大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征
无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为：
大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。
有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。
（2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。
（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。
（4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。
（5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "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"
指的是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。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，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。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，
大数据分析的五个方面详解
https://www.360docs.net/doc/2316285489.html, 大数据分析的五个方面详解 ●大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集 无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V。 ●大数据分析 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生 ?五个基本方面 Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Semantic Engines（语义引擎）由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
大数据的概念
一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度知道—大数据概念大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：V olume、Velocity、Variety、Veracity。互联网周刊—大数据概念"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，
或深刻的洞见，最终形成变革之力研究机构Gartner—大数据概念"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"指的是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。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly 说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，
大数据基本概念及技术
大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，不管什么，都要带上“大数据”三个字才显得时髦。大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义:数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
不过数值是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如下面的数据可视化和数据分析，最早是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如:针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
你需要知道的7个大数据定义
存储和处理数据的NoSQL方式。 这些新技术的用户需要一个术语来将它们区别于以前的技术，于是大数据成了他们的最佳选择。如果你去参加大数据会议，你肯定会发现，涉及关系型数据库的会议会很少，无论他们鼓吹多少个V 。 (3)大数据与数据的区别 大数据技术的问题是，大数据有些含糊不清，以至于行业中的每个供应商都可以跳进来声称自己的技术是大数据技术。以下是两种很好的方法来帮助企业理解现在的大数据与过去单纯的大数据的区别。 交易、交互和观察：这是由Hortonworks公司负责企业战略的副总裁Shaun Connolly提出的。交易是我们过去收集、存储和分析的主要数据。交互是人们点击网页等操作得到的数据。观察是自动收集的数据。 过程介导数据、人类产生的信息以及机器生成的数据。 (4)大数据：信号 SAP公司的Steve Lucas认为，应该根据意图和时机来划分这个世界，而不是根据数据的类型。“旧世界”主要是关于交易，当这些交易被记录时，我们已经无法对它们采取任何行动：企业都在不断管理“失效的数据”。而在“新世界”，企业可以使用新的“信号”数据来预测将会发生什么，并进行干预来改善情况。 相关的案例有，追踪社交媒体上人们对品牌的态度，以及预测性维护（用复杂的算法帮助你决定何时需要更换零部件）。
