2019年高考语文《关于“大数据”》现代文阅读试题及答案汇编学校:___________姓名：___________班级：___________考号：___________一、现代文阅读阅读下面的文字，完成后面问题。
近年来伴随着不少国家的宽带化战略的实施、云计算服务的起步、物联网应用的铺开和移动互联网的崛起，数据量与时俱增，数据处理能力也发展迅速，数据量积累到一定程度其资源属性越加明晰，显示出开发的价值。
同时，社会的节奏越来越快，要求快速的反应和精细的管理，急需借助对数据的分析来科学决策，催生了对大数据开发的需求，大数据被称为将引发生活、工作和思维变革的一次革命。
大数据是相对于一般数据而言的，目前对大数据尚缺权威的严格定义，但较普遍的解释是指“难以用常规的软件工具在容许的时间内对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。
规模大是大数据的标志之一，但大数据之所以难处理不仅在于规模大，更大的挑战是其随时间的变化快和类型的多样性，根据可否用表格或关系数据库的表和视图来表示而区分为结构型和非结构型数据，照片和视频等就是典型的非结构数据。
随时间和类型的变化增加了大数据的复杂性但也同时丰富了大敷据的内涵。
通常用4V （VolumE．Velocity、Variety、Value）来反映大数据的特征，即量大、增长快、多样性和高价值。
从这一点来看，对大数据仅仅冠以“大”这一形容词是不全面的，只不过在大数据的4V中，规模相对于变化和类型这两个特征容易定量，而且即便是单一类型的数据集（例如文本文件），只要有足够的规模也能称得上大数据。
数据的规模越大，通常对数据挖掘所得到的事物演变规律越可信，数据分析的结果也越有代表性，因此对大数据这一词汇突出其规模大这一特征也是可理解的。
大数据不仅是一种资源，也是一种方法，伴随大数据产生数据密集型科学，有人将它称为是继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四种科学研究模式，这一研究模式的特点表象为不在意数据的杂乱，但强调数据的量；不要求数据精准，但看重其代表性；不刻意追求因果关系，但重视规律总结。
学习分析技术研究现状综述学习分析技术是指利用数据分析技术来研究和理解学生的学习情况，帮助教育工作者更好地了解学生的学习需求，并从中提取有价值的信息用于教学改进。
随着教育技术的不断发展，学习分析技术逐渐成为教育领域的研究热点。
本文将就学习分析技术的研究现状进行综述，探讨其在教育领域中的应用，并展望未来的发展方向。
一、学习分析技术的定义和发展学习分析技术是一门交叉学科，在数据挖掘、教育技术和认知心理学等领域有着广泛的应用。
它通过收集和分析学生的学习数据，如学习行为、学习进度、学习成绩等，来对学生的学习情况进行评估和分析。
学习分析技术的发展可以追溯到上世纪90年代，但直到近年来，随着大数据和人工智能技术的迅速发展，学习分析技术才逐渐受到重视，并成为教育领域的研究热点之一。
二、学习分析技术的主要方法和技术学习分析技术主要包括数据收集、数据处理、数据分析和结果解释等环节，其主要方法和技术包括：1. 数据收集：学习分析技术的数据主要来源于学生的学习平台、学习管理系统、在线教学工具等，可以包括学生的学习行为数据、在线交互数据、作业提交数据、考试成绩数据等。
2. 数据处理：数据处理是学习分析技术的关键环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等，以确保数据质量和一致性。
3. 数据分析：数据分析是学习分析技术的核心环节，主要包括数据挖掘、统计分析、机器学习等技术，以发现数据中隐藏的模式和规律，从而提取有价值的信息。
4. 结果解释：学习分析技术的最终目的是为教育工作者提供有价值的信息和洞见，因此结果解释是学习分析技术的最终目标，包括对数据分析结果的解释、可视化呈现和应用建议。
三、学习分析技术在教育领域中的应用1. 个性化教学：学习分析技术可以根据学生的学习情况和需求，为其提供个性化的学习路径和建议，以满足不同学生的学习需求。
2. 教学改进：学习分析技术可以帮助教育工作者对教学过程进行评估和改进，从而提高教学效果和学生的学习体验。
大数据论文总结大数据是指传统数据管理和处理技术无法有效处理的海量、高维度和多样化的数据集合。
随着互联网的快速发展和智能手机的普及，大数据的规模和复杂性呈现爆炸式增长。
为了利用大数据中蕴藏的价值，学者们开展了大量的研究，并发表了大量的论文。
本文将对大数据领域的一些重要论文做总结，以期为大数据相关研究提供参考和启发。
一、《A Survey of Big Data Technologies for Data Processingand Analytics》(2016)是大数据领域的一篇经典综述论文。
该论文系统地总结了大数据处理和分析方面的关键技术，包括分布式数据存储、分布式文件系统、数据处理框架和分布式机器学习等。
通过对现有技术的比较和分析，论文指出了当前技术的不足和发展方向，并为大数据应用提供了技术指导。
二、《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》(2004)是大数据领域的一个里程碑性论文。
该论文介绍了一种用于大规模数据处理的分布式计算模型MapReduce。
通过将大数据问题分解成小规模的子问题，并在分布式计算集群上并行处理，MapReduce模型有效地解决了大数据处理的可扩展性和容错性等问题，成为了大数据处理框架的基石之一。
三、《The Google File System》(2003)是大数据领域的另一篇重要论文。
该论文介绍了Google设计的分布式文件系统GFS，用于存储和管理大规模数据集。
GFS通过将数据划分成固定大小的块，并在集群中的多个节点上进行冗余备份，实现了高可靠性和高性能的分布式存储。
GFS的设计思想对后来的分布式文件系统产生了深远的影响。
四、《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》(2012)是大数据处理领域的一篇重要论文。
摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。
对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。
因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。
模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。
介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。
关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造1 引言当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。
工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。
建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。
工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computeraided design，CAD）、计算机辅助制造（computer aided manufacturing，CAM）、计算机辅助工程（computer aided engineering，CAE）等技术在工业企业中得到广泛应用。
