2020年大数据及其应用试题及答案
2020年大数据及其应用试题及答案
练习一：大数据方法与工具
1、(单选，10分)
不属于Hadoop生态系统的是（）
A、HDFS
B、GFS
C、HBase
D、Hive
答案：B
2、(单选，10分)
MapReduce计算模型的描述，错误的是（）
A、MapReduce采用的是一种分而治之的思想
B、MapReduceMapReduce要求待处理数据集可以分解为能并行处理的小数据集
C、MapReduce适合于实时在线任务的应用场景
D、MapReduce可以处理离线任务
答案：C
3、(单选，10分)
Spark描述正确的是（）
A、Spark Streaming是将Stream数据分成小的时间片段（几秒）
B、Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎
C、内存计算下Spark比Hadoop快100倍
D、Spark不适合处理离线数据。
答案：D
4、(单选，10分)
下列关于人工智能技术描述错误的是（）
A、人工智能技术是大数据分析的重要方法
B、计算智能属于人工智能技术
C、深度学习通常需要昂贵的GPU设备，不太适合于大数据分析
D、传统的机器学习对硬件环境要求不高，适合大数据分析。
答案：C
5、(单选，10分)
聚类分析的描述错误的是（）
A、基于“物以类聚，人以群分”思想
B、采用样本间距离度量相似性，将数据分类划分到已有类别
C、k-means算法适合于非此即彼的聚类分析方法
D、对于有层级关系的样本，可以采用自底向上的凝聚式层次聚类分析方法答案：B
6、(单选，10分)
关于深度学习算法的描述，错误的是（）
A、深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征或类别。
B、深度学习算法适合于语音识别、文字识别、智能客服等应用场景
C、深度学习应用于人脸识别时，首先根据每个像素的亮度来识别边缘，然后根据边缘再识别出轮廓，最后根据轮廓识别出特定图像。
D、KNN、SVM等算法属于深度学习算法。
答案：D
7、(单选，10分)
计算智能描述错误的是（）
A、计算智能是在生物遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的
B、计算智能包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等
C、粒子群算法是模拟鸟随机搜索食物的算法
D、计算智能是局部最优算法
答案：D
8、(单选，10分)
深度学习开源软件框架描述，错误的是（）
A、TensorFlow支持多种操作系统和终端设备
B、Caffe支持命令行、 Python和MATLAB接口
C、PyTorch内嵌自动求导系统，使其成为最流行的动态图像处理框架
D、2018年PyTorch项目并入Caffe2项目。
答案：D
9、(单选，10分)
HDFS是基于google的GFS白皮书设计开源分布式文件系统
A、正确
B、错误
答案：A
10、(单选，10分)
啤酒和尿布的关系是沃尔玛分析消费者购物行为时，利用分类分析方法发现的规律
A、正确
B、错误
答案：B
练习二：大数据基本概念
1、(单选，10分)
下列对大数据4V特征的说法中，错误的是（）
A、数据规模大
B、数据价值密度高
C、数据类型多样
D、数据处理速度快
答案：B
2、(单选，10分)
按照KB、MB、GB、TB、PB的有小到大顺序，下列换算错误的是（）
A、1KB=1024Byte
B、1MB=1024KB
C、1TB=1024MB
D、1PB=1024TB
答案：C
3、(单选，10分)
下列关于大数据中计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）
A、基本存储容量单位是字节（Byte），
B、汉字字符存储空间要大于英文字符存储空间
C、一个英文字符需要2个字节的存储空间
D、一个汉字字符需要2个字节的存储空间
答案：C
4、(单选，10分)
数据清洗的方法不包括（）
A、缺失数据处理
B、噪声数据清除
C、数据的一致性检查
D、数据的可视化
答案：D
5、(单选，10分)
非关系型数据库不包括（）
A、Hbase
B、Mapreduce
C、Neo4j
D、MongoDB
答案：B
6、(单选，10分)
数据库不包括（）
A、Hbase
B、MongoDB
C、Neo4j
D、Mapreduce
答案：D
7、(单选，10分)
下列关于分布式数据库的说法中，错误的是（）
A、分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统
B、分布式数据库是物理上分散的数据库
C、分布式数据库是逻辑上统一的数据库
D、每台计算机中都一定有DBMS的一份完整拷贝副本答案：D
8、(单选，10分)
大数据4V特征不包括（）
A、规模性（Volume）
