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大数据方案(热门14篇)

发表时间:2026-02-04

大数据方案 [1]

篇1:《大数据》阅读答案<\/h2>

近年来,“大数据”这个概念突然火爆起来,成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版,主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见:信息是个好东西。对于人类社会而言,信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头,于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为,占有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在“大数据’时代,信息不再稀缺,这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子,数字化的信息失速狂奔,使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每两年翻一番,目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。,数字存储信息占全球数据量的四分之一,另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。,只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据,其余都是数字数据。到,世界上存储的数据中,数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容,我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大,我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化,认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”:它改变的不仅仅是信息生产力,更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容,更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”,它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断,开启了知识传播的大众时代,同时,也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代,信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花,打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面。

篇2:《大数据》阅读答案<\/h2>

9.下列对“大数据时代”的特点解说正确的一项是

A.数据规模巨大,信息严重过剩,总量已超过了人们的承受极限值而成为社会的负担。B.信息生产呈几何级数式增长、病毒式传播,信息传播方式不再是自上而下,而是相反。

C.精英与贵族的知识垄断被冲破,传统知识主体不再是唯一的知识生产者和传播者。 D.“机械复制时代”知识生产和传播方式被颠覆,呈动态、多向和空前的不确定性。 10.下列理解,不符合原文意思的一项是

A.人们在信息稀缺时代形成的占有信息越多越好、越有力量的认识,将随着“大数据”时代的到来而改变。

B.人类主宰信息的能力远远落后于信息的产生,是因为信息技术的升级换代带来的数字化信息的失速狂奔。

C.从20数字存储信息占全球数据量的四分之一,到20超过98%,说明了传统媒体被新媒体取代。

D.印刷革命开启了知识传播的大众时代, 与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。

篇3:《大数据》阅读答案<\/h2>

篇4:大数据时代阅读答案<\/h2>

大数据时代阅读答案

近年来,“大数据”这个概念突然火爆起来,成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版,主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见:信息是个好东西。对于人类社会而言,信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头,于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为,占有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在“大数据’时代,信息不再稀缺,这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子,数字化的信息失速狂奔,使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每两年翻一番,目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。,数字存储信息占全球数据量的四分之一,另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。,只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据,其余都是数字数据。到,世界上存储的数据中,数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容,我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竞有多大,我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化,认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”:它改变的不仅仅是信息生产力,更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容,更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”,它使得知识的`生产和传播突破了精英、贵族的垄断,开启了知识传播的大众时代,同时,也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代,信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。

新媒体遍地开花,打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面。

1.下列对“大数据时代”的特点解说正确的一项是

A.数据规模巨大,信息严重过剩,总量已超过了人们的承受极限值而成为社会的负担。

B.信息生产呈几何级数式增长、病毒式传播,信息传播方式不再是自上而下,而是相反。

C.精英与贵族的知识垄断被冲破,传统知识主体不再是唯一的知识生产者和传播者。

D.“机械复制时代”知识生产和传播方式被颠覆,呈动态、多向和空前的不确定性。

2.下列理解,不符合原文意思的一项是

A.人们在信息稀缺时代形成的占有信息越多越好、越有力量的认识,将随着“大数据”时代的到来而改变。

B.人类主宰信息的能力远远落后于信息的产生,是因为信息技术的升级换代带来的数字化信息的失速狂奔。

C.从20数字存储信息占全球数据量的四分之一,到20超过98%,说明了传统媒体正被新媒体取代。

D.将印刷革命和“大数据”时代称为“哥白尼式的革命”,表明了知识生产与传播的改变具有划时代的意义。

3.根据文意,写出如何应对“大数据”时代的两点建议。

1.D

2.C

1.试题分析:论述类文体阅读的命题主要从概念、判断、推理三个角度命题,概念注意“答非所问”“内涵、外延不准”“误划类别”“张冠李戴”;判断类注意“范围不当”“偷换概念”“曲解文意”;推理注意“强加因果”“强行推理”等错误。答题的关键是审清题干、找准区位、对读原文、寻找细微的差别。选项A原文“信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负”现在是“大数据”时代,但还没有到“当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时”,时间范围混淆;选项B 原文“新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中”选项“信息传播方式不再是自上而下,而是相反”,偷换了文中的概念“抛入空前的不确定之中”为“自下而上”;选项C对应的原文“印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的‘哥白尼式革命’,它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断”让“知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断”是“印刷革命”,选项是“大数据时代”,犯了张冠李戴的错误。

2.试题分析:选项“说明了传统媒体正被新媒体取代”,文中没有依据,属于无中生有。

3.试题分析:此题抓住文中的句子“所谓‘大数据’,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理”“在‘大数据’时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面”可以得出答案。

篇5:“大数据”的阅读答案<\/h2>

大数据

这个概念突然火爆起来,成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”

,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版,主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。我们一直有这样的成见:信息是个好东西。对于人类社会而言,信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头,于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为,占有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在“大数据,’

时代,信息不再稀缺,这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负。信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子,数字化的信息失速狂奔,使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每两翻一番,目前世界上的90%以上数据是近几才产生的。,数字存储信息占全球数据量的四分之一,另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。,只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据,其余都是数字数据。到,世界上存储的数据中,数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容,我们只能望洋兴叹。“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竞有多大,我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化,认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”:它改变的不仅仅是信息生产力,更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容,更是其生产与传播方式。我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15

世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”,它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断,开启了知识传播的大众时代,同时,也确立了“机械复制时代”

的知识生产与传播方式。与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。在“

大数据”时代,信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花,打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“

大数据”时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识车产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面。

8

.下列对“大数据时代”的特点解说正确的一项是

A

.数据规模巨大,信息严重过剩,总量已超过了人们的承受极限值而成为社会的负担。

B

.信息生产呈几何级数式增长、病毒式传播,信息传播方式不再是自上而下,而是相反。

C

.精英与贵族的知识垄断被冲破,传统知识主体不再是唯一的知识生产者和传播者。

D

.“机械复制时代”知识生产和传播方式被颠覆,呈动态、多向和空前的不确定性。

9

.下列理解,不符合原文意思的一项是

A

.人们在信息稀缺时代形成的占有信息越多越好、越有力量的认识,将随着“大数据”时代的到来而改变。

B

.人类主宰信息的能力远远落后于信息的产生,是因为信息技术的升级换代带来的数字化信息的失速狂奔。

C

.从2000数字存储信息占全球数据量的四分之一,到超过98%,说明了传统媒体正被新媒体取代。

D .将印刷革命和“大数据”时代称为“哥白尼式的革命”,表明了知识生产与传播的改变具有划时代的意义。

10.根据文意,写出如何应对“大数据”时代的两点建议。

8.D 9

.C10. ⑴改变旧有的知识生产观念及方式。⑵变革传统信息处理技术,提升信息主宰能力。

阅读理解解题技巧一——读材料

所谓“读材料”,就是要阅读试卷上的文字材料,粗读全文内容,把握文章主题。了解材料的基本大意,理清材料的层次和段落。在浏览全文,了解全文的概貌之后,应记住文章的要点,重要的结论以及一些关键性的人名、地点、定义和数字,不同的人名、地点可用铅笔在试卷上分别打上不同的记号,以便查找。

阅读理解试题的文字材料主要用来测试学生的阅读速度、理解能力和记忆能力。有的采用一个句子,有的采用一段文章或整篇文章。内容广泛,题材各异。以题目的难易程度分析,人们常常把它们分为表层理解和深层理解。所谓表层理解就是对文中的客观事实 的感知和记忆;所谓深层理解是根据文中的客观事实, 在认真思考后进行逻辑推理、总结或概括,得出结论。

