jiebaR中文分词_光环大数据培训机构

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jiebaR中文分词_光环大数据培训机构

记得刚接触R的时候,有一种莫名的抵触,A、B、C、D、E那么多种语言了,为什么又多冒出来一个R?为了时间序列的课程,我又要多记忆一大堆乱七八糟的语法。当发现居然有dd<-23333 23333->ee 这样的语法时,更瞬间奠定了R 语言在我心中的逗比地位。

因为老师没有专门教授R的相关细节,毕竟课程的主题不是那个,加之R的语法与众不同,这导致我的R语言相关作业的绝大部分时间一般都在百度、谷歌各种R语言的表达、实现方法中度过。

记得有位哲人说过:“人并没有真正喜欢吃的东西,只是吃的次数多了,就‘喜欢’了。”

我对R语言的看法也差不多。随着对R了解的深入,我才发现,丰富的可视化工具、可重复性研究、匿名函数、延迟求值、元编程,还有6000+的CRAN包等等特性,都是R赫赫的闪光点。

R是一门统计学用的语言,这是这门语言给我的第一印象。看了 John Chambers 在 USER!2014 的视频,以及他对R的定义“a software interface into the best algorithms.”的时候,我感受到了R的“最初的价值”。

magrittr让我们更欢乐地操纵各种命令,knitr让统计报告和编程文学化,dplyr更方便地处理数据,R还有shiny让你轻松地构建动态内容。我很难想象没有R,让我用其他语言来完成完成这些事情需要多少的工作量。

灵活而高效的接口

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有人说R慢,只能说这些人应该不够“本质”,效率和灵活性总是需要平衡的。用C和FORTRAN来实现算法,用R(S)来解决问题,这是S诞生的初衷之一。英语渣渣的理解,不对请轻轻地喷。R的底层C接口对初学者有些复杂,Rcpp 的出现很大程度上降低了写出高效率R包和代码的成本。

之前因为对文本挖掘比较感兴趣,所以打算用R来做一些分析,但是发现在R上,文本挖掘最基本的中文分词的模块还没有较好的实现。R是开源的,开源的意义不只是Free使用,还有贡献社区这一层,于是jiebaR诞生了。

jiebaR是“结巴”中文分词(Python)的R语言版本,支持最大概率法(Maximum Probability),隐式马尔科夫模型(Hidden Markov Model),索引模型(QuerySegment),混合模型(MixSegment)共四种分词模式,同时有词性标注,关键词提取,文本Simhash相似度比较等功能。项目使用了Rcpp和CppJieba进行开发。目前托管在GitHub上。安装很简单,你可以下载Windows的二进制包或者:

library(devtools)install_github("qinwf/jiebaR")

是的,然后你就可以开始分词了,再也没有rJava那头痛的Path设置。

jiebaR使用了Rcpp,用Rcpp可以很容易地把C++的逻辑整合到R里。比如,在R里,你很难实现构建一棵Trie树,写出有向无环图等数据结构,同时进行动态规划算法,这些是最大概率法(MPSegment)—— jiebaR分词的核心算法之一。就算实现了,在R里有for遍历的速度,你猜猜就知道是多么的压力山大。

Rcpp是一个很神奇的包,特别是当你试过使用Rcpp Modules以后,jiebaR 使用Rcpp Modules实现了worker的概念,把静态的C++面向对象的模型带到R 中动态实现。

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常用的分词包有两种加载词库的方法,就是加载包时读取默认的词典和数据

模型,或者在分词前加载词典和模型数据。在早期的版本中,jiebaR也使用过

这两种方式进行加载。第一种方式,就像一个铁笼子,加载包时一次性加载了词

库,封装在一起。第二种方式灵活,可以动态地加载词库和模型数据,适时进行

修改,但是每次分词前,加载词库都十分耗费时间,对于小的任务不合适。

有了Rcpp Modules,jiebaR可以把C++中的分词类映射到R语言中的RC类,

把这样原本C++中静态的类的操作,带到了R里面,可以动态地运行。在jiebaR

里,你可以动态地生成分词器,使用不同的分词器,对不同类型的文本进行操作,

分词就像切菜时选不同的菜刀一样。

library(jiebaR)加载包时,没有启动任何分词引擎,启动引擎很简单,就

是一句赋值语句就可以了。

cutter = worker()

