浅谈大数据
浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用(5篇)

浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用(5篇)第一篇:浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用邱旭凯随着科学技术的发展,现代社会已经进入一个“信息化”时代,而信息的主要载体是数据,在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。
任何行业的各个领域都存在着海量数据,这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念,那就是“大数据时代”。
作为传道授业解惑者,面对大数据的冲击,教师应该理性审视新形势下的时代需求,在竞争中提升自己。
“数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课,是一门实用性很强的学科,它最大的特点就是“让数据说话”。
因此,在教学中,要结合具体学科的特点,强化基本思想、基本步骤的教学,增加实际案例,注重培养学生建立数学思维能力,增强学生的数据分析意识,才能不断提高教学质量,具体优点有以下几个方面:一、优化教学内容,强化基础理论和基本方法的教学“数据分析”的理论与方法内容丰富,涉及面广,应用范围大。
在课堂教学中,让学生掌握数据分析的基本方法,优化课堂教学内容,将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。
例如:整数、小数和分数加减法则,表面上看,有很大差异,整数加减法则强调相同数位对齐,小数加减法则强调小数点对齐,分数加减法则强调分数单位要统一。
虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中,教学时间间隔较大,但倘若忽视三者之间的比较,让学生孤立地学习掌握,则不利于提高能力,不利于学生掌握知识。
因此,我们在教学中要求同存异,对它们的异同进行分析,学生才能更好地掌握内容。
二、加强案例教学,提高学生学习兴趣兴趣是学生最好的老师,只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力,学生才能学好该课程,才能将其理论知识用于实际问题的解决。
而案例教学是一种以学生为中心,对现实问题或某一特定事实进行探索的过程,能够有效提高学生的学习积极性,提高学习效率。
因而,在课堂教学中,我们应该从实际问题出发,精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例,让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结,选择适当的数据分析方法对问题进行分析,并结合数学方式进行计算,最后对计算过程和结果进行讨论,形成最后的总结。
浅谈大数据生态圈

隐私保护的策略与技术
匿名化处理
通过对敏感数据进行匿名化处理,隐藏个人或组 织的身份信息,以保护隐私。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处理,使数据在传输和存储 过程中无法被非法获取和使用。
安全审计机制
建立安全审计机制,对大数据系统的访问和使用 进行监控和记录,确保数据的合法使用。
大数据安全与隐私保护的未来发展
03
大数据处理与分析
数据处理的流程与技术
去除重复、错误或不完整的数据,确 保数据质量。
将数据从一种格式或结构转换为另一 种格式或结构,以满足分析需求。
数据采集
数据清洗
数据存储
数据转换
从各种来源(如数据库、社交媒体、 物联网设备等)收集和整合数据。
将处理后的数据存储在适当的数据存 储解决方案中,如关系数据库、 NoSQL数据库或数据仓库。
大数据生态圈的构成
数据采集
涉及从各种来源获取、识别、选择和转 换数据的过程,为后续的数据处理和分
析提供基础。
数据处理
包括数据清洗、整合、转换和挖掘等, 旨在提取大数据中的有用信息。
数据存储
包括分布式存储系统、数据库和数据 仓库等,用于安全、可靠地存储和管 理大数据。
数据分析和可视化
通过统计、机器学习和可视化技术对 大数据进行分析,以提供洞察和决策 支持。
强化法律法规建设
促进数据共享与合作
随着大数据技术的不断发展,需要不 断完善相关法律法规,规范大数据的 使用和保护个人隐私。
在保障数据安全和隐私的前提下,促 进数据的共享与合作,推动大数据技 术的创新和应用。
提升技术防护能力
加强大数据安全与隐私保护的技术研 究和开发,提高大数据系统的安全防 护能力。
浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望大数据是指具有大量、多样化和高速增长的数据集,这些数据集难以通过传统的数据库管理工具进行捕获、管理和处理。
随着互联网的普及,人们对大数据的需求也越来越高,大数据的发展呈现出以下几个现状和未来展望。
首先,大数据的发展现状是指数据量的爆炸式增长。
随着互联网的迅速发展和普及,海量的数据被不断产生和积累。
据统计,目前全球每天产生的数据量已经超过2.5亿TB,而且这个数据量还在持续增长。
人们在日常生活、社交媒体、移动设备等方方面面都在不断产生数据,这些数据包含着丰富的信息和价值。
再次,大数据的发展现状是数据处理技术的不断创新和进步。
大数据需要高效地进行存储、处理和分析,这就要求数据处理技术能够快速、准确地处理大规模和多样化的数据。
云计算、分布式计算、机器学习等技术的发展和应用,使得数据处理的效率和质量得到了极大的提高。
此外,大数据的发展现状还包括对数据隐私和安全的关注。
大数据的应用和分析可能涉及到用户的个人信息和隐私,因此对数据安全和隐私保护提出了更高的要求。
人们对数据的合法性和使用方式有更高的关注度,也促使了相关法律和规范的制定和完善。
展望未来,大数据发展的趋势将更加明显。
首先,数据的增长速度将进一步加快。
随着互联网的进一步普及,更多的设备将连接到互联网,产生更多的数据。
物联网技术的发展,将会使得传感器和设备产生的数据数量更大、更多样化。
其次,数据的处理能力将进一步提升。
随着计算能力的提升和技术的不断创新,数据处理和分析的效率将得到大幅度提高。
数据处理平台将更加智能化和自动化,从而能够更好地发现数据中的模式和规律。
再次,大数据的应用范围将进一步扩大。
目前大数据的应用已经涉及到金融、医疗、教育、交通等众多领域,未来将有更多的行业和领域开始应用大数据分析,以实现更好的决策和服务。
最后,数据隐私和安全的问题将得到更好的解决。
随着人们对数据隐私和安全的关注度的提高,相关的技术和法律保障将会得到更好的发展和完善。
浅谈大数据发展现状及未来展望

浅谈大数据发展现状及未来展望随着科技的不断进步,大数据已成为当前智能化时代的核心驱动力之一。
它不仅对各行业的发展产生了深远影响,也为社会带来了巨大的变革。
本文将就大数据的发展现状进行探讨,并展望其未来的发展趋势。
一、大数据的定义和背景大数据,顾名思义,指的是以海量数据为基础,利用先进的技术和工具来收集、存储、处理和分析数据。
它的背景可以追溯到互联网的兴起和移动智能设备的普及。
现如今,人们在日常生活中产生大量的数据,包括社交媒体、在线购物、移动支付等活动。
这些数据被视为“新的石油”,具有巨大的商业和科学价值。
二、大数据的发展现状1. 商业应用领域:大数据已在商业应用中发挥了巨大作用。
例如,在市场营销中,通过分析大数据可以更好地了解消费者的需求和行为。
在金融领域,大数据可以帮助银行和保险公司发现潜在的欺诈行为,并进行风险管理。
此外,大数据还推动了智能城市、智能制造和智慧医疗等领域的发展。
2. 科学研究领域:大数据对科学研究的帮助也是显而易见的。
科学家可以利用大数据来进行天文学、地质学、生物学等领域的研究。
通过分析大数据,他们可以获得更准确、更全面的研究结果,并推动科学的进步。
3. 社会管理领域:政府和公共机构也广泛利用大数据来进行社会管理。
大数据可以帮助政府更好地了解社会问题,并制定相应的政策。
例如,在交通管理中,政府可以通过分析大数据来优化交通流量,减少交通拥堵。
在公共安全领域,大数据可以帮助预测和预防犯罪行为。
三、大数据的未来展望1. 人工智能与大数据的结合:未来,人工智能技术将与大数据更加深入地结合。
人工智能可以通过学习和分析大数据来模拟人类的智能行为,实现更多领域的自动化与智能化。
例如,自动驾驶汽车需要依赖大数据来实现精准导航和智能决策。
2. 隐私保护与数据安全:随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私保护问题也日益突出。
未来,人们需要在数据收集、存储和传输过程中加强相关安全措施,保护个人隐私和敏感信息。
浅谈大数据的缺陷

浅谈大数据的缺陷在当今数字化的时代,大数据无疑是一个热门话题。
它在众多领域展现出了强大的力量,为我们的生活和工作带来了诸多便利和创新。
然而,就像任何事物都有两面性一样,大数据也并非完美无缺,它存在着一些不容忽视的缺陷。
首先,大数据的质量问题是一个关键挑战。
在海量的数据中,不可避免地会存在错误、缺失和重复的数据。
这些不准确或不完整的数据可能会导致分析结果的偏差,从而影响决策的正确性。
例如,在医疗领域,如果患者的病历数据存在错误,可能会导致医生做出错误的诊断和治疗方案。