通常阅读试卷上的文字材料,第一遍需要速读,首先要重点理解文章的体裁是记叙文还是说明文。答题时切忌文章都没完整的阅读过试卷上的文字材料,就匆匆忙忙地写答案。最好先把文章从头到尾通读一遍,对文章有一个整体的认识和理解。其次要初步理清文章的思路。一般来讲,文章的每一段、每句话归根到底都是为阐明中心服务的,都归向文章的主旨。平时要学会为文章标段,归纳每段意思,归纳中心思想。它在要求概括段落大意一类的阅读理解的解题中,往往是行之有效的一个办法。

有的学生要用“顺读法”,就是先读短文后读题目,然后再读短文寻找正确答案。有的学生采用“倒读法”,就是先读题目后读短文, 最后寻找答案。我比较赞成“倒读法”,因为这种阅读方法 是带着问题阅读, 目的明确,容易集中,能及时抓住文中与解题关系密切的信息,从而节省了阅读 时间。“倒 读法”对表层理解的题目效果最好,对深层理解的题目,要从短文的整体内容出发,进行概括和总结,分析所提供选项,作出准确的判断。

因此,解答这类题的中心步骤就是阅读,既要阅读短文,又要阅读题目。阅读时要注意阅读技巧,提高阅读效率。在做到以上几点的基础上,就可以对文章后面所给的问题,分别用“一次判断”、“逐个分析”以及 “排除法”等方式来进行判断解答了。

篇6:大数据阅读原文及答案<\/h2>

大数据阅读原文及答案

近年来,“大数据”这个概念突然火爆起来,成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版,主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见:信息是个好东西。对于人类社会而言,信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头,于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为,占有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在“大数据”时代,信息不再稀缺,这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子,数字化的信息失速狂奔,使人类主宰信息的`能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每两年翻一番,目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。,数字存储信息占全球数据量的四分之一,另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。,只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据,其余都是数字数据。到,世界上存储的数据中,数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容,我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大,我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞?金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和政府管理等带来的变化,认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”:它改变的不仅仅是信息生产力,更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容,更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”,它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断,开启了知识传播的大众时代,同时,也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代,信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花,打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识车产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面。

A.数据规模巨大,信息严重过剩,总量已超过了人们的承受极限值而成为社会的负担。

B.信息生产呈几何级数式增长、病毒式传播,信息传播方式不再是自上而下,而是相反。

C.精英与贵族的知识垄断被冲破,传统知识主体不再是唯一的知识生产者和传播者。

D.“机械复制时代”知识生产和传播方式被颠覆,呈动态、多向和空前的不确定性。

A.人们在信息稀缺时代形成的占有信息越多越好、越有力量的认识,将随着“大数据”时代的到来而改变。

B.人类主宰信息的能力远远落后于信息的产生,是因为信息技术的升级换代带来的数字化信息的失速狂奔。

C.从20数字存储信息占全球数据量的四分之一,到20超过98%,说明了传统媒体正被新媒体取代。

D.将印刷革命和“大数据”时代称为“哥白尼式的革命”,表明了知识生产与传播的改变具有划时代的意义。

参考答案:

12、D。诗人是怎样抒发自己情感的?这样表达有何效果?

答题步骤:

准确的指出用了何种手法。

结合诗句,阐述为什么用这种手法。

阐述此手法有效传达诗人怎样的感情?

篇8:“大数据杀熟”阅读答案<\/h2>

“大数据杀熟”阅读答案

阅读下面的文章,完成5-7题。

“大数据杀熟”这件事,基本还是各说各的理:消费者言之凿凿“这个可以有”,在线服务摊手表示“这个真没有”。回头看,20xx年以来,爆料或控诉在线旅游、酒店、机票等电商平台的疑似“大数据杀熟”行为不胜枚举;乃至十年之后的20xx年,“大数据杀熟”被评为年度中国媒体十大新词语,中消协甚至还将其列为20xx年新春重点关注对象。但诡异的是,迄今没有认定出一个板上钉钉的杀熟案例。信息不对称与不透明如一堵厚重的铜墙铁壁,将真相阻隔在电商的最终解释权手里。所谓的“大数据杀熟”,其实就是依据数据的精准分析,对于粘性强的用户,利用信息不对称不动声色加价或者拒绝优惠推送的差别化价格策略。消费行为往往就是这样,用惯了、用多了,价格反而不敏感了。因此,新客50块钱就能买到的服务,老客户可能还是停留在100块钱的档位上。电商平台的这种策略偏好其实是很容易理解的,在最大化利润的目标面前,大数据提供的便利是不可能受道德诚信制约的。有人说愿打愿挨,谁让消费者不去货比三家呢?这话经不起基本逻辑的考量:首先,利用大数据来杀熟果真合法吗?且不说消费者权益保护法等,实施不久的《电子商务法》第十七条亦规定,电子商务经营者应当全面、真实、准确、及时地披露商品或者服务信息,保障消费者的知情权和选择权。第十八条规定,电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的,应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项,尊重和平等保护消费者合法权益。利用消费偏好选择性推送本就是一个过于精明的商业选择,更别说少数电商平台扭曲价格信息等主观恶意行为了。再说,市场进化得再高级,终究是“人”的市场。如果技术只是为卖方提供了耍心眼儿的机会,市场信用岂非要随着技术迭代而灰飞烟灭?很多时候,个性化服务与“大数据杀熟”是叫人傻傻分不清的,消费者即便是熟谙“货比三家”的道理,恐怕终究逃不开数据的惦记。就比如这些所谓的“系统Bug”,谁来为之验明正身呢?有人说,拿过的折扣、用过的满减红包,最后总得通过“大数据杀熟”的方式吐出来。这话或有偏颇,却说破了一个道理:在宰客这件事上,线上线下是没什么差别的;监管若不到位,肯定是会出问题的。现在最大的'疑问是:在“大数据杀熟”这件事上,电商平台们异口同声说是假的,那么,就真的只是消费者的群体癔症吗?这个问题,职能部门应该及时出手,为迷茫的消费者解惑答疑。

A、“大数据杀熟”是一种“宰客”现象,是电商平台违背道德诚信追求最大化利润的做法。

B、“大数据杀熟”是否存在,消费者和在线服务大体上还是各执一端,争论不休。

C、“大数据杀熟”问题由来已久,成为各媒体乃至中国消费者协会高度关注的问题。

D、根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特点而向其提供个性化服务的做法是不合法的。

A、作者认为,面对“大数据杀熟”,相关职能部门不能袖手旁观,应该有一个明朗的态度。

B、作者站在消费者的立场上,从两个方面批驳了“大数据杀熟”的责任在消费者自身的说法。

C、文章从“大数据杀熟”现象谈起,以呼吁职能部门监管到位结束全文,指出了解决“大数据杀熟”这一问题的具体做法。

D、文章采用举例和引用的论证方法,既阐述了“大数据杀熟’’的概念,又论述了电商平台推卸责任的错误做法。

A、迄今为止,中消协尚未认定一个确凿的杀熟案例,这说明职能部门监管不到位。

B、消费者对某件商品或某项服务用惯了、用多了,对价格失去敏感了,就一定会掉入“杀熟”的陷阱里。

C、利用对数据的精准分析,电商经营者可以掌握消费者的偏好,从而实现选择性

推送。

D、“大数据杀熟”的真相之所以难以明了,原因是消费者没有掌握相应技术,卖方因而有了“杀熟”的机会。

阅读答案:

