大数据时代保险业迎四大机遇
大数据正引发金融时代的改革，与拥有数据的信息化产业相比，保险业面临来自互联网企业和科技公司业务分割的竞争压力，竞争力可能进一步恶化。因此保险业亟需提高数据索引能力，而这其中蕴藏着巨大的创新机遇。近年来保险业在大数据战略和网络经营等方面进行了积极探索，对监管也提出了更高要求。未来保监会将强化基础建设，建立大数据的质量标准，加强对风险的预警跟踪，对于大数据时代下的新的风险形态保持足够的敏感和警惕，促进保险业可持续发展。
大数据时代保险业面临四大机遇
大数据正在引发金融时代的改革，对保险业来说，提升数据挖掘分析能力成为当务之急，而这其中蕴藏着巨大的创新机遇。
保监会副主席王祖继在5日举行的“21世纪保险年会”上表示，深入研究
大数据问题有利于保险业在大数据时代趋利避害，未来保险业将面临四大机遇。
一是拓宽行业发展空间，更好地满足客户需求。大数据技术可突破现有可保风险与不可保风险的界限，使原来不能承保的风险变为可保风险，扩大保险业的保障范围。能更有效地发现客户和客户的潜在需求，有助于进行精准营销，特别是财产保险中标准化产品的营销。
二是提高行业风险管理能力。大数据技术在创新管理领域的应用将支持保险业更精准的定价，提高承保风险识别能力和理赔反欺诈能力。同时，提升保险业的风险管理能力和水平。
王祖继告诉记者，以精算为例，大数据有利于扩大用于估算风险概率的数据，从而提升精算准确度，有利于收集更加多维全面的数据，从而形成更加科学的精算模型，也有利于把整个数据样本进一步细分为子样本，为精准定价提供精算基础。
三是提升行业差异化的竞争能力。大数据通过对客户消费行为模式的分析，能提高客户转化率，开发出不同产品，满足不同客户的市场需求，实现差异化竞争。
四是提升保险业资金运用水平。大数据基于精确量化的承保损失分布，可以提升保险机构资产负债的管理水平，可以在资本市场实施更精准的风险投资组合策略，提高保险业在资本市场的投资回报水平。
首都经贸大学劳动经济学院副院长朱俊生表示，大数据将改变保险市场的运作方式，催生很多新的产品和服务，而这些改变刚刚开始，也将继续深入，各家保险公司的定位将发生非常大的变化。
保险业大数据基础薄弱
大数据时代的来临带来了新的发展机遇，也意味着严峻的挑战。总体来看，保险业大数据的基础还很薄弱，保险主体挖掘内部数据，收集外部数据，对数据分析和处理，发现数据背后价值的能力还很不平衡，将直接影响保险业的核心竞争力。
中国人民财产股份有限公司执行副总裁王和表示，大数据的核心是预测，而保险经营的核心也是基于预测。因此，作为传统保险业经营的重要基础，大数法则可能面临着“颠覆性的问题”，这对保险业来说是一个很大的挑战，因为保险原理之一就是大数法则。
王和介绍说，在大数据时代，保险业可能要面临两大能力的挑战，一是整合内外部数据的能力，不仅要整合内部数据，更重要的是整合外部数据。对保险业而言，大数据时代的关键是整合外部数据的能力，谁能够先把外部数据整合起来，谁可能就是明天的赢家。二是探索数据背后价值和制定准确的行动纲领的能力。
泰康人寿副总裁黄新平也表示，大数法则是人寿保险经营最基础的一个科学定理，大数据时代背景下，保险产品、服务和定价不完全是结构化、表格化的数字，应该包括比数字还要丰富的刻画客户行为、偏好、健康状况等的多维度数据。以往保险产品用因果发生统计学意义上的方法去计算风险概率的大小，然后根据这个风险概率进行定价，这种定价方法是粗糙的。获取丰富的多维度数据将是下一步传统人寿保险产品定价、核保和服务首先要解决的问题。
此外，王祖继指出，在大数据时代，与拥有数据的信息化产业相比，保险业将处于相对不利的市场地位，面临来自互联网企业和科技公司业务分割的竞争压力。保险企业的生存空间受到挤压，保险业的竞争力可能进一步恶化。
监管体系待完善
大数据对保险业的影响将是全面和深刻的，保险业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织框架以及监管都必须适应大数据时代的要求。
记者了解到，2012年有61家保险公司开展了网上保险业务，人保集团建设完成了企业私有云计算平台，并准备开展车联网的试点；中国人寿将全国500
多套应用系统集中到数据中心进行统一运营；平安与百度联手研究车险用户基于互联网的行为模式；泰康人寿利用微博搜索引擎、社交网站等途径优化品牌管理，加强客户关系。
保险业在大数据战略和网络经营等方面进行的积极探索对监管也提出了更高要求。
王祖继表示，保险监管需要顺应大数据的要求，深入推进保险业创新发展和监管体系的完善；要防范创新风险，加强风险预警跟踪，对大数据时代下的新的风险形态保持足够的敏感和警惕，促进保险业市场可持续发展。
在监管方面，他表示，要强化基础建设，建立大数据的质量标准，消除壁垒，推进信息共享，建立信息隐私保护制度，加强信息的安全保护，建立安全有效的大数据共享使用环境；要鼓励包容创新，以开放的心态支持保险机构运用大数据进行产品、服务、管理等方面的有益创新，并在监管上及时跟进；要完善监管制度，对保险市场基于大数据的新事物的新探索，适时制定监管制度加以规范，减少监管死角和监管真空地带，保护消费者的合法权益，同时也要避免过度监管。
据了解，大数据时代的监管体系包括：建立适应大数据要求的数据治理架构，加快适应大数据时代要求的信息化基础建设，进一步加强与互联网公司和数据公司的合作，防范大数据时代的信息安全风险，加强保险业大数据专业人才的培养和引进，创造良好的大数据时代监管环境。
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。那么，大数据的基本特点有哪些呢？ 首先是体量巨大，种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起，产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多，例如视频、文字、图片、符号等各种信息，发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关，电网运行数据和堵车时间地点有相关性，交通事故率关联睡眠质量等。 其次是开放公开，容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织，而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录，电子商务网站整合消费者的各种信息，企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力，改善运营服务，提供决策支持，
