浅谈大数据技术的行业应用
浅谈大数据技术的行业应用
其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。
对于大数据的认识和理解
对于大数据的认识和理解 这学期选修了网络工程这门课程，当时是抱着扫盲的态度选的这门课程，给自己定的目标不高，只需要对一些基础的概念和网络结构有些认识就可以，以免以后在人前谈论的时候不至于成为IT文盲，被一些专业性的技术人员所吓倒。事实证明，态度决定一切，由于自己刚开始设定的目标就比较低，所以注定能够上升到的水平也就不高。 经过这几周的学习，对计算机网络的基础知识和大致结构有了一个粗浅的认识。由于学生本身这方面的基础不扎实，知识结构在这方面比较薄弱，所以不能在技术方面进行深入的研究，只能对一些理论性的知识做一些了解和认识，建立起大概的知识框架。在学习过程中，魏忠老师所提及的知识中有一点印象最为深刻，关于大数据Big Data方面的提及引起了我很大的兴趣，越是自己私下里做了一些阅读和查询（主要是维克托·迈尔-舍恩伯格的《大数据时代》和网络上查看的一些资料）。最后提交的这篇课程总结就着重报告一下自己在阅读了他人关于大数据的一些理论后自身的认识。 在这之前，我发现身边很多人都提起过大数据，其中包括老师和同学。可是对于这些热门的新技术、新趋势人们往往趋之若鹜却又很难说的透彻，如果你问他大数据和你有什么关系？估计很少同学能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然在聊天时不会显得很“无知”，因为现在人们普遍都有以一种信息焦虑感，别人知道的东西我不知道，就会感到焦
虑，无论这些信息对你有没有用；二是在工作和生活环境中真正能参与实践大数据的案例实在太少了，所以大家没有必要花时间去知其所以然。当然我也一样，虽然我希望能有些不一样，但是自己实在欠缺IT这方面的知识，所以也只能查阅一些资料，翻阅了最新的专业书籍，在自己局限的认识下把这些些零散的资料碎片或不同理解论述综合起来做一个类似于文献综述的报告，其实我很真诚的希望进入事物探寻本质。下面就从理论、技术、实践这三个层面写一下大数据的认识 大数据的一些相关理论： 最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“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。” 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。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）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 很早就流传着一句话：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论这句话是谁说得，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感
2017公需科目《大数据前沿技术及应用》第八章答案
2017 年公需科目《大数据前沿技术及应用》 第八章：大数据发展趋势答案 1、大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式，确定判断某件事情必然发生。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：B 2、大数据的发展趋势中的智能化关键技术包括感知技术、自然语言技术、交互技术以及决策等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 3、大数据分为“结构化数据“与”非结构化数据” 。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 4、2011 年，IBM 的“沃森”超级计算机在美国著名智力竞赛节目《危险边缘》上击败两名人类选手而夺冠。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 5、2012 年 7 月国务院发布的《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确提出支持海量数据存储、处理技术的研发和产业化。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 6、机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A
7、由于大数据处理多样性的需求，目前出现了多种典型的计算模式，包括大数据查询分析计算、批处理计算、流式计算、图计算等。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 8、大数据开发的根本目的是以数据分析为基础，帮助人们做出更明确的决策，优化企业和社会运转。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 9、人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 10、知识图谱是一种基于图的数据结构，由节点和边组成。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 11、大数据成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 12、当前，企业提供的大数据解决方案大多基因 Hadoop 开源项目。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 13、北京航空航天大学创办了国内第一个“大数据科学与应用”软件工程硕士专业。（3 分） A. 是 B. 否正确选项：A 14、数据结构”是指不存储数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。（3 分）