其次,大数据存在隐私泄露的风险。
随着数据收集和存储的规模不断扩大,个人的隐私信息越来越容易受到威胁。
我们的购物习惯、浏览记录、社交活动等都可能被收集和分析,而这些数据一旦落入不法分子手中,可能会被用于欺诈、骚扰甚至更严重的犯罪活动。
此外,一些公司或机构在数据保护方面的措施可能不够完善,导致数据被黑客攻击或意外泄露。
再者,大数据可能会导致偏见和歧视。
由于数据是基于过去的行为和模式生成的,如果这些数据本身存在偏见,那么分析结果也可能会延续这种偏见。
比如,在招聘过程中,如果基于大数据的算法对某些特定群体存在偏见,可能会导致这些群体在就业机会上受到不公平的对待。
另外,大数据的分析和解释也并非总是准确无误。
虽然大数据可以提供大量的信息,但如何从这些海量的数据中提取有价值的洞察,并进行正确的解释,是一个复杂的问题。
有时候,人们可能会过度依赖数据,而忽略了一些无法量化的因素,从而做出错误的判断。
大数据还可能引发信息过载的问题。
过多的数据可能会让人们感到困惑和不知所措,难以筛选出真正有用的信息。
在面对海量的数据时,人们可能会花费大量的时间和精力来处理和理解,反而降低了工作效率。
而且,大数据技术的发展可能会加剧数字鸿沟。
那些拥有先进技术和资源的企业和地区能够更好地利用大数据,从而获得更多的优势,而一些技术落后或资源匮乏的地区和群体则可能被进一步边缘化,导致贫富差距和社会不公平的加剧。
浅谈大数据及大数据分析

浅谈大数据及大数据分析大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合,这些数据量大到无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据分析是指通过使用各种技术和工具来挖掘和分析大数据集合中隐藏的信息和价值。
大数据分析的意义和价值在于,通过对大数据集合的深入分析,可以帮助企业和组织更好地了解市场趋势、用户行为、产品需求等重要信息,从而做出更准确的决策和战略规划。
大数据分析可以应用于各个行业和领域,如金融、零售、制造、医疗等,为企业提供更好的竞争优势。
大数据分析的过程通常包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理和数据可视化等环节。
首先,需要从各种数据源中采集数据,这些数据源可以是企业内部的数据库、社交媒体平台、传感器设备等。
然后,对采集到的数据进行清洗,去除重复数据、缺失数据和错误数据,确保数据的准确性和完整性。
接下来,将清洗后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中,以便后续的处理和分析。
在数据处理阶段,可以使用各种算法和模型来对数据进行分析和挖掘,如聚类分析、关联规则挖掘、预测模型等。
最后,将分析结果以可视化的方式呈现,以便用户更直观地理解和利用分析结果。
大数据分析所使用的工具和技术有很多种,其中包括Hadoop、Spark、Python、R等。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,可以处理大规模数据集合的存储和计算。
Spark是一个快速的通用计算引擎,可以在内存中进行大规模数据集合的处理和分析。
Python和R是两种常用的编程语言,可以用于数据处理和分析的编程工作。
大数据分析的应用场景举不胜举。
在金融行业,大数据分析可以用于风险评估、信用评分、欺诈检测等方面。
在零售行业,大数据分析可以用于用户行为分析、商品推荐、库存管理等方面。
在制造行业,大数据分析可以用于生产优化、供应链管理、质量控制等方面。
在医疗行业,大数据分析可以用于疾病预测、临床决策支持、健康管理等方面。
然而,大数据分析也面临一些挑战和难题。
首先,大数据的采集和存储需要大量的资源和成本投入。
浅谈大数据及大数据分析

浅谈大数据及大数据分析大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步,越来越多的数据被生成和采集,这些数据包含了各种各样的信息,如用户行为、社交媒体数据、传感器数据等。
而大数据分析则是对这些数据进行处理、分析和挖掘,以获取有价值的洞察和决策支持。
一、大数据的特点1.数据量大:大数据的特点之一是数据量非常庞大,通常以TB、PB甚至EB 为单位进行计量。
这使得传统的数据处理和分析方法变得再也不适合。
2.数据多样化:大数据包含了多种类型的数据,如结构化数据(如数据库中的表格数据)、半结构化数据(如XML文件)和非结构化数据(如文本、图象、音频和视频等)。
这些数据的多样性使得对大数据进行分析和挖掘更加复杂和难点。
3.数据速度快:大数据的生成速度非常快,如社交媒体上的即时消息、传感器数据等。