B、真实性（Veracity）
C、多样性（Varity）
D、高速性（Velocity）
答案：B
9、(单选，10分)
大数据的4V特征仅仅是指数据的体量大。
A、正确
B、错误
答案：B
10、(单选，10分)
分布式数据库是指物理上分散在不同地点，但是逻辑上是统一的数据库。
A、正确
B、错误
答案：A
大数据与公安工作的影响范本
大数据与公安工作的影响 一、“大数据”是基本含义及其带来的新机遇 近年来，“大数据（Big Data）”一词被专家和媒体频繁提及，所谓大数据，是指通过对海量数据的收集、整理、归类、分析及预测，找到数据的内在联系及规律，从而获取新的信息和分析结论。大数据与传统的数据并不是割裂开的，而是数据积累发展到一定程度，形成的海量数据，并且无法通过现有的技术和手段实现快速处理，这些海量数据，我们称之为大数据。大数据是数据、技术与应用三者的有机统一，其基于可持续海量数据的集合，集成应用各种现代高新技术，以达到获得有价值信息的目的。大数据的发展应用为公安机关运用科技手段构建立体化现代化社会治安防控体系，推动警务机制转型升级带来新的机遇，其深度应用给公安工作带来了前所未有的机遇。 （一）实现大数据的整合共享，有助于推动社会管理部门的协同合作，促进社会治理体制从碎片化到集成化转变。 （二）依靠现实数据决策，推动社会治理方式的根本性变革。 （三）为及时全面掌握社会信息提供了技术支撑，实现从静态管理向动态管理的转变。
（四）为最终决策提供参考，是实现社会治理方式由简单粗放到科学决策转变的重要抓手。 二、目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台
(完整版)数据库原理及应用-期末考试试题
数据库原理及应用期末考试试题 1. 组织层数据模型的三要素是[ ]。 A.外模式，概念模式和内模式 B.关系模型，网络模型，层次模型 C.1:1的联系，1:n的联系,n:m的联系 D.数据结构，数据操作，数据约束条件 2在关系模型中，任何关系必须满足约束条件包括实体完整性、[ ]和用户自定义完整性。 A．动态完整性 B．数据完整性 C．参照完整性 D．结构完整性 3 SQL Server 中的角色是[ ]。 A. 一个服务器登录 B. 一个数据库用户 C. 一组权限的集合 D. 一个服务器用户 4．当数据的物理存储结构改变时，应用程序无需改变，这样的特性称为数据的[ ]。 A.逻辑独立性 B.物理独立性 C.程序无关性 D.物理无关性 5．下列哪个不是以处理大量数据为中心的应用程序的特点[ ]。 A.涉及的数据量大 B.数据需长期联机保存 C.数据的计算复杂 D.数据可被多个应用所共享 6．E－R图适用于建立数据库的[ ]。 A．概念模型 B．结构模型 C．逻辑模型 D．物理模型 7. 在关系数据库设计中，设计关系模型属于[ ]。 A．需求分析 B．物理结构设计 C．逻辑结构设计 D．概念结构设计 8．[ ]记录了对数据库中数据进行的每一次更新操作。 A．后援副本 B．日志文件 C．数据库 D．缓冲区 9． [ ]是用户定义的一组数据库操作序列，是一个基本的不可分割的工作单元。 A．程序 B．进程 C．事务 D．文件 10．信息世界中，实体是指[ ]。 A．客观存在的事物 B. 客观存在的属性 C. 客观存在的特性 D. 某一具体事件 11. 数据库系统中， DBA表示[ ] 。 A．应用程序设计者 B. 数据库使用者
大数据的研究与应用 (1)
毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用 二级学院物联网与软件技术学院 专业物联网应用技术 班级物联（单招）1601 学生姓名王龙 学号100160869 指导教师杨晔 2019年3月
毕业论文（设计）承诺书 本人郑重承诺： 1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。 2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。 4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。作者签名：签字日期：年月日
大数据的研究与应用 摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。 关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化
Research and application of big data Abstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology. Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification
《数据库基础及应用》网上作业(1-5章).