实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报，发现企业发展的特殊规律。例如在今天，越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息，分析个人特征和属性标签，预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征，产生巨大的社会影响。 再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代，预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》，即通过采集其3000万用户的播放动作，包括打开、暂停、快进、倒退等动作，分析其注册用户的几百万次评级与搜索。 最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据，创造知识，预测前景，探索未知，关注现象，发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理，不依赖理论假设的前提下去发现知识，预知未来，洞察趋势，找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据，察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设，具有未知性，但结果有效并且实用。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
大数据时代的机遇和挑战 【】First of all ，the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ，it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ，it explores how to deal with opportunities and challenges ，and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ，so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ；quantitative economics ；application 1引言 “大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来，大数据吸引了越来越多的关注，
人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展，越来越多的人使用社交软件进行网上聊天，发布个人心情状态，对网络中的信息进行评论，这些都极大的丰富了我们的生活。同时，网上每天都会产生大量的数据，根据有关统计，每天网络中大约出现220 万TB 的新数据， 而且这个速度还在不断增加 伴随着大数据时代的到来，数据资源越来越庞大，数据处理速度越来越快，人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况，并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展，未来大数据会发挥出更加强大的作用， 而如何应对大数据时代的机遇与挑战，有效利用大数据资源，是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点 大数据又可以称之为巨量资料，它的概念比较抽象，其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理，从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术，例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件，通过有效的掌握丰富的数据资源，并对这些数据进行专业化的处理，从而在经济社会的发展中实现盈利，把对大数据的处理加工有效的转变为信息资
大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。
1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义 正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点 收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别 聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况； 最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点 优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性；考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤 答案一：ppt上的 1、模型构建（归纳） 通过对训练集合的归纳，建立分类模型。 2、预测应用（推论） 根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。 答案二：老师版本的 训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理） 7、分类评价标准