这要求大数据分析系统能够实时处理和分析数据,以及及时发现和响应数据中的异常和趋势。
4.数据真实性:大数据通常来自于各种不同的数据源,这些数据源可能存在数据质量问题,如噪声、缺失值和不一致性等。
因此,在进行大数据分析时,需要考虑数据的真实性和可靠性。
二、大数据分析的意义大数据分析对于企业和组织来说具有重要的意义,它能够匡助他们发现隐藏在数据中的信息和模式,提供决策支持和业务洞察。
以下是大数据分析的一些重要意义:1.市场洞察:通过对大数据的分析,企业可以了解市场需求、消费者行为和竞争对手情报等,从而制定更加精准和有效的市场营销策略。
2.客户关系管理:通过对大数据的分析,企业可以了解客户的需求、偏好和购买行为等,从而提供个性化的产品和服务,并改善客户满意度和忠诚度。
3.风险管理:通过对大数据的分析,企业可以识别和预测潜在的风险和威胁,如欺诈行为、网络攻击和供应链问题等,从而采取相应的措施来降低风险。
4.运营效率提升:通过对大数据的分析,企业可以了解生产和运营过程中的瓶颈和问题,从而优化资源配置和流程设计,提高运营效率和生产效率。
浅谈大数据及大数据分析

浅谈大数据及大数据分析大数据及大数据分析一、引言大数据是指规模庞大、增长迅速且类型多样的数据集合。
随着科技的发展,大数据已经成为各行各业的重要资源,对企业决策和发展起到了至关重要的作用。
大数据分析是指通过对大数据进行收集、整理、分析和解释,从中提取有价值的信息和洞察,以支持决策制定和业务优化等方面的工作。
二、大数据的特点1. 规模庞大:大数据的规模通常以TB、PB、EB等为单位,远远超过传统数据处理能力。
2. 增长迅速:随着互联网和物联网的普及,数据的产生速度呈爆发式增长。
3. 类型多样:大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,如文本、图像、音频等。
三、大数据分析的意义1. 发现商业机会:通过对大数据的分析,可以发现潜在的商业机会,预测市场趋势,为企业的发展提供战略指导。
2. 提高决策效率:大数据分析可以帮助企业快速获取和分析各种信息,从而支持决策制定,提高决策的准确性和效率。
3. 提升客户体验:通过对大数据的分析,可以了解客户的需求和偏好,为客户提供个性化的产品和服务,提升客户体验和忠诚度。
4. 优化运营效率:大数据分析可以帮助企业发现运营中的问题和瓶颈,优化运营流程,提高效率和降低成本。
5. 加强风险管理:通过对大数据的分析,可以及时识别和预测潜在的风险,采取相应的措施进行风险管理和防范。
四、大数据分析的步骤1. 数据收集:从各种数据源中收集大数据,包括企业内部的数据库、外部的公共数据库、社交媒体等。
2. 数据整理:对收集到的数据进行清洗、去重和转换,使其符合分析的要求,保证数据的准确性和一致性。
3. 数据存储:将整理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中,以便后续的分析和挖掘。
4. 数据分析:利用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析,发现其中的规律和关联。
5. 数据可视化:将分析结果以图表、报告等形式展示出来,使非专业人士也能够理解和利用分析结果。
6. 模型建立:根据分析结果,建立相应的模型和算法,以支持决策制定和业务优化。
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大数据的采集和感知技术的发展密不可分。 以传感器技术,指纹 识别技术,RFID 技术,坐标定位技术等为基础的感知能力的提升同样 是物联网发展的基石。 全世界的工业设备、汽车、电表上安装着无数的 数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至 空气中化学物质的变化,从而产生海量的数据信息。 很多与感知相关 的技术让我们耳目一新:牙齿传感器可以实时监控口腔活动及饮食状 况,婴儿穿戴设备可以利用大数据来更好的养育宝宝,3D 笔记本摄像 头可以通过追踪眼球读懂用户情绪等。
意识,祛除谈“辐射”色变的心态,享受科技成果带来的便利。 S
企业家做决策需要数据来支撑。 大数据是巨大的杠杆,可以改变 公司的影响力,带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠 诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用 户群并创造市场。 随着数据逐渐成为企业的一种资产,数据产业会向 传统企业的供应链模式发展,最终形成“数据供应链”。
