光环大数据培训_大数据到底如何搞定电影票房预测

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光环大数据培训机构，怎样利用微博数据从股市中掘金?气象台怎样预报天气并发布预警?Google如何通过搜索行为预报流感爆发?这些有趣的问题背后，其实都隐藏着大数据的影子。基于对搜索行为、社交媒体等数据的深入分析，可以测量亿万用户的情绪变化、描绘用户的行为模式、挖掘用户的潜在需求，最终发掘出数据中蕴含的真正价值。

2009年Google在《Nature》上公布了其利用搜索数据对全球流感疫情近乎实时评估的技术：(1)2012年微软纽约研究院经济学家David Rothschild在51个选区中准确预测了50个选区的总统大选结果 (2)美国印第安纳大学和曼彻斯特大学的三位学者依靠Twitter的情绪分析预测未来3-4天道琼斯指数的涨跌，准确率高达87.6%(3)。与此同时，大数据技术还被广泛应用于道路拥堵、彩虹甚至地震等领域的预测。

搜狗搜索在大数据研究方面已经有一定收获。自2013年开始，我们决定研发一个有挑战性的社会化预测系统，命名为#深思#(这个名字来源于《银河系漫游指南》中的一部超级计算机)，在不同领域进行趋势预测，期望通过这个综合系统来发现隐藏在大数据背后的奥秘。

本文以搜狗为案例，分析其电影票房预测的相关技术，其他领域的研究成果将陆续发布。

票房预测：需求与现实

从1896年西洋影戏传入上海徐园，到1905年中国拍摄首部国产电影《定军山》，再到2013年全国电影票房突破200亿大关，(4)有着百余年历史的中国电影产业，在近几年呈现出飞跃式发展的态势，无论是影片质量、院线建设还是投资规模都有了长足的发展。与此同时，随着“大数据”时代的到来，电影观影群体、观影偏好与心理、电影信息传播和获取方式也都在发生着深刻的变化。

毋庸置疑，多样化资本的加入是中国电影不可或缺的发展引擎，然而，电影行业以投资回报率难以预测著称，大投入未必有大产出，票房预测工具的缺失使得投资者无法有效对冲投资风险，华人著名导演吴宇森的《风语者》就拖累了米高梅公司最终走向破产。因此制作与发行公司不得不考虑所有对票房有影响的因素：辣妈李小璐对《私人订制》票房贡献几何;《风暴》票房为何远低于其金牌制片人江志强预期;被吐槽“烂片”的《富山春居图》和《小时代》缘何票房却一路走红;成龙大叔的《警察故事2013》有无必要拍成3D;《泰囧》的“报复性”观影效应能否复现……这一切的一切其实都可以从“大数据”中找到答案。因为网

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着电影的最终票房。

2013年Google在一份名为《Quantifying Movie Magic with Google Search》(5) 的白皮书中公布了其电影票房预测模型，该模型主要利用搜索、广告点击数据以及院线排片来预测票房，Google宣布其模型预测票房与真实票房的吻合程度达到了94%，但并未见其公开对未上映电影的预测结果。

搜狗公司借助“深思”系统，建立了更为复杂的模型，用于预测国内电影票房，并在新浪微博上提前发布了2013年12月国内上映电影的首周票房预测结果。很高兴到目前为止预测结果与真实数据非常接近，同时，我们的模型还可以用于对影响票房的因素进行定量分析。

搜索查询量的奥秘

搜狗搜索每天都响应上亿次的搜索请求，查询词的分布和变化趋势能够很好的反映出中国网民的兴趣点和关注指向。与Google的研究类似，我们也发现，电影上映前相关查询词的搜索次数与票房收入有着很强的关联性。这一点很好理解，用户的主动搜索行为体现了用户对这部电影的潜在兴趣。

我们选取了2013年1-11月国内上映的180部电影的票房和上映前的搜索量数据作为训练集，用于训练一个基础的线性回归模型。实验发现，单纯利用搜索量训练得到的模型，预测得到的首周票房与真实票房的相关度R方值仅为68%，这与Google仅用搜索数据得到的结果70%很接近。(注：R方值取值为0至1，值越大表示模型预测效果越好)，这个结果也说明无论在中国还是美国，用户的搜索行为是很相似的。

