钱初熹:大数据时代美术教育的创新发展

钱初熹:大数据时代美术教育的创新发展
钱初熹:大数据时代美术教育的创新发展

钱初熹:大数据时代美术教育的创新发展

标题:大数据时代美术教育的创新发展

所属频道:理论与研究

华东师范大学钱初熹

摘要

大数据时代对教育提出了严峻的挑战,未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。21世纪的学校应该教会学生掌握并运用21世纪技能,去理解和解决真实世界的各种挑战。本文提出“以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能相对应,通过学校美术教育,每一名青少

年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养”的观点,并围绕如何通过学校美术教育帮助青少年掌握21世纪技能以立足于生活并对他们的社区与社会做出积极贡献开展深入的研讨。

关键词:大数据时代美术教育创新发展

一、大数据时代工作、教育与技能的变化

(一)2030年的新职位需要富有创意的员工

21世纪的科学最新成就——人工智能反映了科技发展为人类社会带来的巨大影响。科学家们预测,到2035年,具有人工智慧的机器人已经成为人类的伙伴,甚至是家庭成员,在人类生活中占有不可或缺的地位。随着人工智能在各领域中的推广与应用,到2025年,现有职业中有近50%将逐渐消失。《加速迈进2030年——未来的工作和工作场所》报告指出,丧失职位不一定等于丧失工作,在未来,机器人和计算机创造的就业机会,比它们摧毁的要多,只是改变人类负责的范畴。成排摆放办公桌的工作场所将变得完全多余,从“工作场所”的概念向“可以工作的地方”转变,并延伸到工作场所以外的空间;有各种各样闭门静思之处和团队协作之地,人们可以在特定时刻灵活选择最适合他们工作的地点;虚拟工作方式不断增加,信息整合平台的出现为待开发的工作空间打开了市场通道。[1]届时,新职位空缺将趋向要求应征者更具创意、情感、社交技巧以及运用人工智能的能力,会有更多自由工作者(如室内设计师、时装设计师、摄影师、手绘画家等),也会衍生出一些20至40人的小型企业,利用人工智能提升速度及固有技术,挑战大企业。

现在越来越多的人,特别是年轻一代,认为工作中的幸福感、职业目标和工作的意义同财富成就比起来一样重要,甚至更加重要。为了吸引人才,未来的公司不仅要小巧灵活美观,还要真实可靠:它们需要拥有真实的价值观,并真正地为社会福祉贡献力量。

(二)移动学习促进教育的普及与发展

2013年,联合国教科文组织发布的《移动学习指导原则的目的及适用范围》中明确指出:移动学习涉及使用单独或与其他信息和通信技术(ICT)的组合的移动技术,使学习随时随地进行。移动学习支持广泛的教育目标,如学校系统的有效管理和改进,学校和家庭之间的沟通。移动技术正在不断地发展:设备多样性,包括广招、手机、平板电脑,电子阅读器,便携式音频播放器和手持式游戏、控制台。未来移动技术的列表会有所不同。联合国教科文组织选择广义的定义:移动设备,只需承认它们是数字,易于携带,通常拥有和由个人控制,而不是一个机构,可以访问互联网,有多媒体功能,并能方便,大量的任务,特别是有关沟通。[2]

教科文组织相信移动通讯技术能够给不同背景的求学者带来更丰富多样的受教育机会。如今,越来越多的证据表明,无处不在的移动通讯设备—特别是移动电话及近来兴起的平板电脑——已成为世界各地求学者获取信息、简化管理及促进学习的创新方式。移动学习的独特优势远不是一个理论上的可能性,移动学习是一种对实地的现实:学生和教师从莫桑比克到蒙古正在使用移动设备访问丰富的教育内容,交谈,并与其他学员分享信息,引起来自同行和导师的支持。

(三)21世纪技能

科技的超飞速发展,人工智能与移动学习的普及与发展,对教育提出了严峻的挑战,未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。我们急需找到一种正确的教育思想与实现这一思想的具体途径,才能引领未来教育走向成功。但是,迄今为止,我们的教育系统依然沿袭远古教育的范式,这样的教育很难对学生的学习产生深远影响,也无法培养出与时俱进的、不断应对各种挑战的21世纪人才。伯尼·特里林(BernieTrilling)、查尔斯·菲德尔(CharlesFadel)在《21世纪技能:为我们所生存的时代而学习》一书中指出:近几十年来,我们所生活的世界一直在发生巨变——先进的技术与交流手段、迅猛的经济发展与激烈的竞争、翻天覆地的变化,日益加剧的全球性挑战(从金融危机到全球变暖等)。如果我们的学校教育仍然保持不变,那我们该如何应付未来世纪的挑战?21世纪的教育,不仅包括传统教育科目,如阅读、写作、算术等,更应注重适应现代社会的主题,如全球化意识、金融/经济、健康与环境保护素养等。

