基于互联网数据的社会经济预测

2014年4月互联网数据库试题和答案

全国2014年4月高等教育自学考试互联网数据库试题 (课程代码 00911) 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，请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。 1．在数据模型的三个要素中，用于描述系统静态特性的是B A．数据操作B．数据结构 C．数据完整性约束D．数据参照 2．SQL语言中的REVOKE语句的主要作用是C A．结束程序B．返回系统 C．收回权限D．提交事务 3．JDBC包含多个类，其中Java．sql．Time类属于A A．Java JDBC类B．Java JDBC接口 C．Java JDBC异常D．Java JDBC控制 4．在CGI程序中，如果采用GET方法传递参数，用来传递查询条件参数的环境变量是D A．ENV-STRING B．CONDITION-STRING C．CONTENT-STRING D．QUERY-STRING 5．在SQL语句中，与X BETWEEN 60 AND 90等价的表达式是B A．X>60 AND X<90 B．X>=60 AND X< =90 C．X>60 AND X< =90 D．X>=60 AND X<90 →， 6．如果关系模式R(U，F)中不存在候选码X、属性组Y以及非属性Z(Z?Y)，使得X Y →和Y→Z成立，则R属于A Y X A．3 NF B．4 NF C．5 NF D．BCNF 7．在目前的并行数据库体系结构中，实现技术最容易的是C A．SN B．SD C．SM D．SK 8．在ASP的内置对象中，从客户端用户提取信息的是C A．Session对象B．System对象 C．Request对象D．Application对象 9．实体完整性规则规定基本关系中的D A．元组不能取空值B．属性不能取空值 C．外码不能取空值D．所有主属性都不能取空值 10．保护数据以防止未经授权或不合法的使用造成的数据泄露、更改或破坏，是指数据库的B

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧 在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法： 一、象限法 就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。 二、多维法 从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。

但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。 三、假设法 数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。 四、指数法 一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是

互联网大数据案例分享

互联网大数据案例 手中握有数据的公司站在金矿上，挖掘用户的行为习惯和喜好，凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化，这就是大数据的价值。 有某互联网咨询公司，其手中有大量用户行为数据，希望建立用户行为分析系统，但面临数据量大，无法做到分析的实时性。也曾组建过Hadoop团队，但基于Hive 的分析系统不够实时，且项目预算有限。 这家咨询公司后来通过Yonghong Z-Suite搭建大数据分析平台，完成了大数据量下的用户行为实时分析，那么下面就介绍下这个互联网大数据案例： 首先需要分析的数据量是90 天细节数据约50 亿条数据，硬盘存储空间10TB左右。这些数据已经存储在Hadoop上，只是Hadoop无法做到实时分析，需要将其导入到Data Mart 中。考虑到数据压缩到Data Mart中后所需存储空间会变小，10TB的数据导入到Data Mart 中会经过压缩后大致需要900G的存储空间。假设900G的数据中有1/3是热数据需要分析的，则认为系统内存量需要300G，假设每台机器有64G内存，则大致需要5台机器。于是有如下配置： 90天的50亿详细数据已经导入到Data Mart中，经过系统调优，基于这些数据做的电商用户行为分析，互联网视频分析，互联网金融网站访问分析等等都可以在秒级响应。 之后进行每日数据增量更新，并删除超过90天的数据，保存用于分析的数据为90天。

如何达到高性能计算呢？ 目前很多产品都是通过分布式并行计算来处理大数据计算，需要的技术有分布式文件系统，分布式通讯，计算任务拆解为可分布执行的分布式任务，需要库内计算等技术；另外列存储也是大数据高性能计算所需要的技术。 上述互联网大数据案例的大数据分析平台的架构 有了大数据，还要从大数据中提取价值，离不开分析工具，通过丰富的分析功能，在繁杂的数据中找到其中的价值。而大数据给分析提供了一定的挑战，需要高性能计算做支撑，才能在大数据的金矿中挖到金子。

