大数据技术之大数据概论

尚硅谷大数据技术之大数据概论

一、大数据概念

大数据（big data），指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

1Byte = 8bit 1K = 1024bit 1MB = 1024K 1G = 1024M

1T = 1024G 1P = 1024T 1E = 1024P 1Z = 1024E

1Y = 1024Z 1B = 1024Y 1N = 1024B 1D = 1024N

二、大数据的特点

1）V olume（大量）：

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

2）Velocity（高速）：

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。

天猫双十一：2016年6分58秒，天猫交易额超过100亿

3）Variety（多样）：

这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

订单数据：

网络数据：

4）Value（低价值密度）：

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。比如，在一天监控视频中，我们只关心宋宋老师晚上在床上健身那一分钟，如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。

三、大数据能干啥？

1）O2O：百度大数据+平台通过先进的线上线下打通技术和客流分析能力，助力商家精细化运营，提升销量。

2）零售：探索用户价值，提供个性化服务解决方案；贯穿网络与实体零售，

携手创造极致体验。经典案例，子尿布+啤酒。

3）旅游：深度结合百度独有大数据能力与旅游行业需求，共建旅游产业智慧管理、智慧服务和智慧营销的未来。

4）商品广告推荐：给用户推荐访问过的商品广告类型

5）房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。

6）保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。

7）金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风

险。

8）移动联通：移动联通：根据用户年龄、职业、消费情况，分析统计哪种套餐适合哪类人群。对市场人群精准定制。

9）人工智能

四、大数据发展前景

1）党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。

2）国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元。目前，我国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。

人才缺口计算

150w-40w=110w

110W/5年= 22w/年

22w/12月=1.83w/月

自古不变的真理：先入行者吃肉，后入行者喝汤，最后到的买单！

3）2017年北京大学、中国人民大学、北京邮电大学等25所高校成功申请

开设大数据课程。

4）大数据属于高新技术，大牛少，升职竞争小；

5）在北京大数据开发工程师的平均薪水已经到17800元（数据统计来职友集），而且目前还保持强劲的发展势头。

五、企业数据部的业务流程分析

数据部门分析数据

业务人员提需求（统计用户访问数、用户下单数、用户支付数等）

数据展示（报表平台组、发邮件excel 等）

六、企业数据部的一般组织结构

企业数据部的一般组织结构，适用于大中型企业。

数据部

离线平台组实时平台组数据挖掘组报表开发组

Hadoop集群运维工程师

Linux运维

Hadoop集群运维调优

服务器运维Hive工程师-用sql出报表ETL工程师-数据清洗-

Python,shell,java

Flume

数据加载Hadoop

数据标准化实时计算开发工程师

消息队列

流式计算框架

Storm

Kafka

算法组

模型组-分析数据、理解数

据

推荐系统

用户画像

JavaEE

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)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)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 4)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 5)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)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 7)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 8)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 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)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 11)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 12)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 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)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 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

车辆大数据挖掘技术

车辆大数据挖掘技术 随着人民生活水平的提高，车辆的拥有量不断的上升，针对车辆的视频分析系统迫切的需要进行升级，来挖掘出更多的结构化信息。 现有的智能交通技术主要集中在卡口和电子警察等传统技术上，抓拍车辆，识别车牌号码，车身颜色，车辆闯红灯，压实线，逆行等违法行为上，很难从图像中挖崛出更深层次的信息。以前的技术大都采用传统的算法，车辆检测跟踪主要采用基于adaboost和svm的训练方法检测车辆，然后采用基于连通区域关联或者meanshift做车辆跟踪；车牌识别主要采用基于颜色和纹理等传统特征做车牌定位，采用基于垂直投影和连通区域方式做字符分割，基于人工神经网络的方式做字符识别。目前针对标准位置下安装的摄像头，传统算法基本上都能达到98%以上的准确率。但传统算法技术已经很难满足现在的应用，随着硬件GPU的发展和深度学习技术的普及，针对公安和交警抓拍下来的图片，可以做更深层次的挖掘，例如可以识别车辆的品牌，子型号和年款，检测年检标的数目，识别年检标的形状，检测遮阳板是否放下，检测车窗上摆放的纸巾盒等物品，是否挂了挂坠，同时可以识别驾驶员的违法行为，例如是否系安全带，是否抽烟和打手机。 图存科技智能交通识别算法引擎采用传统算法加深度学习技术，可以识别车牌号码，车身颜色的同时，识别3000余种车辆款式，检测驾驶员是否系安全带，抽烟，打手机等违法状态，同时可以检测年检标的数目，是否放下遮阳板，车窗内是否挂有挂坠，将这些非结构化的数据进行结构化处理，然后存储，为将来公安办案，抓捕嫌疑车辆提供有力的证据。 图存科技智能交通识别算法引擎，采用深度学习中的分类算法，和faster rcnn等方法进行车辆检测和各类特征的检测，实际场景下测试准确率均超过90%，完全可以实际商用，已经为多家公司提供了识别核心。