简言之,21世纪的技能包括:学习与创新技能(Learningand innovation skills,批判性思考和解决问题能力;创造与革新能力;沟通与协作能力)、数字素养技能(Digital literacy skills,信息素养;媒体素养;信息与通信技术素养)、生活和职业技能(Life and career skills,灵活性与适应能力、主动性与自我导向;社交与跨文化交流能力、高效的生产力;责任感与领导力等)。[3]

21世纪的学校必须教会学生掌握并运用21世纪技能,去理解和解决真实世界的各种挑战。那么,学校美术教育究竟对教会学生掌握21世纪技能有怎样的独特贡献?如何通过美术课程与教学,帮助青少年掌握21世纪的技能,以立足于生活并对他们的社区和社会做出积极贡献?这是值得深入探讨的课题。

二、学校美术教育的独特贡献

科技进步与传媒发展改变了信息传播的形态,也改变了人们接受信息的方式。特别是进入大数据以来,无处不在的图像改变了人们的生活、学习和感知世界的方式。美国未来学家阿尔文·托夫勒(Alvin Toffler)早在1980年就在《第三次浪潮》一书中指出:人类社会正在孕育三种文盲,即文字文化文盲、计算机文化文盲和视觉文化文盲。这是因为,在今天的世界中,人们采用多种通讯类型传递信息,如口头或书面语言、图像,公式、符号,声音、手势、图表、文物等,语言绝非唯一可用的通信系统,许多类型的视觉图像和符号有特定的意义。传统意义上读写能力仅限于识字能力,如今我们需要以不同类型的读写能力来阅读或撰写不同类型的文本,其中离不开美术素养(亦称“视觉素养”或“视觉读写能力”,Visualliteracy)。

如今,在大数据时代的视觉文化背景下,所有的年轻人都有一个新的使用图像技能的需求,新的能力需求不仅改变了学习环境,同时改变了工作场所。无论是现在还是未来,从事任何一门工作的人都要高度依赖美术素养,美术素养已成为全体国民的基本文化素养。没有接受过学校美术教育、无法识别与理解图像所传递的信息以及不会用图像进行表达与交流的人将难以进行优质的学习、工作和生活,也无法为自身的社区和社会作出杰出贡献。

我们认为,以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能一一对应。通过学校美术教育,每一名青少年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养。

(一)美术课程促进学生学习与创新技能的发展

美术是独特的,提供与科学、数学和哲学、文学不同的思维方式。它是地球上所有民族文化的重要组成部分。美术告诉我们生命的意义,并以创意和知识、技能推动社会文化、经济与科技的发展。美术是极其丰富的,学校美术课程同样丰富多彩,其范畴涵盖绘画、雕塑、设计、工艺、书法、篆刻、新媒体艺术等,还包括各种各样的工具、技术和过程。

大脑研究证实,富含背景和多感官的指令更容易学习和记忆,学校美术课程提供的正是富含背景和多感官的指令。美术是一种重要的语言,当我们解读、传递、创造图像信息时,与文字、数字、声音等各种资源进行交互所带来的意外发现,易于激活不能用考试来代替的创意、想象、思考、情感和观念,促进流畅的思维方式。

案例研究

2014年,华东师范大学美术学系在上海市4所中学进行教育实习的本科生,针对调查研究中所发现的中学生对上海地区视觉文化缺乏了解和理解的问题,开发以“上海影像”为焦点的中学校本美术课程。实习教师带领中学生围绕“上海影像”这一议题,通过文献检索、课堂讨论、实地考察、参观艺术博物馆、对民间艺人和上海居民进行访谈等方法,汇集上海影像文化资料。在此基础上,实习教师与中学生一起,根据中学生的学习需求与社会发展需要,对资源进行筛选,开发了《家乡“印”象》、《外滩一日游》、《你好!金山农民画》、《上海味道》、《沪剧新生》等单元课程,并开展了教学实践活动。中学生以个人或小组合作的形式围绕课题,采用绘画、摄影、摄像、绘本创作、视觉笔记、模型制作、声音等多元化的表现方式与手段进行创作,并将学习过程与结果加以展示,开展多主体评价。