用搜索量来进行预测票房是一个好的开始，但是准确度还远远不够。同时很多搜索词还存在歧义的情况，比如《生化危机》，既是电影也是游戏，混在一起会造成票房预测值偏高。进一步研究发现，游戏意图的查询请求量较为平稳，但电影意图的查询请求在上映前则有一个高峰，也可以通过用户点击的URL来进一步确认用户的搜索意图。因此模型需要再引入查询量的变化趋势和用户点击的分布情况。修正后的模型可以达到74%的准确度，这时模型已经可以对电影票房进行一个粗略的估计。

社交媒体：用户的情感分析

社交媒体数据对票房预测也会有一定帮助。假设你是某个明星的粉丝，打算去看他主演的电影，那么你很可能会提前转发该电影的相关微博给你的朋友。国外已经有很多预测项目都是在针对Twitter数据做研究，这里我们主要采用国内部分微博网站的数据来进行预测。通过自然语言理解技术，分析出用户对未上映影片的情感倾向，从而转换为用户的观影需求。进一步可以考虑的因素包括微博转发

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数据都可以被有效的提炼为特征并加入到模型中。

微博数据的加入使得准确率超过了80%。

基于垂直媒体的预测

为了衡量电影发行公司的宣传发行力度以及用户对宣传的关注程度，我们也引入了一些垂直媒体的数据来增强预测能力。这里选择了一些知名电影站点和频道进行统计，其中包括视频类站点(搜狐视频、优酷土豆、爱奇艺、腾讯视频)，娱乐类站点(搜狐娱乐、新浪娱乐、腾讯娱乐、凤凰娱乐、网易娱乐)和电影资讯类站点(豆瓣电影、电影网m1905、时光网)。这些网站中电影的相关新闻数、预告片播放情况、用户评论情况都可以通过定向抓取获得，这些都是影响电影票房的重要相关因素。显而易见，中小成本电影往往由于资金有限，不可能做到大范围的宣传，而大制作电影的宣传就会铺天盖地。

从统计分析来看，豆瓣电影对票房转换率的贡献要高于其它站点，这可能跟站点的用户构成相关。引入了垂直媒体的数据后，准确率从80%上升到了86%，提升效果显著。

知立方：挖掘数据的秘密武器

知立方是国内搜索引擎行业中首家知识库搜索产品，它引入了语义理解技术，整合、抽取互联网碎片化信息，构建了海量知识库，包含所有我们需要的导演、演员、编剧的各种信息。在知立方数据支持下，我们引入知名度指数(CelebrityRank)来衡量一个名人所具有的票房号召力。知名度指数完美地解决了跨领域出演(导演)电影的名人票房号召力无法得以体现的问题。

例如，郭敬明在导演电影《小时代》之前未曾执导，如按传统方法计算其导演票房号召力则应该为零，这显然是不合理的。而知名度指数由于考虑了郭敬明是畅销书作家，故其指数值很高，可以充分体现他作为新晋导演所具有的强大票房号召力。这种情况，从赵薇首导《致青春》、徐铮首导《泰囧》、李小璐从电视圈参演电影《私人订制》等例子中都有非常具体的体现。基于知立方的数据，可以大致评估出每个演员/导演对票房的影响力，查询每部电影的属性，还可以有效的消除同名概念间的歧义。

其它对票房有影响的因素

影响一部电影票房的因素非常繁杂，从电影导演、演员、编剧的票房号召力，到制片与发行公司的投资规模以及宣发成本，再到电影类型、产地、拍摄技术

(3D,IMAX)以及是否续集，最后到上映时间、节假日、档期、竞争影片、院线排片以及上映前后的观众关注度、口碑传播效应甚至天气都可以影响到一部电影的最终票房。

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λ档期的电影竞争情况。我们发现以往公开的票房预测模型中对每部电影都是独立预测，没有考虑电影间的竞争关系，这显然是不合理的。我们采用了独有的算法来估计同档期的其它影片对市场份额造成的影响。