5、D “提供个性化服务”并没有违法。

6、C “具体做法”错误,应该只是大方向,谈不上具体。

7、C

A推理错误,“中消协尚未认定一个确凿的杀熟案例”不能推论出职能部门监管不到位。另文章没有明确说明是由“中消协”来“认定”案例的;

B说法绝对;前后之间也没有必然的条件与结果的关系。

D “真相”应该是“信息不对称与不透明”。看完后,我整个脑袋被典雅、别致、韵味、细腻、绵密的语言包裹,整个身心被作品展现的人生百态、丰富内心、美好人性和时代变化所感染。

篇9:《dna数据》阅读理解答案<\/h2>

A.碱基是DNA编码遗传信息的最基本的材料。

B.电影数码化是通过合成器将电影资料转化成二进制语言的。

C.DNA片段如头发丝一样漂浮在装有液体的玻璃容器里,可见DNA储存都是在液体里。

D.2016年4月,好莱坞影视技术公司特艺集团的研发团队宣称自己已经购买1000万条DNA,储存了100万份电影《月球旅行记》的拷贝。

不足:①DNA储存还无法立即取得硬盘。读取,尤其是写入所需的时间还很漫长;②这两个步骤目前耗资甚巨,合成成本可达数百甚至数千欧元。

附原文:DNA存数据

王佳蕾 编译

①2016年4月,著名的好莱坞影视技术公司特艺集团的研发团队宣称自己已经在几段DNA上储存了100万份电影《月球旅行记》的拷贝。

②DNA一直是生物遗传信息的载体,它能将数量惊人的数据储存在极小的体积里,因此也是最高效的:在体积不到一只蚂蚁的百分之一的人类细胞核中,DNA包含有35亿对碱基,后者是编码遗传信息的最基本的材料。在硬盘上,信息以“字节”形式记录,每个字节要占200纳米的空间;而在DNA上,记录一个字节只需0.2~0.3纳米。

③那么,DNA是如何记录视频的呢?特艺集团请来美国基因学家当顾问。他们首先将电影数码化,转化成电脑能识读的二进制语言,也就是转化成一系列0和1的编码。然后研究人员将这些二进制编码转化成由四个碱基构成的DNA编码。得到这串编码后,就能制成相应的DNA序列,并在合成器的帮助下,拷贝数千份。这样就获得了DNA片段,它们如头发丝一样漂浮在装有液体的玻璃容器里,每一份都包含着电影的一个片段。

⑤不过DNA储存还无法立即取代硬盘。读取尤其是写入所需的时间还是太漫长了。不仅如此,这两个步骤目前耗资甚巨,合成成本可达数百甚至数千欧元。

⑥但数十年后,或许DNA储存就会普及。对于没有迫切使用需求的信息,我们就可以考虑用DNA来储存。事实上,DNA储存已经引起了电影公司、博物馆、档案室,还有诸如亚马逊、Google之类有长期信息储存需求的机构的兴趣。

⑦信息技术巨头微软公司即于2016年4月宣布,将购买1000万条DNA,用于研究数据储存。这次可以肯定的是,科学终于追上了科幻小说的步伐。

李白唐诗中的10大经典诗句

1、最大气苍凉的景色描写:

黄河之水天上来,奔流到海不复回。

2、最自信的诗句:

天生我才必有用,千金散尽还复来!

3、最狂傲不羁的句子:

仰天大笑出门去,我辈岂是蓬蒿人!

4、最无奈的诗句:

大道入青天,我独不得出。

5、最脍炙人口的忧愁诗:

抽刀断水水更流,举杯消愁愁更愁。

6、最细腻的景物描写:

云青青兮欲雨,水澹澹兮生烟。

7、化为经典成语的诗句:

一夫当关,万夫莫开。

8、最惊心动魄的景物描写:

飞流直下三千尺,疑是银河落九天。

9、最摧人泪下诗句:

令人惭漂母,三谢不能餐。

10、中国人最熟悉最经典的诗:

床前明月光,疑是地上霜。举头望明月,低头思故乡。

大数据方案 [2]


第一天:


今天是我大数据实习的第一天,我对未来的实习经历感到非常兴奋。早晨,我准时到达公司大楼,迎来了新的挑战。


上午,我被分配到了数据分析团队。负责人是一位经验丰富的大数据专家,他悉心指导着我们这些刚入行的实习生。他首先向我们介绍了大数据的重要性和应用领域,强调了数据分析对企业决策的影响力。随后,他带领我们熟悉了公司的数据分析工具,并教会了我们如何进行数据清洗和处理。


下午,我们开始了第一个实践项目。我被安排参与一个销售数据分析的任务。我收到了一批包含了销售额、客户信息以及销售渠道等数据的Excel表格。我的任务是通过分析这些数据,找出销售业绩较好的区域和产品,并提供相应的建议。


我兴致勃勃地开始了数据分析工作。我使用Python编程语言导入了这些数据,并利用Pandas库进行了初步的描述性统计分析。通过分析销售额和地域数据,我发现了一些有趣的现象。例如,某一地区的销售额高于其他地区,而某些产品的销量明显低于预期。我随即开始进一步探索这些现象背后的原因。


第二天:


今天,我继续对销售数据进行深入分析。我决定使用可视化工具来展示我的分析结果,以便更好地向团队展示我的发现。


我首先使用Matplotlib库绘制了一个销售额热力图,将各个地区的销售额用不同颜色的方块表示。这样一来,我清晰地看到了销售额最高的地区有哪些,以及各个地区之间的差距。接着,我使用Seaborn库制作了一个产品销售量柱状图,直观地展示了各个产品的销售情况。通过这些可视化图表,我向负责人和团队成员汇报了我的分析结果。


第三天:


经过团队的评估,我的分析结果得到了认可。负责人让我继续扩展我的分析,并提供更深入的理论支持。


今天,我开始研究销售额较低的产品,以找出造成销量下滑的原因。通过与客户进行电话访谈,我了解到它们对于某些产品的需求已经转向了竞争对手的新产品。我立刻将这些信息整理成报告,并向负责人和团队成员进行了分享。


第四天:


根据我的分析结果和调查报告,团队决定调整销售策略以提升销售额。


今天,我被委任负责一个新项目,即利用机器学习算法预测客户的购买意向。我开始收集与购买意向相关的数据,并对数据集进行了清洗和特征工程处理。


第五天:


经过几天的努力,我的机器学习模型终于训练完毕,并通过验证集的评估。


我使用Python的Scikit-Learn库实现了一个基于决策树的分类器,并对新数据进行了预测。结果表明,我的模型预测准确率接近80%。这个结果非常令人满意,团队决定将这个模型应用到真实数据中,并拟定相应的推广计划。


第六天:


团队成员对我的数据分析和机器学习能力给予了肯定。他们邀请我参加下周的会议,并向高层管理层汇报我的分析结果和模型应用。


对于我来说,这是一个难得的机会。我决定加倍努力,准备充分,以使我在会议上可以表现出色。


第七天:


在整个实习的第七天,我炽热地进行了数据分析。我对模型的预测结果进行了验证和优化,并得出了更精确的。


我的实习结束了。我对这段实习经历充满了感激和收获。通过这次实习,我不仅熟悉了大数据分析的具体流程和相关工具,还提升了我的数据分析和机器学习能力。我相信,这次实习经历将对我未来的职业发展产生积极的影响。


