两点分别（2,5）和（1,4），B区（8,1）和（9,2），若使用KNN算法（距离使用欧氏距离【图片】），求M（4,3）属于哪一区？答案:A27.以下关于日志采集工具Flume的说法不正确的是：答案:Flume适用于大量数据的实时数据采集28.以下关于数据分发中间件Kafka的说法不正确的是：答案:Kafka主要是使用c++、Java语言实现的29.以下关于分布式文件系统HDFS的说法不正确的是：答案:HDFS支持多用户写入，任意修改文件30.HDFS集群中管理文件系统的元数据、负责客户端请求响应的节点是：答案:NameNode31.HDFS（Hadoop 1.X版本中）默认的块大小是：答案:64 MB32.以下关于分布式数据库HBase的说法不正确的是：答案:HBase比传统关系数据库系统具有更加丰富的数据类型33.已知p = np.arange(20).reshape((4,5))，则p[3][2]的值是。

【完整版】2020-2025年中国⼤数据应⽤⾏业⽬标市场选择策略制定与实施研究报告（⼆零⼀⼆年⼗⼆⽉）2020-2025年中国⼤数据应⽤⾏业⽬标市场选择策略制定与实施研究报告可落地执⾏的实战解决⽅案让每个⼈都能成为战略专家管理专家⾏业专家……报告⽬录第⼀章企业⽬标市场选择策略概述 (8)第⼀节研究报告简介 (8)第⼆节研究原则与⽅法 (9)⼀、研究原则 (9)⼆、研究⽅法 (10)第三节研究企业⽬标市场选择策略的重要性及意义 (11)⼀、重要性 (11)⼆、研究意义 (11)第⼆章市场调研：2018-2019年中国⼤数据应⽤⾏业市场深度调研 (13)第⼀节⼤数据⾏业的定义 (13)第⼆节我国⼤数据应⽤⾏业监管体制与发展特征 (14)⼀、⾏业主管部门和⾏业监管体制 (15)（1）⼯业和信息化部 (15)（2）国家⼯商总局 (15)⼆、主要法律法规 (15)三、相关产业政策 (16)四、主要法律法规和相关产业政策对⾏业的影响 (17)五、⾏业经营模式及盈利模式 (17)六、进⼊⾏业的主要壁垒 (18)（1）技术壁垒 (18)（2）资源壁垒 (18)（3）资⾦壁垒 (18)（4）品牌壁垒 (19)第三节2019年中国⼤数据应⽤⾏业发展情况分析 (19)⼀、⼤数据⼴泛的应⽤到各个⾏业各个领域 (19)⼆、⼤数据应⽤主要受到政策⽀持、技术推动、资本助⼒和企业数字化转型需求推动..19三、⼤数据应⽤市场⽬前仍在“野蛮成长”，整体提升空间巨⼤ (20)四、⼤数据应⽤政策的相对落地助推细分⾏业和领域的迅速发展 (21)五、⼤数据应⽤进⼊⾼速发展期，未来新商业模式的出现有望带动更⼤发展 (23)六、⼤数据应⽤可以按照应⽤延展、企业级应⽤和⾏业级应⽤进⾏划分 (23)第四节2019年中国⼤数据应⽤⾏业在细分领域发展情况分析 (24)⼀、⼤数据⾏业级应⽤ (24)⼆、⼤数据企业级应⽤ (25)三、⼤数据⼯具级应⽤ (26)第五节企业案例分析： (27)⼀、汇医慧影：赋能医疗创新，发现医学需求，解决患者痛点 (27)⼆、欧唯特：基于⾃⾝⾏业经验和数据分析能⼒，欧唯特通过为品牌 (28)三、汇通达：以让农民⽣活的更美好为⼰任，服务农村商业数字化转型 (30)第六节2019-2025年我国⼤数据应⽤⾏业发展前景及趋势预测 (31)⼀、⾏业发展前景 (31)（1）国家政策⼤⼒⽀持 (31)（2）市场规模迅速提升 (31)（3）基础设施逐步完善 (31)⼆、⼤数据应⽤未来趋势发展 (32)三、影响⾏业发展的不利因素 (35)（1）⾏业失真数据的⼲扰 (35)（2）⾼端⼈才的紧缺 (35)（3）数据资源的割裂 (35)第三章企业⽬标市场选择策略的基本类型与选择 (36)第⼀节企业⽬标市场选择策略的基本类型与选择 (36)⼀、⽆差异性⽬标市场营销战略 (36)⼆、差异性⽬标市场战略 (36)三、集中性⽬标市场战略 (37)第⼆节⽬标市场战略的选择要考虑的因素 (37)⼀、企业资源 (37)⼆、产品的同质性 (37)三、市场的同质性 (37)四、产品所处的寿命周期阶段 (38)五、竞争对⼿的市场营销战略 (38)第三节企业⽬标市场选择问题及对策 (38)⼀、企业选择⽬标市场的必要性 (38)⼆、⽬标市场选择过程中存在的问题及对策 (39)（⼀）⽬标市场的选择过宽 (39)（⼆）⽬标市场的选择过于雷同 (39)（三）⽬标市场选择的随意性 (40)三、企业⽬标市场进⼊模式策略 (40)（⼀）密集单⼀市场模式 (40)（⼆）产品专门化模式 (41)（三）市场专门化模式 (41)（四）有选择的专门化模式 (41)（五）完全市场覆盖模式 (41)第四节新产品与旧产品的⽬标市场战略⽐较分析 (42)⼀、新、旧产品的关系 (42)⼆、新、旧产品的市场⽬标⽐较分析 (43)（⼀）部分替代新、旧产品市场⽬标分析 (43)（⼆）完全替代的新、旧产品市场⽬标分析 (44)三、新、旧产品的市场定位⽐较分析 (44)（⼀）新、旧产品市场定位的⽐较分析 (45)（⼆）新、旧产品的市场定位动态调整程度的不同 (45)第四章企业⽬标市场选择策略规划制定原则及依据 (47)第⼀节企业⽬标市场选择策略规划的制定原则 (47)⼀、科学性 (47)⼆、实践性 (47)三、前瞻性 (47)四、创新性 (47)五、全⾯性 (48)六、动态性 (48)第⼆节企业⽬标市场选择策略规划的制定依据 (48)⼀、国家产业政策 (48)⼆、⾏业发展规律 (48)三、企业资源与能⼒ (49)四、可预期的战略⽬标 (49)第三节影响⽬标市场选择策略的主要因素 (49)⼀、影响⽬标市场选择策略的主要因素 (49)⼆、诱发企业⽬标市场选择策略失败的因素 (50)三、企业⽬标市场选择策略规划需规避的误区 (51)第五章企业制定⽬标市场选择策略的内容、⽅法步骤、流程 (53)第⼀节公司制定⽬标市场选择策略规划要点与准备⼯作 (53)⼀、公司制定⽬标市场选择策略规划要点 (53)⼆、规划企业⽬标市场选择策略前的准备⼯作 (53)第⼆节公司制定⽬标市场选择策略规划的主要内容 (54)⼀、公司制定⽬标市场选择策略规划的主要内容 (54)⼆、正确制定企业⽬标市场选择策略的步骤 (55)三、企业⽬标市场选择策略规划包含的不同内容 (56)第三节构建⽬标市场选择策略研究体系 (56)⼀、研究体系构建与实施的内涵 (57)⼆、整合内外部资源做好顶层设计 (57)三、构建闭环的战略研究体系 (58)四、及时跟踪分析研判内外部形势 (58)（⼀）外部分析就是寻找机会与威胁 (58)（⼆）内部分析就是发现优势与劣势 (59)第四节科学制定⽬标市场选择策略规划 (59)⼀、掌握科学的决策⽅法和程序 (59)⼆、遵循科学原则，建⽴竞争优势 (60)三、提⾼决策者素质 (60)四、全⾯了解企业环境 (61)五、科学制定⽬标市场选择策略 (61)六、降低风险 (61)第五节制定⽬标市场选择策略需注意事项 (62)⼀、企业⽬标市场选择策略制定需注意的要点 (62)⼆、制定⽬标市场选择策略⽬标注意事项 (62)三、制定⽬标市场选择策略规划的注意点 (63)四、制定⽬标市场选择策略规划容易犯的错误 (64)五、不同阶段企业⽬标市场选择策略的规划 (65)六、制定企业⽬标市场选择策略要考虑的不同⽅⾯ (65)第六章2020-2025年中国⼤数据应⽤企业⽬标市场选择策略探讨与建议 (67)第⼀节2020-2025年中国⼤数据应⽤企业⽬标市场选择策略 (67)⼀、分析各种影响因素，确⽴⽬标市场 (67)⼆、分析消费者和产品本⾝的特征，确定⽬标市场 (67)三、分析企业⽂化和内部管理，确⽴⽬标市场 (67)四、分析国家政策对⾏业的影响，确⽴⽬标市场 (68)五、深化和增强顾客的品牌意识 (68)六、加强企业⾃⾝各⽅⾯的管理建设 (68)七、深化企业的品牌定位 (68)⼋、实⾏品牌与产品定位相结合 (68)第⼆节2020-2025年中国⼤数据应⽤企业⽬标市场开发战略建议 (69)⼀、紧盯竞争对⼿战略，增加产品竞争⼒ (69)⼆、利⽤市场渗透战略，不断发展新的客户 (69)三、实⾏市场开发战略，不断开辟各种市场创新源 (69)四、持续提⾼产品质量，建⽴完善覆盖范围的服务体系 (69)五、实施线上线下结合，深度拓展国内国外市场 (69)六、在市场开发中将渗透、撇脂等多种战略结合 (70)第三节中国⼤数据应⽤企业的国际⽬标市场选择战略 (70)⼀、“先难后易”选择⽬标市场与“先易后难”进⼊⽬标市场的结合 (70)⼆、基于本⼟化的多元化战略是馅饼也是陷阱 (71)三、多元化战略的经验与教训 (71)第五节案例：吉利汽车的国际⽬标市场选择战略 (72)⼀、吉利公司简介 (72)⼆、选择国际⽬标市场战略理论分析 (72)三、吉利公司选择国际⽬标市场 (73)（⼀）确⽴⽬标市场 (73)（⼆）明确市场定位 (73)（三）确⽴营销模式 (74)（四）确保国内市场份额 (74)第六节案例：丰⽥汽车顾客为中⼼的⽬标市场开拓战略 (74)⼀、⽬标市场竞逐中获得⾼市场占有率的汽车公司 (74)（⼀）从⽇本本⼟向全球的战略转移 (74)（⼆）三⼤市场战略⽐较分析 (75)⼆、结合案例分析丰⽥的海外市场营销理念与营销策略 (77)三、丰⽥经验总结及其启⽰ (78)第七章2020-2025年中国⼤数据应⽤企业全⽅位推进“⽬标市场选择策略”及实施路径探讨 (79)第⼀节构建⽬标市场选择策略推进体系：稳准推进公司⽬标市场选择策略实施 (79)⼀、结合实际、精⼼制定⼯作实施⽅案 (79)⼆、加强组织领导、建⽴动态督导督办机制 (79)三、营造全员全链条参与环境 (79)第⼆节产业结构层⾯ (80)⼀、认识规律特征指导产业发展 (80)⼆、夯实产业基础促进产业健康 (80)三、优化产业结构，加强技术创新 (80)四、完善企业供应价值链 (81)五、积极促进⼤数据应⽤企业的集约化建设 (81)六、⾛新型⼯业化道路，打造产业绿⾊竞争⼒ (81)七、提升产业战略竞争⼒ (81)第三节市场运营层⾯ (81)⼀、必须把做强做优放在更加突出的地位 (82)⼆、⼤⼒实施精品名牌战略，推进市场竞争 (82)三、以客户为导向，满⾜客户需求 (82)四、创新经营模式 (83)五、价值创新开拓战略蓝海 (83)六、紧跟市场发展 (84)七、实施“⾛出去”战略 (84)⼋、坚持“五化”发展举措 (84)第四节技术创新层⾯ (85)⼀、实施技术创新战略 (85)⼆、⼤⼒增强科技创新能⼒ (85)三、明确技术创新⼯作⽬标 (86)四、构建⾼效的技术创新管理体系 (86)第五节产品开发与竞争层⾯ (87)⼀、积极进⾏产品开发 (87)⼆、产品式样竞争策略 (87)三、产品⼤类竞争策略 (88)四、产品使⽤价值竞争策略 (88)第六节营销推⼴层⾯ (89)⼀、坚持营销的正确定位策略 (89)⼆、注重实施营销中的品牌策略 (90)三、选择实施多元化营销⼿段的策略 (91)四、基于消费观念和⽂化导向的营销 (92)第七节客户服务层⾯ (92)⼀、服务将成为核⼼ (92)⼆、以顾客满意为核⼼ (93)三、提⾼企业服务⽔平 (93)四、与⽤户建⽴战略合作关系 (93)五、“服务竞争”最有效的竞争策略 (93)第⼋节企业管理层⾯ (94)⼀、建⽴完善的企业管理体系 (94)⼆、深化现代企业制度改⾰，打造全新形象 (94)三、积极探索信息化⽹络化时代的管理模式 (95)四、⼤⼒提⾼企业集团管控的能⼒ (95)五、提⾼⼈员素质，提⾼管理⽔平 (96)六、加强资⾦管理，提⾼企业融资能⼒ (96)七、开放式创新与组织学习 (96)⼋、强化安全法制化建设 (97)九、⼤⼒提升国际化经营管理⽔平 (97)第九节企业⽂化建设层⾯ (98)⼀、企业⽂化的层次 (98)⼆、树⽴企业价值观 (98)三、倡导创新⽂化，提⾼企业竞争能⼒ (98)四、培育品牌⽂化，提⾼服装企业的品牌竞争⼒ (99)五、建设企业⽂化促进企业实现可持续发展 (99)第⼗节⼈⼒资源管理⽅⾯ (100)⼀、确⽴⼈才队伍建设⽬标 (100)⼆、⼤⼒实施⼈才战略，推进机制创新 (101)⼆、强化从业⼈员素质，加强产业⼈才竞争⼒ (101)三、企业可持续发展的⼈⼒资源管理 (101)第⼗⼀节供应链管理层⾯ (102)第⼗⼆节⼩结 (102)第⼋章构建⼤数据应⽤企业实施⽬标市场选择策略“管理、保障、调整”等动态机制的措施 (104)第⼀节构建⽬标市场选择策略管理体系：增强公司战略管理能⼒ (104)⼀、有效的战略管理组织 (104)⼆、充分透明的战略制定与分解过程及动态的调整 (104)三．战略落地要构建有效的执⾏保障体系 (105)第⼆节构建⽬标市场选择策略保障体系：增强实施保障能⼒ (105)⼀、注重战略风险防控 (105)⼆、加⼤业绩考核⼒度 (106)三、优化战略研究组织架构 (106)四、构建开放式研究⽹络 (106)五、加快信息、成果共享与成果转化 (106)六、加强战略研究队伍建设 (106)第三节构建⽬标市场选择策略动态调整机制：完善⽬标市场选择策略的主要措施 (107)⼀、完善⽬标市场选择策略 (107)⼆、完善企业⽬标市场选择策略的有效措施 (107)三、企业⽬标市场选择策略创新调整的重要性 (108)第四节持续变⾰是⽬标市场选择策略的精髓 (109)第九章盛世华研总结 (110)第⼀节企业失败的原因及提⾼胜率的策略 (110)⼀、企业失败的原因 (110)⼆、提⾼胜率的策略 (111)第⼆节盛世华研独创五⼤决策研究体系 (112)⼀、基于“产业”的研究与决策体系 (112)⼆、基于“周期”的研究与决策体系 (112)三、基于“⼈性”的研究与决策体系 (112)四、基于“变化”的研究与决策体系 (113)五、基于“趋势”的研究与决策体系 (113)六、⼩结 (113)第三节致读者：商业⾃是有胜算 (114)第⼀章企业⽬标市场选择策略概述⾯对有着不同需求和欲望的消费者，任何企业的产品都不可能满⾜该市场上全部顾客的所有需求。