λ电影类型。有意思的是，通过对比实验发现，科幻片最能提高票房，动作片和犯罪片次之，而文艺片、传记片和动画片在模型中表现最差。

λ电影产地。电影产地为好莱坞的电影，在其他因素与国产片相近的情况下，对票房大约有3000万到1.2亿不等的提升。

λ档期。特定档期对票房有额外的加成作用，这个也比较符合预期。

λ是否3D。出人意料的是，在其它因素相近的情况下，是否3D对票房的影响非常小，没有显著差异。看来“伪3D”们可以省点后期3D制作费啦。

λ预告片。通过视频搜索预告片的趋势也可以提前反映影片的受关注程度。

我们成功的把以上技术都整合到“深思”中，对用作训练的2013年1-11月的电影首周票房数据，最新的模型能够在交叉验证的情况下达到95.5%的准确率。

因为训练集电影的总数较少(180部)，我们做了大量的额外工作以确保最后的模型不会出现过拟合(over fitting)的情况。此时的“深思”已经做好了对即将上映电影进行票房预测的准备。

实际预测效果

在实际研究过程中，12月份的电影上映前均使用“深思”系统预测了首周(7天)的电影票房，预测结果发布在一位团队成员的微博上。预测效果如下，在已经预测的9部电影中，前4部大片的预测票房与真实票房很接近，比我们的预期还要略好一点。

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电影票房影响因素分析

电影票房影响因素分析 —以中国内地票房数据为例【摘要】本文通过计量经济学上统计分析方法的应用，并结合2007 -2009年的中国内地电影票房数据,对影响电影票房的因素进行了一系列的分析和检验，最终推出电影票房影响因素分析模型，并在此基础上对即将上映的电影进行了票房的预测，以验证模型的实际有用性的大小，在影响电影票房的因素选择上面，由于自身资源的有限，有些因素没有放到模型里面，这可能会导致最终模型跟实际的存在一些偏差，对此，期待各位的指正。【关键字】电影票房、影响因素、模型检验、票房预测 Factors affecting the film box office —Based on the Data of the Chinese mainland box office Abstract：In this paper, with the application of statistical analysis in econometrics, combined with the data of Chinese mainland 2007-2009 film box office, I will do a series of analyzes and testing on factors affecting the films ,then launch the box office influencing factors model ,and predict the box office of the upcoming movie with this model .So as to verify the actual usefulness of the model ,due to the limited resource ,some factors are not included in the model , leading to some deviations between this model and the actual one ,so ,gratefully welcome your corrections . Key words：film box office influencing factors model testing Box office predictions 目录一、课题背景、选题原因及课题意义分析 (2) 课题背景 (2) 选择本课题的原因 (2) 课题的目的和意义 (2) 二、影响因素分析和解释变量的甄选 (3) 影响因素分析 (3)

3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/f88153135.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才

广电总局数据-2010年全国城市电影票房统计

广电总局数据-2010年全国城市电影票房统计 2010年，全国城市电影票房收入万元，其中，国产影片票房收入573352万元，进口影片票房收入443815万元。票房收入前10名国产影片单位：万元序号国产片票房收入备注 1xx地震67332 2让子弹飞47981截止 2011年1月10日票房为60365万元 3非诚勿扰II 33451截止 2011年1月10日票房为44137万元 4xx之通天帝国29228 5xx2宗师传奇23404 6xxxx19310 7大兵小将16218 8大笑xx15393 9山楂树xx14662 10锦衣卫14470 票房收入前10名进口影片单位：

万元序号进口片票房收入 1xx137870 2盗梦空间44207 3xx梦游仙境22640 4敢死队21876 5xx·xx与死亡圣器（上）20581 6钢铁xx217637 7xx之战17518 8xx：时之刃15822 9生化危机：战神再生13795 10玩具总动员311920 票房收入前10名地区单位：万元序号地区票房收入 1xx162434 2xx119676 3xx97512

4xx75635 5xx73802 6xx62224 7xx44666 8xx37414 9xx30399 10xx29853 票房收入前10名电影院线公司单位：万元序号院线名称票房收入 1万达电影院线股份有限公司140265 2xx影星xx电影院线有限公司121327 3上海联和电影院线有限责任公司107128 4深圳市中影南方新干线有限责任公司95071 5xx新影联有限责任公司79873 6xxxxxx院线有限公司68883 7xx时代电影大世界有限公司42043 8xx大地电影院线有限公司37552 9xxxx电影院线有限公司35982 10辽宁北方电影院线有限责任公司32041