数据库系统概论期末试题及答案(重点知识)

试题十 一、单项选择题 （本大题共15小题，每小题2分，共30分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要 求的，错选、多选或未选均无分。 1. 数据库系统的特点是（ ）、数据独立、减少数据冗余、避免数据不一致和加强了数据保护。 A ．数据共享 B ．数据存储 C ．数据应用 D ．数据保密 2. 数据库系统中，物理数据独立性是指（ ）。 A ．数据库与数据库管理系统的相互独立 B ．应用程序与DBMS 的相互独立 C ．应用程序与存储在磁盘上数据库的物理模式是相互独立的 D ．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 3. 在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是（ ）。 A ．外模式 B ．内模式 C ．存储模式 D ．模式 4． E-R 模型用于数据库设计的哪个阶段（ ）？ A ．需求分析 B ．概念结构设计 C ．逻辑结构设计 D ．物理结构设计 5． 现有关系表：学生（宿舍编号，宿舍地址，学号，姓名，性别，专业，出生日期）的主码是（ ）。 A ．宿舍编号 B ．学号 C ．宿舍地址，姓名 D ．宿舍编号，学号 6． 自然连接是构成新关系的有效方法。一般情况下，当对关系R 和S 使用自然连接时，要求R 和S 含有一个或多个共有的（ ）。 A ．元组 B ．行 C ．记录 D ．属性 7． 下列关系运算中，（ ）运算不属于专门的关系运算。 A ．选择 B ．连接 C ．广义笛卡尔积 D ．投影 8． SQL 语言具有（ ）的功能。 ( 考 生 答 题 不 得 超 过 此 线 )

A．关系规范化、数据操纵、数据控制 B．数据定义、数据操纵、数据控制 C．数据定义、关系规范化、数据控制 D．数据定义、关系规范化、数据操纵 9．如果在一个关系中，存在某个属性（或属性组），虽然不是该关系的主码或只是主码的一部分，但却是另一个关系的主码时，称该属性（或属性组）为这个关系的（） A.候选码 B.主码 C. 外码 D. 连接码 10.下列关于关系数据模型的术语中，（）术语所表达的概念与二维表中的 “行”的概念最接近？ A.属性 B.关系 C. 域 D. 元组 11.假定学生关系是S（S＃，SNAME，SEX，AGE），课程关系是C（C＃，CNAME， TEACHER），学生选课关系是SC（S＃，C＃，GRADE）。 要查找某个学生的基本信息及其选课的平均成绩，将使用关系（）A．S和SC B．SC和C C．S和C D．S、SC和C 12．在SQL语言的SELECT语句中，用于对结果元组进行排序的是（）子句。 A． GROUP BY B．HAVING C．ORDER BY D．WHERE 13．设有关系SC（SNO，CNO，GRADE），主码是（SNO，CNO）。遵照实体完整性规则，下面（）选项是正确的。 A．只有SNO不能取空值B．只有CNO不能取空值 C．只有GRADE不能取空值D．SNO与CNO都不能取空值 14．下面关于函数依赖的叙述中，（）是不正确的。 A．若X→Y，WY→Z，则XW→Z B．若Y X，则X→Y C．若XY→Z，则X→Z，Y→Z D．若X→YZ，则X→Y，X→Z 15．设有关系R（A，B，C）和S（C，D）。与SQL语句select A,B,D from R,S where R.C=S.C等价的关系代数表达式是（） A．σR.C=S.C(πA,B,D(R×S)) B．πA,B,D(σR,C= S.C(R×S)) C．σR.C=S.C((πA,B(R))×(πD(S))) D．σR,C=S.C(πD((πA,B(R))×S))