Access2010《数据库基础及应用》网上作业（1-6章） (共68 题 第1 题: (单选题, 1.5 分 有三个关系 R、S 和 T 如下： R S T A B m 1 n 2 B C 1 3 3 5 A B C m 1 3 由关系 R 和 S 通过运算得关系 T，则所使用的运算是________。 A）笛卡尔积 B）自然连接 C）并
D）交 [A]选A [B]选B [C]选C [D]选D 答案: B 第2 题: (单选题, 1.5 分 数据库技术的根本目标是要解决数据的_____。 [A]存储问题 [B]共享问题 [C]安全问题 [D]保护问题 答案: B 第3 题: (单选题, 1.5 分 下列叙述中错误的是_______。 [A]数据库系统是在文件系统之上加入数据库管理系统对数据进行管理 [B]各种数据库管理系统均基于某种数据模型 [C]数据库管理系统必须在操作系统支持下工作 [D]数据库系统比文件系统能够管理更多的数据 答案: D 第4 题: (单选题, 1.5 分
数据库管理系统通常提供授权功能来控制不同用户访问数据的权限，这主要是为了实现数据库的_____。 [A]可靠性 [B]一致性 [C]完整性 [D]安全性 答案: D 第5 题: (单选题, 1.5 分 有三个关系 R、S 和 T 如下： R S T D E F b0h1 y j p2 D E F g8f3 b0h1 c5z4 D E F b0h1
由关系 R 和 S 通过运算得到关系 T，则所使用的运算是________。 A）并 B）交 C）笛卡尔积 D）自然连接 [A]选A [B]选B [C]选C [D]选D 答案: B 第6 题: (单选题, 1.5 分 有两个关系 R 和 T 如下： R T A B C a 1 2 A B C c 3 2
公安大数据的应用
“大数据”的深度应用，开启了公安警务工作的新纪元。传统方式的治安防控体系已逐渐被以“大数据”为核心的信息化新技术所取代，信息化转型已成为公安机关掌控当下和赢得未来的必由之路。本文为大家介绍一下公安大数据的应用。 目前公安工作的应用 目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： （一）统计查询：这是对大数据基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 （二）数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 （三）预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方
数据库原理与应用教程期末测试题
数据库原理与应用教程 期末测试题（一） 一、填空题（每空1分，共10分） 1．数据库系统的核心是___数据库管理系统__。 2．在关系模型中，实体以及实体间的联系都是用__关系（二维表）____来表示的。3．设关系模型R(A，B，C)，F是R上的函数依赖集，F={A→B,C→B}，则R的候选码为__（A,C）_______。 4．层次模型用“树结构”来表示数据之间的联系，网状模型用“___图状结构______” 来表示数据之间的联系。 5．SQL Server2005中，一个简单的数据库可以只有一个___数据______文件和一个日志文件。6．聚集索引和非聚集索引的存储结构都采用___B树____索引结构。 7．一个事务必须具有的四个属性是原子性、一致性、__隔离性__和持久性。 1、8．在T-SQL中，查询表中数据时，可用_____DISTINCT______关键字滤掉重复行。9．调用标量函数时必须提供至少由两部分组成的名称,即___拥有者_____. 函数名。10．DML 触发器是当数据库服务器中发生数据操作语言事件时会自动执行的存储过程。 