中国电影行业分析报告

中国电影行业分析报告一、中国电影产业环境分析 2013年全国电影票房达亿元，同比增长%，中国电影票房进入200 亿量级的发展阶段；电影投融资空前活跃，电影产业进入黄金发展期，从制作到宣传发行再到影院终端，资本驱动的力量不断显现。上市企业通过资本并购实现资源整合，日渐成为影视资本市场的趋势；而上市公司新片上映前夕，股价出现波动，也是2013 年电影相关资本市场的突出现象。股价与档期内上映影片的市场预期及实际表现形成直接关联，一方面凸显了电影作为特殊的产品，其风险性与市场敏感度更高，另一方面，也反映出相关影视上市公司仍需要积极与市场互动，促使股民对这些文化创意股票形成全面深入的了解，以改变“一片成败定股价”的尴尬境地。随着中国电影创作和生产的专业化、职业化程度不断提升，产业内已经出现的一些积极的、结构性的变化，将会促使电影创作和消费格局发生相应变化，促成电影产业整体升级换代。二、中国电影制片机构市场份额 2013 年，从总票房产出看，中影仍然占据头把交椅，地位从短期内无法撼动。中影2013 年度共有35 部影片上映，产出票房亿元，参与制作影片中有7 部过亿。光线凭借《致我们终将逝去的青春》、《厨戏痞》等“以小博大”的中小成本影片，表现突出，全年共上映影片8 部，共实现票房亿。华谊兄弟今年共有7 部影片上映，产出票房亿，风头不如往年强劲。《私人订制》饱受争议，未达到10 亿预期，《大明猩》、《忠烈杨家将》票房惨败。威秀亚洲、文化中国作为《西游·降魔篇》的制作方，单部影片获得亿元，进入制片机构TOP10。总体上看，2013 年市场份额TOP10 的制片机构名单与2012 年相比有较大的变化，尤其是民营企业市场份额的波动尤为明显，一定程度上说明，中国电影制片企业的发展还不成熟和稳定，与市场发展稳定的好莱坞六大制片公司相比，还存在相当大的差距。三、中国电影投融资分析随着电影产业的蓬勃发展，以及国家对文化产业扶植政策的密集出台，国内外资本开始以组建影视基金的形式，对我国电影、电视剧产业进行投资。从已成立影视基金的LP 群体组成看来，具有影视背景的专业制作公司以及大型文化产业集团是国内影视基金的主要出资人。在提供资金的同时，具有影视专业知识的LP 也可以为影视公司、项目提供更多指导，改善经营，规避项目风险。

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/f88153135.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训大数据系统计算技术展望 1 引言大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

中美电影票房发展分析报告

中美电影票房发展分析报告中国继续领跑海外票房银幕数增长迅猛&人均年观影逼近1次过去一年，由于美元升值，以及中国电影票房的增长陷入瓶颈，海外票房（北美以外的全球票房）变得停滞不前。幸亏北美票房2%的年增长最终带动全球票房有些了些微的发展。中国票房赶超北美仍任重道远。日前，美国电影协会（MPAA）发布了2016年全球电影市场数据报告，以北美影市数据为核心解析了去年全球电影市场的变化。在中国票房增速放缓之际，全球票房的发展也几乎陷入了停滞。 2016年，全球票房386亿美元，较2015年增长1%。其中，2016年北美票房114亿美元，较2015年增长2%；海外票房272亿美元，与2015年持平（2016年中国内地票房457亿人民币，约66亿美元，领跑海外市场）。美元升值和中国票房增速放缓是导致海外票房零增长的两个重要原因。作为全球最具潜力的电影市场，票房赶超北美一直是中国电影产业最重要的目标之一。回首2016年的成绩，中国影市距“世界首位”还有不小的差距，这些差距可能并非短时间内能跨越的。

票房赶超北美？银幕等硬件条件具备影片数量等软实力欠缺过去一年，全球银幕数增长8%，达到164000块。其中数字银幕数增长17%，巨幕数增长11%。亚太地区仍是全球银幕数增长最快的地区（中国是亚太银幕数增长最快的地区），2016年增幅达到18%。作为亚太电影市场的核心，截止2016年年底，中国内地总银幕数达到41179块，超过美国。这给中国票房赶超北美提供了“硬件基础”。但在上映影片数量，人均观影次数，平均票价等方面，中国影市无疑劣势明显。 2016年北美上映电影718部，较2015年增长1%。2016年，北美大约2.46亿（占总人口的71%）观众曾走进过影院，较2015年增长2%。其中，每月观影超过1次的影迷型观众仍是北美观众的主力——去年北美卖出的13.2亿张电影票中，影迷型观众消费了48%。根据电影专资办统计，在2016年，中国内地上映电影约450部，其中进口片92部（在进口片数量方面，中国仍显落后。2015年韩国上映本土电影257部，引进进口片945部，最终本土影片票房占比52%，小胜进口片。而一年引进进口片92部在中国已是历史之最，这92部进口片