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

数据库概论期末复习试卷及答案

、选择题( 20 分) 1、数据库(DB )、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS )三者之间的关 系是__ A___ 。 A． DBS 包括 DB 和 DBMS B ．DBMS 包括 DB 和 DBS C．DB 包括 DBS 和 DBMS D ．DBS 就是 DB ，也就是 DBMS 2、关系数据模型 ___D ___ 。 A ?只能表示实体之间的1:1联系 B ?只能表示实体之间的1:n联系 C .只能表示实体之间的 m:n联系 D?可以表示实体间的上述三种联系 3、在数据库中，下列说法 __A___是不正确的。 A 数据库避免了一切数据的重复 B 若系统是完全可以控制的，则系统可确保更新时的一致性 C 数据库中的数据可以共享 D 数据库减少了数据冗余 4、在数据库中，产生数据不一致的根本原因是__C___。 A .数据存储量太大 B ．没有严格保护数据 C ．未对数据进行完整性控制 D ．数据冗余 5、在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全局逻辑结构和特征的是__D__。 A ?外模式B.内模式C.存储模式D.模式 6、数据库三级模式体系结构的划分，有利于保持数据库的___A___. A ?数据库独立性 B.数据安全性 C ?结构规范化D.操作可行性 7、设关系R和S都是二元关系，那么与元组表达式： {t | ($u) ( $v) (R(u) S(v) u[d]=v[1] t[?=v[1] t[2]=v[2])} 等价的关系代数表达式是_________ 。 A ? p3, 4 (R ￥ S) B ? p2, 3 (R ￥ S) 1=1 C ? p3, 4 ( R ￥ S) D ? p3, 4 ( s 仁1 (R 'S)) 1=1 8、关系模式中各级模式之间的关系为______ A? ____ 。 A. 3NF 12NF 11NF B. 3NF 1NF 52NF C. 1NF 2NF 13NF D. 2NF 1NF 3NF 9、数据库中的封锁机制是 ___C___的主要方法。 A. 完整性 B. 安全性 C. 并发控制 D. 恢复 10、在数据库设计中,用 E-R 图来描述信息结构但不涉及信息在计算机中的表示,它是 数据库设计的 ___B___阶段。 A. 需求分析 B. 概念设计 C. 逻辑设计 D. 物理设计

数据库系统概论各章复习试题及答案

数据库系统概论复习资料： 第一章： 一、选择题： 1．在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。在这几个阶段中，数据独立性最高的是 A 阶段。 A．数据库系统 B．文件系统 C．人工管理 D．数据项管理 2．数据库的概念模型独立于 A 。 A．具体的机器和DBMS B．E-R图 C．信息世界 D．现实世界 3．数据库的基本特点是 B 。 A．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据独立性 (3)数据冗余大，易移植 (4)统一管理和控制 B．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据独立性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 C．(1)数据可以共享(或数据结构化) (2)数据互换性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 D．(1)数据非结构化 (2)数据独立性 (3)数据冗余小，易扩充 (4)统一管理和控制 4. B 是存储在计算机内有结构的数据的集合。 A．数据库系统B．数据库 C．数据库管理系统 D．数据结构 5．数据库中存储的是 C 。 A．数据 B．数据模型C．数据以及数据之间的联系 D．信息 6. 数据库中，数据的物理独立性是指 C 。 A．数据库与数据库管理系统的相互独立 B．用户程序与DBMS的相互独立 C．用户的应用程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的 D．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 7. 数据库的特点之一是数据的共享，严格地讲，这里的数据共享是指 D 。 A．同一个应用中的多个程序共享一个数据集合 B．多个用户、同一种语言共享数据 C．多个用户共享一个数据文件 D．多种应用、多种语言、多个用户相互覆盖地使用数据集合 8.数据库系统的核心是 B 。 A．数据库 B．数据库管理系统 C．数据模型 D．软件工具 9. 下述关于数据库系统的正确叙述是 A 。 A．数据库系统减少了数据冗余 B．数据库系统避免了一切冗余 C．数据库系统中数据的一致性是指数据类型一致 D．数据库系统比文件系统能管理更多的数据 10. 数将数据库的结构划分成多个层次，是为了提高数据库的①和②。 ①A．数据独立性 B．逻辑独立性 C．管理规范性 D．数据的共享 ②A．数据独立性 B．物理独立性 C．逻辑独立性 D．管理规范性 【答案：】①B ②B 11. 数据库(DB)、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS)三者之间的关系是 A 。 A．DBS包括DB和DBMS B．DDMS包括DB和DBS C．DB包括DBS和DBMS D．DBS就是DB，也就是DBMS