大数据实习日记,记录了我紧张刺激的实习之旅。这段经历让我深刻理解了数据分析和机器学习的重要性,并彻底改变了我的职业规划。我期待着将来在这个领域有所建树,并为企业决策做出贡献。

大数据方案 [3]

什么是小数据?小数据就是个体化的数据,是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒,突然有天喝完酒胃疼,我就想了,这天和之前有何不同?原来,这天喝的酒是个新牌子,可能就是喝了这个新牌子的酒所以胃疼。这就是我生活中的“小数据”,它不像大数据那样浩瀚繁杂,却对我自身至关重要。

第一个意识到“小数据”重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔·艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了,而早在父亲去世之前几个月,这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同——他不再发送电子邮件,不去超级市场买菜,到附近散步的距离也越来越短。

然而,这种逐渐衰弱的状态,真到医院去检查心电图,却不一定能看出来。到急诊室检查的时候,不管是测脉搏还是查病历,这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可事实上,追踪他每时每刻的个体化数据,他的生活其实已经明显与之前不同。这种日常小数据带来的生命讯息的警示和洞察,启发了这位计算机科学教授——小数据可以看作是一种新的医学证据,它是属于你的数据。

人们爱说,大数据将改变当代医学,譬如基因组学、蛋白质组学、代谢组学等等。不过由个人数字跟踪驱动的小数据,也将有可能为个人医疗带来变革,特别是当可穿戴设备更成熟后,移动技术将可以连续、安全、私人地收集并分析你的数据,这可能包括你的工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯,追踪这些数据将得到一幅只属于你的健康自画像。

假设你是一名患者,这样精确而个体化的小数据也许可以帮助你回答:我每次服药应该用怎样的剂量?当然了,药物说明书上会有一个用药指导,但那个数值是基于大量病人的海量数据统计分析得来的,它适不适合此时此刻的你呢?于是,你就需要了解关于你自己的小数据。

再比如癌症治疗。肿瘤细胞的DNA对不同的癌症病人会引起不同变化。所以,对许多患者用同一个治疗方法是不可能成功的。个性化或者说层次式的药物治疗是要按照特定患者的条件开出药方——不是“对症下药”,而是“对人下药”。这些个性化的治疗都需要记录和分析个人行为随时间变化的规律。这就是小数据的意义。

当然,这并不是说大数据就不重要。从大数据中得到规律,再用小数据去匹配个人。

大数据方案 [4]

一、前言

随着互联网技术的飞速发展,大数据已经成为了当前最热门的技术话题之一。作为一种全新的技术应用手段,大数据在各个行业都有广泛的应用,并极大地优化和提高了业务运营效率。而在这场大数据风潮中,大数据核查也逐渐成为了一个不可忽视的重要领域。

大数据核查主要是指对大量的数据进行分析、抽取和比对,以找出其中存在的异常情况,并采取相应的反制措施。在一些重要的行业领域,如金融、安全和医疗等,对数据的准确性和安全性要求非常高,因此大数据核查越来越受到重视。

本文将详细探讨大数据核查的相关内容,并就此撰写一份述职报告。

二、工作职责

我是某公司大数据核查团队的一名成员,主要负责制定和执行数据核查工作计划、分析和解决异常数据问题、编写报告等工作。

在这个岗位上,我的工作职责主要包括以下几个方面:

1. 制定和执行数据核查计划

针对公司关键业务部门的数据现状,制定合理的数据核查计划,保证数据的准确性和安全性。同时,对于已经发现的异常情况,制定相应的反制计划,并及时组织实施。

2. 分析和解决异常数据问题

在核查过程中,我们会发现数据中存在很多的异常情况,包括数据的篡改、错误、遗漏等等。我的任务就是针对这些异常情况,进行数据分析和问题解决。具体包括通过数据挖掘和分析方法,查找异常数据来源、分析异常数据的特征、重新构建数据模型等。

3. 编写数据核查报告

针对每一次数据核查工作,我都要编写相应的报告,详细记录工作计划、数据核查过程、问题解决情况、下一步工作计划等内容,并及时向领导汇报。

三、工作成绩

在这一年多的时间里,我在大数据核查领域取得了不错的工作成绩,主要表现在以下几个方面:

1. 成功执行多项数据核查任务

在大数据核查团队中,我负责的数据核查任务都顺利完成,并且取得了比较好的效果。通过数据挖掘和分析方法,我们成功地发现和解决一些异常数据问题,有效的提高了数据的准确性和安全性。

2. 提高数据核查效率

在执行多项数据核查任务的过程中,我逐渐摸索出了一套高效的处理方法,比如分批处理、自动化数据分析等方法,极大地提高了核查效率,缩短了处理时间。

3. 成功开发一套数据分析工具

在独立完成多项数据核查任务的过程中,我发现手动分析数据的效率非常低下,于是我和团队成员一起,开发了一套智能数据分析工具(包括数据抽取、处理和分析模块),使得数据核查的效率进一步提升,对于解决一些复杂异常问题具有非常重要的作用。

四、后续工作计划

在今后的工作中,我将继续深入研究大数据核查技术,并负责开展更多的数据核查工作。具体的工作计划如下:

1. 进一步优化数据分析工具

目前,我们自主开发的数据分析工具已经初具雏形,但仍存在一些不足。在今后的工作中,我将进一步优化这个工具,提高其数据分析的准确性和稳定性。

2. 逐步引入机器学习技术

机器学习作为当今最火热的技术之一,具有很强的数据分析和处理能力。在今后的大数据核查工作中,我将逐步引入机器学习技术,以便更好的解决异常数据问题。

3. 完善数据核查报告

在今后的工作中,我将进一步完善数据核查报告,使其更具可读性和可操作性,以便更好的展示核查工作的成果。

五、结论

总体来说,大数据核查是一项非常重要的工作,直接影响到业务的发展和安全。在今后的工作中,我将不断学习和探索,不断提高自己在这个领域的专业能力,为公司的发展贡献自己的力量。

大数据方案 [5]

一、背景



在互联网时代,数据是一种无可替代的资源。同时,大数据技术的快速发展也为我们提供了更加精准的数据分析手段。以往的信息化时代注重的是信息收集和记录,而大数据时代更强调基于数据的创新应用和价值挖掘。如何充分利用大数据技术,进一步提升核查效率和准确性,是当前大数据时代核查工作的重要课题。



二、问题



作为财务审计工作的重要环节,核查工作一直是审计机关的重要职责。在开展核查工作中,如何更加高效地获取和应用数据,已经成为核查工作中需要解决的问题。同时,在大数据时代,原有的核查思路和手段是否仍然适用,以及如何更好地引入大数据技术,都需要进一步探讨和研究。



三、解决方法



1.数据来源



核查工作的数据来源主要包括财务会计数据、经济管理信息、企业管理信息、社会经济信息等。在大数据时代,这些数据来源已经愈加丰富和多样化。例如,财务会计数据可以来自财务凭证、记账凭证、银行账单等,也可以通过企业财税系统、第三方机构等获取。经济、企业管理信息则可以通过企业管理系统、供应链管理系统、人力资源管理系统等获取。社会经济信息则可以通过政府公开数据、媒体报道等途径进行获取。针对这些数据来源,需要制定相应的数据获取计划和流程,并依靠大数据技术加快数据处理和分析速度。