大数据各产业应用报告
大数据各产业应用 方案
目录 1.大数据概述 (6) 1.1.概述 (6) 1.2.大数据定义 (6) 1.3.大数据技术发展 (8) 2.大数据应用 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点： (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)
大数据技术进展与发展趋势
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
浅谈大数据技术的行业应用
浅谈大数据技术的行业应用 其实在没上这门课之前我只是认为大数据无非是信息时代的自然产物，随着互联网的通畅自然会存在更为庞大的数据规模，只是没想过数据规模会如此的庞大，正如老师的PPT也指出人们每月在总共在facebook上浏览7000亿分钟，每天会产生超过10TB 的数据，Twitter 每天就会生成超过7TB 的数据！天啊，这简直就是数据的汪洋大海，每个IT企业都在努力的在此间浮沉，努力不被数据大海淹没同时又奋力滑向那零零星星的富庶小岛。我不知道我刚才的比喻是否恰当，不过我想表达的就是数据虽然那么多，有海量的数据和各种不同类型的数据，但这并不是垃圾堆，其中其实掩藏着很多的金矿的。老师上课讲的关于算法来识别用户是否怀孕，进而不同声色的为她们推荐即将成为妈妈的各类产品诸如纸尿裤之类的让我非常感兴趣，让我发现原来营销可以做到这样的地步，利用算法提前预测用户与自己有关的一切消费行为然后加以利用转化为自己的实际发展利益，还有银行卡通过消费行为来判断预警依次来降低风险，这样内容着实让我开了眼。我也相信随着大数据技术处理的进步，大数据对于我们生活潜移默化，还有企业经营理念深刻的影响还会进一步加大的。我以前在网上也曾看过一个关于大数据处理用于音乐App歌曲推荐的算法，主要是通过你听歌曲的历史来记录分析找寻到与你相似品味的客户，然后把他们曾经听过的喜爱的歌曲再推荐给你，这个的确效果非常好，当然这个必须要依托大数据了。大数据其实还是对海量数据进行分发，处理和筛选，然后给下游的客户们来创造的价值。而获取新的客户，还是创造客户新的消费点和欲望方面大数据的确算是颠覆了之前的公司运营模式，不必依靠打折降价烧钱促销大面积撒网，而是通过大数据找到对应的客户进行精准营销等等，的确给公司带来很多便利又节约了很多的资源，人力物力和资金。但有些时候总有些事情不尽然如人意，比如之前携程的数据库不幸泄露，然后许多客户因其真实信息曝光遭到诈骗，而考虑到银行的数据如果操纵不当，那损失可算不可估量了，其实我们一直在一艘在海上摇摆的船上，不仅要享受因海水浮力带来的便利，更要关注大数据安全的问题来保证船的稳定航行，毕竟能载舟，亦能覆舟嘛~而老师在课上也算提到过提供大数据服务的公司是可以随便浏览其客户储存在上面的信息的，这种信息隐患也算是一种无奈吧。还有一个观点其实算我之前在网上看到的，也蛮有趣的。虽然通过大数据挖掘可以找到很多商机，但总有种知其然而不知其所以然之感，虽然我们知道这俩商品放在一种卖肯定会提升销量，但我说不出其中的原因，也无法此类现象之后的逻辑推理下来的发展演变。所以大数据挖掘出的信息在某些时候算是对现实世界的一种反馈，真正的预测决策还是要依靠人们自己的判断和主观能动性的。上述算是我思绪很乱随处敲敲打打写下我对于大数据行业应用的看法吧。
大数据前沿技术及应用(二) 第三章 大数据金融行业应用.
第三章大数据金融行业应用 视频问题： 保险1：数据分析在保险行业有着较大的应用前景，尤其是在产险方面，其在美国已经有了较为成熟的应用。（是） 保险2：金融行业可以利用大数据实现涅槃重生。中国保险行业的渗透率只有3%，大大低于西方发达国家20%左右的渗透率。（否） 证券：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。（是） 银行1：银行每创造100万美元的收入，一家银行平均产出约820GB的数据（是）银行2：大数据在银行的七个业务板块分别是零售银行业务，公司银行业务，资本市场业务，交易银行业务，资产管理业务，财富管理业务以及风险管理业务。（是） 在线考试： 1、2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（是） 2、客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（是） 3、精准营销包括实施营销、交叉营销、个性化推荐以及客户生命周期管理。（是） 4、对于银行以及银行产品的舆论上，银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，做到及时处理问题。（是） 5、在大数据时代，针对市场波动对证券公司IT建设的影响，一个聪明的证券公司会在行情比较清淡的时候加强基础建设替换老系统，因为在在大牛市行情好时做一些系统变更的风险系数非常高。（是） 6、招商信诺电销对信用卡客户的数据分析，主要思路是通过持卡人的行为，建立客户购买保险产品倾向性的模型，以提高电销的成功率。（是） 7、摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（是） 8、客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（否） 9、大数据的发展使国内的不少银行也开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据实现实时营销；招商银行利用大数据发展小型微贷等。（是）10、没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（否） 11、大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（是） 12、2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（是） 13、股票、投资理财、投诉服务等各个业务涉及到交易、风控、清算等系统的数据都是用户在各个触电，场景下的痕迹，对这些数据进行拉通和分析，可以掌握用户在该券下商所