软件默认设定非常重要,jiebaR默认参数为绝大多数任务调整到了最好的

状态(哈哈,我的自我感觉)。初始化分词简单,分词就更简单了。为了让大家

少一些待在电脑前的时间,多一些陪家人和朋友的时间,少敲一些键盘,jiebaR

重载了<=这个不太常用的符号。分词就是一个类似赋值的过程,足够简单粗暴:

cutter <= "江州市长江大桥,参加了长江大桥的通车仪式。" # [1] "江州

" "市长" "江大桥" "参加" "了" "长江大桥" "的" "通车" "仪式" # 或者Pipe一个文件路径cutter <= "weibo.txt"

当然,如果你喜欢打字,也可以使用segment()函数。正如之前说的,可以

同时初始化和使用多个分词器。可以添加一些参数来初始化,可用参数列表很长

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很长,但是一般你不会全用到它们,具体可以参考帮助文档?worker():

cutter2 = worker( user = 某个用户词库路径) ### 初始化第二个引擎ShowDictPath() ### 可以显示默认词典路径

这时R的环境里同时有两个加载了不同词库的分词引擎。如果需要了解这两个不同的引擎的区别只需要print一下就可以了。

cutter# Worker Type: Mix Segment# # Detect Encoding : TRUE# Default Encoding: UTF-8# Keep Symbols : FALSE# Output Path : # Write File : TRUE# Max Read Lines : 1e+05# # Fixed Model Components: # # $dict# [1] "C:/Users/user/R/win-library/3.1/jiebaR/dict/jieba.dict.utf8"# # $hmm# [1] "C:/Users/user/R/win-library/3.1/jiebaR/dict/hmm_model.utf8"# # $user# [1] "C:/Users/user/R/win-library/3.1/jiebaR/dict/user.dict.utf8"# # $detect $encoding $symbol $output $write $lines can be reset.

哈哈,暴露了我是一个Windows党,每个worker都有一些参数设置,如cutter 中的$detect参数决定了引擎是否自动判断输入文件的编码,在引擎加载时可以通过worker(detect = F )进行参数设置,也可以在加载后通过cutter$detect = F进行设置。其实 worker()函数返回的是一个环境(environment),里面封装了真正的分词引擎,你可以通过cutter$worker来查看真正的“引擎”。

cutter$worker# C++ object <0000000014C98780> of class 'mixseg' <0000000014CA4680>

cutter$worker和cutter都是环境,在传递时是传址,而不是传值,效率

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是比较高的。jiebaR的分词速度是其他R语言分词包的5-20倍。

jiebaR除了分词,还提供了词性标注、关键词提取、文本相似度比较等功能,具体的内容可以参考GitHub里的项目介绍。这些功能的用法都差不多。

分词结束后,对于不需要的引擎只需要用rm()进行删除,R有自动的垃圾回收机制,为你解决内存管理的后顾之忧。

分词已经分好,统计分析才是最重要的任务。剃刀已经磨砺,接下来就可以用R来处理中文字符了。

目前该包还有很多需要完善的地方,大家感兴趣的可以参与jiebaR或者CppJieba的开发中,一个pull request,来一发开源的精神。

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3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考,下列表述错误的是()。(单选题1分)得分:1分 o A.起步:建设大数据存储和云计算中心 o B.中期:创建大数据综合试验区 o C.长期:推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终:建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用,以下理解不正确的是()。(单选题1分)得分:1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月,中国网民规模达()。(单选题1分)得分:1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求:到()年,初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。(单选题1分)得分:1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪?(单选题1分)得分:1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要:首次把()纳入国家规划层面。(单选题1分)得分:1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指()。(单选题1分)得分:1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.人类利用信息的历史,经历了()次革命,媒介革命催生了数据大爆炸。(单选题1分)得分:1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/16136758.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加,大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴,急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况,也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么,从培训机构走出来的学生,就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示,现在通过培训出来的求职者很多,但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因,就在于项目开发的实践经验缺乏,达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药,将企业的各大真实项目带到教学讲台,真正培养学生动手、动脑的实操技能,实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作,为计算机专业的学生提供一个实训平台,让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题,并寻找解决方法。同时,光环大数据还会给学员提供大数据研究报告,用数据分析与实证方法,利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作,通过有针对性的训练课程,强化实操能力,推荐制面试,为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来,光环大数据还将依托雄厚的师资力量,开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点,无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员,采用产学研相结合的方式,将教学、科研与市场需求相结合,此产品体现了光环大数据在大数据人才