1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好； 2）错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以 accuracy =1 - error rate； 3）灵敏度（sensitive） sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力； 4）特效度（specificity) specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision） 精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例， precision=TP/（TP+FP）；6）召回率（recall） 召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例， recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。 正确率：它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。 精确度：它表示的是预测是正例的结果中，实际为正例的比例。 召回率：它表示的是实际为正例样本中，预测也为正例的比例。 综合指标：F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率，它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数，即由有限样本量的训练样本所得的决策函数，在对独立的测试样本做预测分类时，任然保证较小的误差。 本质：求解凸二次优化问题，能够保证所找到的极值解就是全局最优解。 支持向量机的标准：使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大 支持向量机基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射，分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。 支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。
大数据的4V特征 近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据，那么什么是大数据？大数据的特征是什么？好多人不怎么了解，下文对这些方面进行简单的阐述。 （一）大数据（Big Data） 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （二）大数据的4V特征 大量化(V olume)：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等） 蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化，凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，正是基于这四个维度，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品，则是从多样性（全网）、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。
湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日
课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis
一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
大数据的机会与挑战 我们活在大数据的世界，数据的数量与多样化的程度，每日都以前所未有的规模扑向人类。无论你是不是在相关产业工作，都不可能逃离被大数据「围攻」的现实。自哈佛大学电脑科学系毕业、Cambridge Semantics共同创办人Lee Feigenbaum撰写的〈Turnning Big Data into Smart Data〉一文，告诉我们横亘企业眼前的「大数据挑战」。让我们先来看看，大数据到底有多大？ 每天全球每一个人聚沙成塔，累积的新数据达到「艾位元组（exabytes）」（甚 至达到「皆位元组（zettabytes）」，端赖统计的来源）。 至今一半以上（有些报告甚至指出高达90%）的数据资料是在过去12个月产生的。 人们创造数据的速度每一个月都以双倍速度成长。 除了吓人以外，光有这些「大数据」，其实没有什么意义，唯有人类能够从中发 掘价值，大数据才产生意义。所幸，已有很多应用实例，让大数据发出应有的光芒，也让我们看到各行各业有无穷尽的机会，等待数据科学家的探勘。
在「大数据」还没变成人人琅琅上口的流行词汇之前，小说改变而成的电影《魔球》描述美国大联盟运动家队点石成金在缺乏明星球员的状况下杀出血路的真实故事，早已让人津津乐道，而它正是数据分析的绝佳体现。 医疗与制药产业纷纷投入大笔经费，研发「客制化」的个人医学，透过分析病人的特徵与基因组成，给予个别病人量身定做的诊断与疗法，实验室与临床都需要大量且多样化的数据整合。 智能手机、运动手环甚至後来的智慧型手表，我们分分秒秒都在「量化自我」， 健身的程度、摄取的营养、身心状况、行为趋向全部都被巨细靡遗的记录下来。 大型银行与隶属政府的金融部门对资料长（chief data officer，CDO）与数据 科学家需求若渴，他们要能全盘考量组织职能，针对数据的蒐集、分析与应用做出策略性的思维。
在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了：天气预报。因为互联网，天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求，譬如股市、实时定价，而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据，气象卫星、气象站台负责收集，但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传，每一次演化数据收集的成本都大幅降低，范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时，大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化，任何变量都会引发整个系统变化，甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉，并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于，其基于海量历史数据和实时动态数据，发现数据与结果之间的规律，并假设此规律会延续，捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律，大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的，因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸，数据源收集困难的地震 预测，还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外，还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢？结合国内外案例来看，以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程 64 场比赛，准确率为 67%，进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队（含国家队和俱乐部队）的 3.7 万场比赛数据，同时与中国彩票网站
