【大数据时代】——数据分析在路上
2023年江苏省盐城市辅警协警笔试笔试真题(含答案)
2023年江苏省盐城市辅警协警笔试笔试真题(含答案)学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、单选题(18题)1.家住A市的李某因经济困难，遂产生抢劫念头，后以打车为名拦住一辆出租车，抢走女司机现金1000元。
随后，将出租车劫往B市，将女司机强奸。
强奸后又将车劫往C市路边一偏僻处把女司机杀害后抛出车外，恰遇C市治安联防队员进行巡查被抓获。
在确定案件管辖权时，A、B、C三市的公安机关对管辖权产生争议，协商不成，该案应（）。
A.由A市公安机关管辖B.由B市公安机关管辖C.由C市公安机关管辖D.由共同的上一级公安机关指定管辖2.在办理同一件行政案件中，检查证是否可以重复使用？（）A.对同一场所检查可以重复使用B.对同一物品检查可以重复使用C.对同一人身检查可以重复使用D.不可以重复使用3.辨认经过和结果，应当制作辨认笔录，由（）签名或者捺指印。
A.办案人民警察、辨认人或见证人B.办案人民警察、辨认人和见证人C.办案人民警察、辨认人和被辨认人D.办案人民警察和辨认人4.公安信息网用户不得擅自（）公安信息网及应用系统。
A.扫描、探测、攻击B.扫描、入侵、攻击C.探测、入侵、攻击D.扫描、探测、入侵5.“扫黑除恶”中的“恶”指的是什么?A.用暴力、威胁等方法欺压百姓的犯罪团伙B.从事违法犯罪活动的非法组织C.从事违法犯罪活动的犯罪集团D.恶势力6.中国共产党人的初心和使命，就是为中国人民( )，为中华民族( )。
这个初心和使命是激励中国共产党人不断前进的根本动力。
填入括号处的依次为()。
A.谋幸福谋未来B.谋生活谋复兴C.谋幸福谋复兴D.谋生活谋未来7.以下没有参加中国共产党第一次全国代表大会的是____。
A.陈独秀B.毛泽东C.马林D.李达8.2018年1月11日，中共中央、国务院发出《关于开展扫黑除恶专项斗争的通知》，这次扫黑除恶专项斗争为期（）。
大数据时代的挑战与机遇
大数据时代的挑战与机遇在大数据时代的挑战与机遇中，我们面临着海量数据爆炸带来的挑战，同时也蕴含着巨大的机遇。
本文将从数据增长、数据品质、数据隐私和数据应用四个方面探讨大数据时代的挑战与机遇。
一、数据增长随着互联网的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
从传统的文本数据到现在的多媒体数据、传感器数据等，数据的种类越来越多样化。
数据增长的挑战主要体现在数据的存储和处理能力方面。
传统的存储技术已经难以满足海量数据的存储需求，因此需要开发出更加高效的存储技术。
同时，数据的处理也面临着巨大的压力，需要利用大数据技术来提高数据的计算速度和处理效率，以应对数据量不断增长的挑战。
二、数据品质大数据时代，数据的品质成为了一个前所未有的挑战。
由于数据的来源广泛、数据的处理复杂，数据的品质容易受到各种因素的干扰。
误差、噪声、不完整性等问题都可能导致数据的失真，从而影响到数据的分析和应用。
解决数据品质问题的关键在于数据清洗和数据质量管理。
通过对数据进行分类、去重、纠错等操作，可以提高数据的品质，从而使数据更加可信和可靠。
三、数据隐私在大数据时代，人们关注的不仅仅是数据的利用，还涉及到数据的隐私保护。
随着大数据技术的应用，人们的个人信息被不断采集和分析，如果没有合适的隐私保护措施，个人隐私信息就面临泄露的风险。
保护数据隐私需要从法律、技术和管理等多个方面进行。
法律法规的制定和执行可以为数据隐私提供法律保障；技术手段如数据加密、权限控制等可以保护数据的安全性；管理措施如数据访问审计、权限管理等可以监督和管理数据的使用。
四、数据应用大数据时代蕴含着巨大的机遇，数据应用是其中的重要方向。
利用大数据技术，可以对数据进行深度挖掘，发现数据隐藏的关联性和规律，从而为决策提供坚实的支持。
数据应用的挑战在于如何将数据转化为有价值的信息和洞察。
这需要利用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行分析和建模，从而发现数据背后的价值，并将其应用到实际的业务场景中。
大数据分析
大数据分析：现状、挑战与机遇一、引言随着信息技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据作为一种新兴的数据处理技术，已经引起了各行各业的广泛关注。
大数据分析是指从海量数据中提取有价值的信息，为企业、政府等组织提供决策依据。
本文将对大数据分析的现状、挑战与机遇进行探讨。