大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构

https://www.360docs.net/doc/16136758.html, 大数据培训班是骗局吗_光环大数据培训机构 大数据培训班是骗局吗?光环大数据了解到,近年来随着大数据时代的到来,大数据人才需求增加,但目前并没有大数据专业的大学毕业生,所以很多人通过参加大数据培训班,来快速提升自己的大数据技术。 大数据培训班也越来越多了,市场上鱼龙混杂。那么大数据培训班是骗局吗? 大数据培训班不是骗局,是为了培养大数据人才而开设的培训课程。 但大数据培训班比较多,有些机构开设的课程、就业等跟不上,因此耽误了不少学生。因此,光环大数据建议,挑选靠谱的培训班,可以从以下几点进行: 1、品牌效应 好的大数据培训机构一定具有好的口碑。光环大数据培训具有良好的口碑,毕业学员深受市场的认可,企业品牌好,客户美誉度高,能给人强烈的安全感。比起市场上动不动就由于经营不善卷铺盖走人的小培训机构这样口碑好的培训 机构更值得选择。 2、课程体系 选择一家好的大数据培训机构还应该看所学习的课程,光环大数据强大的教

https://www.360docs.net/doc/16136758.html, 实战相结合的教学方式,学员边学习边参加实战项目,既能学到全面的技能知识,同时也具备了项目开发经验,毕业自然好找工作! 3、师资力量 老师的水平决定了一家大数据培训机构是否好,专业老师是最核心的竞争力,一些有实力的讲师都会有比较显著的成就,和一些比较重大的项目实战经历,光环大数据只聘请精英讲师,确保教学的整体质量与教学水准,讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需,通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。 4、就业保障 参加培训班的目的就是为了找工作,好的大数据培训机构学员的就业率和就业所获得的薪水都会一目了然。光环大数据为保障学员就业与中关村软件园战略合作,并与学员签订就业协议保障就业,学员毕业后平均薪资10K以上,学员反馈口碑非常好! 光环大数据认为,大数据培训班哪里好其实并没有这样的说法,只有适合之言,大数据机构只有适合自己的才是最好的,像我觉得面授教学,好的学习氛围,老师可以随时帮忙解决困难的机构才是好机构,那我就去找这样的机构,选择适合自己的机构才能称之为最好的机构。不过光环大数据认为,在选择机构的时候尽量自己去调查下比较好,谨防被骗。

大数据学习班课程有哪些

大数据学习班课程有哪些 大家都知道各行各业都在做全年数据分析,或是季度数据分析,再或是十几年的对比分析等等,而数据又是什么呢?数据是统计好的,是在作分析之前的基础,数据的质量高,相关度好,维度精准,那么做出的数据分析就是非常可靠的了。但我们的大数据技术能熟练掌握的人才却少之又少,所以现在学习大数据就是一个良好的机遇,那大数据培训班哪里好呢? 大数据培训班,当然来千锋教育了。千锋重金聘请一流核心骨干讲师,打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登,做IT技术达人,成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念,课程中采用企业真实项目,让学员亲身体验企业级项目开发。严格的教学管理,使学员五个月的时间内就可以达到等同于两年的实践开发经验的水平。丰富的项目库、多种实验数据、仿真云端环境为学员营造良好的学习环境。 据统计,北京地区的大数据工程师工资是很高的呢,年薪都在15万以上,更别说有多年工作经验的人了。目前北京地区仅仅2017年的第一季就有接近