金融大数据平台项目规划

金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月

一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。

互联网数据库00911试题

浙江工商大学2007年5月学分互认课程考试 互联网数据库试题 课程代码：00911 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，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.范式（Norma form）是指（） A.规范化的等式 B.规范化的关系 C.规范化的数学表达式 D.规范化的抽象表达式 2.在数据字典中，能同时充当数据流的来源和去向的是（） A.数据记录 B.数据通路 C.数据存储 D.数据结构 3.以下关于外码和相应的主码之间的关系，正确的是（） A.外码并不一定要与相应的主码同名 B.外码一定要与相应的主码同名 C.外码一定要与相应的主码同名而且唯一 D.外码一定要与相应的主码同名，但不一定唯一 4.SQL语言中，外模式对应于（） A.视图和部分基本表 B.基本表 C.存储文件 D.物理磁盘 5.在传输表单数据时，跟在http header后有一专门的数据段，这个数据段包含了在表单中输入的数据，它一起被发送给Ｗeb服务器，这种传递方法是（） A.GET方法 B.POST方法 C.PUT方法 D.REP方法 6.下列关于JDBC的叙述中，正确的是（） A.JDBC是执行SQL语句的Java API B.JDBC是执行Java程序的Java API C.JDBC是执行SQL语句的Java网关接口 D.JDBC是执行CGI程序的Java API 7.对数据库模式进行规范化处理，是在数据库设计的（） 00911# 互联网数据库试题第1 页（共4 页）

A.需求分析阶段 B.概念设计阶段 C.逻辑设计阶段 D.物理设计阶段 8.以下关于关系数据库中型和值的叙述，正确的是（） A.关系模式是值，关系是型 B.关系模式是型，关系的逻辑表达式是值 C.关系模式是型，关系是值 D.关系模式的逻辑表达式是型，关系是值 9.现实世界中事物在某一方面的特性在信息世界中称为（） A.实体 B.实体值 C.属性 D.信息 10.记载数据库系统运行过程中所有更新操作的文件称为（） A.更新文件 B.后备文件 C.日志文件 D.数据文件 11.一个事务中所有对数据库操作是一个不可分割的操作序列，这称为事务的（） A.原子性 B.一致性 C.隔离性 D.持久性 12.关系代数中，传统的集合运算包括并、差、交和______四种运算。（） A.等值连接 B.F连接 C.自然连接 D.笛卡儿积 13.成员Java.sql.ResultSetMetaData属于JDBC中的（） A.普通Java JDBC类 B.Java JDBC接口类 C.Java JDBC异常类 D.Java JDBC数据传输类 14.在下列几种故障中,不破坏数据库的是（） A.计算机病毒发作 B.突然停电 C.瞬时的强磁场干扰 D.磁盘介质损坏 15.加在关系变化前后状态上的限制条件叫做（） A.静态关系约束 B.静态元组约束 C.动态关系约束 D.动态元组约束 二、简答题(本大题共6小题，每小题5分，共30分) 1.简述视图的基本特征。 00911# 互联网数据库试题第2 页（共4 页）

数据分析能力的八个等级

数据分析能力的8个等级 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度财务报表 我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？ 示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。 4. 警报 回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？ 示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。

5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？ 示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。 7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解答。 8. 优化 回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ 示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。 优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。

互联网数据库试题及答案

全国2011年4月高等教育自学考试 互联网数据库试题 课程代码：00911 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，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.下列SQL语句中，属于数据控制的语句是（） 、DROP、DELETE、ALTER 、REVOKE 、UPDATE、DELETE、INSERT 、DROP、ALTER 2.在关系数据库中，规范化理论的引入是为了（） A.解决插入、删除、更新异常和数据冗余 B.提高查询速度 C.减少数据操作的复杂性 D.保证数据的安全性和完整性 JDBC异常类JDBC接口类 JDBC类JDBC控制类 4.设有关系W(工号，姓名，工种，定额)，将其规范化到第三范式，则下列选项 中 正 确 的 是 （

）(工号，姓名)，W2(工种，定额) (工号，定额)，W2(姓名，工种) (工号，工种，定额)，W2(工号，姓名) (工号，姓名，工种)，W2(工种，定额) 5.下列关于ASP的描述中，正确的是（） 是一种动态网页编程语言是服务器端脚本环境 是跨平台的的源程序会传递到客户端执行 6.能真正实现平台无关性的Web数据库技术是（） 7.在数据库设计中，数据流图表达的是（） A.数据和数据结构的关系 B.数据和算法的关系 C.数据和处理过程的关系 D.数据和通信的关系 8.在CGI程序中，若使用POST方法，则用来确定参数长度的环境变量是 （）