二、选择题（每小题1分，共20分） 1、数据管理的发展不包括下面哪个阶段（） (A)文件系统(B)数据库系统 (C)人工管理(D)统一管理 2、一个学生可以同时借阅多本书，一本书只能由一个学生借阅，学生和图书之间是什 么样的联系（） (A)一对一(B)一对多 (C)多对多(D)以上全不是 3、如果事务1将数据库中的A值从200改为300，事务2读A值为300，事务1又将 刚才的操作撤销，A值恢复为200，那么事务2读取了“脏”数据。这种情况 是由于数据库保护中的那方面不当而引起的（） (A)并发控制 (B)完整性约束 (C)安全性控制(D)数据库的恢复 4、在关系模型中，“元组”是指( B ) (A)表中的一行(B)表中的一列 (C)表中的一个数据(D)表中的一个成分 5、有学生、选修和课程三个关系，学生S（学号，姓名，性别….），课程C（课程号，
大数据的概念、特征及其应用
马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推
数据库基础与应用形考作业答案
数据库基础与应用形考作业参考答案 作业1： 一、单选：ABCDBACBB 二、判断：√√√√╳√√╳╳√ 三、填空：（1-36）依赖于、文件管理数据库、文件管理数据库、 局部全局、主属性非主属性、多多、1 多、型值、元组属 性、关系定义 DBMS、继承封装多态、DBA 数据库设计员应 用程序设计员终端用户、外模式与模式模式与内模式、定义/ 操作/控制自动建立、关系数据结构关系运算关系完整性规 则、单值重复、侯选码属性的、主非主、空主码、7 3 2、选择 2、S >< II学生号 (X))、II课程号（X）与C 、X←→Y 决 定因素、非平凡完全、学号系主任、 X→Y X→Z 分解性、X 侯选码、2、3、第一不可再分、数据冗余操纵异常、第 一 2 、第二二、第三、BC 主属性 作业2： 一、填空：（1-21）视图基本表、CREATE SCHEMA DROP SCHEMA、列级表级、列级表级、建立修改删除、V ALUES SELECT、表建立、按需要安全、不影响直接影响、SELECT FROM WHERE、GROUP BY ORDER BY 、需求分析概 念设计、数据流图数据字典需求说明书、需求分析ER图、商品销售收款、全局模式外模式、1对1 1对多、设计 要求功能完善操作方便、客房表住宿、娱乐费表催补款表、
客房表客房空闲表 二、写功能 1.从商品库中查询出每一种商品的商品代号、分类名、数量和品牌 等信息。 2.从商品库中查询出所有商品的不同产地的总数。 3.从教学库中查询出每门课程被选修的学生数。 4.从教学库中查询出学生号为@S1的学生和学生号为@S2的学生所 选修的共同课程的课程号。 5.从教学库中查询出所有已被学生选修的课程。 6.从教学库中查询出最多选修了2门课程（含未选任何课程）的全 部学生。 7.从教学库中查询出每个学生的选课的全部情况，并依次按学生号 和成绩排序。 8.从教学库中查询出选修了姓名为@a的学生全部选课的所有学生。 三、写命令 1. Select * from 商品表1 where 数量between 10 to 20 2. Select 分类名，sum(数量) as 总数量 From 商品表1
大数据在金融行业的应用与发展展望...
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
分析：公安大数据应用的构建方式与难点