(5) 大数据：机会 这是来自451 Research的Matt Aslett，他将大数据定位为“之前因为技术限制而被忽略的数据”。（虽然在技术上，Matt使用了“暗数据”，而不是大数据，但已经非常接近）。这是笔者最喜欢的定义，因为它符合大部分文章和讨论中的说法。 (6) 大数据：隐喻 Rick Smolan在其书中写道，大数据是“帮助这个星球生成神经系统的过程，其中我们人类只是另一种类型的传感器”。很深奥吧？ (7) 大数据：新瓶装旧酒 很多项目基本上是使用以前的技术，这些过去被称为BI或者分析的技术突然跳入大数据的行列中。 底线：尽管大家对大数据的定义有很多争议，但所有人都同意这个事实：大数据是一个大事件，在未来几年将带来巨大的机遇。 来源：cnw网界网。 人人都是产品经理（https://www.360docs.net/doc/2316285489.html,）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台
现代企业管理的基本特征
现代企业管理的基本特征 企业的基本特征是指企业自产生以来各行各业、各种类型的企业共同的质的规定性，其实也就是企业与非企业的区别所在。笔者认为，企业应具有的这些特征是按一定的内在逻辑层层递进的，包括以下五方面特性： (一)组织性 企业不同于个人、家庭，它是一种有名称、组织机构、规章制度的正式组织;而且，它不同于靠血缘、亲缘、地缘或神缘组成的家族宗法组织、同乡组织或宗教组织，而是由企业所有者和员工主要通过契约关系自由地(至少在形式上)组合而成的一种开放的社会组织。 笔者认为，有些教科书说企业是法人组织，那是不正确的，因为从企业产权组织形式来看，企业可分为自然人企业和法人企业两大类。到现在为止，自然人企业数量还相当大，它包括个人企业和合伙企业。所谓个人企业并非企业仅由一个人组成，只是指个人独资企业而已。至于目前还大量存在的个体户，当然不算企业，不能与个人企业混为一谈，只有经过制度化的组织改造才能转变为企业。 (二)经济性 企业作为一种社会组织，不同于行政、军事、政党、社团组织和教育、科研、文艺、体育、医卫、慈善等组织，它首先是、主要是、本质上是经济组织，以经济活动为中心，实行全面的经济核算，追求并致力于不断提高经济效益;而且，它也不同于政府和国际组织对宏观经济活动进行调控监管的机构，它是直接从事经济活动的实体，和消费者同属于微观经济单位。 需要指出，虽然各种非企业的社会组织往往也要进行某些经济核算(如收支、财产核算)，但由于不是或主要不是从事经济活动，追求的不是或主要不是经济效益，它们的经济核算只是局部的、辅助性的，无法与企业核算相提并论。 (三)商品性 企业作为经济组织，又不同于自给自足的自然经济组织，而是商品经济组织、商品生产者或经营者、市场主体，其经济活动是面向、围绕市场进行的。不仅企业的产出(产品、服务)和投入(资源、要素)是商品——企业是“以商品生产商品”，而且企业自身(企业的有形、无形资产)也是商品，企业产权可以有偿转让——企业是“生产商品的商品“。 这里要说明的是，企业投入的劳动力(除企业主自身以外)毋庸讳言属于商品—这是企业与个体户的一个区别，但企业所使用的劳动者不是商品，他们拥有完全的人身权利，拥有自身劳动力的完全所有权，他们只是通过与企业的双向选择，以契约的形式，把自身劳动力的使用权在一定时间内、一定条件下，让渡给企业经营者而已。另外，如果从广义的投入、产出来讲，也并非一切投入、产出都是商品，比如企业产出的对社会的责任、员工素质的培养提高以及形成的企业文化等，不应视为商品。
大数据概述及基本概念
考试：大数据概述及基本概念 试卷年份：2015年 题量：10题 答题时间：分钟 总分：100分 合格线：60分 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） A. 传统企业数据 B. 机器和传感器数据 C. 社交数据 D. 电子商务数据 A B C D 正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 A. 技术 B. 研究 C. 信息 D. 管理 A B C D 正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） A. 内容维度 B. 关系维度 C. 时空维度 D. 维度的交叉综合 A B
C D 正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（） A. 数据交易技术 B. 数据交互技术 C. 数据存储技术 D. 数据处理技术 A B C D 正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（） A. 结构化信息 B. 非结构化信息 C. 半结构化信息 D. 特殊化信息 A B C D 正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） A. 数据体量大 B. 数据类别大 C. 数据处理速度快 D. 数据真实性高 A B C D 正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（）
A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确 9 【判断】可视化是给机器看的，数据挖掘就是给人看的（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：错误 10 【判断】全球数据的90%产生于过去2年内（） A. 正确 B. 错误 正确 错误 正确答案：正确
大数据概念