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大数据公司排名-大数据培训机构排名大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了，发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势，而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻，有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件，紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措，都证明了一件事情——当下，正是大数据的风口！在互联网技术高速发展的今天，对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局，并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。（不考虑国外的，数据作为未来竞争的核心力量，使用国外的大数据平台是极度不安全的！） 1、阿里云：这个没话讲，就现在来说，国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了，从数据的获取到应用到生态、平台，在大数据这行，绝对的杠把子！ 2、华为云：整合了高性能的计算和存储能力，为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台，近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。（华为云好像目前是不怎么对外开放的） 3、百度：作为国内综合搜索的巨头、行业老大，它拥有海量的数据，同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯：在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量，尤其是社交领域，只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。大数据是宝藏，人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能，因为数据交互广阔，存储空间近乎无限，所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。当数据变得多多益善，当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”，我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠，因为那里面“全都是宝”。

基于数据挖掘的电影票房分析

2019年3月基于数据挖掘的电影票房分析席稼玮（陕西省西安市高新唐南中学，陕西省西安市710000）【摘要】在电影产业迅猛发展的今天，票房直接反映了一部电影所带来的经济效益，也是衡量一部电影成功与否的重要指标，因而对电影票房进行分析和预测来辅助电影投资和排片十分必要。本文选取了2015~2017年三年的电影数据，通过建立C5.0决策树模型，分析了类型、档期、发行公司、国家地区等八个重要因素对电影票房高低的影响，构建了电影票房预测模型。在此基础上，本文也对这些影响因素进行了关联规则分析。通过实验分析，得出了诸多有意义的结论，如制式是影响票房的关键因素。此外，结果表明，本文构建的预测模型效果良好，可将其用于电影票房预测。【关键词】电影票房；数据挖掘；分类预测；决策树；关联分析【中图分类号】TP311.13【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）03-0317-03 1引言随着人们生活水平不断提高,我国影视行业发展迅速,成为全球第二大电影市场,同时也是增长最快的市场之一。据中国新闻出版广电总局调查显示,2017年全国电影总票房已经超过550亿[1],这说明中国电影产业有着良好的发展前景。然而,电影行业本身的高风险性和社会环境的多样性也为电影票房带来许多不确定因素,高投入低票房低收益的电影案例也屡见不鲜,如2016年上映的《封神传奇》斥资5亿,却只收获2.84亿的票房。因而,研究电影票房的预测模型和相关影响因素对电影投资和排片的决策有着至关重要的指导性作用。电影作为一种特殊的生存期短的商品,对其票房的预测难度非常大。然而,电影在制作和宣传过程中的高成本、高风险使得对电影票房的预测至关重要。吴发翔等[2]选取了2015年上映的200部国产电影作为实验数据,通过观众期待度、电影自身影响度、同期竞争力等作为预测因变量,提出了基于决策树C5.0的票房预测模型。郑坚等[3]选取2008~2010年之间192部国产电影作为数据集,提出了一种基于多层反馈神经网络的票房预测模型。王炼等[4]选取了2011年上映的211部电影进行分析,提出了基于网络搜索的票房预测模型。对比这些现有的票房预测研究[5],他们选取的数据集多为2016年之前,缺乏时效性。此外,他们并未将电影制式作为影响票房的因变量因素进行分析。