大数据在信息管理系统中的应用探究摘要：随着经济的快速发展，大数据的时代已经来临。

“大数据”信息搜集库，不但能为管理人员带来及时的数据收集体验，还能满足全球信息化的要求，为用户搭建高效安全的信息建设化平台。

传统数据库存在很多缺陷和不足，比如容易带来信息泄露的问题，加大用户的使用难度。

而加入了“大数据”的信息管理系统，具有很多优势和特点，在各大企业的技术层面都占有一席之地。

“大数据”库的数据信息，一般都是在云端进行存储，能为用户提供全面的“处理”系统，维护各种信息漏洞，实现跨部门的数据共享和传输。

关键词：大数据；信息管理系统；应用“互联网+”理念改变了各产业的生产、经营方式，也扩大了各产业的基础生产力。

因此，在各产业的生产、运营中，需合理应用、渗透各类信息管理形式，以模拟化的处理方式整合表单数据、统计图、运维图像以及项目报表数据，可总结出影响事物发展的特征规律，以便决策出与行业相关的关联数据，这对于凸显数据信息的潜在存储、管理价值具有积极地作用。

1信息管理系统的基本概念信息管理系统在人类生活的各个方面都有所体现，其表面含义是大量数据的一种统计系统。

信息数据包含很多种类，比如我们国家人口普查的每个人的信息数据，更细的还有其中的姓名、年龄、住址和学历等的信息。

面对庞大的数据体系通过计算机的多种应用技术，设置一定的算法构建一个信息管理系统可以更高效率地实现各种查询。

信息管理是人类通过应用计算机将各种信息进行综合整理，从而实现对数据更快捷的操作。

2大数据在信息管理中的应用特点2.1信息共享性计算机很大程度缩短了人与人之间的距离,人们传递和使用资讯的频率极大,这对公司信息流通也产生了积极的影响;最后是机密信息加强,计算机应用技术使机密信息无纸化水平得到了质的改变,颠覆了以往长期使用纸张、机密电报等手段传递信息的历史,因此,企业内部商业机密的保护需要借助计算机应用技术,使其具备极高的安全性和隐蔽性,不仅方便内部的数据传输,也防止企业信息被恶意篡改和破坏,而计算机信息加密化保护的立法也是对计算机技术应用这一特点的支持。

大数据应用领域介绍
大数据应用领域介绍如下：
1. 金融领域：大数据在金融领域的应用十分广泛，包括风险管理、反欺诈、信用评估、投资决策等方面。

通过大数据分析，可以更准确地预测市场走势，优化投资组合，提高盈利能力。

2. 零售领域：大数据在零售领域被广泛应用于市场营销、顾客行为分析、库存管理等方面。

通过对大量消费数据的分析，企业可以更精确地了解消费者需求和购买行为，提供个性化的推荐和服务，提升销售额和客户满意度。

3. 医疗健康领域：大数据在医疗健康领域的应用有助于提高诊断准确性、优化治疗方案、预防疾病的发生等。

通过对患者的临床数据和基因组数据的分析，可以实现个性化的医疗和预防策略，提升治疗效果和医疗资源利用效率。

4. 物流运输领域：大数据在物流运输领域的应用可以实现智能化的路线规划、运力调度、订单追踪等。

通过对物流相关数据的整合和分析，可以提高运输效率、降低物流成本，提供更及时准确的货物追踪服务。

5. 城市管理领域：大数据在城市管理领域被广泛应用于交通管理、环境监测、社会治理等方面。

通过对城市各类数据的实时分析，可以优化交通流量调度、改善环境质量、提升城市治理效能，提供更便捷、舒适的城市生活环境。

6. 教育领域：大数据在教育领域的应用有助于个性化教育、学习行为分析、评估和管理等。

通过对学生学习行为和学业成绩的分析，可以为教师提供量身定制的教学方案和学习资源，提升学生学习效果和教学效果。

总之，大数据的应用领域十分广泛，几乎涵盖了各个行业和领域，通过对大规模数据的收集、存储、处理和分析，可以帮助企业和组织进行决策、优化业务流程、提供更精准的服务，提高竞争力和效益。