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的

数据库系统概论复习期末试题及答案65097

试题一 一、单项选择题 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要 求的，请将其代码填写在题后的括号。错选、多选或 未选均无分。 1. 数据库系统的核心是（） A．数据库B．数据库管理系统 C．数据模型D．软件工具 2. 下列四项中，不属于数据库系统的特点的是（） A．数据结构化B．数据由DBMS统一管理和控制 C．数据冗余度大D．数据独立性高 3. 概念模型是现实世界的第一层抽象，这一类模型中最著名的模型是（） A．层次模型B．关系模型 C．网状模型D．实体-联系模型 4. 数据的物理独立性是指（） A．数据库与数据库管理系统相互独立 B．用户程序与数据库管理系统相互独立 C．用户的应用程序与存储在磁盘上数据库中的数据是相互独立的 D．应用程序与数据库中数据的逻辑结构是相互独立的 5．要保证数据库的逻辑数据独立性，需要修改的是（） A．模式与外模式之间的映象B．模式与模式之间的映象 C．模式D．三级模式 6．关系数据模型的基本数据结构是（） A．树 B．图 C．索引 D．关系 7．有一名为“列车运营”实体，含有：车次、日期、实际发车时间、实际抵达 时间、情况摘要等属性，该实体主码是（） A．车次B．日期 C．车次+日期D．车次+情况摘要 8. 己知关系R和S，R∩S等价于（） A. (R-S)-S B. S-(S-R)

C. (S-R)-R D. S-(R-S) 9．学校数据库中有学生和宿舍两个关系： 学生（学号，）和宿舍（楼名，房间号，床位号，学号） 假设有的学生不住宿，床位也可能空闲。如果要列出所有学生住宿和宿舍分配的情况，包括没有住宿的学生和空闲的床位，则应执行（） A. 全外联接 B. 左外联接 C. 右外联接 D. 自然联接 10．用下面的T-SQL语句建立一个基本表： CREATE TABLE Student(Sno CHAR(4) PRIMARY KEY, Sname CHAR(8) NOT NULL, Sex CHAR(2), Age INT) 可以插入到表中的元组是（） A. '5021'，'祥'，男，21 B. NULL，'祥'，NULL，21 C. '5021'，NULL，男，21 D. '5021'，'祥'，NULL，NULL 11. 把对关系SPJ的属性QTY的修改权授予用户勇的T-SQL语句是（） A. GRANT QTY ON SPJ TO '勇' B. GRANT UPDATE(QTY) ON SPJ TO '勇' C. GRANT UPDATE (QTY) ON SPJ TO 勇 D. GRANT UPDATE ON SPJ (QTY) TO 勇 12. 图1中（）是最小关系系统 A B C D 图1 13．关系规化中的插入操作异常是指 ( ) A．不该删除的数据被删除B．不该插入的数据被插入C．应该删除的数据未被删除D．应该插入的数据未被插入 14．在关系数据库设计中，设计关系模式是数据库设计中（）阶段的任务A．逻辑设计 B．物理设计 C．需求分析 D．概念设计 15．在E-R模型中，如果有3个不同的实体型，3个m:n联系，根据E-R模型转

数据库系统概论选择填空及答案

单选填空 第1章绪论 一、单项选择题 1.数据库系统是采用了数据库技术的计算机系统，数据库系统由数据库、数据库管理系统、应用系统和（C）。 A.系统分析员 B.程序员 C.数据库管理员 D.操作员 2.下面列出的数据库管理技术发展的三个阶段中，没有专门的软件对数据进行管理的是（D ）。I．人工管理阶段II．文件系统阶段III．数据库阶段 A.I 和II B.只有II C.II 和III D.只有I 3.下列四项中，不属于数据库系统特点的是（C）。 A.数据共享 B.数据完整性 C.数据冗余度高 D.数据独立性高 4.要保证数据库的数据独立性，需要修改的是（C）。 A.模式与外模式 B.模式与内模式 C.三级模式之间的两层映射 D.三层模式 5.要保证数据库的逻辑数据独立性，需要修改的是（A ）。 A.模式与外模式之间的映射 B.模式与内模式之间的映射 C.模式 D.三级模式 6.用户或应用程序看到的那部分局部逻辑结构和特征的描述是（C）模式。