分析：公安大数据应用的构建方式与难点 来源：苏州科达 公安行业一直是安防技术应用的前沿市场，在安防领域，目前对于公安大数据的应用方式，可以分为以下三个层次： 1、统计查询：这是对大数据最基本的应用方式，主要面向历史与现状，回答已经发生了什么事情，如流动人口分区域统计、实有车辆归属地统计、各类案件的数量分布和趋势。 2、数据挖掘：是目前大数据的核心应用方式，其重点不在于发现因果，而是发现数据之间的关联关系。这种关系可能可以直观解释，也可能不能马上发现其中的深层次原因，但对工作具有一定指导意义，比如季节气候与某些类型案件的关联关系、车辆活动范围、活动习惯与黑车的关联关系。 3、预测预判：是大数据应用未来的发展方向，在数据统计、分析、挖掘的基础上，建立起合适的数据模型，从数据的关联关系入手，推导出因果关系，能够对一定时期内的趋势走向做出预测，对危险信号做出预警，指导预防工作的走向。 这三个层次具体到实际业务系统，包括图侦、车辆特征分析系统、人员特征分析系统、视频侦查系统等等。这些系统以普通视频监控、车辆/人员卡口、智能IPC等监控前端获取的视频、图片、结构化描述为基础，通过大数据平台的智
能分析，实现如以图搜图、语义搜图、车辆/人员布控、疑似案件对比、详细特征分析等等深度大数据应用，帮助公安能够快速、科学地侦破案件。 公安大数据应用于不同警种，由于其实际应用需求的区别，解决的问题也有所区别。如智能交通领域，目前大数据主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些应用目前已在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。 公安大数据应用的构建方式与难点 以车辆分析系统为例，介绍如何在平安城市大数据平台上构建应用： 1、数据的来源与构成 基于大数据平台的车辆分析系统，其数据可分为静态数据与动态数据。静态数据主要来源于车驾管库、盗抢库、布控车辆库、涉案车辆库等公安业务系统的资源情报类数据库，这些数据构成了车辆数据仓库的核心库。动态数据主要是来源于卡口联网平台，其数据可分为结构化的卡口通行数据与非结构化的卡口过车图片，这些数据随着时间的推移而不断增长，构成了车辆数据仓库的中心库。来自于其他设备如枪机、球机等视频监控设备抓拍或截取的车辆图片，来自于系统外的车辆图片，构成了车辆数据仓库的外围库。 2、数据的存储 对于核心库的车辆静态数据，通常都是存储于关系型数据库中。对于中心库的卡口通行数据，则存放在面向列的高可靠高性能分布式数据库HBase中，其中实时过车记录部分，因其查询量大且更新速度快，放置在内存中以优化吞吐量，降低系统I/O负荷。外围库的车辆图片数据，则存储在类似于IPSAN这样的普通存储空间内。 3、数据的结构化与搜索查询 对于卡口过车图片这样的海量非结构化数据而言，为了实现数据的检索，必须通过智能分析技术对其进行结构化并入库，从卡口图片中提取出车牌颜色、车身颜色、车标、细分车型等传统卡口前端不能提供的结构化信息并存储在HBase 中。
华南师范大学《数据库原理》期末考试复习题
一、单选题 1 ( )将访问许可权分配给一定的角色，用户通过饰演不同的角色获得角色所拥有的访问许可权． A、强制存取控制 B、自主存取控制 C、视图机制 D、基于角色的访问控制 答案：D 2 SQL的默认策略是任何与( )约束相违背的更新均为系统拒绝． A、用户定义的完整性 B、实体完整性 C、参照完整性 D、用户定义的完整性和参照完整性 答案：C 3 用户标识与系统鉴别属于( )技术． A、访问控制 B、接入控制 C、完整性约束 D、恢复 答案：A 4 ( )是相互矛盾的，数据库物理设计过程中需要对它们进行折中权衡． A、时间效率，维护代价 B、时间效率，空间效率 C、时间效率，空间效率，维护代价 D、空间效率，维护代价 答案：C 5 在关系演算中，元组变量的变化围是( )． A、某一命名的关系 B、数据库中的所有关系 C、某一个域 D、数据库中的所有域 答案：C 6 下列聚合函数中不忽略空值(null) 的是（） A、SUM (列名) B、MAX (列名) C、COUNT ( * ) D、AVG (列名) 答案：C 7 SQL中，下列涉及空值的操作，不正确的是（）