《“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 一、单项选择题(共20小题，每小题2分) 1.（）以满足消费者在互联网中的消费需求为主要目标，其商业模式以眼球经济为主。 A. 产业互联网 B. 消费互联网 C. 移动互联网 D. 桌面互联网 2.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 D. 网红经济 3.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 4.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 5.根据本讲，不属于开放数据的特征的是（） A. 机器不可读 B. 开放的 C. 结构化的 D. 有高利用价值的 6.本讲提到，新技术或者新业态在实施的过程中，其实是（）的重新布局。 A. 制度 B. 利益 C. 产业 D. 规则 7.（）是以信息物理系统为核心，以智能工厂为载体，以数据互连互通为主线，以产品生产管理与服务等产品生命周以定制化、分散化生产方式为主要特征。 A. 智能生产 B. 智能制造 C. 智能加工 D. 智能售后 8.流通型电子商务产业生态的核心是（） A. 互联网金融 B. 电子商务平台 C. 网上支付和网上物流环节的完善 D. 线上和线下电子商务的融合发展 9.互联网信息化的发展的动力是（）
A. 技术创新 B. 原创性创新 C. 机制创新 D. 模式创新 10.信息的目的性与特定社会活动相关性又称为（）。 A. 信息异构 B. 信息冗余 C. 职能型 D. 职属性 11.根据本讲，2012到2016年间全世界网民数量增加的后25亿人主要以（）为主。 A. 意见领袖 B. 有影响力的人 C. 中产阶级 D. 草根和青年网民 12.本讲提到，（）从中科院高能物理所发出我国第一封电子邮件，揭开了中国人使用Internet的序幕。 A. 1978年 B. 1987年 C. 1990年 D. 1991年 13.根据本讲，从政策角度，互联网发展带来的新挑战不包括（）。 A. 对监管政策的挑战 B. 对法律制度的挑战
大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能； 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。
大数据及其特点（1） 胡经国 一、大数据定义 据了解，目前大数据这一概念尚无大家公认的统一定义。下面仅介绍关于大数据定义的一些常见表述，供读者参考。 1、表述1 大数据（Big Data）是指一个数据集，它的尺寸大到已经无法由传统的数据库软件工具去采集、存储、管理和分析。 Big Data referes to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. MGI May，2011 大数据是指一个数据集，它的尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见绌，这些困难包括：数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化。 Big data are datasets that grow so large that they become awkward to work with using on-hard database management tools. Difficulties include capture, storage, search, sharing, analytics, and visualizing. Wikipedia 2、表述2 大数据是指需要用新的处理模式处理才能使其具有更强的决策力、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。从数据的类别上看，大数据是指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 3、表述3 大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到更积极目的的资讯。 4、表述4 美国咨询公司麦肯锡给出的大数据定义：大数据是指其大小超出常规数据库工具的采集、存储、管理和分析能力的数据集。 由于传统数据库有效工作的数据上限一般为10～100TB；因而10～100TB 通常成为大数据的“门槛”。 无独有偶，IDC（国际数据公司）在给大数据做定义时，也把大数据的“门槛”设在100TB。其实，这种方法未必科学。不管怎样，有一个简单明晰的数值来指导对大数据的判断总是好事。
重庆工商大学派斯学院 学年论文 设计题目：大数据时代的机遇与挑战 院系：软件工程学院 专业班级：12计算机科学与技术本科（2）班学生姓名：刘伟学号：2012305039 指导教师：程光德职称：讲师 日期：2015年9月
重庆工商大学派斯学院学年论文（设计）成绩评定表 专业班级计算机本科2班 题目大数据时代的机遇与挑战字数6608 作者刘伟指导教师程光德（职称：讲师）指导教师评语： 初评成绩指导教师（签名） 年月日评阅教师评语： 初评成绩评阅教师（签名） 年月日软件工程学院学年论文（设计）领导小组意见： 综合评定成绩（五级制）负责人（签章） 年月日注：学年论文（设计）成绩按优秀、良好、中等、及格、不及格评定。