A.模式 B.物理模式 C.子模式 D.内模式 7.概念模型是现实世界的第一层抽象，这一类模型中最著名的模型是（D）。 A.层次模型 B.关系模型 C.网状模型 D.实体-关系模型 8.区分不同实体的依据是（B ）。 A.名称 B.属性 C.对象 D.概念 9.关系数据模型是目前最重要的一种数据模型，它的三个要素分别是（B ）。 A.实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性 B.数据结构、关系操作、完整性约束 C.数据增加、数据修改、数据查询 D.外模式、模式、内模式 10.在（A ）中一个结点可以有多个双亲，结点之间可以有多种联系。 A.网状模型 B.关系模型 C.层次模型 D.以上都有 二、填空题 1 .数据库数据具有（永久存储）、（有组织）和（可共享）三个基本特点。 2 .数据库管理系统是数据库系统的一个重要组成部分，它的功能包括（数据定义功能）（数据操纵功能）、（数据库的运行管理）、（数据库的建立）和（维护功能）。 3 .数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由（数据库）、（数据库管理系统（及其开发工具））、（应用系统）和（数据库管理员）构成。 4 .数据库管理技术的发展是与计算机技术及其应用的发展联系在一起的，它经历了三个阶段：（人工管理）阶段，（文件系统）阶段和（数据库系统）阶段。 5.数据库具有数据结构化、最小的（冗余度）、较高的（数据独立性）等特点。 6 .DBMS还必须提供(数据的安全性)保护、(数据的完整性)检查、(并发控制)、(数据库恢复)等数据控制功能。 7 .模式（Schema）是数据库中全体数据的(逻辑结构)和(特征)的描述，它仅仅涉及到(型

大数据下数据挖掘技术的算法word版

大数据下数据挖掘技术的算法 在大数据背景下，许多传统科学技术的发展达到了新的高度，同时也衍生 出一些新兴技术，这些推动着互联网行业的前行。新技术的发展也伴随着新问 题的产生，现有的数据处理技术难以满足大数据发展的需要，在数据保护等方 面依旧存在着一定的风险。因此，进一步完善大数据技术是当下需要攻克的难题。本文主要进行了大数据的简单引入，介绍数据挖掘技术及其应用，分析了 当下的发展进度和面临的困难。 1大数据的相关引入 1.1大数据的概念。大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大 数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新 的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。大数据技术存在的意义不仅在于收 集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提 取有价值的知识。大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算 的分布式处理、分布式数据库等。1.2大数据的特点。伴随着越来越多的学者投 入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效 的前提。（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。1.3大 数据的结构。大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。结 构化一般指类似于数据库的数据管理模式。半结构化具有一定的结构性，但相 比结构化来说更加灵活多变。目前非结构化数据占据所有数据的70%-80%，原

大数据之数据挖掘技术

大数据之数据挖掘技术 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？ 总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。 我们列一下要谈论的话题： 1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？ 2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？ 3、数据挖掘的过程 4、你应理解的统计学

5、数据描述与预测：剖析与预测建模 6、经典的数据挖掘技术 7、各类算法 8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘 9、具体的案例分析 什么是数据挖掘？ 是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。 这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现

模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。 而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。 专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。 两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。 经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。 但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客

(完整版)数据库系统概论期末试题及答案(重点知识)

试题十 1. 数据库系统的特点是（ ）、数据独立、减少数据冗余、避免数据不一致和加强了数据保护。 A ．数据共享 B ．数据存储 C ．数据应用 D ．数据保密 2. 数据库系统中，物理数据独立性是指（ ）。 A ．数据库与数据库管理系统的相互独立 B ．应用程序与DBMS 的相互独立 C ．应用程序与存储在磁盘上数据库的物理模式是相互独立的 D ．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 3. 在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征的是（ ）。 A ．外模式 B ．内模式 C ．存储模式 D ．模式 4． E-R 模型用于数据库设计的哪个阶段（ ）？ A ．需求分析 B ．概念结构设计 C ．逻辑结构设计 D ．物理结构设计 5． 现有关系表：学生（宿舍编号，宿舍地址，学号，姓名，性别，专业，出生日期）的主码是（ ）。 A ．宿舍编号 B ．学号 C ．宿舍地址，姓名 D ．宿舍编号，学号 6． 自然连接是构成新关系的有效方法。一般情况下，当对关系R 和S 使用自然连接时，要求R 和S 含有一个或多个共有的（ ）。 A ．元组 B ．行 C ．记录 D ．属性 7． 下列关系运算中，（ ）运算不属于专门的关系运算。 A ．选择 B ．连接 C ．广义笛卡尔积 D ．投影 8． SQL 语言具有（ ）的功能。 A ．关系规范化、数据操纵、数据控制 B ．数据定义、数据操纵、数据控制 C ．数据定义、关系规范化、数据控制 D ．数据定义、关系规范化、数据操纵 ( 考 生 答 题 不 得 超 过 此 线 )