大数据应用场景随着科技的不断发展，人们对于数据的获取和处理能力也越来越强。

大数据在各行各业中的应用场景也越来越广泛。

下面将探讨一些大数据的应用场景。

一、金融行业金融行业是大数据应用最广泛的领域之一。

银行、保险、证券、投资等金融机构经常进行海量数据分析，以便更好的理解市场和客户行为。

例如，银行使用大数据技术来进行信用风险评估，保险公司使用大数据来计算保险费用，证券公司则会使用大数据来分析基金和股票。

二、医疗行业医疗行业也是大数据应用领域之一。

从医院管理到患者数据管理，从研究新药到识别疾病和治疗，大数据可以减少人类错误率，提高运营效率，并加速医疗科技的发展。

例如，通过分析患者数据，医生可以制定更为准确的诊断和治疗方案；医疗机构可以利用大数据来预测疾病流行情况，及时控制和预防疾病爆发。

三、零售行业零售商使用大数据来了解消费者的喜好和需求，以便更好的进行市场定位和销售。

通过大数据，零售商可以预测未来趋势和消费行为，从而更好地为消费者提供产品和服务。

例如，一些零售商利用大数据来预测销售流量，并在有限的时间和空间里合理分配产品和服务，以便最大程度地满足客户需求。

四、物流行业物流行业也可以利用大数据来提高运营效率。

当包裹从一个地方到另一个地方时，物流公司可以使用大数据来管理和控制包裹的状态，以及预测包裹的交付时间和成本。

例如，物流公司可以使用大数据来优化路线和运输方式，从而减少成本和时间，提高服务质量。

五、公共安全大数据技术还可以用于公共安全。

例如，政府机构和执法部门可以使用大数据来分析犯罪率和犯罪行为，以提高犯罪预防和打击的效率。

警方可以使用大数据来预测犯罪发生的时间和地点，并制定更好的监管措施和警察分配策略。

六、教育教育领域也可以使用大数据技术。

大数据可以帮助教育机构和教师更好的理解学生的表现和学习进程，以便更好地评估学生，并调整教学方法。

例如，通过对学生学习过程中的表现和数据的分析，教师可以针对学生的不同需求和能力制定个性化的教育计划，帮助学生更好地掌握知识。

创新数据要素开发利用机制信息通信产业稳中有进。

深入落实“宽带中国”示范城市建设工作，积极推进信息基础设施重点项目建设。

2020年，苏州新增5G基站12039个，累计建成17500个，均位列全省第一。

签约启动5G融合应用639个，涉及四大通用领域和九大重点行业，其中38个项目获评省级典型应用场景和优秀案例。

互联网产业深度发展。

抢抓“互联网+ ”机遇，催生新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。

引入云计算、大数据、电子商务等服务，实现产业提质增效。

互联网普及率为78. 7%,互联网用户达到2200万户，网民规模不断扩大。

电子信息产业形成万亿级产业集群。

苏州具有全球最完备、响应速度最快的电子信息产业链，是长三角地区最具活力的万亿级产业集群，2020年产值近 1.07万亿元，占全国规模的9%。

2020年苏州市集成电路产业整体销售收入达625. 7亿元，同比增长21.3九基本形成以“IC设计- 晶圆制造-IC封装测试”为核心，设备、材料及服务产业为支撑的集成电路产业链。

软件和信息服务业稳步发展。

抢抓基础软件、工业软件、应用软件等产业链布局。

2020年苏州市软件和信息技术服务业销售收入达1727. 3亿元，同比增长8. 8%,拥有国泰新点、同程艺龙等7家上市企业。

其中工业软件销售收入达1324亿元，居全省第一、占全国7%。

新一代信息技术蓬勃发展。

以发展大数据产业为切入点，率先出台大数据产业发展规划，布局十大人工智能和大数据特色产业园，推动产业纵深发展。

截至2020年底，全市累计入库人工智能和大数据企业906家。

积极推进新技术新应用创新改革试点，苏州市成为央行数字人民币首批试点城市和重要试点地区之一，相城区成为江苏省首个区块链产业发展集聚区。

一、国内数字经济发展现状党的十八大以来，我国高度重视发展数字经济，推动数字经济逐步上升为国家战略，提出要做大做强数字经济，拓展经济发展新空间。

在新冠肺炎疫情冲击、国际形势中不稳定不确定因素增多、世界经济形势复杂严峻的背景下，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二。