目录 一、绪论 (2) （一）什么是大数据 (2) （二）大数据能做些什么 (2) 二、本论 (2) (一)大数据的重要性 (2) 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 (2) 2.大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素 (3) 3.大数据资源成为重要战略资源 (3) 4.大数据时代将成为世界发展的主流 (3) 5.大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变 (4) (二)大数据时代的机遇 (4) 1.大数据服务市场崛起 (4) 2.大数据时代的到来将为企业的发展和竞争提供新的出路 (4) 3.大数据技术为政府社会治理带来新机遇 (5) 4.大数据引领新发展 (5) (三)大数据时代的挑战 (5) 1.大数据时代信息技术面临的挑战 (5) 2.数据污染，数据质量差 (6) 3.大数据人才缺乏 (6) 4.商业模式转变的挑战 (7) 5.大数据管理与决策 (7) 三、结论 (8) 参考文献 (9)
求是：大数据时代的机遇与挑战 大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。 大数据时代的来临 互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB （即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生3.6GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数
十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。 信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均0.1个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。 数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为5.64亿，手机网民为4.2亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达 2.2ZB （1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会
基于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择 黄天恩1, 2,孙宏斌1,2,郭庆来1,2 ,温柏坚3,郭文鑫3(1. 清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市100084;2. 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市100084;3. 广东电网有限责任公司电力调度控制中心,广东省广州市510600)摘要:简述大数据环境下,电网安全特征选择的现状与问题三提出了一种基于电网特征量相关性 分组二适应于电网运行大数据的在线分布式安全特征选择方法,该方法能在线挖掘出关键的电网安全运行特征三首先阐述了单个计算节点上电网安全特征选择方法,接着提出了基于电网特征量分组的分布式安全特征选择方法;由于电网特征量分组情况会对特征选择结果产生较大影响,故提出了基于电网特征量相关性分组的策略,尽量使得同一组内的电网特征量相关性较大,不同分组间的电网特征量相关性较小三IEEE 9节点系统和广东实际省网系统算例验证了该方法的实用性和有效性,表明了该方法能够快速挖掘出电网运行的薄弱点,帮助电网运行人员准确地把握电网安全运行特征,同时也对比了该方法相比传统方法在计算准确性和计算速度方面的优势三关键词:热稳定安全域;多维空间;多约束;分段线性近似 收稿日期:2015-04-24;修回日期:2015-09-08三 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228203) ;国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51321005);中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJ00000058) 三0一引言 随着智能电网的发展与电网自动化程度的提高,电力系统运行与控制中数据来源十分广泛,有来 自电气信息采集系统(CIS ) 二广域测量系统(WAMS )和能量管理系统(EMS )等电网内部数据,也有来自气象信息系统二地理信息系统(GIS )等电网外部数据 [1] 三这些电力系统运行与控制中产生数 据有如下特点:①数据规模越来越大, 数据洪流由传统意义上的GB 上升到TB ,PB 水平;②数据类型丰富,包含结构化二半结构化和非结构化的数据;③数据快速产生,从而数据处理需要达到快速二实时的要求;④数据的价值密度低,由于数据规模大二类型多二产生速率快,对发电企业二电网公司和用户有着巨大的潜在价值,但价值密度却不高三不难发现,电力系统运行与控制中产生的数据具有信息通信技术(ICT )行业大数据典型的 4V 特征,即规模性(volume ),多样性(variet y ),高速性(velocit y ) 和价值性(value )[2] , 这些数据中蕴含着复杂的相关性,传统数据处理技术在数据存储二查询和分析等方面 遇到瓶颈,所以亟须研究电力系统大数据环境下的 数据挖掘与处理技术[ 3-4] 三随着交直流电网的快速发展以及可再生能源的 不断接入,大电网运行方式时变性和复杂性日益增强,其安全运行的特征和规律越来越难以把握,极大地增加了电网运行风险和控制难度三近些年来国内 外一系列的电网安全运行事故[5-6] 都说明:电网运行人员要依托电网安全稳定分析技术[7-9] ,充分掌握电 网安全运行的特征和规律,迅速二精确地明晰电网薄 弱点[10] ,才能避免电网运行事故的发生三文献中有利用相量测量单元(PMU )和故障录波器(DFR ) 等实际量测大数据[11-12] ,分析电力系统安全稳定问题和故障原因;而本文关注到电力系统中海量的计算 资源,故可以利用电网安全稳定分析中的仿真大数据,采用大数据机器学习与数据挖掘的方法,在线挖掘出电网运行的关键安全特征三 特征选择和特征抽取是典型的两种数据降维技术三特征选择将原始的高维特征空间,通过某种标准筛选出一个最优或最有效的特征子集,剔除冗余特征,从而达到降低维数的目标三而特征抽取是将原始的高维特征空间,通过特定的变换投影到数据 特征相对容易表达的低维特征空间[ 13-14] 三在电力系统运行与分析中,特征选择方法更为广泛接受三一 方面,由于量测和仿真数据规模较大,维数较高,特征选择方法计算复杂度相对较低;另一方面,特征选 2 3Vol.40No.4Feb.25,2016 DOI :10.7500/AEPS20150424003