2.分析技术



在大数据时代,数据的量已经超越了传统的数据处理和分析手段。传统的数据分析方法,如SPSS、EXCEL等,处理起大数据来已经无法胜任。更为高效的数据分析技术,如机器学习、深度学习、数据挖掘等,已成为大数据时代数据分析的重要手段之一。通过这些手段,可以对大量数据进行高效的分析和挖掘,进一步发现数据中的规律性和价值。



3.管理模式



在大数据时代,数据的管理也变得更为重要。为了更好地管理数据,需要建立完整的数据管理系统,包括数据质量管理、数据安全管理等。同时,对于审计机关来说,需要明确责任、加强监管,确保不会发生数据泄露和不当使用等问题。此外,还需要建立起完整的数据共享机制,实现数据的快速共享和获取,进一步提升效率。



四、效果



以大数据技术为基础的核查工作,具有更高的效率、更精准的分析和更为准确的结论,能够更好地满足审计工作的要求。通过大数据技术的支持,能够迅速处理海量数据,并挖掘出其中的规律性和异常情况,辅助审计人员进行深入分析和评估。



同时,以大数据为基础的核查报告,也更加生动、直观。借助数据可视化技术,将庞大的数据集呈现出来,更加直观地展示了企业的运营状况和风险状况,为企业管理层提供更加客观的参考数据。



五、结论



大数据技术已经成为世界各国审计机关的发展方向之一。作为一种先进的技术手段,大数据技术将逐渐占据核查工作的重要地位。同时,通过更加合理地应用大数据技术,不仅能够提高核查工作的效率和准确性,还能够辅助企业管理层更好地了解和管理企业基础数据,实现更高水平的管理。因此,加强大数据技术在核查工作中的应用和推广,已经成为当前审计机关的必要之举。

大数据方案 [6]

盛玉雷

在当下中国,对个人信息的各种商业利用已远远走在了隐私保护前面。登录电商网站,推荐商品多是依据浏览痕迹;打开微博微信,广告投放定向植入;打开理财客户端,首页也因人而异通过对浏览记录、点击频次的统计分析,从中挖掘出性别、职业、喜好、消费能力等信息,被不少企业视为理所当然的商机,然而在隐私保护方面鲜有人投入同等的关注,这无疑潜藏着巨大的风险。

大数据算法在商业应用中一骑绝尘,说明在个人和商家的博弈框架内无力解决好隐私保护问题。因为个人选择空间很小,你要么选择让渡自己的信息,要么远离其他人已经拥抱的便捷生活。只有公共管理部门介入,才能在某种程度上平衡这一对矛盾。近日,针对这一隐患,中央网信办、工信部、公安部和国家标准委等四部门联合启动隐私条款专项工作,首批将对微信、淘宝等10款网络产品和服务的隐私条款进行评审,力求提升网络运营商个人信息保护水平。公共监管深入微观层面,对个人信息保护而言是一个重要的拓展。

相比个人信息应用方面的大踏步前进,隐私保护目前只有一些抽象的法律原则性条款。在实际生活中,哪些信息采集是必要的,基本没有经过法律的审视,而取决于商家的需要。比如,注册一个APP,就需要提供手机、身份证等各种信息;办一张会员卡,生日、住址等都是必填项。当前的保护政策,未触及大数据产业发展的微观层面,无力扭转当前对个人信息的滥采滥用,导致个人隐私的边界不断后退。

事实上,在社会治理层面,隐私保护在价值排序中也处于比较低的优先级。比如,共享单车要求实名注册,从解决乱停乱放的角度看当然合理,但从隐私保护的角度看,等于是把所有责任都放在企业自律身上;行人乱穿马路的现象让很多城市管理者头疼,部分地方选择利用面部识别定位、将路人信息公布于大屏幕的方式来应对,效果固然有了,但显然是完全没考虑个人的隐私权,更遑论保护了。

隐私保护的粗放滞后,与我国大数据产业的蓬勃发展现状显然是不匹配的。目前,中国已经成为世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一,在智慧物流、移动支付等垂直领域全球领跑,如果任由信息流像脱缰野马一样,迟早会对公民个人生活产生破坏性影响。在这方面的社会治理水平,倘若跟不上商业开拓的步伐,时间一长就会造成四面漏风的状况,到时候想保护也得付出比现在大得多的努力和代价。

互联网生活早已成为公共生活一个庞大的子集,个人信息保护不能纯粹指望约定俗成的自律,而要通过具体而微的制度建设使之变成一项可以积极主张的权利。目前流行的个人许可监管模式,搜集者的责任仅限于征得所有人的同意,并告知用途,而许可者无法确认信息的最终流向,权利和责任是失衡的。此次四部门联合开展隐私条款专项工作的意义,不只是在具体政策层面上进一步明确对数据搜集使用者的监管,更重要是完善隐私保护的政策框架,在个人生活、商业利益、社会治理之间寻求可能的平衡。

大数据方案 [7]

大数据存储解决方案:应对数据爆炸时代的挑战



引言



在当今数字化时代,数据量以前所未有的速度爆炸增长,企业和组织面临着如何有效存储、管理和分析这些海量数据的巨大挑战。大数据存储解决方案应运而生,成为数据管理领域的重要工具。本文将详细介绍大数据存储解决方案,包括常见的存储技术、架构和策略,以及一些成功案例,旨在为读者揭示大数据存储的重要性和应对数据爆炸的有效方法。



第一部分:大数据存储技术



1. 分布式文件系统



分布式文件系统是大数据存储的基础。它将数据分散存储在多个节点上,并提供高可靠性和可扩展性。Hadoop分布式文件系统(HDFS)是最常见的分布式文件系统之一,它将数据存储在多个节点上,通过数据分片和冗余备份来保证数据的安全性和可靠性。



2. 列式数据库



与传统的行式数据库不同,列式数据库将数据按列存储,提供更高的查询性能和压缩率。它适用于大规模数据分析和 OLAP(联机分析处理)应用。HBase和Cassandra是两个常见的列式数据库解决方案,它们在数据存储和查询方面具有强大的性能。



3. NoSQL数据库



NoSQL数据库是针对大数据存储需求而设计的非关系型数据库。它们提供了高度可扩展、灵活的数据模型,更适合于半结构化和非结构化数据的存储和访问。MongoDB和Couchbase是两个著名的NoSQL数据库,它们在大数据存储方面表现出色。



第二部分:大数据存储架构



1. 传统架构



传统的大数据存储架构通常采用集中式的方式,将数据存储在中心服务器上。这种架构的问题在于,中心服务器的存储和计算能力可能无法满足海量数据的需求,并且存在单点故障的风险。



2. 云存储架构



云存储架构是一种分布式的大数据存储架构,通过将数据存储在云服务器上来解决传统架构的问题。云存储提供了弹性扩展和高可用性,能够满足不同规模的数据存储需求,并且可以根据实际需求按需付费。



3. 边缘存储架构



边缘存储架构是一种新兴的大数据存储架构,将数据存储在边缘节点上,既减少了数据传输开销,又提高了数据的安全性和隐私保护。边缘存储架构适用于物联网和边缘计算等场景,能够更好地支持实时分析和响应需求。