大数据概念 大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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[1] 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。 应用学科:计算机，信息科学，统计学 适用领域范围: BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+, 人工智能 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 意义 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。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。 有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。 大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。
当前企业管理的基本特性
当前企业管理的基本特性 摘要：新经济时代的到来，预示着企业将面临着管理领域新的挑战。文章就新经济时代企业管理的基本特征展开探讨，以揭示新经济时代给企业管理带来的新问题。 关键词：重建企业程序重组外部要素非正式组织 一、快速、灵活是新经济时代市场对企业的基本要求 新经济时代，企业面临的外部要素变得极其复杂。需求本身在多品种、高质量得到满足后向更加个人化的方向发展，同时，企业通过信息化手段与个人需求建立了直接的联系，技术和管理创新促进了个性化需求的发展。消费需求的个性化，又进一步促进了原材料需求的多样化、高品质化，在信息网络的作用下，消费品生产商和原材料供应商形成共同开发的网络型组织，从而大大提高了技术在整个产出中的含量。通用汽车公司和福特、奔驰、克莱斯勒共建网上采购平
台并向所有汽车公司开放，汽车业巨头们在输出终端的竞争并不妨碍在输人始端的合作。企业联盟的出现也表示，需求的变化对技术的要求更广、更深、更快，它使市场竞争的战略发生了改变。在工业时代，企业的边界是清晰的，谁是竞争对手，谁是盟友，一目了然。但在新经济时代，企业的边界变得模糊了，既是竞争对手，又是盟友，成为企业间最常见的关系。DEC公司生产阿尔法 芯片，成了英特尔公司的竞争对手，同时，它又根据市场需求用英特尔公司的“奔腾”芯片制造个人计算机，这样，它们又成了盟友关系。IBM公司与英特尔公司也处于这样 一种“又爱又恨”的复杂关系中。市场的个性化和竞争关系的复杂化，给企业资源优化配置和战略决策带来困难。当企业考虑资源问题时，不能仅从自己所能控制的资源出发，同时还要考虑整个市场的资源分配情况。所谓资源优化，不仅仅是企业内部，而且要考虑整个市场及企业在市场中的位置。资源配置和战略决策的复杂性加强了对信息的需求，企业决策越来越依赖信息的传输和处理，
数据挖掘试题
For personal use only in study and research; not for commercial use 单选题 1. 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. 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 4. 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. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.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 12. 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 13.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？(A) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 16. 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 17. 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 18.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 22. 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 23.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：(A) A 18.3 B 22.6 C 26.8 D 27.9 28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 29. 关于基本数据的元数据是指: (D) A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;
解读大数据的定义及运行与分析