9.构成Web超链网状结构的数据文件主要是（） A.以INDEX编码的二进制程序文档 B.以INDEX编码的HTML文本文档 C.以HTML编码的ASCI II文本文档 D.以HTML编码的二进制程序文档 10.面向对象程序设计的基本思想是（） A.屏蔽和可重用性 B.封装和可扩展性 C.封装和模块化特性 D.屏蔽和过程划分特性 11.下列关于关系数据库中型和值的叙述中，正确的是（） A.关系模式是值，关系是型 B.关系模式是型，关系的逻辑表达式是值 C.关系模式是型，关系是值 D.关系模式的逻辑表达式是型，关系是值 的体系结构是（） A.两层B／S结构 B.两层C／S结构 C.三层B／S结构 D.三层C／S结构 的是（） 13.下列对DDBMS的分类中，错误 ．． A.全局控制集中的DDBMS B.全局控制部分分散的DDBMS C.全局控制分散的DDBMS D.局部控制分散的DDBMS Sybase开发工具的是（） 14.下列不属于 ．．． ++ Designer 15.若事务T对数据R已加X锁，则其他事务对数据R（） A.只能加X锁 B.不能加任何锁

读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》

读书笔记｜《数据分析思维：分析方法和业务知识》 ● 笔记 ●第1篇方法 ●第1章业务指标 ●如何理解数据 ●弄清楚每一列的含义 ●对数据进行分类 ●用户数据：我是谁 ●性别 ●年龄 ●地区 ●行为数据：我做了什么 ●点击某个菜单的次数 ●分享量 ●收藏数 ●产品数据：卖什么 ●文章标题 ●日期 ●阅读量 ●常用的指标 ●用户数据指标 ●日新增用户数 ●一个产品如果没有用户增长，，用户就会慢慢减少 ●活跃率 ●= 活跃用户数/总用户数 ●日活跃用户数 ●周活跃用户数 ●月活跃用户数 ●注意：统计人数要去掉重复的数据，同一个人在一个区间里面只计算一次 ●留存率

●= 第1天新增用户中，在第N天使用过产品的用户数/第1天使用过产品的用 户数 ●次日留存率（N=2) ●第7日留存率（N=7） ●第30天留存率（N=30） ●为什么关注留存 ●留存可以评估产品功能对用户的粘性 ●留存低 - 粘性小 - 就要找到用户流失的原因 ●行为数据指标 ●PV - Page View 访问次数 ●UV - Unique View 访问人数 ●转发率 ●= 转发某功能的用户数/看到该功能的用户数 ●转化率 ●店铺转化率= 购买产品的人数/到店铺的人数 ●广告转化率= 点击广告的人数/看到广告的人数 ●K因子 - K factor ●平均每个用户向多少人发出邀请*接收到邀请到人转化为新用户的转化率 ●当K>1时 - 新增用户数就会像雪球一样增大 ●当K<1时 - 新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长 ●产品数据指标 ●总量 ●成交总量 ●成交数量 ●成交总额GMV - Gross merchandise volume - 流水 ●= 销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额 ●访问时长 ●人均 ●人均付费（ARPU 或客单价）= 总收入/总用户数 ●ARPU - Average revenue per user ●付费用户人均付费（ARPPU) = 总收入/付费人数

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的，多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]：在网络时代，网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可

通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主完全以受众为导向进行广告营销，因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。 关联性：大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性，由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容，以及可知晓网民身在何处，这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程： 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词，而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷，且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上，国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