30000多的人才缺口,平均薪资在14000多。现在对于互联网公司的领导来说,缺乏的是全栈大数据开发的人才,现在做大数据,不可能再像前几年的简单应用上了,越是全面的技能,就越能被企业所认可。 其实学习大数据,能找的工作非常多,而数据开发师是学习大数据后从事的主要工作了,这个工作在不同的行业中都有应用,专门去搜集行业的数据,还有整理等,数据做成行业细致的研究,提取数据,分析数据,实现数据的商业化价值。 千锋大数据是“技术+管理”的集合,通过千锋大数据课程的学习,可以提高学员对理论的认识,重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上,结合新的教改方案,提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重,加大了实验室建设力度,加大实践教学力度。千锋做大数据培训,不仅要让你会大数据的核心技术知识,还要让你掌握实际工作中能用到的技巧,毕业即上岗工作。 大数据培训班,到千锋学习可以先免费试听14天的课程,两周的时间你也足够可以了解到是否可以学习大数据培训的课程了,是否对课程感兴趣!想学习真正的大数据,千锋是一个专业的大数据品牌培训机构!

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试 考试时长:120分钟考生:王瑞忠总分:100 及格线:60 考试时间:2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年,国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出:到2015年, 农村家庭宽带接入能力达到()Mbps。(单选题1分)得分:1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术,可以使航天器中()的导管一次成型,直接对接。(单选 题1分)得分:1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里,半导体处理器的性能,比如容量、计算速度和复 杂程度,每()左右可以翻一番。(单选题1分)得分:1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中,不属于信息时代的定律的是()。(单选题1分)得分:1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的()。(单选题1分)得分:1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”:阿里平台每秒钟订单创建()笔。(单选题1分)得分:1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》?(单选题1分)得分:1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.人类利用信息的历史,经历了()次革命,媒介革命催生了数据大爆炸。(单选题 1分)得分:1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播, 这个活动就叫()。(单选题1分)得分:1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册,大数据时代是信息化社会发展必然趋势,我们只有紧紧跟随时代发展的潮流,在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进,才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地,才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网,来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的,其具有巨“大”的商业价值,我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如:在如今,网购已经成为了一种风潮,网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中,顾客的浏览记录,购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例,我们可以利用“大数据”技术收集分析,就可预测需求、供给和顾客习惯等,做到精准采购、精准投放,达到利益放大的效果。从全球范围来看,很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里,很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上,很多互联网公司,例如亚马逊、google、腾讯,更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代,数据成为经营决策的强有力依据,给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏,不仅存储处理了大量结构化的账务数据,而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介,海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动,也越来越倾向于零售营销:对于金融业来说,大数据意味着巨大的商机,可强化客户体验,提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变,驱动着行业变革,衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力,这种能力能够帮助企业打破数据边界,绘制企业运营全景视图,做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中,要以大数据平台建设为基础,夯实大数据的收集、存储、处理能力;重点推进大数据人才的梯队建设,打造专业、高效、灵活的大数据分析团队;不断提升企业智商,挖掘海量数据的商业价值,从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹,赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代,我们还有很多知识需要学习,许多思维需要转变,许多技术需要研究。职业规划中,也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

大数据培训机构收费标准

“大数据”这个词的热度虽然下降了,但这种技术本身还在飞速发展扩张。从政府、银行、交通、金融到电商、零售、餐饮等各行各业的大数据应用及相关产品层出不穷,在越来越多的企业内开始投入使用。用人需求的增加,让大数据相关岗位的薪资在IT行业中名列前茅,让很多想学习大数据技术。 零基础报名学习大数据费用多少? 大数据技术的发展迅速,国内很多高校也开设了“数据科学与大数据技术”专业,但高校的教育始终是滞后于市场的发展需求的,网上关于系统的大数据课程很少,学习资源也不好找,很多人会选择走“大数据培训”这条路。 大数据培训,目前市场上主要分两种课程: 一是大数据开发,学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等,可以参考加米谷大数据开发课程由国家大数据标准组成员+企业大数据总架构师+企业项目经理联合研发课程(万行级代码,企业真实项目实战)。大数据学习虽然并没有多简单,但是