解读大数据的定义及运行与分析 随着物联网、云计算、移动互联网等信息智能技术的飞速发展，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务领域。 今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。 大数据的字面理解意思是指大小超出了常用的软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是目前存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。 大数据在运行过程中首先要进行预处理 主要完成对已接收数据的辨析、抓取、分类等操作。 （1）辨析：通过接收输入需求进行辨析产品或数据。 （2）抓取：由于获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取的过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 （3）分类：对于大数据接收的数据，并不都是有价值的，有些数据是我们不关心的内容，还有一些数据是完全错误的干扰项，所以要对数据过滤从而提取出更为有效数据。 浅谈大数据概念及大数据的运行与分析首先，想要系统的了解大数据，我们从最基础的三个方面进行解析。 第一是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
管理学基本特征
管理的基本特征 管理是一个过程，它表现为以下几个基本特征： 一、管理是一个有明确目标或目的的过程，这一过程指向既定目标和目标的实现。 管理是人类社会有目的的活动，任何组织的管理都有预定的使命和目标，都力求有效地完成自己的目标和使命。目标完成的程度是衡量管理有效性的主要依据，因此，企业管理的任何活动，都必须为实现既定的企业目标服务。 二、管理的主体是管理者。 管理是让人与自己一道去实现既定目标，管理者对管理的效果将承担重大责任。管理者的第一个责任是管理一个组织，组织是一个整体，它有明确的目标和实现目标的手段，管理者要使一个组织取得最大的效益；管理者的第二个责任是管理管理者，对管理者应该通过目标管理和自我控制进行管理，还要培养其下属；管理者的第三个责任是管理工作和员工，主要是激励组织员工发挥其创造的热情，求得组织的最佳效果[1]。 由于劳动日趋专业化，业务规模日益扩大，管理已经越来越举足轻重，技术上的新发展，不断产生新的困难和问题，人际关系的错综复杂，向执行管理职能的管理者经常提出的挑战。因此，管理者需要不断完善自我。 三、管理是根据客观规律要求进行的一种综合功能。 企业管理是在一定的外部环境和内部条件下进行的，这些客观条件是不以人们的意志为转移的实际存在的现象、关系和过程。企业的外部环境，包括政治、经济、科技、社会和伦理多方面的因素，是企业是生存环境；企业的内部条件，涉及人、财、物各个方面。将企业的各种资源合理地组织起来，并与外部环境相适应，使之成为现实的生产力，这是企业经营管理的基本功能。 由于管理的重要性不断提高，并且管理面临着各种新的复杂问题，因而对管理的研究越来越多地涉及到其它学科领域，诸如经济学、会计学、统计学、心理学和社会学等。管理的突出特点是它综合地运用了很多学科所开拓出来的知识和分析方法，使管理者能够形成一种着眼于整个组织的全局和一体化的思想体系。企业管理既是社会物质活动的管理，又是社会及其成员之间的各种经济关系和精神生活的管理。只有发挥企业管理综合功能的作用，建立与之相对应的利益机制和相互关系的秩序，建立和维持与之相适应的精神环境，才能促使人们积极地位实现企业目标而奋斗。 四、管理的核心是处理好人际关系。 管理是让别人与自己一道去实现既定的目标，即通过其他人来完成工作。管理的要素既包括物-劳动资料、劳动对象以及消费品，也包括人的要素，并且只有通过人的活动才能导致物的活动；而正是通过人的活动，通过人对物的关系，通过人与人的相互关系，物才具有社会意义。管理者的工作或责任很大一部分是与人打交道，因此，充分发挥人的积极性与创造性，是搞好企业经营管理的最根本因素。 五、管理的任务、职能与层次。 管理的任务是设计和维持一种环境，使在这一环境中工作的人们能够用尽可能少是支出，实现既定的目标。管理者的工作环境可能各不相同，所遇到的问题
第一节 管理的概念及其基本特征2
第一节管理的概念及其基本特征 一、什么是管理 管理是人类共同劳动的产物，有着悠久的历史。人类自古以来就是共同劳动、共同生活的，每一个人都是处于一定的人群之中，在集体中得以生存和发展。社会化的劳动生活，客观上要求对劳动过程进行有效的计划、组织、指挥和协调，以实现合理的分工协作，合理地利用资源，以较小的代价创造理想的价值，达到人们预期的目标。这种计划、组织和协调活动，就是管理活动。管理是社会化劳动分工协作的必然产物。 随着人类共同劳动的发展，人们对管理的认识也不断发展和深入。在漫长的管理理论和实践发展过程中，人们基于自己对管理的认识，对管理的定义作出了各种不同的描述，而很难得出统一的定义。这不仅是因为管理的渊源太久，而且是因为管理的内涵非常丰富，涉及甚广的缘故。目前各学派对管理形成的共识、并体现管理基本内涵的定义是：管理是一个过程，是让别人与自己一道去实现既定的目标，是一切有组织的集体活动所不可缺少的要素。这个定义强调：首先，管理是一个组织必需的一种特定的实践活动；其次，管理是人发挥主观能动性，采用一定的方式、方法作用于客体，以使主体规划的目标顺利实现的活动；最后，管理是有计划的，由一系列相关活动构成的动态过程。 二、管理的基本特征 （一）管理是一种文化现象和社会现象 管理这种现象是否存在，必须具备两个条件：两个人以上的集体活动；一致认可的目标。管理是组织不可缺少的活动，产生于人们有组织的共同劳动。由于共同劳动，人们需要沟通意愿、统一目标；由于共同劳动，人们需要分工协作、组织协调；由于共同劳动，人们需要统一指挥、规范行为；为此，管理人员及其管理活动就成为必要的事。组织活动具有明确的目标，没有共同目标，就没有共同劳动，管理职责就是不断通过管理引导和激励组织成员为企业目标的实现而努力。组织活动需要各项资源，管理的实质就是通过计划、组织、领导和控制等手段，实现社会资源的合理配置和社会劳动的有效率的进行。管理活动存在于每一个组织中，组织是管理的载体。