《信息网络安全》试题

《信息网络安全》2004试题 一、单选题（1 10=10分，每道题1分，共10道题） 1、计算机网络的体系结构是指（）。 A、网络数据交换的标准 B、网络的协议 C、网络层次结构与各层协议的集合 D、网络的层次结构 2、OSI网络安全体系结构参考模型中增设的内容不包括（）。 A、网络威胁 B、安全服务 C、安全机制 D、安全管理 3、突破网络系统的第一步是（）。 A、口令破解 B、利用TCP/IP协议的攻击 C、源路由选择欺骗 D、各种形式的信息收集 4、计算机病毒的核心是（）。 A、引导模块 B、传染模块 C、表现模块 D、发作模块 5、用一种病毒体含有的特定字符串对被检测对象进行扫描的病毒检查方法是（）。 A、比较法 B、搜索法 C、病毒特征字识别法 D、分析法 6、不论是网络的安全保密技术，还是站点的安全技术，其核心问题是（）。 A、系统的安全评价 B、保护数据安全 C、是否具有防火墙 D、硬件结构的稳定 7、数据库安全系统特性中与损坏和丢失相关的数据状态是指（）。 A、数据的完整性 B、数据的安全性 C、数据的独立性 D、数据的可用性 8、RSA属于（）。 A、秘密密钥密码 B、公用密钥密码 C、保密密钥密码 D、对称密钥密码 9、保密密钥的分发所采用的机制是（）。

A、MD5 B、三重DES C、Kerberos D、RC-5 10、防火墙是指（）。 A、一个特定软件 B、一个特定硬件 C、执行访问控制策略的一组系统 D、一批硬件的总称 二、多选题（2 10=20分，每道题2分，共10道题） 1、TCP/IP体系结构参考模型主要包含以下哪几个层次（）。 A、应用层 B、传输层 C、互联网层 D、表示层 E、网络接口层 2、网络安全应具有以下特征（）。 A、保密性 B、可靠性 C、完整性 D、可用性 E、可控性 3、利用TCP/IP协议的攻击手段有（）。 A、口令破解 B、源地址欺骗攻击 C、路由选择信息协议攻击 D、鉴别攻击 E、TCP序列号轰炸攻击 4、文件型病毒根据附着类型可分为（）。 A、隐蔽型病毒 B、覆盖型病毒 C、前附加型病毒 D、后附加型病毒 E、伴随型病毒 5、计算机安全级别包括（）。 A、D级 B、C1级 C、C2级 D、C3级 E、B1级 6、Unix操作系统的安全审计内容有（）。 A、登录审计 B、FTP使用情况审计 C、在线用户审计 D、系统稳定性审计 E、网络安全审计 7、网络加密主要有以下方式（）。 A、链路加密 B、明文加密 C、节点对节点加密 D、报文加密 E、端对端的加密 8、防火墙的子网过滤体系结构中的主要组件有（）。 A、参数网络 B、堡垒主机 C、内部路由器

数据分析必备的三大能力体系

数据分析必备的三大能力体系 这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出： 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体 的、系统的思维框架； 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领 域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。 如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。

做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。 当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。

互联网数据库历年试题(含部分答案)

全国2010年4月自学考试互联网数据库试题 课程代码：00911 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，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.数据模型的三个要素中，用于描述系统静态特性的是（） A.数据操作 B.数据结构 C.数据完整性约束 D.数据参照 2.如果关系模式R属于1NF，并且不存在非主属性对码的部分函数依赖，则R一定属于 （）A.2NF B.3NF C.BCNF D.4NF 3.下列不属于 ．．．数据仓库特征的是（） A.面向主题的 B.集成的 C.实时更新的 D.时变的 4.在视图上不能 ．．授予的操作权限是（） A.INSERT B.INDEX C.DELETE D.SELECT 5.在下列SQL语句中，属于数据控制的语句是（） A.DELETE，ALTER B.UPDATE，INSERT C.GRANT，REVOKE D.CREATE，DROP 6.下列属于小型数据库系统的是（） A. Foxpro B. Oracle C. Informix D. Sybase 7.在关系代数运算中，五种基本运算是（） A.、 ?、Ⅱ和σ 、- ?、Ⅱ和σ B.、 、? C.、 ?×、Ⅱ和σ 、- ?×、Ⅱ和σ D.、 、? 8.CGI程序执行后，输出结果的格式是（） A.ASCII编码 B.HTML C.XML D.二进制 9.已知关系R和S如下，属性A为R的主码、S的外码，属性C为S的主码，则S中违反参照完整性约束的元组是（） 第 1 页