通过努力,零基础的朋友也是完全可以掌握大数据技术的。 二是数据分析与挖掘,学习Python、数据库、数据仓库、网络爬虫、数据分析与处理等,重要的是:理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础,具体学习内容可以参考加米谷大数据分析与挖掘培训课程,然后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中,好好理解业务逻辑,切实用数据分析驱动网站运营、业务管理,切实发挥数据的价值。 报名费用和学习时长: 培训大数据,一般费用在1w-2w不等,脱产学习从编程到项目实战时间要半年左右。 大数据技术庞大复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

中国大数据发展调查报告

展调告(2015 年) 中国信息通信研究院 2015年5 月

版权声明 本调查报告版权属于中国信息通信研究院,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本调查报告文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声明

前言 2014 年是中国企业级大数据市场的起步之年,经过近两年的探 索业用户开署大数据平台 与应用,带动软件、硬件和服务市场发展。为进一步掌握中国企业大 数国信息通开展了2014年中国大 据的应用状况和特点,中信研究院 数据应用状况的调查。本次活动采用在线问卷的方式,对中国大数据 市场规模、应用状况、数据资源情况、平台建设情况、企业大数据应 用的政策和资源需求等问题进行调研,调研对象包括电信、互联网、金融、批发零售等行业的固定从业人员16368 人。本报告希望以严 谨客观的数据,为政府、企业等了解中国大数据发展状况和制定相关 决策提供参考。 本《报告》的数据采集工作得到了政府部门、大数据解决方案提 供商和企业用户以及社会各界的大力支持。我们在此表示最衷心的感谢!同时也对接受大数据调查访问的企业朋友表示最诚挚的谢意! 中国信息通信研究院 2015年5月29日

目录前.............................................III 目录..............................................................................................................................................IV 观 (1) 点摘要.......... 一、调查背景 (3) 1.1 调查方法及样本 (3) 1.2报告术语界定 (4) 二、大数据市场规模 (5) 2.1 大数据市场规模预估 (5) 2.2 大数据市产值 (6) 场细分领域 三、大数据应用 (6) 3.1 对大数据应用的认识 (6) 3.2 大数据应状 (7) 用的部署现 3.3 大数据应果 (8) 用带来的效 3.4大数据应碍 (8) 用的主要障 四、大数据资源 (9) 4.1数据资源的规模 (9) 4 的来源.......... .2数据资源 (10) 4 的类型.............................. .3 数据资源 (11) 五、大数据平台 (12) 5.1 大数据平台建设模式 (12) 5 据平台模式. .2 自建大数 (12) 5.3 采购公共云服务模式 (15) 六、政策需求和资源需求 (16) 6.1大数据发展的政策需求 (16) 6.2 企业对大数据资源的需求状况 (17) ......................................................................................

大数据公司排名-大数据培训机构排名

大数据公司排名-大数据培训机构排名 大数据、区块链可以说近几年互联网非常火爆的风口了,发展真可谓是蓬勃向上。围绕大数据进行的行业变革、创新已经不仅仅是趋势,而是真实在进行中。大数据技术对各行业的重要性不言而喻,有关部门还下发关于推进大数据技术发展的重要文件,紧接着又将大数据上升到了国家战略层面。所有这一系列重要举措,都证明了一件事情——当下,正是大数据的风口! 在互联网技术高速发展的今天,对企业而言掌握数据资源就掌握了出奇制胜的关键。越来越多的企业开始重视大数据战略布局,并重新定义了自己的核心竞争力。这里千锋小编就给大家整理一些国内大数据公司排名。(不考虑国外的,数据作为未来竞争的核心力量,使用国外的大数据平台是极度不安全的!) 1、阿里云:这个没话讲,就现在来说,国内没有比它更大的了。阿里的大数据布局应该是很完整的了,从数据的获取到应用到生态、平台,在大数据这行,绝对的杠把子! 2、华为云:整合了高性能的计算和存储能力,为大数据的挖掘和分析提供