基于此,本文将2015~2017三年间在中国内地上映的所有电影票房数据作为实验数据,选取了类型、档期、发行公司、国家地区、制式、导演影响力、主演影响力、同期竞争力八个影响因素,对电影票房进行了分类分析和关联规则分析,建立了电影票房预测模型。本文选取的实验数据具备很强的时效性,覆盖度广,同时创新性地选取了电影制式作为因变量影响因素,对电影票房预测模型的研究具有非常重要的意义。 2数据选择和处理数据的选择和处理作为数据分析的重要组成步骤,会直接影响到数据分析的结果。 2.1数据选择本文选取了2015~2017三年的电影票房数据,与其他已有的电影票房预测模型相比,具备很强的时效性和适用性。本文抓取的电影数据来源于中国票房网(https://www.360docs.net/doc/f88153135.html,/),中国票房网是电影票房统计官方网站,提供详细的电影相关信息,保证了数据的权威性、准确性和完整性。本文预测的目标变量为电影票房,预测的因变量为电影票房的八个影响因素(详见第3章)。 2.2数据处理本文的数据预处理分三个部分:异常处理,如,对空数据通过其他途径得到并进行填充或者直接剔除;数据去重,对重复数据进行删除;字段处理,统一每个字段的格式和类型,仅保留有效字段。 3电影票房的重要影响因素电影票房预测对于降低电影的投资风险至关重要。电影票房预测模型的好坏很大程度上取决于电影票房影响因素的选择。电影自身的影响力决定了这部电影的质量和口碑,而质量和口碑影响着电影的后期票房。主创团队影响力影响的则是观众对电影的期待度,这会影响电影的前期票房。基于此,本文主要从电影自身影响力和主创团队影响力这两方面出发,研究了类型、档期、发行公司、国家地区、制式、导演影响力、主演影响力和同期竞争力对电影票房的影响。 3.1类型不同类型的电影有不同的受众群体,不同的群体又具有不同的消费水平。例如动画类电影,观影人群大多为儿童,相对其他群体来说人数较少,且消费水平较低,因此会对票房产生一定影响。本文将电影的类型通过离散化分为12类,分别为爱情、灾难、艺术、恐怖、战争、记录、动画、喜剧、科幻、奇幻、动作、剧情,分析了类型对票房的影响。 3.2档期从某种程度上来说,档期是电影的纵向市场。一年中的不同时段,人们的观影需求和消费能力有明显差异,比如节假日通常会比非节假日的观影需求要大得多,进而影响票房。本文将数据进行了离散化处理,将档期分为5类,分别为五一档(4.27-5.10)、暑期档(7.1-9.1)、国庆档(9.27-10.10)、贺岁档(12.26-次年2.1)和其他。 3.3发行公司好的电影发行公司一般具有专业的制作团队,先进的技术条件和雄厚的资本积累,是电影票房的潜在保障。本文对数据进行了离散化,通过调研和总结,将制片公司分为3类:好莱坞八大电影公司、中国十大电影公司和其他。其中,好莱坞八大电影发行公司包括:华纳兄弟公司、米高梅电影公司、派拉蒙影业公司、哥伦比亚影业公司、环球影片公司、联美电影公司、20世纪福克斯电影公司、迪士尼电影公司,而中国八大电影发行公司包括:中影CFGC(中国电影集团公司)、光线传媒(北京光线传媒股份有限公司)、华谊兄弟(华谊兄弟传媒股份有限公司)、博纳影业BONA(博纳影业集团股份有限公司)、上影(上海电影(集团)有限公司)、万达影业(大连万达集团股份有限公司)、乐视影业(乐视网信息技术(北京)股份有限公司)、寰亚(香港寰亚综艺集团有限公司)、论述317

中国电影行业分析报告

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.360docs.net/doc/f88153135.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。一、航线星云关于洞察截止到2012年1月，开源网站https://www.360docs.net/doc/f88153135.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

【电影统计】电影票房最全数据,你想知道的这里都有!

【电影统计】2016年电影票房最全数据，你想知道的这里都有! 457亿，2016年中国电影市场遭遇了十年来增速最缓慢的一年。据国家新闻出版广电总局电影局数据显示，2016 年全国电影总票房达到457.1亿元，较2015年440.6亿的成绩微涨16.4亿，同比增长3.73%;城市院线观影人次为13.72亿，同比增长8.89%。近年来，伴随着电影产业突飞猛进地发展，票房从2001年的不足10亿人民币发展到457亿的数字，换言之，时隔14年，中国电影票房翻了47倍，跃居成为全球电影市场的第二位。与此同时，去年全国银幕总数达到41179块，我国成为世界上银幕数最多的国家。但是，自2003年起年度总票房一直保持平均35%的增长率，2016年未如预期般猛增，只是略高于2015年总票房，这一成绩虽让不少电影人与投资者松了口气(至少2016年的票房不至于零增长甚至负增长)，但或许大多数资本与业内对此都不尽满意。2016年连续三个季度的票房下滑以及全年涨幅明显放缓，曾一度被业界实为电影市场的"拐点"与"调整"。专家认为，去年是中国电影"跌宕起伏"的一年，观众欣赏水平与观影要求不断提高，电影创作体系发生改变，国产片的工业化进程未完善，电商票补潮退却等多个原因都值得深思，"2015年的49%的增速实际上是在一个不正常也不合理的增