第 2 页 R S A.{c 1，d 1，a 1} B.{c 2，d 4，null} c.{c 3，d l ，a 3} D.{c 4，d 3，a 2} 10.已知有关系模式R(sno ，sname ，age)，其中sno 表示学生的学号，类型为Char(8)，前4位表示入学年份。查询所有2003年入学的学生姓名(sname)，正确的SQL 语句是（ ） A.SELECT sname FROM R WHERE sno=′2003％′ B.SELECT sname FROM R WHERE sno LIKE ′2003％′ C.SELECT sname FROM R WHERE sno=′2003_′ D.SELECT sname FROM R WHERE sno LIKE ′2003_′ 11.在JDBC 中，指向所有驱动程序的入口点并且是可移植的接口的类是（ ） A.DriverManager 类 B.DeviceManager 类 C.SQL 类 D.Exception 类 12.ASP 的内置对象中，供所有用户共享的对象是（ ） A.Session 对象 B.System 对象 C.Request 对象 D.Application 对象 13.在WWW 上访问和传送网页的协议是（ ） A.FTP B.HTML C.HTTP D.XML 14.在Sybase 开发工具中，用于数据库应用系统分析和设计的CASE 工具是（ ） A.Power J B.Power ++ C.PowerBuilder D.Power Designer 15.E-R 模型设计属于数据库的（ ） A.概念设计 B.逻辑设计 C.物理设计 D.程序设计 二、填空题（本大题共10小题，每小题1分，共10分） 请在每小题的空格中填上正确答案。错填、不填均无分。 16.在数据库系统中，数据的最小存取单位是——。

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性， 但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师） 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。 图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。 这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊 二、【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？

大数据时代,互联网数据分析及内容调整

大数据时代，互联网数据分析及内容调整 互联网大数据时代，企业也应对该时期做出全面的分析，提供更优秀的数据分析。在庞大的数据库面前，找到自己需要而且有用的数据极为困难，但是如果，知道解决问题的方法，对于一个企业来说，则会变得极为简单。互联网大数据时代，必须做到快速调整、信息精准、周全稳定三方面，一是为了在该阶段迅速的做出整合调整，二也是为了信息安全，保证数据的稳定。 在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。 对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。在大数据时代，企业在制定营销策略时，要遵从以下三个准则： 1、快速调整。在互联网大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度；

2、信息精准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的“营销要精准化”。平时，企业所制定的营销策略，实施的结果往往是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准； 3、周全稳定。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要企业能够合理理清信息的真假，合理地利用口碑。 大数据营销时代是未来企业营销的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。 在大数据时代，营销的大数据色彩越来越浓。传统互联网时代用过的多种营销，包括事件营销、电子邮件营销、社交化营销等，也都

《网络数据库SQL》试题与答案A卷

绝密★启用前 学院 学年第二学期期末考试 《网络数据库SQL 》试题A 卷 一、 名词解释：每题3分，共15分 1、 即时编译： 2、 公共语言运行库： 3、 自定义控件： 4、 授权： 5、 托管代码： 二、 填空题：每空1分，共20分 1、 可以在https://www.360docs.net/doc/b415474228.html, 开发环境的____ ____窗口对SQLServer 进行管理。 2、 https://www.360docs.net/doc/b415474228.html, 的编译命令是：________。 3、 在ODBC 模型中，最终是通过________来操作数据库的。 4、 使用Command 的 ________ 方法返回 DataReader 对象。 5、 https://www.360docs.net/doc/b415474228.html, 提供进行身份验证的三种方式分别是__ ___、____ ____和____ ____。 6、 使用页的 ________属性可以确定是否启用了跟踪。 7、 为确保用户输入的值在指定的范围内，应该选择________验证控件。 8、 在Web 服务器验证控件与被验证的控件之间是通过 ____ ____ 属性进行关联的。 9、 通过设置ValidationSummary 控件的 __ ______ 属性可以选择是否显示验证汇总信息。 10、 声明一个用户控件的三个主要元素是________、________和________。 11、Codebehind 主要是通过把________和________放在不同的文件中来实现代码分离的。 12、公共语言运行库中有两种代码：________和________。 13、为了在DataGrid 中实现数据排序，通常情况下为其DataSource 属性设置的数据源是：________。 14、当使用集成身份验证访问SQLServer 数据库时，SQLServer 验证的Windows 用户账号是： ________ 。 三、 选择题：每题2分，多选、漏选、错选均不得分，共30分 1、指出以下程序的运行结果：（ ） Dim myarray() As Integer = {0, 1, 2, 3} Console.WriteLine(myarray(0)) A. 0 B. 1 C. 2 D. 3 E. 数组越界错误 2、在https://www.360docs.net/doc/b415474228.html, 开发环境中，在同一个解决方案容器中：（ ） A. 可以包含多个项目，但这些项目必须是相同类型的应用程序（例如：Windows 应用程序或者Web 应 用程序） B. 可以包含多个项目，而且这些项目的类型可以不同，例如Windows 应用程序的项目可以和Web 应用程序的项目并存 C. 只能有一个项目，该项目可以同时使用https://www.360docs.net/doc/b415474228.html, 和C#编程语言 D. 只能有一个项目，该项目不能同时使用https://www.360docs.net/doc/b415474228.html, 和C#编程语言 E. 可以包含多个项目，但每一个项目只能使用一种编程语言 3、在使用ValidationSummary 控件时，默认情况是除ValidationSummary 控件要显示所有验证控件中的错误消息（ErrorMessage ）外，每个验证控件还要显示其自己的ErrorMessage 。请问：如何设置才能使页面只显示错误汇总信息，单个验证控件的错误信息不再显示？（ ） A. 将所有验证控件的Text 属性设置为空 B. 将所有验证控件的ErrorMessage 属性设置为空