例如,实习教师陆旻奕开发的《外滩一日游》单元课程的教学活动分为5个环节:(1)教师带领初中生到上海外滩进行考察,学生用文字、手绘、摄影、摄像等方式记录考察结果;(2)每位学生选取中山东路上的一座建筑进行探究性学习,了解其历史,分析结构和样式;(3)用粘土制作这座建筑的模型;(4)设计并制作一张建筑名片,包括这座建筑的照片、手绘图形、中英文介绍等(图1);(5)学生展示自己创作的建筑名片和建筑模型,以小导游的身份介绍自己的作品,开展自评与互评,最后将建筑模型放在外滩地图的相应位置上,组成外滩建筑群,全班学生合作完成外滩立体地图的作品(图2)。通过这一单元课程的学习,学生以美术结合历史、地理等学科知识,综合运用摄影、手绘、雕塑、文字、声音等多种表现方式和手段,全方位表达了对上海典型的外滩文化进行探究学习的

过程与结果。学生掌握了这些技能,将有助于未来的学习、生活和工作。在成都、合肥和厦门的中学进行教育实习的本科生成功开发并实施了“成都影像”、“合肥影像”、“厦门影像”的校本美术课程。在实习教师的引导下,中学生们激发起好奇心,热情地对美术媒介和工作流程进行探究与试验,学习如何做出选择,拥抱跨学科的方法,促进积极的和复杂的学习,感受创造的喜悦和成功的高峰体验,与他人分享自己创作的作品,学会协调自己的双手和头脑对美术世界进行探索,理解持之以恒的价值,获得学习能力、批判性思考和解决问题能力、创造与革新能力以及沟通与协作能力。

(二)美术课程拓展学生的数字素养技能

互联网是性能高超的图像信息的一个惊人的来源,将来自世界各地的美术世界引入课堂,有益于提高学生的全球意识。而20世纪90年代以来,迅速发展的新媒体艺术是在艺术与科学的交汇处出现的富有创新性和挑战性的艺术门类。

融美术素养与媒体素养为一体的新媒体艺术课程,是培养学生取用、理解和创造数字素养技能的有效途径。学校美术课程中的新媒体艺术单元包括摄影、摄像、计算机绘画、计算机设计、视觉笔记、动画、小电影等的解读与创作。

案例研究

一些美术教师认为,中小学缺乏设施和设备,自身也不了解新媒体艺术,因此无法开发新媒体艺术课程并进行教学实践活动。其实,新媒体艺术课程并没有指定特定的技术或技巧,它适合于多种多样的教学方法和教学环境。

2011年8月19日,由华东师范大学教授钱初熹发起,硕士研究生吕莹燕及研究生团队指导,坚持以学生发展为本的教育理念,举办了由中小学生自主策划、创作、组织并实施的“海上夏日清风动画季”,有来自各所幼儿园、中小学的100多名学生参与了这次动画季活动。

以中小学生为策划团队,展映并评选他们自己创作的动画,这样的动画节在国内是首创的。学生掌握了信息媒介的基本知识与方法,能够有效地获取、分析和评价信息,并使用数字媒介创造作品,正确认识和处理与数字媒介相关的审美、人文与社会等问题。在整个活动过程中,中小学生的观察能力、造型能力、想象能力、创造能力、表达能力、合作能力、对时间的把握能力、耐力、综合运用美术、语文、历史、地理、数学、物理、化学和音乐等多学科的能力,以及决策能力、组织能力、责任心、行动能力都得到了显著提高。

在大数据时代下,高品质的学校美术课程与教学越来越多地将媒体技术与美术知识和技能相结合。值得一提的是,处于大数据时代的中小学生在运用数码相机、数码摄像机、计算机软件、网络等方面很少有技术上的瓶颈,他们充满激情地快速投入创作活动之中,并能持续较长的时间,美术素养与媒体素养以及综合能力都能得到显著提高。未来数字世界艺术的教学是无止境的,作为美术教育工作者应让学生学习如何构建数字化艺术世界的方法,并让他们意识到数字化艺术世界付诸真实世界(如利用3D打印技术等)的可能性。