管理的作用犹如组织的神经系统，是必不可少的。 管理的对象是组织中的人力和物力资源，管理的实质就是通过计划、组织、领导和控制等手段，实现组织内部各要素的合理配置。企业管理的客体是企业管理的对象，主要分为两大部分。一是由企业内部的资源、条件和活动过程构成，二是由企业外部的环境和影响因素构成。现代企业组织必须具备组织目标、人力资源、物质技术资源、组织机构和信息资源等五大要素。管理以这些组织要素为对象，保证其充分的供应和合理的配置，并协调好它们的相互关系。现代企业组织生存在社会系统之中，受到企业环境的深刻影响。影响企业的环境因素主要有：社会经济、社会政治、法律法规、社会文化、科学技术、产品市场、财政资源、行业发展和原材料供给等。一般来说，组织内部的要素是可以控制的，组织的外部要素是部分可以控制的。（二）管理的主体是管理者 德鲁克认为，管理者有三个层次的责任：第一个责任是管理一个组织；第二个责任是管理管理者；第三个责任是管理工作和工人。
大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征 无论是2001年梅塔集团分析师道格〃莱尼提出的大数据技术萌芽，还是2008年IBM公司的史密斯首次以“BIG DATA”的名词初步定义了大数据的含义，时至今日，科学届对大数据还没有给出一个完整准确的定义，不同领域的科学家们都从不同的视角诠释了大数据的基本含义。但是，纵观大数据发展的前世今生，以及今后的发展趋势，大数据的含义可以归结为： 大数据是人类认知世界的技术理念，是在信息技术支撑下，利用全新的数据分析处理方法，在海量、复杂、散乱的数据集合中提取有价值信息的技术处理过程，其核心就是对数据进行智能化的信息挖掘，并发挥其作用。 有人说世界的本质就是数据，在当今充满数字化数据的时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的海量数据，为了在数据中理解信息内容，发现信息与信息之间的关系，人类从没有像今天这样对数据有那么深刻的认识，实际上，我们应该重新认识数据的特征：（1）海量的数据规模（Volume）。具有当前任何一种单体设备难以直接存储、管理和使用的数据量，大数据中所说的“大”也包括数据的全面性。 （2）快速的数据流转和动态的数据变化（Velocity）。数据会随着时间和环境发生变化。
（3）多样的数据类型（Variety）。刻画特定事物特征或规律的数据是以多种形式存在的。 （4）巨大的数据价值（Value）。数据就是资源，许多看似杂乱无章的数据，其潜在蕴含着巨大的价值，数据的价值是由不同的应用目的而体现。 （5）智能化数据挖掘（Intelligence）。无论数据有多少，还是以何种形式呈现，人类要想从数据中发现事物的真相，必须应用全新的方法分析数据，以得到有价值的信息。
目标管理的基本特征
目标治理 【本讲重点】 目标治理的好处 目标治理的特征 目标治理的难点 目标治理的好处 目标统一，劲往一处使
公司的各个部门、各个职员不能“劲往一处使”是专门可怕的。由于公司的总目标必须分解为不同部门、不同职务、不同人员的目标，而在不同部门担任着不同职务的不同人员，由于角色、职能、责任、利益、能力、性格、偏好、经验、信息、地位、风格等等的不同，随时可能使公司的总目标扭曲和偏离，或者讲，经常出现所做的工作与实现总目标无关或无助的现象。目标治理的好处确实是尽量减少和消除这种扭曲和偏离。 目标治理的这一“好处”关于企业来讲是至关重要的。 在各自的层面上工作 上司在上司的层面上工作，下属在下属的层面上工作，即在各自的层面上工作关于工作的效率和目标的实现是十分重要的。上司的层面要紧集中在打算、监督、激励、领导、辅导和重要业
务问题的处理上；下属的层面要紧集中在打算的执行、业务的开展、事务的处理上。只有各司其职，才能有较高的工作效率和绩效。有了目标治理，上司以目标为核心，对下属实施治理，下属以目标为核心，自主地开展工作。 在第一种情况下，下属处于从上司那儿领任务、同意工作的被动地位。尽管这是下属的“本分”，然而，谁情愿整天象机器人一样领到工作，唯唯诺诺地同意，又全心全意、不折不扣地执行呢？ 第二种情况什么缘故经常出现呢？实际上，第二种情况的部分缘故是出了事需要上司去“摆平”，另有一部分是上司怕下属出错或“看只是眼”，去指点、指责或“亲自操刀”而造成的。 激发主动性
抓住重点 每位职业经理和下属都面对大量的工作，在这些工作中，必须用“20/80法则”分清哪些重要，哪些不重要，哪些是高效益的，哪些是低效益的，哪些关于绩效的贡献最大，哪些贡献不大。目标治理强调一个时期的工作只设定有限的1—3个目标，这1—3个目标关于企业来讲，贡献会最大，抓住这几个目标，80%的企业目标就能够达成。
《数据仓库与数据挖掘》复习题
2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》 期末考试题型 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 二、填空题（每空1分，共20分） 三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！ 单选题 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 什么是KDD？(A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 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 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)
2017继教001-考试：大数据概述及基本概念