第三部分:大数据存储策略



1. 数据备份策略



数据备份是大数据存储中至关重要的一环。定期对数据进行备份,可以有效防止数据丢失或损坏的风险。同时,备份数据应存储在不同的地理位置,以提高数据的容灾性和可靠性。



2. 数据分区策略



数据分区是将大数据划分成多个较小的分区,以提高数据的查询和处理性能。可以根据数据的特征和访问模式来确定数据的分区策略,例如,按时间、地理位置或用户等进行分区。



3. 数据压缩策略



数据压缩是大数据存储中常用的策略之一,可以有效减少存储空间,并提高数据传输和处理的效率。选择合适的压缩算法和参数,可以根据数据的特点进行灵活调整。



第四部分:成功案例



1. 亚马逊的云存储解决方案



亚马逊的云存储解决方案Amazon S3(Simple Storage Service)已被广泛应用于各个领域。通过简单易用的 API,用户可以随时随地存储和检索任意数量的数据。Amazon S3 提供高度可靠的数据存储和安全性,为用户提供了一个强大的大数据存储平台。



2. 谷歌的列式存储解决方案



谷歌的列式存储解决方案Bigtable是一个分布式的键值存储系统,广泛应用于谷歌的搜索引擎和广告平台。它提供了高度可扩展和高性能的数据存储和检索能力,为谷歌的大数据处理提供了强有力的支持。



结论



大数据存储是有效处理和分析海量数据的关键一步。本文详细介绍了大数据存储解决方案的常见技术、架构和策略,并且通过亚马逊和谷歌的成功案例展示了这些解决方案的实际应用和效果。在面对数据爆炸时代的挑战时,选择合适的大数据存储解决方案将成为企业和组织的关键竞争优势。

大数据方案 [8]

12传播学班

张晓斐21号

“大数据并不是充斥着算法和机器的冰冷的世界,人类的作用依然无法被完全取代,大数据为我们提供的不是最终答案,只是参***,帮助是暂时的,而更好的答案和方法还在不久的将来,让我们一起去寻找这个未来,也去拥抱这个未来。”

“大数据”这个词近年才被人们熟知,但是在好多年前很多公司就已经开始了数据的收集和挖掘,在我们身边的例子也有很多,比如书中所说谷歌运用搜索结果预知流感传播一样,我发现医院的医生也一直在这么做,只是在数据挖掘方面做的可能没有这么深,儿科医生会记录每位感冒患儿的住址信息,然后来对这个区域的流感传染程度来做评估。这本书给我最深的一个观点是“样品=总体”。这真的颠覆了我们过去认实是界的方式。

以前我们进行研究,都是进行取样,然后保证样品的准确性、随机性,消除一切不必要的外部变量。

大数据起源于数据的充裕,信息的数字化,使得所有信息都可以得到一个完美的副本;存储器越来越廉价,大规模存储这些数字信息成本极低;易于提取:数据库技术的完善使得这些存储的信息能够被轻易按照一定的条件搜索出来;全球性覆盖,网络是无国界的,a地的数字信息可以让远在天边的b地调用。当我们掌握有大量的数据后,便可以开始进行所谓“大数据”的操作。

舍恩伯格认为,大数据具有三个特征:全样本而非抽样、效率而非准确性、相关性而非因果性。

舍恩伯格认为,大数据时代只需要知道是什么,而无需知道为什么,他认为,“放弃对因果性的追求,就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势,是人类自身的放纵和堕落”。

大数据时代是信息社会运行的必然结果,人类的信息社会将由此走向更高的层次。在农业社会,人们以土地为核心资源,工业时代变成能源,信息社会变成数据。掌握数据和数据分析方法的人,无论是企业组织还是国家文明,都将在这个大数据时代取得胜利。

大数据时代看上去很奇妙,但是在一定程度应该也会暴露我们的隐私,谈到大数据时代,更关注的是你作为一个样本提供的信息,而不是你的信息,但是不能排除别有用心的人儿会利用你的隐私对你造成一定的伤害。国内历来好像对隐私问题没有那么重视,国外对这方面更加在意,从现有的文献研究也经常发现这个问题。不管它会带来什么问题,我想大数据时代也应该已经成为一种时代的趋势了抗拒大数据,你可能会失去生命,可能会失去让自己成为有用的人的机会,但是这种趋势确确实实已经走进了我们的生活,信息化的一切,科技的进步是为了让我们活得更好,但是不是代替人类决策。

人之所以为人,应该是人的思维,思考,感情,这些是机器无法习得的。所以对自己的训练应该更多是集中在思考层面,不要把自己往机器方面努力。

现在在大数据时代,我们应该做的是尽可能多地收集数据,即使数据与之没有直接联系,也要允许出错。这本书一直在告诉我们什么是大数据,大数据的使用以及大数据可能给我们带来的麻烦。任何事物都有两面性,大家常举的例子就是核能的使用,大数据也一样。

它能给我们带来方便,也能让我们在街上裸奔。无论如何,时代的车轮滚滚向前,存在是合理的,矛和盾同时存在!

大数据方案 [9]



随着科技的迅猛发展,大数据已经成为了当今社会不可或缺的一部分。它无处不在,影响着我们的生活、工作和决策过程。因此,学习大数据技术已经成为了现代人必备的能力之一。在这篇文章中,我将详细介绍一个大数据学习计划,帮助大家学习和掌握这一重要技能。



首先,我们需要了解什么是大数据。简单来说,大数据是指由于数据规模过于庞大、复杂或多样化,无法使用传统的数据处理方法来进行管理和分析的一种数据集合。学习大数据技术,我们需要从基础知识开始,了解大数据的概念、特点和应用场景。



接下来,我们可以选择一门合适的大数据学习课程或培训。在互联网上有很多针对大数据的在线学习平台,如Coursera、edX等,它们提供了丰富的大数据学习资源,包括视频课程、教材和练习题等。选择一门适合自己的课程,并根据课程安排合理规划学习时间。



在学习的过程中,我们不仅需要理论知识,还需要进行实际操作。因此,建议大家安装一个大数据开发环境,如Hadoop或Spark等。这些开发环境可以模拟大数据处理和分析的场景,帮助我们更好地理解和掌握大数据技术。



除了在线学习平台,还可以参加一些大数据相关的研讨会或会议。这些活动可以帮助我们了解最新的大数据技术和应用实践,与行业专家和从业者进行交流和互动。此外,参加项目实践也是学习大数据的重要部分。通过实际参与大数据项目,我们可以运用所学的知识和技能,解决实际问题,提高自己的实践能力。



此外,还需要不断扩展自己的知识边界。大数据领域发展迅速,每年都会有新的技术和方法出现。因此,我们需要保持学习的热情和动力,持续关注大数据领域的最新动态。可以通过阅读技术博客、论文和书籍,参与技术社区的讨论等方式,了解最新的研究成果和应用案例。



最后,对于大数据学习计划的总结和评估也是非常重要的。在学习过程中,我们需要及时反思和总结所学的知识和经验。可以编写学习总结或笔记,回顾自己的学习进展和成果,发现和解决学习中的问题。此外,还可以参加一些认证考试,如Cloudera Certified Data Engineer或IBM Certified Data Architect等,检验并证明自己的学习成果。



总之,大数据学习是一个长期而复杂的过程,需要耐心和毅力。通过制定一个合理的学习计划,并不断努力学习和实践,我们可以逐渐掌握大数据技术,为自己的未来发展打下坚实的基础。希望通过这篇文章,大家对大数据学习计划有了更详细、具体和生动的了解。祝大家在大数据学习的道路上取得不断的进步和成功!