浅谈大数据发展现状及未来展望
浅谈大数据发展现状及未来展望 中国特色社会主义进入新时代，实现中华民族伟大复兴的中国梦开启新征程。党中央决定实施国家大数据战略，吹响了加快发展数字经济、建设数字中国的号角。国家领导人在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出：“大数据是信息化发展的新阶段”，并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署，为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向！ 今天，我拟回顾大数据的发端、发展和现状，研判大数据的未来趋势，简述我国大数据发展的态势，并汇报我对信息化新阶段和数字经济的认识，以及对我国发展大数据的若干思考和建议。 一、大数据的发端与发展 从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁，承载了人类基于数据和信息认识世界的努力和取得的巨大进步。然而，直到以电子计算机为代表的现代信息技术出现后，为数据处理提供了自动的方法和手段，人类掌握数据、处理数据的能力才实现了质的跃升。信息技术及其在经济社会发展方方面面的应用（即信息化），推动数据（信息）成为继物质、能源之后的又一种重要战略资源。 “大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，之后逐渐延伸到科学和商业领域。大多数学者认为，“大数据”这一概念最早公开出现于1998年，美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西（John Mashey）在一个国际会议报告中指出：随着数据量的快速增长，必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题，并用“Big Data（大数据）”来描述这一挑战，在计算领域引发思考。2007年，数据库领域的先驱人物吉姆·格
大数据技术与应用专业详细解读
大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将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，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几
乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。
浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用
浅谈大数据技术在安全生产工作中的现状与应用 随着信息化进程的发展，大数据技术在安全生产工作中的应用越来越广泛。文章从分析大数据技术在安全生产领域的应用现状、实施基础、实施关键入手，指出基层工作者如何应用大数据技术开展安全生产工作。 标签：安全生产；大数据；信息化 21世纪是信息时代，它象征着人类的时代跨越。最显著的特征是计算机技术的飞速发展，有效支撑大数据统计分析在各行业中的运用。大数据技术正在影响和改变人们的学习式和工作方式，传统的工作方式在信息化时代凸显出一些不足和弊端。所谓大数据，单从字面来看，它表示数据规模的庞大，并满足5个特点：规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）和真实性（veracity）。以下将浅谈大数据技术在安全生产工作中的价值与应用。 1 大数据技术在安全生产领域的应用现状 安全生产信息化是大数据技术在安全生产工作中的应用基础，安全生产信息化建设在各项安全生产工作顺利开展的过程中都起着重要的保障和支撑作用。20世纪90年代初，世界上一些发达国家已经建立了较为完善的政府安全生产信息系统。美国矿山安全信息中心建有安全生產业务信息系统，负责网络管理和数据处理，包括采集矿山危险源实时数据，对数据进行分析判断和预测，发现事故隐患，记录整改情况，通知现场安全监察员进行监察等。该系统还能在网上接受现场安全监察员每日的报告，对执法情况进行分析统计，确定工作重点，进行人员调配，发布每日安全生产信息，第一时间通报安全事故等业务，并对灾害事故救援采用了现代通信、信息网络、数据库技术，推行计算机模拟、虚拟现实等信息化新技术在矿山中的应用，大幅度减少了煤矿挖掘中的意外险请，不仅提高了矿山安全水平，还提高了数据效率。2010年，美国西弗吉尼亚州发生死亡29人的矿难，由于该煤矿的监管记录保存完整，每条记录都包括检查的时间、结果、违反的法律条款、处理的意见、罚款的多少、已缴纳的金额、煤矿是否申诉等记录。逾千条的监管记录为事故追责提供了重要证据，从而使调查当局迅速锁定责任方并予以正确处罚。 我国在2011年12月发布了国家安全生产信息化十二五规划，分析全国安全生产监管、煤矿安全监察、应急管理和煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危行业（领域）及冶金等工贸行业安全生产面临的形势与挑战，以及加强新形势下安全生产工作对信息化建设的迫切需求的基础上，提出安全生产信息化工作的指导思想、目标、主要任务和重点工程，旨在实现安全生产领域信息资源的深度开发利用和共享，为政府创新安全监管监察方式、企业落实安全生产主体责任提供科学有效的保障手段，促进安全生产状况持续稳定好转，是各级安全监管监察机构和企业开展信息化建设和应用的重要依据。目前，在国家安全生产总局网站上，已经投入使用的数据库信息平台有安全生产综合统计信息直报系统、企业安全生产标准化信息管理系统、非煤矿山安全生产基本情况普查系统、安全生产隐患排查