二、大数据分析现状1.数据规模庞大：随着互联网、物联网等技术的普及，数据的产生速度和规模呈现出爆炸性增长。
据统计，全球数据量正在以每年40%的速度增长。
2.数据类型多样化：大数据不仅包括结构化数据，如数据库中的数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。
3.数据处理速度快：大数据分析要求在短时间内完成数据的处理和分析，以满足实时性的需求。
4.数据价值密度低：大数据中存在大量冗余和无关信息，如何从海量数据中提取有价值的信息成为一大挑战。
5.技术创新不断涌现：为了应对大数据带来的挑战，各种新技术、新方法不断涌现，如分布式计算、数据挖掘、机器学习等。
三、大数据分析挑战1.数据存储与管理：如何高效地存储和管理海量数据，保证数据的可靠性和安全性，是大数据分析面临的首要挑战。
2.数据处理与分析：大数据分析需要对数据进行预处理、特征提取、模型构建等操作，如何提高数据处理和分析的效率是关键。
3.数据隐私与安全：在大数据分析过程中，如何保护个人隐私和数据安全，防止数据泄露和滥用，是一个亟待解决的问题。
4.数据质量与准确性：大数据分析结果的质量和准确性直接影响到决策效果，如何提高数据质量和分析准确性是重要挑战。
5.人才培养与团队建设：大数据分析需要具备跨学科知识和技能的人才，如何培养和组建专业的大数据分析团队是当务之急。
四、大数据分析机遇1.商业价值挖掘：大数据分析可以帮助企业发现潜在商机，优化业务流程，提高运营效率，实现精准营销。
2.社会治理创新：政府可以利用大数据分析提高公共服务水平，优化资源配置，实现智能决策。
3.科学研究助力：大数据分析为科学研究提供了丰富的数据资源和方法手段，有助于推动科技创新。
大数据分析在市场中的应用案例
大数据分析在市场中的应用案例大数据分析是指利用大数据技术和算法，对大规模、多样化的数据进行挖掘、分析和利用的过程。
在当今市场竞争日益激烈的环境下，大数据分析成为企业获取市场洞察力、优化市场策略、提升市场竞争力的重要工具。
下面将介绍几个大数据分析在市场中的应用案例。
案例一：汽车行业市场推广某汽车制造商通过大数据分析发现，消费者在购车前通常会在网络上搜索相关信息，寻找价格、性能、口碑等方面的比较。
该制造商收集大量用户的搜索数据，并结合购车订单数据、销售数据等，利用机器学习算法对用户进行个性化营销。
他们根据用户的搜索和购车行为，为用户推荐最符合其需求的车型和配置，提供个性化的购车方案，从而提高转化率和销售额。
案例二：零售业市场定位一家大型零售企业通过大数据分析发现，在某个城市的某个地区，消费者对于某一特定品类的商品需求非常旺盛。
该企业收集该地区的用户购物数据、社交媒体信息以及其他相关数据，运用数据挖掘算法分析消费者的购买习惯和兴趣偏好。
通过对消费者的行为模式和心理需求的深度理解，该企业针对该地区开展全面的市场定位活动，选择最适合该地区消费者需求的商品种类、价格策略和促销活动，提高了销售额和用户满意度。
案例三：金融行业风险管理在金融行业，风险管理是至关重要的。
一家银行利用大数据分析技术，对客户的信用评分模型进行优化。
他们通过收集客户的贷款数据、还款数据、消费数据等多种数据，利用机器学习算法对客户进行风险评估并预测还款能力。
通过大数据分析和建模，银行能够更准确、更全面地评估客户的信用状况，进而制定更科学的贷款政策和风险管理策略，降低坏账率，提高贷款的准确性和效率。
案例四：电商行业精准营销某电商平台基于大数据分析技术，对用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词等数据进行深度挖掘。
通过机器学习算法，该平台利用用户的购物行为和兴趣偏好，为每个用户量身定制产品推荐，提供个性化购物体验。
这种精准营销不仅提高了用户的购物体验和满意度，还提高了平台的转化率和销售额。
信息技术中的大数据分析
标题：信息技术中的大数据分析：趋势、挑战与机遇随着信息技术的快速发展，大数据分析已经成为了现代社会中一个至关重要的领域。
大数据，即海量数据集合，其规模、复杂性和潜在价值，为各行各业提供了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨大数据分析在信息技术中的趋势、挑战和机遇。
一、大数据分析的趋势1.数据规模的增长：随着物联网、社交媒体、移动设备等领域的普及，数据规模正在以前所未有的速度增长。
这种增长的趋势正在推动数据类型和复杂性的增加，对大数据分析的技术和方法提出了更高的要求。
2.数据处理的优化：传统的数据处理方法主要关注数据的抽取、转换和加载。