(三)美术课程培养学生的生活与职业技能

20世纪,人们经常整天做着同样的事情,每个人从事一种简单的工作。如今,协作、跨学科与需要发挥创意的复杂工作是常态。根据神经学领域的新发现,当人们尝试去解决一些复杂问题时,左右脑就会协同运作,创意由此诞生。

随着人类生活水平的提高,废旧物品越来越多。如何对废旧物品进行循环使用是一个急需解决的社会问题。围绕“变旧为新”的议题设置美术课程,通过这类课程的学习,学生易于发现其他人没有注意到的各种联系,形成左右脑之间的关联,灵活运用全脑思维,激发创意,就能找到圆满解决各种问题的方法,提高创造能力,获得现在学习以及未来职业上的成功和生活上的满足,并为建设创新型国家贡献自己的力量。

案例研究

2010年以来,华东师范大学美术学系本科生在教育实习期间,以原有的“变废为宝”课程为基础,开发了帮助中小学生发展创意、予旧物以新的价值的美术课程以及有效的教学方法。实习教师指导学生灵活利用废旧物品开展主题式或项目型创作表现活动,为学生提供开展独立试验和探索的时间,引导学生发挥创意,对废旧物品作出明智的选择和审美判断,提高审美品位,并注重对学习成果的评价。例如,实习教师在教育实习过程中发现城市中小学生衣柜中的衣物越来越多,有些衣服只穿过数次就觉得过时,再也不穿了。他们号召学生收集旧衣物,经过巧妙设计后动手将旧衣服进行改造,使之成

为既符合时尚潮流又具有独特魅力的新衣(图5);或者将旧衣服裁剪成布条,进行再设计,制作成灯笼,予以新的功能与价值,充分显示了设计的力量(图6)。又如,在世博会即将举办之际,实习教师鼓励中学生收集矿泉水瓶,指导学生进行再设计,利用瓶子创作“海宝”雕塑作品,陈列在校园内(图7)。这一活动将设计中“以旧改新”的意义进行了延伸与拓展,从个人生活的层面提升为公益活动。通过发挥创意予旧物以新的价值这类单元课程的学习,教师引导学生发现问题,收集有关资料,尝试解决方案,并验证这些是有效的。学生从废旧物品中发现其他人没有注意到的各种联系,形成左右脑之间的关联,设计并制作作品,挖掘出新的生命,认识到其中的美丽,并重新开发其功能,这个过程令人兴奋。学生由此发展了美术知识和技能,形成了解决身边问题的思维习惯,提高了解决问题的能力,增强了协作与交流的能力。

除以上案例研究外,鉴于空间的视觉化能力在青少年的学习、日常生活和未来职业中扮演着重要角色,我们进行了2维与3维或多维空间转换的单元课程开发与教学实践的案例研究,以提高学生的空间智能。我们还进行了美术鉴赏的单元课程开发与教学实践的案例研究等,旨在提高在视觉文化转型背景下学生的视觉解读能力。这些课程与教学研究均取得了比较显著的成效。

总之,在美术学习过程中,学生学会与各种类型的生活和工作相关的美术词汇和概念,用自己想法或意愿探索材料和技术,开始独立工作或利用云平台与同学协同创作,运用计算机技术的图形程序创建数字图像或视频,保持学习环境井然有序,对自己的学习和行为负责;在以选择为基础的美术课堂中,学生的领导机会是非常丰富的,如策划新的展示方式,布置展示会场以展示各种类型的作品,组织发表会,用口头和书面表达形式展现自我,并欣赏与评价他人的作品。通过这样的学习,学生就能获得灵活性与适应能力、主动性与自我导向、社交与跨文化交流能力、高效的工作能力、责任感与领导力。

三、学校美术教育的创新发展

(一)美术教育面临新的挑战

近十年,伴随着大数据时代的到来,文化日趋多元化倾向,世界各国,特别是欧美、澳大利亚等国的视觉文化发生了历史上重大的转型。这一转型主要表现:[1]其一,创意的重点已经转移为对创作对象的思考与观念艺术的关注;其二,摄影、电影和印刷媒体已经成为独立的艺术形式;其三,数字技术已经与传统的艺术形式相结合,并开发了电子创意领域;其四,提倡以国家为基础的视觉文化的审美理想,对土著传统艺术和工艺产生了新的兴趣并重新加以认识;其五,美术的语境也发生了变化,通过全球性的运动,难民和移民已经改变了社会的文化融合。