大数据方案 [10]

大数据时代——信息技术进行时

2012年,出现在金融界人士、it人士、甚至政界人士耳中最多的词毫无疑问就是“大数据”,当今社会,每天所产生的数据量是十分惊人的,各行各业都在产生庞大的数据,金融、医疗、教育、**、商业等等,每天所产生数据总量已经不能用pb来计算,而是以eb、zb为单位(1zb=1024eb=1024×1024pb=1024×1024×1024tb=1024×1024×1024×1024gb)来计算,这个数据量是惊人的,但是对于人类来说,具有极其重要的意义。在哲学中,量变产生质变。当数据足够大时,将对人类社会产生据大影响。

被誉为“大数据商业应用第一人”的英国人维克托·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。这本书带给我的绝对是一种震撼!比如,关于思维变革,书中认为,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。

也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这颠覆了人类几千年的思维定势,对人类的认知和与世界的沟通方式提出了新的挑战。

大数据时代的到来,将不可能化为可能,比如阿里巴巴,依赖**等购物**所产生的庞大数据,准确**未来商场趋势,比如美国**,依赖大数据准确**最终结果。大数据已经可以预见未来。

2008年,云计算概念提出,今年产生了丰富的应用;12年提出了大数据的概念,并迅速在12年年底产生了实质性的价值,信息技术之变化,快得令人咋舌。然而,作为一名传承文化精髓的教师,对信息技术有多少研究?win8已经出现在各种终端上,但是很多教师仍然沉迷于cross-p;office 2013也推出了,但我们的大多数教师仍然只使用office 2003。

很多老师都说要与时俱进,但事实上,人的惰性在他们身上表现得尤为明显。

让我们再来谈谈云计算。其核心理念是云存储和云共享,尤其是2012年。且不说国外大公司推出的云服务,如微软的skydrive,仅仅在国内,就有许多大公司推出了各种云服务,金山快盘、360云盘、百度云,这些产品,无一不体现云计算的核心理念。当我打开云服务时,深深感受到了云计算带来的便利:

百度云存储了我的n多个软件,**,文档,**;无论哪位朋友,需要我的某个文件,只需打开百度网盘,创建一个链接并发给他,他就能直接**我存储在云端的文件。现在我在想,在这个云时代,有必要购买闪存驱动器和移动硬盘吗?这些移动存储设备充其量只能方便我们在本地复制文件并在不同的地方传输,这绝对是云的世界。

但是有多少老师在云端?

思及这个问题,我感到深深的遗憾。中国的教育受到世界的批评,教师自己也难辞其咎!同时,我对负责教师培训的有关部门的遗漏深表遗憾。

注:本文使用office2013写成,存储于skydrive(微软云)。

大数据方案 [11]


第一天


今天我正式开始了我的大数据实习日记。作为一名大数据专业的学生,我希望通过这次实习能够更深入地了解大数据行业,并应用所学知识于实践中。早上八点,我准时来到了实习公司的办公室,迎接我的是一个充满活力的团队。


经过一番简单的介绍后,我被安排在了数据分析小组。我的导师是一位经验丰富的数据分析师,她告诉我,的团队负责从海量数据中提取有用的信息,并为公司的决策提供支持。我感到既激动又紧张,因为这对于一个刚刚踏入职场的我来说是一个巨大的挑战。


我的第一个任务是分析公司最近几个月的销售数据,并找出销售额降低的原因。我开始从公司的数据库中提取数据,并使用数据分析工具进行处理和统计。虽然我之前在学校里已经学过数据分析的理论知识,但是这是我第一次亲自进行实际操作。在整个过程中,我严格按照导师的指导进行,将数据进行清洗、整理和分析。经过一番努力,我终于得到了一些初步的分析结果。swY7.CoM


下午,我将我的分析结果和发现与导师进行了讨论。她给了我一些很有建设性的反馈,并提醒我在分析中要考虑到更多的因素。虽然我的分析结果并不完美,但我对我的付出感到满意。我决定继续努力,完善我的分析并找出销售额降低的根本原因。


第二天


今天是我实习的第二天,我继续进行销售数据的分析。在导师的建议下,我又添加了一些额外的变量来更全面地考虑销售额降低的原因。我发现,除了客户购买量的减少之外,还有一些其他的因素可能影响到销售额,比如产品价格的变化、市场竞争的加剧等等。


在整理和分析数据的过程中,我发现了一些有趣的现象。例如,销售额的下降与某个特定地区的增长率有关。通过对这个地区的销售策略进行分析,我发现他们采用了一些不同于其他地区的销售手段,比如强调产品的高质量和独特性。


下午,我将我的进展与导师分享,并向她请教一些新的分析方法。她非常认可我的工作,并鼓励我继续深入挖掘数据中的潜在信息。她还给了我一些关于数据可视化的建议,希望我能够将分析结果以更直观的方式展示出来。


第三天


今天是我实习的第三天,我将我的分析结果制作成了一个简洁明了的报告。通过数据可视化的方式,我清晰地展示了销售额降低的原因以及每个因素对销售额的影响程度。我感到非常自豪,因为这是我第一次将数据分析结果以报告的形式呈现出来。


在白板上,我向整个小组介绍了我的报告和分析结果。团队里的成员们都对我的工作表示了肯定,并提出了一些建议和改进意见。通过和他们的讨论,我对我的分析结果有了更深入的理解,并且发现了一些之前没有考虑到的因素。


在导师的鼓励下,我决定将我的分析结果提交给公司的决策层。尽管我有些紧张,但我相信这将是一个很好的机会来展示我在实习期间所取得的成绩,并为公司的发展提供一些建议。


结语


通过这几天的实习,我深刻地体会到了大数据分析的重要性和挑战。数据不仅是公司决策的基础,也是了解客户需求和市场趋势的重要工具。在未来的实习日记中,我将继续分享我的学习和成长,以及大数据对于企业和社会的影响。希望我的实习经历能够给其他对大数据感兴趣的人提供一些参考和启发。

大数据方案 [12]


在当今信息时代,大数据已经成为企业发展战略中不可或缺的一部分。为了更好地应对企业面临的挑战和机遇,我参加了一次大数据培训,希望通过这次培训能够更好地掌握大数据分析和应用技巧。


这次培训共持续了一个月时间。培训开始,我们先进行了一些基础知识的学习,主要涉及大数据的概念、发展历程以及相关的技术与工具。了解了大数据的背景和意义后,我们开始深入学习大数据分析的方法与技巧。


我们学习了大数据的采集与清洗技术。大数据的采集是基础中的基础,只有获取到真实有效的数据,才能进行后续的分析工作。在采集过程中,我们学习了一些常用的采集工具和技术,并进行了实践。同时,我们还学习了数据清洗的重要性,学会了如何识别和处理数据中的异常值和缺失值。


我们学习了大数据的处理与存储技术。由于大数据的规模庞大,传统的数据处理方法已经无法满足需求。在培训中,我们学习了一些常见的大数据处理工具和技术,例如Hadoop、Spark等。通过实际操作,我们了解了如何使用这些工具进行数据处理和分析。同时,我们还学习了分布式存储系统,了解了如何快速高效地存储和管理海量数据。


在学习了大数据的采集和处理技术后,我们开始进入了数据分析的环节。数据分析是大数据应用的核心,通过对数据的深度挖掘和分析,可以为企业决策提供有力的支持。在培训中,我们学习了一些常用的数据分析方法和技巧,例如统计分析、机器学习等。通过实际案例的操作,我们掌握了如何运用这些方法来进行数据分析,以及如何将分析结果转化为实际的业务决策。