专业稳定的IT基础设施平台,近来华为大数据存储实现了统一管理40PB文件系统。(华为云好像目前是不怎么对外开放的) 3、百度:作为国内综合搜索的巨头、行业老大,它拥有海量的数据,同时在自然语言处理能力和机器深度学习领域拥有丰富经验。 4、腾讯:在大数据领域腾讯也是不可忽略的一支重要力量,尤其是社交领域,只是想想QQ和微信的用户量就觉得可怕。 大数据是宝藏,人工智能是工匠。大数据给了我们前所未有的收集海量信息的可能,因为数据交互广阔,存储空间近乎无限,所以我们再也不用因“没地方放”而不得弃掉那些“看似无用”的数据。 当数据变得多多益善,当移动设备、穿戴设备以及其他一切设备都变成了数据收集的“接口”,我们便可以尽可能的让数据的海洋变得浩瀚无垠,因为那里面“全都是宝”。

最好的大数据培训学校有哪些

最好的大数据培训学校有哪些 大数据正当时,那么大数据培训机构有哪些呢?你可以每天在听到大数据,出行大数据、淘宝大数据、旅游大数据……那么肯定也会有很多朋友因为兴趣去了解过,可能渐渐的对大数据行业非常有信心,想要进入大数据圈子。还会有不少因为行业前景不好想要转行的朋友,了解到大数据行业薪资高、前景好所以想要进入到大数据行业,但是不管怎么样,想要学习大数据的你,一定要知道的大数据培训机构有哪些!千锋教育是你很好的选择! 在这里千锋教育就先给你上个预习课,学习大数据的步骤有哪些呢? 1.了解大数据理论 要学习大数据你至少应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解,你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。 2.计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA,我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用,如果你学习过C++语言,你会觉得C++和Java很像,因为Java中许多基本语句的语法和C++一样,像常用的循环语句,控制语句等和C++几乎一样,其实Java和C++是两种完全不同的语言,Java 只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java 略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念,C++中许多容易混淆的概念,有的被Java弃之不用了,或者以一种更清楚更容易理解的方式实现,因此Java语言相对是简单的。那在学习Java的时候,我们一般需要学习这些课程:HTML&CSS&JS,java的基础,JDBC与数据库,JSP java web技术,jQuery 与AJAX技术,SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。 3.大数据相关课程的学习。 学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程,包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分,Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。 4.实战阶段。 不用多说,学习完任何一门技术,最后的实战训练是最重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也

好程序员大数据分析在企业运营中的作用

好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构,在大数据+人工智能领域取得了显著的成果,基于已有的业绩,好程序员推出高端大数据培训班,想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试,才能进入,越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪,今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用,让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用,大数据成为一个封口,人员紧缺,具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化,传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销,用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程,涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做,那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一:帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生,拥有一批真实用户后,根据这批核心用户的特征,可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同,可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值,甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二:活跃率分析

活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比,根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道,一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍,僵尸粉是没用的,只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术:一个是主成分分析,其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分,并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化,因为不同指标有不同的度量尺度,只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三:发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点,发现频繁访问路径模式,可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类,一类是有算法支持,另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合,可以针对不同群体的路径分析,优化页面布局,提升转化率,减少用户流失风险。不仅运营部门,产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务,数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等,其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景,如旅行根据机票推荐酒店,情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题,如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中,需要根据业务场景、充分利用各种算法优点,设计混合推荐算法,提升推荐质量。 二、交叉销售模型

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.360docs.net/doc/16136758.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构,美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道:“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据,所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义,然而其他人声称自己懂大数据,只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题,但是对许多企业和数据专业人员来说,它仍然很难理解。不清楚其价值所在,就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案,而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量,公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样,就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据,并在数据中发现趋势,使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时,能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子, Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据,从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样,他们就能分辨出哪一类产品出售的多,哪一类产品没有出售,因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据:收入、频率、价值、年期。Abate先生强调,同一时间,在任何给予的可视化范围内,超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品,他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化,他们不可能完成这项工作。 接下来,我们就看一下,全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月,开源网站https://www.360docs.net/doc/16136758.html,上记载了大约6万条直飞航班信息,这些航班穿梭在3000多个机场间,覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术,我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解,它们代表提供相同航线的航空公司,显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月,安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度,大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”,目前,不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金,一些外包行业巨头也开始进军大数据市场,试图从中分得一杯羹。2016年,印度全国软件与服务企业协会预计,印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元,是当前规模的6倍,同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面,印度效仿美国政府的做法,制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/16136758.html,.in,把政府收集的所有非涉密数据集中起来,包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期,未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨,二级市场表现优于大盘,我国大数据行业的市