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

2005年7月-互联网数据库历年真题与答案_共4页

全国2005年7月高等教育自学考试 互联网数据库试题 课程代码：00911 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，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1．对某个具体的数据库应用来说，下列说法中正确的是（） A．E-R图是唯一的B．数据模型是唯一的 C．数据库文件是唯一的D．以上三个都不是唯一的 2．E-R模型的基本成分是（） A．字段与记录B．库结构与属性 C．实体与联系D．记录与属性 3．在下列选项的描述中包含数据库系统中的外模式/模式映像定义的是（） A．外模式B．概念模式 C．物理模式D．存储模式 4．将局部E-R图合并成全局E-R图时可能出现冲突，下列选项中不属于合并冲突的是 （）A．属性冲突B．命名冲突 C．结构冲突D．语法冲突 5．下列哪项不是数据库的并发操作可能会带来的问题？（） A．数据泄密B．丢失修改 C．读“脏”数据D．不可重复读 6．关于数据库概念模型的说法中正确的是（） A．依赖于DBMS，独立于硬件设备 B．独立于硬件设备和DBMS C．依赖于操作系统，独立于DBMS D．独立于用户需求 7．设有关系W（工号，姓名，工种，定额），将其规范化到第三范式正确的答案是（ ） A．W1（工号，姓名），W2（工种，定额） 浙00911# 互联网数据库试题第 1 页共4页

B．W1（工号，定额），W2（姓名，工种） C．W1（工号，姓名，工种），W2（工种，定额） D．W1（工号，工种，定额），W2（工号，姓名） 8．用于实现数据存取安全性控制的SQL语句是（） A．CREATE INDEX B．COMMIT C．ROLLBACK D．GRANT和REVOKE X'X' 9．在关系模式R中，对于属性子集X、Y、是X的真子集，若X→Y，→Y，则称 （）A．Y传递函数依赖于X B．Y部分函数依赖于X C．Y完全函数依赖于X D．X，Y相互函数依赖 10．下列不属于SQL语言特点的是（） A．高度非过程化B．语言简洁、易学易用 C．面向集合的操作方式D．数据共享性好 11．JDBC包含多个类，其中Java.sql.ResultSet类属于（） A．Java JDBC类B．Java JDBC接口类 C．Java JDBC异常类D．Java JDBC控制类 12．URL不包含（） A．检索协议B．Internet节点 C．资源文件名D．Web服务器对数据库的接口协议 13．下列关于ASP的描述正确的是（） A．ASP是一种动态网页编程语言 B．ASP是服务器端脚本环境 C．ASP是跨平台的 D．SAP的源程序会传递到客户端执行 14．可以在多个用户之间共享数据的ASP内置对象是（） A．Session对象B．Application对象 C．Request对象D．System对象 15．下列不是数据仓库基本特征的是（） A．数据相对稳定B．包括当前准确数据 浙00911# 互联网数据库试题第 2 页共4页