长方式下达到的，泡沫挤出后，不可能继续保持过猛的增幅，总会有放缓的阶段，只是今年突然增幅大减让很多人出乎意料。"也有院线经理算了这样一笔账，"2014年全年票房为295亿，如果按照20%到25%的增幅来算，2015年顶多就330亿，2016年460亿左右属正常增幅，并不是说大盘低迷，市场变冷，而是票房数据回归理性。" 对此，新京报采访多位业内人士，独家梳理2016年电影票房表现，罗列重点数据，盘点影片表现，总结影院成绩及发展走向、各影业公司业绩及热门电影事件，回归2016年，预估2017年影市走向。(以下所有制图:新京报孙嘉潞)1、总票房数据综述从2011年到2016年的票房走势可以看出，近十年来年度票房的增速均在30%以上，尤其是2015年总票房达440亿元，大约是2014年票房的2倍，增幅达49%。2016年的票房并未如预期增长，直到12月23日，全年票房终于突破了440亿元的纪录，最终电影总票房虽高于2015年，但也只是稍稍高出，不仅低于业内预期，更让年初喊出的"总票房破600亿"的目标落空。尤其从放映场次来看，在票价相差无几情况下，2016年比2015年多放映了2000多万场，但票房只多出不到20亿，可见整体上座率是如何之低。反观北美影市，2016年北美上映电影724部，票房累计达112.5亿美元，这个成绩与去年基本持平。纵观历史，多年来成熟的

银幕数与电影票房的相关分析

统计分析报告学生姓名：陶星佑指导老师：邓蕾学号：20132485 专业：工业工程重庆大学机械工程学院2015年12月

影院建设与电影票房收入的相关性分析一．背景分析中国电影市场正在进入飞速发展的阶段，电影产业的票房收入逐年递增。我们在研究电影市场迅速发展的原因时，经济的发展，消费者可支配收入的增加，影片类型的丰富往往被视作是主要原因，而电影产业基础设施的完善往往被人忽略。对于消费者而言的，其消费需求远远还没有得到满足，提供更多的观影机会和更高的观影体验能够有效的刺激消费者的需求，从这个层面上讲，电影行业的基础设施建设对于票房收入的影响至关重要。电影产业的发展离不开电影产业基础设施建设，基础设施建设又以影院建设为主。本文将就影院建设与电影票房收入之间的相关性问题展开分析。二．数据描述 2.1中国电影产业数据分析我们将影院数量与银幕数作为考量的的两个因素，表2-1和图2-2描述了2006-2014年影院建设与电影票房收入的发展情况。

表2-1

图2-2 由表2-1和图2-2可知：（1）从2006年至2014年，整个电影行业发展速度较快，影院数量，银幕数，票房收入快速增长。（2）影院数量和银幕数在2010-2011年间呈现爆发增长态势，票房收入在2009-2010年间呈现爆发增长态势。这是市场滞后性的一个体现。（3）从体量上看，中国电影行业在基础设施和票房收入上都已达到了一定的规模，电影市场总体趋于成熟。（4）票房收入增长率的波动较大。影响票房收入的不稳定因素较多，票房收入预测难度较大。 2.2中美电影产业数据对比

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年

专业技术人员大数据培训资料

培训计划学习中心贵州省专业技术人员在线学习平台公需科目大数据培训考试考试时长：120分钟考生：胡恩松总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-28 00:49-2017-02-28 01:26 81分 1.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单选题1分）得分：1分 A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 2.（）年，部分计算机专家首次提出大数据概念。（单选题1分）得分：0分 A.2005 B.2008 C.2010 D.2011 3.根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）。（单选题1分）得分：1分 A.45% B.60% C.75% D.95% 4.大数据元年是指（单选题1分）得分：1分 A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：0分 A.18世纪 B.19世纪 C.20世纪 D.21世纪 6.根据涂子沛先生所讲，数据挖掘开始兴起于哪一年？（单选题1分）得分：0分 A.1980年 B.1983年 C.1989年 D.1993年 7.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特