B、AGE IS NOT NULL C、AGE = NULL D、NOT (AGE IS NULL) 答案：C 8 SQL的全局约束是指基于元组的检查子句和（） A、非空值约束 B、域约束子句 C、断言 D、外键子句 答案：C 9要保证数据库逻辑数据独立性，需要修改的是( ) A、模式 B、模式与模式的映射 C、模式与外模式的映射 D、模式 答案：C 10 ( )是关系代数的基本运算之一． A、交 B、除 C、关系模型 D、广义笛卡儿积 答案：D 11 设关系R有M个元组，关系S有N个元组，则关系R和S的笛卡尔积有( )个元组． A、M B、N C、M*N D、M+N 答案：C 12 单个用户使用的数据视图的描述称为（） A、外模式 B、概念模式 C、模式 D、存储模式 答案：A 13 判断对并发事务正确的调度是( )． A、并发事务的执行结果与并行化执行结果事务是否一致 B、事务间无冲突 C、并发事务的执行结果与串行化执行结果事务是否一致
数据库基础与应用形成作业答案
《数据库基础与应用》形成性作业 第一次作业 一、单项选择题 1、域是实体中相应属性的（A）。 A、取值范围 B、值 C、名称 D、描述 2、把保存关系定义的关系称为对应数据库的（B）。 A、一般关系 B、元关系 C、特定关系 D、正常关系 3、在一个关系R中，若存在X→Y和X→Z，则存在X→（Y，Z），称此为函数依赖的（C）规则。 A、传递性 B、分解性 C、合并性 D、增广性 4、设一个关系为（R（A、B、C、D、E、F），它的最小函数依赖集为FD={A→B,A→C,D→E,D→F},则该关系的候选码为（D）。 A、（A，B） B、（A，C） C、（A，E） D、（A，D） 5、设D1，D2和D3域的基数分别为2，3，4，则D1*D2*D3的元组数为（B）。 A、9 B、24 C、10 D、20 6、若一个关系为R（学生号，姓名，性别，年龄），则（A）适合作为该关系的主码。 A、学生号 B、姓名 C、性别 D、年龄 7、设一个集合A={3，4，5，6，7}，集合B={1，3，5，7，9}，则A和B的并集中包含有（C）个元素。 A、10 B、8 C、7 D、6 8、在一个关系R中，若存在X→（Y，Z），则也隐含存在X→Y和X→Z，称此为函数依赖的（B）规则。 A、传递性 B、分解性 C、合并性 D、增广性 9、若一个关系的任何非主属性都不部分依赖于任何候选码，则称该关系最高达到了（B）范式。 A、第一 B、第二 C、第三 D、BC 二、是非题 1、在文件管理阶段，文件之间是相互联系的，在数据库管理阶段，文件之间是相互独立的。（错） 2、分布式数据库系统既支持客户局部应用，又支持客户的全局应用。（对）
华为公安大数据解决方案
华为公安大数据解决方案
公安大数据是指通过对公安原有卡口、车辆、人口、案件等多维海量数据的挖掘和分析，把离散的、碎片化的数据加工形成具有警务价值的数据处理技术。华为基于对公安业务及数据的深刻理解，全面覆盖大数据领域关键技术，推出了智能融合的公安大数据解决方案，提供海量数据存储、处理和分析等多维度服务，并与多地公安客户及各应用厂家展开紧密合作，打造服务于实战应用的智能大数据解决方案。 背景 随着信息化技术的飞速发展，大数据为公安信息化建设带来了新的机遇。大数据产生大信息，大信息产生大价值，大价值才能有大服务、大实战。在大数据时代，基于公安数据与社会数据融合的大数据分析研判在侦破案件、预防犯罪、精确打击、辅助决策等警务工作中的作用日益凸显。 应用场景
通过Hadoop 、MPP DB 、Spark 等海量数据处理技术，将公安内部数据、视频数据、政府数据及互联网数据进行综合碰撞分析，挖掘数据隐藏的价值和内在关联，同时通过人物、车辆、行为分析等 模型进行数据筛选，为各警种提供大数据服务。 ??ο???????? ???? ??ノ? ISV 智 慧 高达百万维度的全量建模，深度刻画；高效数据分析/挖掘算法显现大数据价值 高 效数据分析加速，响应实时查询；实时数据流，在线处理 开 放开放的编程和数据服务接口，联合行业ISV 提供多种大数据服务
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数据库原理及应用期末考试..