2014年7月7日至11日,在澳大利亚墨尔本市举办了第34届国际美术教育学会(InSEA)世界大会。这次大会探索和研究的主题为:“通过美术的多样性”(Diversitythrough Art),其关键词是“变化·连续性·语境”(Change, Continuity, Context)。大会展示在视觉文化转型时代,美术及其教育的多样性,以创新、当代艺术在整个亚洲的增长、整个太平洋地区传统文化和土著文化复兴的意识、新媒体艺术教学等为重要议题,各国代表从本质上审议了古老的文化和新的实践对美术教育产生的影响,积极迎接挑战。

(二)成为主动迎接大数据时代挑战的美术教师

在大数据时代,我们要为学习者构建一个更加公平、和平、宽容、全纳、安全和可持续的世界提供必要的知识、技能、价值观以及态度,这些都是当代和后代人所必需的应对未来全球性挑战的重要元素。美术教育的出发点与一般教育的出发点一样,承认教育在理解并解决全球的社会、政治、文化、经济与环境问题方面的相关性。它还意味着承认教育在超越知识和认知能力发展、建立学习者的价值观、社会和情感技能与态度,推进国际合作和社会变革方面的作用。

在此背景下,教师教育面临更大的挑战。人类的差异和认知的复杂性,使学习无法通过单一的假想的标准经验和途径获得。我们要把差异巨大的个体培养成为美术教师,而美术教师还有使差异巨大的中小学生群体达到比以往更高的预期标准。因此,如今,美术教师教育的目标不仅仅是培养教师去传递课程或完成书本上的教学内容,而要让未来美术教师以深度学习为目的,不仅要知道材料的教学,更需要理解中小学生是如何进行美术学习的、哪些经验能帮助他们联结已知的和需要知道的、哪些教学变化能保证他们达到共同的目标——获得在一个高度复杂的世界中生存和交流必不可少的美术素养。今后,我们要通过多种途径与方法进一步开展有力的美术教师教育,培养一大批拥有火炬、擅长课程开发与教学实践、富有创新精神、出类拔萃的美术教师。

总之,在激励变动的大数据时代,人类面临已经威胁自身生存环境的严峻问题,美术教育的目的绝不仅仅是培养造型的感觉与技能,在发展学生的个性和创造力的同时,注重培养学生用个人的创造力为自身的社区与社会作杰出贡献的意识与能力。我们坚信:学校美术教育支援21世纪技能,为学习者提供发展和扩大21世纪技能的机会,使他们能更好地迎接21世纪的挑战,为社会发展作出杰出贡献。

参考文献

(略)

出版源:《美育学刊》, 2016, 7(1):49-54

整理/吴一凡

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、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。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) 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) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时, 分类和预测 数据流挖掘 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 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型, B. D. 聚类 隐马尔可夫链 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 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

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) 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 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术:(B) A. 等高线图 B. 饼图

我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)

1、当前大数据技术的基础是由(C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是(C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。(单选题,本题2分) A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。(单选题,本题2分) A:统计报表 B:网络爬虫 C:API接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是(A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是(A)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源 13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:1KB<1MB<1GB B:基本单位是字节(Byte) C:一个汉字需要一个字节的存储空间 D:一个字节能够容纳一个英文字符, 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。(单选题,本题2分) A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B:要求同类数据的内容相似度尽可能小 C:要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D:与分类挖掘技术相似的是,都是要对数据进行分类处理

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

大数据题目及参考答案

公需科目大数据培训考试 考试时间:120分钟 选择题中红色代表正确答案,判断题X为错,R为对。 1.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) A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年,贵阳市的呼叫服务产业达到()坐席。(单选题1分) A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项?(单选题1分) A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.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) A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.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) A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲,哪一年被称为大数据元年?(单选题1分) A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是(单选题1分) A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说,摩尔定律就是每()个月,产品的性能将提高一倍。(单选题1分) A.18 B.16 C.12 D.6 9.“()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)

A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.()说明如果联网越多,从介入方式、技术上越来越突破,则网络规模越大、成本越低,网络的成本可能会趋向于零。(单选题1分) A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项?(单选题1分) A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的?(单选题1分) A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底,全国电话用户总数达到()。(单选题1分) A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012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) A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是()的时代。(单选题1分) A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年?(单选题1分) A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络,指出网络的价值在于网络的互联,联网的接点数与其价值呈现()的方式,联网越多,系统的价值越大。(单选题1分) A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲,高德交通报告针对全国()个城市交通状态进行挖掘分析。(单选题1分) A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中,位居第三位的是()(单选题1分) A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《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) 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