(2)工 业 强 电 系 统 :如 高 压 输 变 电 线 路 、变 电 站 等 。 (3)电磁 能 应 用 产 业 及 设 备 :如 工 业 用 电 磁 辐 射 设 备 、医 疗 设 备 、 科研设备等。 (4)家 用 电 器 设 备 :如 显 示 器 、电 视 机 、微 波 炉 、手 机 等 。
2 大数据的分析方法
2.1 可视化分析 大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家, 还有普通用户,但
他们二者对大数据分析的基本要求是一致的: 分析必须是可视化的。 因为可视化分析能够直观的体现出大数据的特点,同时非常容易被用 户接受,就像看图说话一样简单明了。 2.2 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法,各种数据挖掘算法基于 不同的数据类型和格式科学的呈现出数据本身的特点,也正是因为这 些数据挖掘算法才能够深入数据内部,挖掘出数据潜在的价值。 另一 方面也是因为有了这些数据挖掘算法的支持才能够更快的处理大数 据,如果一个算法要花好几年才能得出一个结论,那么大数据的价值 也就无从谈起了。 2.3 预测性分析能力
有人把数据比作蕴藏能量的煤矿。 煤矿当然是越大越好,但是大 数据的关键并不在于“大”,而在于“有用”,价值含量、挖掘成本远比数 量重要。 大数据不是简简单单大量数据的堆砌,大数据的重点是对大 数据的分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信 息。 所以大数据的分析方法在大数据领域显得尤为重要,可以说是决 定最终信息是否有价值的决定性因素。
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浅谈大数据
黄星宇 (安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽 淮南 232000)
【摘 要】大数据技术是指从各种类型的巨量数据中,快速获取有价值信息的技术。 大数据时代带来的挑战不仅体现在如何从巨量数据中 获取有价值信息,还体现在如何加强大数据技术的研发,抢占时代发展的前沿。
电磁辐射的来源主要包括天然和人为两种。 天然的电磁辐射是一 种自然现象,主要来源于闪电、火山喷发、太阳辐射、宇宙射线、太阳黑 子活动产生的磁暴现象、地球的热辐射和静电等。 人为的电磁辐射产 生于满足人类需求的各种设备和装置,来源较广,主要有以下几类来 源:
(1)无线 电 发 射 装 置 :如 卫 星 信 号 接 收 站 、广 播 发 射 塔 、电 视 发 射 台等。
电磁辐射对人类健康的危害主要表现在以下几个方面: (1)对 心 血 管 系 统 的 影 响 :表 现 为 头 痛 ,心 悸 , 部 分 女 性 经 期 紊 乱 , 心动过缓,心搏血量减少,窦性心率不齐,白细胞和血小板减少,乏力, 免疫功能下降等。
(2)对 神 经 系 统 的 影 响 :导 致 记 忆 力 衰 退 ,情 绪 易 不 稳 定 ,失 眠 等 。 (3)对 视 觉 系 统 的 影 响 :导 致 眼 睛 的 晶 状 体 混 浊 的 可 能 , 造 成 严 重 的白内障,是有机的损害是不可逆的,影响视力。 (4)对 生 殖 系 统 的 影 响 :导 致 性 功 能 降 低 ,精 子 质 量 降 低 ,使 孕 妇 流产或胎儿畸形等。 (5)对 肿 瘤 发 生 率 的 影 响 :通 过 钙 离 子 穿 过 细 胞 膜 流 的 干 扰 可 能 促进癌细胞,还可能扰乱激素处理,酶和其他化学物质的能力,导致各 种癌症的发生。
【关键词】大数据;云计算;数据挖掘
“大数据”是时下最火热的 IT 词汇。 要理解大数据这一概念,首先 要从“大”字入手,“大”是指数据规模,大数据一般指在 10TB 规模以上 的数据量。 大数据同过去的海量数据有所区别,其基本特征可以用 4 个 V 来 概 括 :Volume( 大 量 )、Velocity( 高 速 )、Variety( 多 样 )、Veracity (真实)。
90 科技视界 Science & Technology Vision
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电磁辐射来源、对人体的危害及其防护措施
张振鹏 (大连大学物理科学与技术学院,辽宁 大连 116622)
【摘 要】凡事都有利有弊,电磁波的普遍应用给人类生产和生活带来便利的同时,也污染人类生存的环境和危害人类的健康。 本文介绍了 电磁辐射的来源,简述了电磁辐射对人类健康有可能产生的危害,并提出了相应的防护措施。