而在大数据时代，需要更加灵活和高效的数据处理技术，包括实时数据处理、数据挖掘、人工智能等。
3.数据的实时分析：随着实时数据流的增加，大数据分析需要更强的实时分析能力，以快速响应业务需求，提供决策支持。
二、大数据分析的挑战1.数据质量：大数据的来源广泛，数据质量参差不齐。
如何保证数据的准确性和完整性，是大数据分析面临的重要挑战。
2.数据安全：随着大数据的规模和复杂性增加，数据安全问题也日益突出。
如何保护数据不被泄露或篡改，是大数据分析必须面对的问题。
3.数据分析人才：大数据分析需要具备跨学科的知识和技能，包括统计学、计算机科学、业务知识等。
然而，目前这类人才相对短缺，制约了大数据分析的发展。
三、大数据分析的机遇1.决策支持：通过大数据分析，企业可以更好地理解市场和客户需求，优化生产和服务流程，提高决策的科学性和准确性。
2.业务创新：大数据分析可以帮助企业发现新的商业机会，创造新的商业模式，推动业务创新和发展。
3.行业整合：通过大数据分析，可以发现行业的潜在规律和趋势，帮助企业进行战略规划和行业整合。
4.知识积累：大数据分析不仅可以积累大量的知识，还可以通过数据挖掘和分析，发现新的知识领域和科学问题。
总的来说，信息技术中的大数据分析是一个充满挑战和机遇的领域。
面对数据规模的增长、数据质量的挑战和数据分析人才短缺的问题，我们需要积极应对，通过技术创新和人才培养，抓住大数据带来的机遇，推动信息技术的发展。
浅谈大数据时代数据信息现状及发展
浅谈大数据时代数据信息现状及发展在当今的大数据时代，数据信息的现状和发展变得越来越重要。
本文将从数据信息的定义、现状和发展趋势等方面进行浅谈。
一、数据信息的定义数据信息是指通过收集、整理和分析数据而获得的有用信息。
它可以是结构化的数据，如数字、文字、图像等，也可以是非结构化的数据，如社交媒体上的评论、新闻报道等。
数据信息可以帮助人们了解事物的变化和趋势，支持决策和创新。
二、数据信息的现状1. 数据量的爆炸式增长：随着互联网的普及和技术的进步，数据量呈指数级增长。
据统计，每天产生的数据量达到数十亿GB。
2. 数据来源的多样化：数据信息来源包括传感器、移动设备、社交媒体、云计算等多个渠道，涵盖了各个领域的数据。
3. 数据质量的挑战：由于数据来源的多样性和数据量的增加，数据质量成为一个重要问题。
数据质量的挑战包括数据的准确性、完整性、一致性等方面。
4. 数据隐私和安全的问题：随着数据的增长，数据隐私和安全成为一个严峻的问题。
保护个人隐私和防止数据泄露成为了重要的任务。
三、数据信息的发展趋势1. 数据分析的重要性日益凸显：随着数据量的增加，数据分析变得越来越重要。
数据分析可以帮助企业发现潜在的商机，优化业务流程，提高效率和决策的准确性。
2. 人工智能的应用推动数据信息的发展：人工智能技术的发展推动了数据信息的应用。
通过人工智能技术，可以对大数据进行深度学习和模式识别，从而提取更多有用的信息。
3. 数据共享和开放的趋势：数据共享和开放成为了一个趋势。
越来越多的组织和企业开始共享数据，以促进创新和发展。
4. 数据隐私和安全的保护：数据隐私和安全保护将成为一个重要的发展方向。
加强数据的加密和访问控制，建立完善的数据安全体系是未来的发展趋势。
总结起来，数据信息在大数据时代具有重要的意义。
数据量的增加、数据质量的挑战、数据隐私和安全问题是当前面临的挑战。
然而，随着数据分析、人工智能技术的发展以及数据共享和开放的趋势，数据信息的发展前景仍然广阔。
互联网大数据时代的挑战和机遇
互联网大数据时代的挑战和机遇随着互联网的快速发展和普及，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
大数据的出现给各行各业带来了巨大的挑战和机遇。
本文将探讨互联网大数据时代所面临的挑战和机遇，并分析其对社会和个人的影响。
一、挑战1. 数据安全和隐私保护在互联网大数据时代，个人信息的泄露和滥用成为了一个严重的问题。
大数据的收集和分析需要大量的个人数据，如姓名、年龄、性别、住址等。
如果这些数据被不法分子获取，将会对个人的隐私和安全造成严重威胁。
因此，数据安全和隐私保护成为了互联网大数据时代面临的首要挑战。
2. 数据质量和可信度大数据的分析结果对决策和预测具有重要意义，但是如果数据质量不高或者数据来源不可信，将会导致分析结果的不准确和不可靠。
因此，如何保证数据的质量和可信度成为了互联网大数据时代的挑战之一。
3. 数据分析和应用能力互联网大数据时代需要具备强大的数据分析和应用能力。