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学 科研训练(论文)题目:大数据时代运营商的SWOT分析 院(系):经济与管理学院(工商管理系) 专业:人力资源管理 班级:1102班 学生姓名:刘丹 导师姓名:尹丽英职称:讲师 起止时间:2013年9月16日至12月6日

科研训练(论文)成绩鉴定表 指导教师评语

目录 摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要 近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。本文立足于电信行业,通过分析大数据的现状及发展趋势,利用SWOT分析模型,阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势,以及所面临的机遇与挑战,并提出相关应对策略,最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。 关键词:大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

2018年度大数据时代的互联网信息安全考试题及答案

2018 年度大数据时代的互联网信息安全考试
考试时间:2017-06-01 11:23-2017-06-01 11:44
100 分
得分:2 分
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1.要安全浏览网页,不应该( )(单选题 2 分)
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A.定期清理浏览器缓存和上网历史记录 B.在公用计算机上使用“自动登录”和“记住密码”功能 C.定期清理浏览器 Cookies D.禁止开启 ActiveX 控件和 Java 脚本
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2.李同学浏览网页时弹出“新版游戏,免费玩,点击就送大礼包”的广告,李同学点了之后 发现是个网页游戏,提示: “请安装插件” , 请问, 这种情况李同学应该怎么办最合适? ( ) (单选题 2 分)
o
得分:2 分 A.网页游戏一般是不需要安装插件的,这种情况骗局的可能性非常大,
不建议打开
o o o ?
B.为了领取大礼包,安装插件之后玩游戏 C.先将操作系统做备份,如果安装插件之后有异常,大不了恢复系统 D.询问朋友是否玩过这个游戏,朋友如果说玩过,那应该没事 得分:2 分
3.“短信轰炸机”软件会对我们的手机造成怎样的危害( )(单选题 2 分)
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A.会使手机发送带有恶意链接的短信 B.会大量发送垃圾短信,永久损害手机的短信收发功能 C.会损害手机中的 SIM 卡 D.短时内大量收到垃圾短信,造成手机死机 得分:2 分
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4.位置信息和个人隐私之间的关系,以下说法正确的是( )(单选题 2 分)
o o o
A.位置隐私太危险,不使用苹果手机,以及所有有位置服务的电子产品 B.我就是普通人,位置隐私不重要,可随意查看 C.需要平衡位置服务和隐私的关系,认真学习软件的使用方法,确保位
置信息不泄露
o ?
D.通过网络搜集别人的位置信息,可以研究行为规律 得分:2 分
5.注册或者浏览社交类网站时,不恰当的做法是:( )(单选题 2 分)
o
A.信任他人转载的信息

《我们的大数据时代》考试题目及答案

我们的大数据时代 (一) 单选题(每题2分) 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D) A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是(D) A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是(C) A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中,正确的是(A)。 A. 工作量较大,容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。 A. 不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是,都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建,不包含(C)。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是(C)。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是(C)。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情,一是使人喜欢抽烟,二是使这个人和肺癌就是(A)关系,而吸烟和肺癌则是(A)关系。 A. 因果;相关 B. 相关;因果 C. 并列;相关

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由(C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是(C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。(单选题,本题2分) A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。(单选题,本题2分) A:统计报表 B:网络爬虫 C:API接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是(A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是(A)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源 13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:1KB<1MB<1GB B:基本单位是字节(Byte) C:一个汉字需要一个字节的存储空间 D:一个字节能够容纳一个英文字符, 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。(单选题,本题2分) A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院:信息科学技术学院班级:计算机1班姓名:XXX 学号:2015XXXX 课程论文题目:浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称: 评阅成绩: 评阅意见: 成绩评定教师签名: 日期:年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生:XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要:随着时代的发展,大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中,而大数据也与我们的生活关联越来越紧密,对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇,在大数据时代中脱颖而出,怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词:大数据;机遇与挑战;大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 (一)什么是大数据? “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大?大数据能做些什么?在新互联网时代,这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大,种类多,速度快,价值大。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,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。”(二)大数据能做些什么? 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年,现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术,更是一种思维方式,一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器,也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知,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。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出,大数据及其分析,会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能,从科学研究到保险,从银行业到互联网,各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中,已经有15个行业大公司拥有大量的数据,其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业,根据数据预测,如果具备相关的IT设施,数据投资和分析能力等条