综合题 一、 1．使用Transact—SQL语言创建教学管理数据库，创建两个表学生信息（学号，姓名，性别，籍贯，班级编号）和成绩表（学号，课程编号，成绩，是否重修）。其中，学生信息表中学号为主键，其他信息都不允许为空。通过学号与成绩表形成一个一对多的关系，成绩表中的成绩的默认值为0，但必须在0～100之间。注：将学号设置为主键，主键名为pk_xh； 为成绩添加默认值约束，约束名为df_xb,其值为“0”； 为成绩添加check约束，约束名为诚恳ck_xb, 在0～100之间。 CREATE DATABASE 教学管理 use 教学管理 go create table 学生信息（ 学号 varchar(20) NOT NULL PRIMARY KEY, 姓名 varchar(20) NOT NULL , 性别 varchar(10) NOT NULL, 籍贯 varchar(20) NOT NULL, 班级编号 varchar(20) NOT NULL ) go create table 成绩表 ( 学号 varchar(20) NOT NULL FOREIGN KEY REFERENCES 学生信息（学号）, 课程编号 varchar(20) NOT NULL, 成绩 numeric(5,2) DEFAULT (0) CHECK(成绩)=0 and 成绩<=100) , 是否重修 varchar(8) NOT NULL ) go 2．写出实现各查询功能的SELECT语句。 （1）统计班级编号为1002的学生人数。 （2）查询课程编号为“003”的课程成绩高于该门课程平均分的学生信息。（3）在“学生信息”表中找出姓“王”的学生信息。 （4）将“成绩”表中的课程编号为“001”的成绩增加10分。 （5）列出每个同学的学号、姓名及选修课程的平均成绩情况，没有选修的同学也列出。 3．创建一个名为stud_view2的视图，该视图可以用来查看每个学生的选修课程
金融行业大数据应用
大数据在金融行业的发展应用 一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。
不同行业应用大数据技术潜在价值评估 数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。
二、金融行业大数据应用 当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。
数据库原理与应用期末复习总结含试题及其答案
数据库原理综合习题答案 1.1名词解释 (1) DB：即数据库（Database),是统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。 (2) DBMS：即数据库管理系统（Database Management System)，是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。DBMS总是基于某种数据模型，可以分为层次型、网状型、关系型、面向对象型DBMS。 (3) DBS：即数据库系统（Database System),是实现有组织地、动态地存储大量关联数据，方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统，即采用了数据库技术的计算机系统。 (4) 1：1联系：如果实体集E1中的每个实体最多只能和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么实体集E1对E2的联系称为“一对一联系”，记为“1：1”。 (5) 1：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中的一个实体有联系，那么E1对E2的联系是“一对多联系”，记为“1：N”。 (6) M：N联系：如果实体集E1中每个实体与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么E1对E2的联系是“多对多联系”，记为“M：N”。 (7) 数据模型：模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。它可分为两种类型：概念数据模型和结构数据模型。 (6) 概念数据模型：是独门于计算机系统的模型，完全不涉及信息在系统中的表示，只是用来描述某个特定组织所关心的信息结构。 (9) 结构数据模型：是直接面向数据库的逻辑结构，是现实世界的第二层抽象。这类模型涉及到计算机系统和数据库管理系统，所以称为“结构数据模型”。结构数据模型应包含：数据结构、数据操作、数据完整性约束三部分。它主要有：层次、网状、关系三种模型。 (10) 层次模型：用树型结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。 (11) 网状模型：用有向图结构表示实体类型及实体间联系的数据模型。 (12) 关系模型：是目前最流行的数据库模型。其主要特征是用二维表格结构表达实体集，用外鍵表示实体间联系。关系模型是由若干个关系模式组成的集合。 (13) 概念模式：是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。概念模式不仅要描述概念记录类型，还要描述记录间的联系、操作、数据的完整性、安全性等要求。 (14) 外模式：是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。 (15) 内模式：是数据库在物理存储方面的描述，定义所有的内部记录类型、索引和文件的组成方式，以及数据控制方面的细节。 (16) 模式/内模式映象：这个映象存在于概念级和内部级之间，用于定义概念模式和内模式间的对应性，即概念记录和内部记录间的对应性。此映象一般在内模式中描述。 (17) 外模式/模式映象：这人映象存在于外部级和概念级之间，用于定义外模式和概念模式间的对应性，即外部记录和内部记录间的对应性。此映象都是在外模式中描述。 (18) 数据独立性：在数据库技术中，数据独立性是指应用程序和数据之间相互独立，不受影响。数据独立性分成物理数据独立性和逻辑数据独立性两级。 (19) 物理数据独立性：如果数据库的内模式要进行修改，即数据库的存储设备和存储方法有所变化，那么模式/内模式映象也要进行相应的修改，使概念模式尽可能保持不变。也就是对模式的修改尽量不影响概念模式。
大数据应用分析案例分析
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。