4-云计算与大数据课时设计模板

云计算与大数据专业（方向）课程开设计划根据高校的基础特点，将云计算与大数据专业（方向）课程分为四年制与三年制，分别适应于本科院校与高职高专院校。 云计算资源 云计算资源分为软性资源和硬件资源两部分。其中，软性资源是核心资源，硬件为平台支撑或辅助资源。 （1）软性资源 云计算平台重点在于维护阶段，创新在于开发阶段。为了满足高校的课程建设的需要，减轻教师负担，又能和产业需求相结合。云计算资源粗粒度的划分为部署/运维/部署工程师、架构工程师和研发工程师三类。这样一来可以对应高职也可以对应一般本科的课程需求。另外，根据专业属性的不同，还可以针对软件类或网络类的需求进行调配和变化。 云计算技术课程的开设，必须有必要的前置内容支撑，对于维护、部署和运维、架构和研发等工程师都是必备的基本要求。根据产业的基本要求，前置内容需求基础内容如下，根据实践要求，其内容需要精华，而非大而全。 表1-1 云计算前置内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项 如表1-1中所示，所需要的前置内容主要分为Linux操作系统与编程部分以及Java编程基础部分。可以根据培养类型进行选择，涉及内容不必过深，懂得基本原理以及使用方法即可；后期在实践内容中，会继续强化，从而使学习者得心应手。 在以下云计算相关课程中，高校可以根据自身的培养目标选择课程。 四年制云计算课程： 表1-2 云计算相关内容

⊕为可选学项，√为必修项，∕为非学习项，＆学习部分内容对应学期课程开始计划： 图1.1 四年制云计算学期设计 三年制云计算课程： 表1-3 云计算相关内容 对应学期课程开始计划：

图1.2 三年制云计算学期设计 大数据资源 大数据面临的岗位经过粗粒度划分大体分为运维/部署工程师、应用开发工程师和研发/数据分析工程师等岗位，主要取决于大数据知识涉及到的层次以及广度与深度。大数据教学教育资源也分为软性资源和硬件资源两大部分。 （1）软性资源 软性资源主要指大数据知识的课程体系以及学习过程中所涉及到 的知识体系构成以及案例构成等内容。一般而言，业界认为大数据与云计算在岗位上差别最大的不同点是，前者最终目标关注的是数据分析结果所带来的价值以及过程中采用的技术、方法和手段；后者关注的是平台的稳定性、安全性等平台维护性内容。因此，大数据在进度编排上有自己独特的特点。 大数据资源的编排为了兼容高职和本科院校，同时又能满足网络 工程以及软件设计专业不同的需求。直接按照粗粒度的岗位进行划分，

大数据的概念及相关技术

一.大数据的概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通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。(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》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 “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。 二.大数据的相关技术 1．大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2．大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取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。 2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项， 因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3．大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化，半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据

(建筑工程管理)基于大数据挖掘技术及工程实践试题及答案

（建筑工程管理）基于大数据挖掘技术及工程实践试 题及答案

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)(D)的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能 够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)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) 3) A.关联规则发现B.聚类 4) C.分类D.自然语言处理 5)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A) 6)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 7)(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 8) A.Precision,RecallB.Recall,Precision 9) A.Precision,ROCD.Recall,ROC 10)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) 11)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 12)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) 13)A.分类B.聚类 C.关联分析 D.隐马尔可夫链

14)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) 15)A.根据内容检索B.建模描述 16)C.预测建模D.寻找模式和规则 17)下面哪种不属于数据预处理的方法？(D) 18)A.变量代换B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 19)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) 20)A.第一个B.第二个 C.第三个 D.第四个 21)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) 22)A.标称B.序数 C.区间 D.相异 23)只有非零值才重要的二元属性被称作：(C) 24)A.计数属性B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 25)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) 26)A.嵌入B.过滤 C.包装 D.抽样 27)下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B)