考试：大数据概述及基本概念 1 【单选】下列不属于商业大数据类型的是（） ? A. 传统企业数据 ? B. 机器和传感器数据 ? C. 社交数据 ? D. 电子商务数据 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 2 【单选】信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等凡涉及到这些过程和技术的工作部门，都可称作（）部门 ? A. 技术 ? B. 研究 ? C. 信息 ? D. 管理 ? A
? B ? C ? D ?正确答案：C 3 【单选】数据本身所承载的信息内容是指（） ? A. 内容维度 ? B. 关系维度 ? C. 时空维度 ? D. 维度的交叉综合 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A 4 【多选】大数据平台的三个重要的技术部分有（）? A. 数据交易技术 ? B. 数据交互技术 ? C. 数据存储技术
? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B D 5 【多选】互连网上出现的海量信息可以划分为三种，分别为（）? A. 结构化信息 ? B. 非结构化信息 ? C. 半结构化信息 ? D. 特殊化信息 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：A B C 6 【多选】“大数据”的特点是（） ? A. 数据体量大
? C. 数据处理速度快 ? D. 数据真实性高 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】结构化数据是指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据（） ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 8 【判断】数据存储是大数据平台的根本。没有了存储平台，数据也就没有了载体（）? A. 正确 ? B. 错误 ?正确
什么是管理管理的基本特征
1、什么是管理管理的基本特征 管理就是管理者在特定的环境下，通过计划、组织、领导和控制等环节来协调组织所拥有的资源，以期更好地达到组织目标的过程。 管理的基本特征：1）管理事宜管理者为主体进行的活动2）管理活动是在特定环境下进行的3）管理采用的基本措施是计划、组织、领导和控制这四项基本活动4）管理是为实现组织目标服务的5）管理需要有效地协调和配置组织资源6）管理是一个过程。 2、管理的四种职能：计划、组织、领导和控制。 3、管理的二重性：一方面管理是与人类的生产活动相伴而生的活动，也是社会公共生活的产物，同时也是与人类 的社会生活相伴而生的。管理的这种与社会生产和公共生活的相伴而生性称为管理的自然属性。另一方面管理是在特定社会经济政治关系中进行的，因此管理的社会历史性质无疑是由不同社会中占统治地位的社会经济政治关系决定的。管理的这种特殊性使得管理具有特定社会历史性质，具有特定的目标和价值取向，这就是管理的社会属性。管理的自然属性表明管理普遍存在于一切社会协作生产和社会公共生活的过程中，管理具有自身的一般规律，管理活动和方法具有可学习和借鉴性。管理的社会属性表明管理总是在一定生产关系下进行的，体现着一定的统治阶级的一直。 4、高层管理者通过制定战略和控制资源确定总体方向（计划28%组织36%领导22%控制14%）中层管理者注意日 常的管理事务，在组织中起承上启下作用（计划18%组织33%领导36%控制13%）基层管理者（计划15%组织24%领导51%控制10%）高层管理者花在计划、组织和控制职能上的时间要比基层管理者多，而基层管理者花在领导职能上的时间要比领导多。 5、小企业管理者要花大量时间处理外部事务寻求新的生意机会，以促进变革；大企业管理者主要关心的是企业内 部事务。与大企业的管理者相比，小企业管理者更可能是一个多面手。他的工作综合了大公司总裁的活动和一线监工的日复一日的活动。大企业管理者从事的是结构化和正规化的工作。而小企业管理者从事的是非正规性的计划不大可能是一种仔细协调的过程，组织结构的设计也不那么复杂，控制更多地依靠直接巡视。 6、管理者应具备的技能1）技术技能2）概念和决策技能3）人际和沟通技能。 7、管理方法1）行政方法2）经济方法3）法律方法4）伦理方法5）数学方法。 8、霍桑试验：第一阶段工厂照明试验；第二阶段继电器装配室试验；第三阶段访谈调查；第四阶段接线工作室试 验。霍桑试验使梅奥认识到物质条件和生理因数会影响人们的生产效率，但人的心理、人际关系和社会环境对生产效率影响更大。他的主要学术思想1）工人是“社会人”2）企业中存在“非正式组织”3）重在提高人们满足感的领导方式。 管理过程学派是以管理活动基本程序、职能为研究对象的管理学派，创始人是法约尔。 社会系统学派从社会学角度研究各类组织，他们认为组织是一种社会系统：人是社会关系的载体；社会系统是人们在意见、力量、愿望以及思想等方面的协作体系创始人巴纳德。 决策理论学派代表人物西蒙，西蒙认为管理的本质是决策，决策的过程四个主要阶段1）收集情报资料2）分析、设计和制定可能的行动方案3）根据决策标准、当前情况对未来作出预测，从已制定的方案中选择一个方案；4）对已选择的方案及其实施进行评价 系统管理学派把所有事物视为系统 社会技术系统学派强调生产第一线和基层管理工作 经验主义学派该学派通过研究管理经验，总结成功的经验、方法，从而对管理人员进行指导和帮助。该管理学派认为管理者的主要任务是寻找仿效的模样 管理科学学派认为管理科学在思想上和运筹学一致。在多数情况下研究的不是管理本身，而是解决管理问题的数学方法和技术手段。 经理角色学派对经理人员实际工作的考察，是对经理人员的主要职责总结。 权变理论学派主要研究领域是组织结构和领导方式。