为有效地认识和了解电磁辐射的来源、对人类的危害及防护措施 的相关知识,本文在参考相关文献资料的基础上,介绍了电磁辐射的 来源,简述了电磁辐射对人类健康有可能产生的危害,并提出了相应 的防护措施。
1 电磁辐射来源
电磁辐射是指能量以电磁波形式发射到空间的现象。 电磁辐射包 括电离辐射和非电离辐射,电离辐射是指能使原子和分子发生电离化 状态的辐射, 这类辐射具有高频率和高能力特征, 如 X 光、α 射线、β 射线、γ 射线、中子射线等;非电离辐射是指不能使物质原子或分子产 生电离的辐射,这类辐射具有低频量和低能量特征,如紫外线、红外 线、激光、微波都属于非电离辐射。 通常所说的电磁辐射是指能量比较 低的非电离辐射。
(5)个 人 防 护 :在 高 频 率 的 辐 射 环 境 中 保 护 操 作 人 员 使 用 的 电 磁 辐射防护产品。
4 结束语
凡事均有利弊,尽管电磁辐射会危害人类健康,但电磁辐射在人 类生产与生活中发挥着重要的作用。 如何做到利大于弊,将电磁辐射 对人体的伤害程度降低,使之为人类社会进步服务,首先要正确认识 与了解电磁辐射的来源、危害与防护措施,在此基础上,提高自我防护
如何找出证据显示因为有了这些大数据分析和防范,从而避免了 火灾发生? 最好的答案还是数据本身,因为最后我们能看到火灾数量 的下降。
3 大数据与云计算
7 大数据的其他应用前景
大数据之所以会和云计算联系到一起,因为实时的大数据分析需 要分布式处理框架来向成百上千台电脑分配工作。 云计算提供了基础 的架构平台,而大数据运行在这个平台之上。 云计算在虚拟化技术,分 布式处理技术, 海量数据的存储和管理技术,NoSQL、 实时 流 数 据 处 理、智能分析技术等方面为大数据提供了保障。 可以说,没有大数据的 信息积淀,云计算的计算能力再强大,也难找到用武之地;而没有云计 算的处理能力,大数据的信息积淀再丰富,也终究只是纸上谈兵。
诸如此类,大数据分析师将影响房屋起火的因素分为 60 个。 除去 危害性较小的小型独立屋,通过特定算法,为需要检验的建筑物单独 进行打分,得出危险指数高低。 而整个城市的消防数据,也因系统的检 测和防范得到更新。 这样当消防员每周出勤检验时,系统都会列出建 筑物的详细资料和危险指数,决定哪些是优先“照顾”的对象。
(3)距 离 防 护 :加 大 辐 射 源 与 人 类 活 动 的 距 离 , 使 电 磁 能 量 得 到 衰 减,达到防护目的。
(4)合 理 布 局 :在 新 产 品 和 新 设 备 设 计 , 低 辐 射 的 产 品 尽 可 能 多 的 使用;合理安排各种电磁辐射设备的布局,有效的保护范围须建立,达 到保护的目的。
3 电磁辐射的防护措施
电磁辐射的防护是指消除或减弱电磁辐射的强度,降低其对人体 的伤害。 其防护措施主要有以下几种措施。
(1)电 磁 屏 蔽 :利 用 屏 蔽 体 对 电 磁 波 产 生 衰 减 的 作 用 , 是 抑 制 电 磁 辐射的根本方法。
(2)吸 收 防 护 :利 用 吸 收 材 料 使 电 磁 波 能 量 得 到 衰 减 , 达 到 防 护 的 目的。
4 大数据与企业决策
1)大数据可以帮城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急 能力
3)大数据可以帮助航空公司节省运营成本,帮助电信企业实现售 后服务质量提升,帮助保险企业识别骗保行为,帮助电力公司有效识 别预警即将发生故障的设备
4)大数据可以帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网 站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买(下转第 152 页)
2 电磁辐射对人体的危害
电磁辐射对人体的危害是指人体器官与组织等遭受外界电磁辐 射,导致人类器官非正常工作或精神状态的改变。 电磁辐射对人类健 康危害效应主要有热效应、非热效应、刺激作用和累积效应等。 热效应 是指电磁辐射引起机体温度升高,影响人体内器官的正常工作,导致 人体受到损伤;非热效应是指外界电磁场干扰和破坏人体器官和组织 的电磁场的平衡状态,导致人体遭受损伤;累积效应是指人体遭受电 磁辐射损害尚未及时修复,再次受到电磁辐射,从而造成更大的损害。
大数据分析的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出 特点,科学的建立模型,之后便可以通过模型代入新的数据,从而预测 未来的趋势。 2.4 数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据配合高效 的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分 析结果既真实又有价值。