2017大数据前沿技术与应用部分答案(公需课)90分以上答案
1、下面哪种不是数据库的分类？ A、层次式数据库 B、开放式数据库 C、网络式数据库 D、关系式数据库 2、下面哪种不属于硬盘？（） A、SSD盘 B、HDD盘 C、混合硬盘 D、光盘 3、（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据。 A、高速缓冲存储器 B、主存储器 C、外存储器 D、CPU寄存器 4、推动大数据分析平台的发展不包括以下哪项技术？（） A、云存储技术 B、数据管理技术 C、数据抓取技术 D、数据可视化技术 5、不属于光盘的优点是（）。 A、单位存储容量成本低，携带方便，数据查询时间短
B、容量大，保存时间长 C、数据读取、写入数据快，操作方便 D、可重复删除写入数据 6、不属于基于大数据的威胁发现技术的优点是哪项？（） A、分析容的围更大 B、对已知威胁的检测 C、分析容的时间跨度更长 D、攻击威胁的预测性 7、（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 A、数据库结构 B、数据结构 C、存储结构 D、数据对象结构 1 【单选】（）用于存放计算机运行期间的大量程序和数据 ? A. 高速缓冲存储器 ? B. 主存储器 ? C. 外存储器 ? D. CPU寄存器 ? A
? B ? C ? D ?正确答案： B 2 【单选】下列哪条不属于隐私保护防护策略( ) ? A. 确保身份安全 ? B. 安全检查 ? C. 密钥管理的不良状况 ? D. 安全步骤 ? A ? B ? C ? D ?正确答案： B 3 【单选】（）是指数据的组织形式或数据之间的联系。 ? A. 数据库结构 ? B. 数据结构 ? C. 存储结构 ? D. 数据对象结构 ? A ? B ? C
2017年公需课试卷及答案(大数据技术与发展前景)
考试：大数据技术与发展前景 ?题量：10题 ?答题时间：分钟 ?总分：100分 ?合格线：60分1 【单选】（）是一种高实时性的计算模式。 ? A. 批处理计算 ? B. 流式计算 ? C. 查询分析计算 ? D. 数据挖掘计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 2 【单选】批处理和复杂数据挖掘计算通常属于（） ? A. 分析计算 ? B. 实时计算 ? C. 查询计算 ? D. 非实时计算 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 3
【单选】作为老牌商业中心，吸引着短期来京者的重要地点是（）。 ? A. 北京西单 ? B. 北京王府井 ? C. 北京南锣鼓巷 ? D. 北京天安门 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（） ? A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 ? B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段? C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 5 【多选】实时流式大数据的处理的需求是（） ? A. 大数据系统实现低延迟处理 ? B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 ? C. 具有容错和去重能力 ? D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 ? A ? B ? C
? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（） ? A. 数据量的膨胀 ? B. 数据深度分析需求的增长 ? C. 自动化、可视化分析需求的出现 ? A ? B ? C ?正确答案：A B C 7 【判断】对于特大城市的政府而言，在对外来人口限制的同时，对所谓“外来高端人才”通常持欢迎态度（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 8 【判断】如今大概三分二的用户已经在使用企业级数据仓库，未来这一比例将会更高（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】通常大数据描述了一个对象(物理的或逻辑的)或一个过程的全景式的和全周期的状态，因此，其来源必然是多源的，其形式是多模态的（）
浅析大数据技术的应用风险