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/567310730.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据 现在好像人人都爱说大数据,就像平时我去开会,不是用大数据分析这个,就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》(CACM)上面提到了几次小数据,我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。 大数据其实就是一个特别大的数据库,大到用现有的技术无法处理,因此计算机行业的人谈大数据,指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析,搞大数据设备和管理的人不见得会分析,因为这需要专业。 还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践,那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用,随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪,而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务,特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛,于是想:前天和大前天有何不同呢?啊!明白了,我每天喝一两酒,前天喝的酒不同,换了一个牌子,可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。 大数据开启了一个时代的转型,给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。 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,突然有天喝完酒了胃疼,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让我胃疼。这就是我生活中的小数据,它不比大数据那样浩瀚繁杂,却对我自己至关重要。 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

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性-定量-再定性”,第一个定性是为定量分析找准方向,主要靠经验判断,一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代,可以直接通过数据分析做出判断,所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系,然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量-定性”。在实证分析上,传统思路通常是“假设-验证”,先根据最终的研究目的提出假设性意见,然后收集分析数据,进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响,得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下,得出的结论更是毫无用处,甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代,可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制,然后得出结论,分析的思路可以概括为“发现-总结”。 (二)研究对象的变化 首先,从数据来源上看,传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定,随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限,抽样结果经不起细分;纠偏成本高,可塑性弱。而在大数据时代,更多的是将总体直接作为研究对象,摒弃了抽样样本的研究,传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次,对于数据类型而言,传统数据通常是结构型的,即

定量数据加上少量的定性数据,格式化,有标准,可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据,多样化、无标准,很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究,通常是根据内容提出假设意见,然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言,信息资源充足,可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发,需要验证的假设比传统经济学研究多出很多,不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析(100分)

1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间,而且在任何电脑上都能访问,下面这些使用网盘的做法中,哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?()(单选题2分) 得分:2分 C.将所有信息保存在云盘,设置一个复杂的云盘密码,然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系,以下说法正确的是()(单选题2分)得分:2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系,认真学习软件的使用方法,确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信,短信内容是这样的:“尊敬的用户,您好。您的手机号码实名制认证不通过,请到XXXX网站进行实名制验证,否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”,请问,这可能是遇到了什么情况?()(单选题2分)得分:2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中,为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?()(单选题2分)得分:2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时,弹出“最热门的视频聊天室”的页面,遇到这种情况,一般怎么办?()(单选题2分)得分:2分 D.弹出的广告页面,风险太大,不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时,卖家突然说交易出现异常,并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?()(单选题2分)得分:2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式,并进行核实 7.重要数据要及时进行(),以防出现意外情况导致数据丢失。(单选题2分)得分:2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行()保护。(单选题2分)得分:2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展,以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份,现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。()(单选题2分)得分:2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中,下列选项,存在安全风险的行为是?()(单选题2分)得分:2

大数据和小数据的应用区别只是分享

大数据和小数据的应用区别 《大数据时代》一书的核心观点是说:“在大数据时代,我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。 大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。 我们没必要非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己发声。”在大数据时代,相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界,建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心,通过找到“关联物”并监控它,我们就能够预测未来。 作者还提出了“大数据三原则”:要全体不要抽样,要效率不要精确,要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷,但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据,又具有实时在线的特征。 与大数据概念相对应的,在这之前的数据似乎就是所谓小数据,如果有所谓的小数据概念的话,应该特指采用调查方法获得的抽样数据,或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法,是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律,描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定

理的正态分布理论,强调描述性统计学和推断统计学。 大数据重预测,小数据重解释 大数据的开放性、公开性和易获得性,社交网络每天产生的大数据可以在一定规则开放性下,通过应用程序接口(API)和爬虫技术采集,一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源,特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签,更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签,期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会,进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。 大数据重发现,而小数据重实证 传统的小数据重实证研究,强调在理论的前提下建立假设,收集数据,证伪理论的适用性,采用随机抽样的定量调查问卷获取数据,验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识,预知未来,为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程,是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。 大数据重相关,小数据重因果 大数据重关系,而不关心因果,关注是什么而不关心为什么,尽

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)111

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由( C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是( C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。 A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。 A:统计报表 B:网络爬虫 C:接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是( A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是( A)。(单选题,本题2分)

A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高 10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D )。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高 12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A )。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护

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