中国大数据产业发展研究

中国大数据产业发展研究 从产业规模、产业形态、区域分布、产业竞争格局、产业政策和交易市场等6个方面来全面分析我国大数据产业发展的现状,并进一步从数据产权、政府数据、数据价值、数据安全和保护、大数据企业、大数据人才和大数据技术7个方面深入分析我国大数据产业发展面临的主要问题。以问题为导向,针对性的提出了加快我国大数据产业健康有序发展的对策建议。 标签:大数据;大数据产业;数据产权;政府数据开放共享 在信息化社会,大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,正在改变各国综合国力,重塑未来国际战略格局。近年来,发达国家把大数据产业作为强国之基、兴国之本,纷纷加快布局大数据产业。由美国率先推动引领,欧盟、日本等发达国家紧随其后,纷纷出台国家层面的大数据发展战略规划和促进大数据产业发展的相关政策,先后拉开了大数据战略的大幕,有力地推动了大数据产业化、市场化的进程。从全球看,美国始终保持着大数据产业的领先地位,不仅大数据产业发展步入大规模商用阶段,而且大数据已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域。相形之下,我国大数据产业还处于起步发展阶段,但自2014年3月《政府工作报告》中首次出现“大数据”字眼以来,国务院于2015年8月31日颁发了《促进大数据发展行动纲要》,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中又明确提出:“实施国家大数据战略,推进数据资源共享”,2017年1月17日,工信部还发布了《大数据产业发展规划(2016—2020年)》。随着党中央、国务院密集推出一系列促进大数据发展的顶层设计与战略部署,我国大数据产业出现良好的发展势头,迎来了快速发展的黄金时期。 但是由于我国大数据产业发展起步较晚,加之大数据的关键核心技术发展比较滞后和与之配套的相关工作准备不足,大数据产业发展中面临许多亟待解决的问题,其主要表现在数据产权确权难;政府数据开放度低;数据收集和共享困难,商业价值不高;数据安全、隐私保护及管理体系不完善;大数据企业规模小,领军企业缺乏;大数据人才供求失衡,合格人才匮乏;大数据技术创新不足,关键技术研发应用比较落后等问题。我们直面大数据产业发展中存在的这些问题,在系统分析我国大数据产业发展现状及其面临主要问题的基础上,针对性地提出了加快我国大数据产业健康有序发展的对策思路,为加快推进我国大数据产业发展建言献策。 一、我国大数据产业发展现状分析 1.大数据产业发展态势良好 我国大数据产业展现出良好的发展态势,从2014年以来,我国大数据产业规模不断扩大,2014年大数据产业规模为1038亿元,预计到2020年我

2017中国大数据发展报告

2017中国大数据发展报告 近期,国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》。该报告基于国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类,总计40多亿条数据,对我国大数据产业发展的人才、政策、投融资、产业发展等多个维度进行全面分析,是业界首部完全基于大数据方法对大数据发展现状进行研究的报告。 产业与投资成地方省市大数据发展短板 该报告首次引入大数据发展指数,从政策环境、人才状况、投资热度、创新创业、产业发展和网民信心六个维度对国内31个省(自治区、直辖市)大数据发展水平进行量化评估。评估结果显示,2016年中国大数据发展指数平均仅为47.15,总体仍处于起步阶段。 北京、广东、上海大数据发展位居前三,其次是东部沿海省份江苏、浙江和山东,贵州、重庆和四川因为政策引领而异军突起,进入了前十。 从衡量指标来看,投资热度低和产业发展不足则是当前地方大数据发展的突出短板。 大数据管理机制初步形成 如果说2015年是大数据政策顶层设计年,那么2016年