郭晨晨山西师范大学数计学院 【摘要】从大数据的提出到现在仅仅几年时间，但已经成为整个社会各个领域的热门话题。从事大数据工作的人才更是受到了包括百度、腾讯、阿里巴巴等互联网掌舵公司的追捧。但是需要注意的是任何技术或者科学成果都有的局限性，让大数据更好的为人类服务需要我们更多的理性。 【关键词】大数据局限性理性 一、大数据时代的到来 提到“大数据”，需要对“数据”的重要性做简单的分析。本质上数据都是人创造的，它伴随人类历史的发展，从古至今一直影响着人类的思考、行为，改变着人类的世界观、价值观。大数据时代的核心仍然是数据。传统数据是一个个数字或者可以进行编码的简单文本，是一种结构化的信息量，分析起来要简单很多。 而大数据却包罗万象，以文本、图片、视频、音频等等众多形式出现。它包含很多非结构化数据和半结构化数据。 麦肯锡是研究大数据的先驱，在其报告中给出的大数据定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。但它同时强调，并不是说一定要超过特定TB 值的数据集才能算是大数据。 维基百科对于大数据的描述是在无法容许的时间里，用常规软件对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。 大数据时代的到来与其说是人类智慧的创造性成果，不如说是对于信息爆炸时代处理海量信息的一种无奈的https://www.360docs.net/doc/1515197817.html,解决方法。 二、大数据的技术特点 任何一种新技术的应用都是水到渠成的结果，假如环境没有准备好，无论什么样的技术想取得预期的效果都是极为困难的，大数据应用对于环境的要求是极其苛刻的。 V olume、Velocity、Variety、V eracity 是大数据的4V 特点，处理数量巨大、结构博闻新闻复杂、类型众多数据构成的数据集合自然不能仅仅使用单一简单的技术来完成。 大数据是基于云计算的移动互联网、物联网、社交网络、电子商务、智慧城市的跨界融合。云计算广泛应用了分布式技术，它是一个体系架构，包含分布是数据处理技术、分布式文件系统、分布式数据库等。 正是云技术给了人们廉价获取海量计算和存储的能力，使大数据处理技术成为可能。 三、大数据应用的副作用 3.1 大数据应用需要更多理性思考 大数据的热潮其提出之初就被人们所预料到。 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。” 然而，在大数据热一浪高过一浪之时，很需要给大数据泼一盆凉水降降温。 信息化宣传言过其实已经是“新常态”，人们宣传数据库、信息共享、物联网、云计算，发布会和研讨会上这些新事物、往往赋予了它超过现实本身的意义。 每次都会描述一个无限乐观的前景，然而现实的发展和人们本来的预期并不是同样的轨迹。信息化效益不是一个短期工程，技术亦不是最关键的因素，理性的思考才是长久之计。 3.2 大数据热产生的浮躁社会氛围 纵观人类历史，人们对于预测未知的热衷从未消失过。现实世界中，缺少实时记录的工具，许多行为看起来是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”，互联网“处处行迹处处痕”的特点确
浅析大数据的特点及未来发展趋势
浅析大数据的特点及未来发展趋势 摘要：随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。获取有用的数据，不仅可以有效缩短时间，而且可以满足具体需求。大数据技术正是适应现代社会的发展，从数据量巨大、结构复杂、类型众多的数据中，快速获取有价值的信息。因此本篇文章主要分析了大数据的特点，通过进一步探讨，并对其未来的发展趋势进行展望。 关键词：大数据；特点；发展趋势 大数据是继互联网、云计算技术后世界又一热议的信息技术，近几年来发展十分迅速。大数据技术的出现，给人们的生活带来了极大的便利。我们将生活中的东西数据化之后，就可以采用数据的格式对其进行存储、分析，从而获得更大的价值。 一、大数据技术的特点分析 1）开源软件得到广泛的应用 近几年来，大数据技术的应用范围越来越广泛。在信息化的时代，各个领域都趋向于智能化、科技化。大数据技术研发出来的分布式处理的软件框架Hadoop、用来进行挖掘和可视化的软件环境、非关系型数据库Hbase、MongoDb 和CounchDB等开源软件，在各行各业具有十分重要的意义。这些软件的研发，与大数据技术的发展是分不开的。 2）不断引进人工智能技术 大数据技术主要是从巨大的数据中获取有用的数据，进而进行数据的分析和处理。尤其是在信息化爆炸的时代，人们被无数的信息覆盖。大数据技术的发展显得十分迫切。实现对大数据的智能处理，提高数据处理水平，需要不断引进人工智能技术，大数据的管理、分析、可视化等等都是与人密切相关的。现如今，机器学习、数据挖掘、自然语言理解、模式识别等人工智能技术，已经完全渗透到了大数据的各个程序中，成为了其中的重要组成部分。 3）非结构化的数据处理技术越来越受重视 大数据技术包含多种多样的数据处理技术。非结构化的处理数据与传统的文本信息存在很大的不同，主要是指图片、文档、视频等数据形式。随着云计算技
浅谈大数据在物流管理中的运用
浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的
意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的信息并转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中出现的问题。 （二）为物流企业做出正确的决策提供依据
公需课大数据前沿技术级应用测试题
1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？【ABCDE】 A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 《新一代人工智能发展规划》 D: C: 2017年7月8日： 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。【对】3. 【多选题】大数据分析平台软件由（）（）（）（）（）大关键技术实现。【ABCDE】 A: 云存储 B: 云计算 C: 算法库D: 工作流引擎 E: 开放接口 4. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用 5. 【多选题】计算机系统的发展经历了这样几个阶段：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 大型机 B: 小型机 C: 个人计算机 D: 互联网 E: 云计算
6. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体， 记录了对象的属性特征。正确答案:[对] 7. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。【AB】 A: 人工采集 B: 自动化采集 8. 【判断题】数据自动化采集技术的发展产生了大数据。 对 9. 【多选题】云服务应用的部署模型有：（）（）（）（）。【ABCD】 A: 公有云Public cloud B: 私有云 Private cloud C: 社区云Community cloud D: 混合云 Hybrid cloud 10. 【多选题】教育大数据指的是学生在学习过程中产生 的大数据，教育大数据应用主要体现在三个主要方面（）（） （）【ABC】 A: 学生学习分析 B: 学生的分类管理 C: 教学效果分析
浅谈大数据技术及应用教案资料
浅谈大数据技术及应 用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据 采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,
浅谈大数据技术及应用
浅谈大数据技术及应用（黑体小二） 哈尔滨商业大学管理学院物流工程2015 王兴哲 摘要：大数据的概念由来已久，但在多数人眼中大数据就是数据大，甚至有时和云计算混为一谈。本文主要对大数据的定义进行重新的认识，并将其与云计算加以区别。而在大数据流行的今天，大数据究竟带来了什么有利的影响，或者说它将有什么样的前景。这些问题都将在文中一一列举 关键词：大数据云计算应用 浅谈大数据技术及应用 1 引言 大数据这一术语正是产生在全球数据爆炸增长的背景下,用来形容庞大的数据集合。与传统的数据集合相比,大数据通常包含大量的非结构化数据,且大数据需要更多的实时分析。此外,大数据还为挖掘隐藏的价值带来了新的机遇,同时给我们带来了新的挑战,政府机构最近也宣布了一项加快大数据进程的重大计划,各行各业也都在积极讨论大数据的吸引力。 大数据时代的到来，是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的，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。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑，大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 2 大数据的定义 一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT 技术和软硬件工具对其进行感知?获取?管理?处理和服务的数据集合。大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集?发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。大数据的特点可以总结为 4 个 V,即volume(体量浩大)?variety(模态繁多)?velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成?数据采集?数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支
第9章 大数据的行业应用
1）请阐述什么是旅游大数据。 旅游大数据是综合性的云计算、物联网等高科技信息技术的应用，旅游经营者可以利用网络为广大受众者及时发布相关企业动态和旅游信息；受众者用手机、电脑和其他主动感知类信息的网络终端设备，可以合理安排一个有计划的旅游行程，为提前出行做好如预订机票、酒店、餐厅等准备。这样一种智能化的发展模式，为乘客提供方便，同时在推动旅游企业管理中发挥了巨大作用。 2）请阐述什么是教育大数据。 教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要所采集到的用于教育发展和研究的价值巨大的数据集合。教育大数据不仅仅是大数据在教育领域应用，它还通过教育领域反向驱动大数据技术分化为独立的分支，从而带来了对传统教育技术领域长期研究问题解决的新途径，甚至可以跨越传统个性化学习的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征。这样来促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等。 3）请阐述什么是金融大数据。 大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。 4）请阐述如何设计用户画像。 客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。一般来讲，客户画像主要包括以下几方面： 1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库），通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。 2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可。 3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况。