除了理论知识的学习外,培训还设置了一些实践环节,帮助我们将所学知识真正应用于实际项目中。在实践环节中,我们被分成几个小组,每个小组负责完成一个大数据分析项目。在项目中,我们需要从大量的实际数据中提取有价值的信息,并对企业的业务进行深入分析。通过实际操作,我们不仅巩固了所学知识,还锻炼了团队合作和问题解决的能力。


通过这次大数据培训,我收获了很多。我对大数据的概念和发展有了更深入的了解,清楚了大数据对企业的重要性。我学到了许多大数据分析的方法和技巧,能够更好地进行数据挖掘和分析。我通过实践项目,更好地理解了大数据在实际业务中的应用和意义。


小编认为,这次大数据培训对我的职业发展有着积极的影响。我相信在将来的工作中,我所学到的大数据知识和技术将会派上用场,为企业的发展做出贡献。同时,我也会不断学习和探索,与时俱进,以应对不断变化的大数据领域。


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大数据方案 [13]

有一位名叫史黛西的25岁单身母亲,在即将入职成为一名教师的时候,突然被学校告知:“你不能来了,你的行为与一名教师不相符。”

史黛西并没有做过任何坏事,校方指的是网上的一张照片:她头戴一顶海盗帽子,正在喝一杯饮料。这张照片来自史黛西个人空间的主页,并被她取名为“喝醉的海盗”——很显然,这是一张朋友之间常见的搞怪照片。但校方发现照片后,认为学生可能会因看到教师喝酒的照片而受到不良影响。

把照片删了不就行了?但史黛西绝望地发现,她的照片已经被搜索引擎编录了,互联网永远记住了史黛西想要忘记也可能已经忘记的东西。

也许有人会说,你在社交网络上传照片的时候就应该意识到后果,你应该为自己的行为负责——更何况史黛西还为照片加了一个煽动性的标题。在维克托·迈尔-舍恩伯格的《删除》中,还讲了另一个故事。

一位60多岁的加拿大心理学家费尔玛德,打算穿过美国和加拿大的边境去接一个朋友——这件事他已经做过上百次。但这一次,边境卫兵突发奇想,“搜索”了一下他。结果卫兵找到了费尔玛德5年前发表在一个小众杂志上的文章,文中他提到自己在30多年前曾经服用过致幻剂LSD。因此,费尔玛德不仅被扣留了4个小时,不允许入境,还被迫签署了一份声明,表示自己服用过致幻剂,所以再也不被允许进入美国境内。

和史黛西不一样,费尔玛德并不是互联网用户,也没有社交网络账号,但他在一本小杂志上发表的文章能在互联网上被轻易找到。

2007年,谷歌向公众承认,他们一直储存着每位用户曾经键入的每次搜索请求,以及每位用户随后点击访问的每一条搜索结果。看起来这是一件好事:《大数据时代》一书多次描述了疫情蔓延时,谷歌利用这些数据判断出了疫情严重的地区——搜索疫情关键词的人数暴增的地区,并优先进行了救护。这就是大数据带给人们的便利。

实际上,大数据也有其可怕的一面,比如,谷歌记住了你希望忘掉的一切:幽会时订过的汽车旅馆、得过抑郁症、曾经写过的小说。在《删除》一书里,史黛西和费尔玛德并非个例,受到大数据“迫害”的还有无数人,有无法让互联网忘记十多年前细微证据的知名大律师,也有由于在社交网络上抱怨工作无聊而从此失业的英国小姑娘。

大数据方案 [14]

随着鸡年春节的到来,包括“北上广深”在内的很多城市再一次进入了“空城模式”。从企事业白领,到快递小哥、服务员,无数游子返乡过年,平日的“堵城”纷纷变身“空城”。

近日,360大数据中心基于9亿用户春运前夕至除夕的迁徙态势,发布了2017年春节“空城指数”,全面展示了春运期间的国民迁徙路。其中在春节十大空城排行中,北京上海居然没有进入前五。

春节空城TOP10 东莞居首

大数据显示,春节期间,全国空城率最高的十大城市分别是东莞、佛山、广州、深圳、长沙、上海、苏州、北京、武汉、郑州。其中东莞有近七成的人口返乡离开,一举击败北上广深,当选春节期间最“空”的城市。而佛山、广州、深圳也有超过六成的人过节离开。

在上述榜单中,北上广深等一线城市,以及经济发达的珠三角、长三角地区成为空城率最高的区域。具体到北上广深来说,都有超过一半的人过节返乡,依次分别为广州(61.36%)、深圳(60.76%)、上海(56.76%)和北京(52.01%)。

可见,虽然“逃离北上广深”逐渐成为了热议话题,但上述空城数据说明,这些一线城市仍旧凭借丰富的就业机会、优渥的薪资、便利的公共设施吸引了全国各地热爱生活敢于奋斗的人来到这里打拼。

外出打工省份TOP5 江西人最能“拼”

哪些地区的人最爱出外去打拼呢?大数据显示,江西、湖南、河南、安徽、山东等省份是外出打工人群的主要来源地。

其中,为生活、为幸福,江西堪称最拼省份,外出打工的人数占全省总人数的7.25%,位居全国榜首。其次为湖南、河南、安徽、山东等地。相对来说,中部地区仍是外出务工人口大省,而人群流向也主要是向北上广深等沿海发达地区。

腊月廿三春运最高峰

除夕前人口流动总量曲线

根据预测,2017年春运客流量保持小幅增长,全国春运旅客发送量预计达到29.78亿人次,比上年增长2.2%。其中铁路发送旅客量将创历史新高,达到3.56亿人次,同比增长9.7%,较2002年激增近200%。

360大数据中心专家表示:“每逢春节,各地民众就出现候鸟式大迁徙。大数据显示今年的全国出行峰值出现在1月20日(腊月廿三),其次则是1月25日(腊月廿八)。通常来说,打工者返乡较早,而政企事单位白领多数会按照国家节假日规定休假,因此他们的'返乡潮出现较晚,这也使节前人口流动总量曲线有所变化。”

北上广深的外来建设者主要从哪儿来?

在一线城市中,北京作为全国的政治中心,外来建设者的覆盖范围也最广泛。很多北方省份,如山东、河北、内蒙古等,是外来建设者们的主要来源地。其中比例最高的是山东省,占比约20%。除此之外,来自河南、浙江等省份的外来人群也不在少数。

与北京相对应的经济中心上海,外来建设者主要来自长三角。安徽、江苏、浙江三个省份就占据了半壁江山。上述地区同属一个区域,地理位置较近、地域文化差异较小,因此大量长三角的建设者们纷纷选择前往上海打拼。

广州与深圳同处珠三角地区,但是外来建设者的人口构成也非常接近,大多数都来自于南方省份。相对来说,广州外来建设者占比最多的省份是广西,其次为湖南、江西、四川、湖北等地。而深圳外来建设者占比最多的省份是湖南,其次为广西、江西、湖北、四川等地。整体而言,广州和深圳更多还是南方人首选的打拼之地。

世界那么大过节去看看

春节国外游排行榜TOP10

随着生活水平的不断提高,除了返乡过年,阖家出国旅游过年也正在成为国人的新选择。那么,鸡年春节,哪些国家成为了中国家庭春节旅游的热门首选呢?

360大数据显示,2017年,短途旅行的火热出境地仍旧是传统的东南亚及日韩等地,而长途旅行,国民则首选美国、澳大利亚和加拿大等地。去年,中国春节还正式被加拿大认定为官方法定假日,看来随着华人在全球影响力的持续增加,越来越多的国家将成为国人出国的首选。

 
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