是大数据政策细化落地年,国家发改委、环保部、工信部、国家林业局、农业部等均推出大数据发展意见和方案。大数据政策从全面、总体规划逐渐向各大行业,各细分领域延伸。 本报告分析了最受民众关注的十大政策。其中,《大数据产业发展规划(2016-2020)》影响力最为广泛,关注度高达92.11。 2016年,贵州、浙江、广东等一些地方省市也纷纷出台大数据政策举措,促进当地大数据产业发展,例如,贵州省通过我国首部大数据地方法规《贵州省大数据发展应用促进条例》。 但有意思的是,数据显示,网民认为北京、上海等地大数据发展政策差强人意。以《北京市大数据和云计算发展行动计划(2016-2020)》为例,网民指出该文件中明确了各项任务的责任单位,几乎囊括所有北京市直机关和各区政府,虽然责任明确,但却可能进一步加剧“条块分割”和“碎片化治理”问题,使得“数据孤岛”问题进一步凸显,违背大数据治理初衷。 报告指出,得益于政策红利及众多外部利好因素的推动,我国已经积累了一定的大数据管理经验,探索出具有地方特色的大数据运营管理机制。 过半大数据创业公司处于发展早期 报告披露,2015年前三季度,大数据领域双创(创业创

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是(单选题1分)得分:1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出,到2020 年,统筹区域布局,依托现有资源建成()区域临床医学数据示范中心。(单选题1分)得分:1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.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)得分:1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是()。(单选题1分)得分:1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲,以下说法错误的是哪项?(单选题1分)得分:1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是(单选题1分)得分:1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考,下列表述错误的是()。(单选题1分)得分: 1分 ? A.中期:创建大数据综合试验区 ? B.起步:建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终:建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期:推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲,大数据加速道路网络快速更新,高德()完成全国10万公里15 万处更新。(单选题1分)得分:1分 ? A.2008年

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民 都在制造数据。而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高,企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时,IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且,美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新,更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累。数据是企业的核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物,确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物,才有了今天爆炸式的数据增长,从而奠定了大数据的基础。

专业技术人员大数据培训资料

培训计划 学习中心 贵州省专业技术人员在线学习平台 公需科目大数据培训考试 考试时长:120分钟考生:胡恩松总分:100 及格线:60 考试时间:2017-02-28 00:49-2017-02-28 01:26 81分 1.根据周琦老师所讲,高德实时统计用户近()行驶里程数据与用户数,一旦发现异常则报警。(单选题1分)得分:1分 A.5分钟 B.10分钟 C.15分钟 D.20分钟 2.()年,部分计算机专家首次提出大数据概念。(单选题1分)得分:0分 A.2005 B.2008 C.2010 D.2011 3.根据涂子沛先生所讲,现在非结构化数据已经占人类数据总量的()。(单选题1分)得分:1分 A.45% B.60% C.75% D.95% 4.大数据元年是指(单选题1分)得分:1分 A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪?(单选题1分)得分:0分 A.18世纪 B.19世纪 C.20世纪 D.21世纪 6.根据涂子沛先生所讲,数据挖掘开始兴起于哪一年?(单选题1分)得分:0分 A.1980年 B.1983年 C.1989年 D.1993年 7.2012年,()政府发布了《大数据研究和发展倡议》,标志着大数据已经成为重要的时代特

征。(单选题1分)得分:1分 A.中国 B.日本 C.美国 D.英国 8.根据周琦老师所讲,高德早在()就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。(单选题1分)得分:1分 A.2002年 B.2004年 C.2005年 D.2007年 9.2015年,贵阳市的呼叫服务产业达到()坐席。(单选题1分)得分:1分 A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 10.在保护个人隐私方面,吴军博士并没有提到以下哪种方法?(单选题1分)得分:1分 A.技术的方法 B.文化的方法 C.法律的方法 D.双向监督的方法 11.2012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)得分:0分 A.嘉义市 B.台中市 C.嘉兴市 D.高雄市 12.“()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)得分:1分 A.安顺 B.贵阳 C.毕节 D.遵义 13.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是(单选题1分)得分:1分 A.价值递增 B.价值递减 C.价值不变 D.价值先增后减 14.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)得分:1分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年

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