大数据技术原理与应用（管理学门类）_郑州大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据建模的步骤为参考答案:模型建立-模型训练-模型评估-模型应用2.超级计算机可应用的领域有（）参考答案:防震减灾领域_交通领域_气象预报领域_医药领域3.Hadoop1.0和2.0都具有完善的HDFS HA策略。

参考答案:错误4.下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是( )参考答案:Amazon RDS5.Spark的主要特点有（）参考答案:全栈式数据处理_快速高效_快速高效_兼容性高6.下列哪项不是Storm的主要特点（）参考答案:容错性不好7.下列对HBase的理解正确的是参考答案:HBase是针对谷歌BigTable的开源实现_HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据8.NoSQL数据库的BASE特性是指参考答案:最终一致性_基本可用_软状态9.因为Hadoop有多个副本，所以NameNode不存在单点问题。

参考答案:错误10.决策数据挖掘不包括参考答案:信息挖掘11.Hadoop是一个分布式的、容错的实时计算系统，能够对实时动态的多源异构数据进行实时计算，获得有价值的信息。

参考答案:错误12.MapReduce的主要特点有（）参考答案:易于编程_高容错性_良好的扩展性_适合PB级以上海量数据的离线处理13.一个数据库事务具有ACID是指：原子性，一致性，持久性，隔离性参考答案:正确14.CAP是指参考答案:分区容忍性_可用性_一致性15.分布式架构中的计算机有明显的主/从之分，所有计算机节点都是不对等的。

参考答案:错误16.Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统，搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台，提供了一套非常灵活的，可以描述各种各样的图计算，主要用于、、等。

参考答案:BSP、API 、图遍历、最短路径、PageRank计算17.数据资产包括：参考答案:企业内部数据、企业外部数据、企业购买数据18.大数据的发展历程总体上可以划分为4个重要阶段。

大数据管理与应用专业描述大数据管理与应用，这个专业听起来挺高大上的，对吧？它就像一个巨大无比的果盘，里面装满了各种各样的水果，每种水果都有自己独特的味道。

说到水果，大家应该都喜欢吧？有苹果的清脆，有香蕉的软糯，还有橙子的酸甜。

大数据就像这些水果，里面藏着无数的信息、趋势和潜在的价值，等着我们去挖掘，去品尝。

想象一下，如果我们能把这些水果打成汁，变成美味的饮品，那可真是一种享受。

咱们先说说这个大数据管理吧。

简单来说，就是把那些海量的信息整理得井井有条。

比如说，你在网上购物，点点手指，就能找到自己喜欢的衣服、鞋子，甚至是个性化推荐。

背后可不是随便来的哦。

这得靠大数据管理的团队，像一群细心的园丁，修剪着信息的枝叶，让每一片数据都能恰到好处地展现出来。

就好比你在家做饭，总得把食材洗干净、切得整整齐齐，才能做出美味的佳肴。

大数据管理的意义就这么简单，清理、整理、分析，最终服务于大家。

说到应用，那就更有意思了。

大数据应用就像魔法师，把数据变成实实在在的成果。

拿商家来说，他们通过分析消费者的购买习惯，能在你毫无防备的时候，给你推荐一款心仪的商品，简直像是看穿了你的心思。

你在想“我该买啥呢”，他们早已经准备好了答案，真是让人哭笑不得。

大数据应用不仅仅是帮助商家赚钱，也能帮助我们节省时间，提升生活质量。

比如说，你可以用大数据找到最近的餐馆，甚至是人少的时段，吃饭的时候再也不用担心排队了。

再说说数据分析。

哇，这可是个技术活。

想象一下，数据就像是一道复杂的数学题，需要用心去解。

分析师们就像侦探，戴着放大镜，逐字逐句地剖析数据，寻找蛛丝马迹。

他们要懂得怎么用工具，把那些乱七八糟的数据整理出来，变成我们能看懂的图表、报告，甚至是预测未来的趋势。

这个过程就像拼拼图，有时候一开始看上去乱七八糟，但等你找到对的拼图块，整个画面就清晰可见。

再来聊聊这个专业的前景。

大家应该知道，现如今数据的重要性不言而喻。

每个行业都在不断产生数据，银行、医疗、零售，各个领域都在用大数据来驱动决策。