征。（单选题1分）得分：1分 A.中国 B.日本 C.美国 D.英国 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。（单选题1分）得分：1分 A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分 A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 10.在保护个人隐私方面，吴军博士并没有提到以下哪种方法？（单选题1分）得分：1分 A.技术的方法 B.文化的方法 C.法律的方法 D.双向监督的方法 11.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分）得分：0分 A.嘉义市 B.台中市 C.嘉兴市 D.高雄市 12.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）得分：1分 A.安顺 B.贵阳 C.毕节 D.遵义 13.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分）得分：1分 A.价值递增 B.价值递减 C.价值不变 D.价值先增后减 14.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分）得分：1分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年

电影票房收入影响因素的实证分析

2013年上半年国内电影票房影响因素的实证分析 1. 引言现在的电影已经不再简单的最为娱乐消遣了，在往年的数据中，电影票房为经济的增长做出了巨大的贡献。2013年开始截至6月30日，内地票房总数超过了108亿，同比增长33.8%，国产片票房突破67亿，超过进口片20多亿。上半年票房排行榜前十名中，国产片占据四席，《西游降魔篇》以12.45亿的成绩毫无悬念成为冠军。中国内地电影市场可以说相当红火，2012年底的《人再囧途之泰囧》和2013年开始的《西游降魔篇》票房大卖，致使今年的电影市场再度升温。据中国电影发行放映协会的统计，今年1至2月，全国观众人次突破1亿，票房累计约37.5亿，高出2012年前3个月的总和37.2亿。电影现在确实成为了一个特别热门的消费品。电影产业的收入其中很大一部分来自电影票房，电影票房的高低成败，直接影响着电影后续周边商品的开发与营销，针对电影票房的影响因素，本文采取了2013年开始截至6月30日期间在国内大范围上映的28部电影，基于调查数据讨论投资力度、上映档期、影评分数及导演影响力与电影票房收入之间的定量关系，并对回归方程进行恰当的解释，以期对理解理解票房收入的影响因素有所帮助和启发。 2. 研究框架 2.1研究设计本文的研究设计如图1所示：大部分观众普遍会有名导效应，认为优秀的电影成就优秀的导演，反之优秀的导演一定会拍优秀的电影，一位著名的导演的风格、水准、制作班底等都会影响着影片的质量，介于此种心理，影片是否出自名家之手也是其卖点之一。，导演影响力对电影票房的显著影响源于我国电影生产中的导演中心制，即在影片生产的全过程中，导演是最核心的创意人员，掌握着影片的艺术创作领导权，导演的职能和权限远远超越了创意范畴，成为拥有投资立项、资金使用、决定演员任用等多种大权在握的核心人物。观众可能对电影中的导演、偶像、演员阵容、演

公需科目大数据培训考试答案97分

公需科目大数据培训考试 97分 ? 1.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.小课程 o B.宏课程 o C.微课程 o D.大课程 ? 2.根据涂子沛先生所讲，普适计算是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.1988年 o B.1965年 o C.1989年 o D.2004年 ? 3.“（）阿里巴巴·贵州年货节”销售额突破8.5亿元，促进了贵州电子商务加快发展。（单选题1分）得分：1分 o A.2016 o B.2013 o C.2014 o D.2015 ? 4.大数据要求企业设置的岗位是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席信息官和首席工程师 o D.首席信息官和首席数据官 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。（单选题1分）得分：1分 o A.文化 o B.工业 o C.数据 o D.农业 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.生产经营信息化 o B.资源环境信息化 o C.质量控制信息化 o D.市场流通信息化 ?7.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分 o A.多维分析统计用户出行规律 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.补充与完善路网属性 o D.高德地图导航有躲避拥堵功能

?8.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（单选题1分）得分：1分 o A.六 o B.四 o C.三 o D.五 ?9.由于有了现代信息技术的支撑，研制一个新型号的航天器，周期缩减到（）以内。（单选题1分）得分：1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月 ?10.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1948年 o B.1947年 o C.1946年 o D.1949年 ?11.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.2004年 o B.1988年 o C.1965年