大数据的分析需要运用到统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和技术。
然而，目前大数据分析人才的供给远远不能满足需求，这给企业和机构带来了巨大的挑战。
二、机遇1. 商业机遇互联网大数据时代给商业带来了巨大的机遇。
通过对大数据的分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而提供更加个性化的产品和服务。
同时，大数据的分析还可以帮助企业进行市场预测和竞争分析，提高企业的竞争力和市场占有率。
2. 社会机遇互联网大数据时代的到来，也给社会带来了许多机遇。
大数据的分析可以帮助政府更好地了解社会问题和民众需求，从而制定更加科学和有效的政策。
同时，大数据的应用还可以帮助解决交通拥堵、环境污染等社会问题，提高城市的运行效率和生活质量。
3. 科学研究机遇互联网大数据时代为科学研究提供了巨大的机遇。
通过对大数据的分析，科学家可以更好地理解自然界和人类社会的规律，推动科学研究的进展。
同时，大数据的应用还可以帮助科学家进行模拟实验和预测，加快科学研究的速度和效率。
数据分析的重要性与方法
数据分析的重要性与方法在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了无处不在的存在。
从个人生活到企业运营，从政府决策到科学研究，数据都扮演着不可或缺的角色。
然而，仅仅拥有大量的数据还不足以为我们带来真正的洞见和价值，必须通过数据分析来揭示隐藏在数据背后的信息和规律。
本文将深入探讨数据分析在各个领域中的重要性，并介绍常用的数据分析方法。
一、数据分析的重要性1. 提供准确的决策依据在商业领域，有效的数据分析能够提供准确的决策依据。
通过对销售数据、市场趋势和消费者行为的分析，企业能够更好地了解市场需求，调整产品策略，并制定适当的营销计划。
同时，数据分析也可以帮助企业识别潜在风险和机遇，减少投资风险，提高投资回报率。
在政府部门，科学的数据分析可以支持政策制定和公共事务管理。
通过对社会经济数据的分析，政府能够了解人民的需求和问题，并根据数据结果制定相应的政策措施，以提高公共服务的质量和效率。
2. 发现隐藏的趋势和规律通过数据分析，我们可以发现数据中隐藏的趋势和规律。
例如，在市场营销中，通过对历史销售数据和市场趋势的分析，我们可以预测未来的销售趋势，从而调整产品供应和库存管理。
在医疗领域，通过对大量的病例数据进行分析，医生可以发现疾病的变化规律，提前预防和治疗相关疾病。
3. 改善业务流程和效率数据分析可以帮助企业改善业务流程和提高效率。
通过对生产数据和供应链数据的分析，企业可以找出生产过程中的瓶颈和问题，并采取相应的措施进行改进。
而在客户服务方面，通过对客户反馈数据的分析，企业可以及时发现问题和不满，提高客户满意度并提供更好的客户体验。
二、数据分析的方法1. 描述性数据分析描述性数据分析是最常见和基础的数据分析方法之一。
它通过对现有数据的总结和描述来揭示数据的基本特征和规律。
例如，平均数、中位数、标准差等统计指标可以帮助我们了解数据的集中趋势和分散程度，直方图和饼图可以直观地展示数据的分布情况。
2. 判别性数据分析判别性数据分析旨在通过对不同类别数据的比较，揭示它们之间的差异和相关性。
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序 � 大数据时代处理数据理念上的三大转变：
（1）要全体不要抽样 （2）要效率不要绝对精确
（3）要相关不要因果 � 努力在可以应用、可以拓展的地方，应用它、拓展它；在不能应用、不能拓展的地方， 就停下来。 引言 一场生活、工作与思维的大变革 � 大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情， 而这些事情在小规模数据的基础 上是无法完成的。 � 大数据的核心就是预测。它通常被视为人工智能的一部分，或者更确切地说，被视为一 种机器学习。 � 大数据的核心代表着我们分析信息时的三个转变：
1.3 全数据模式，样本=总体 1.4 多样性是有额外价值的 —— 不是精确性，而是混杂性 2. 更杂 更杂—— ——不是精确性，而是混杂性 2.1 测量就是认知 2.2 错误并不是大数据固有的特性，而是一个需我们去处理的现实问题，并且有可能长期存 在。 2.3 要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的 2.4 清楚的分类被更混乱却更灵活的机制所取代了 2.5 在大数据里，宽容错误会给我们带来更多价值 2.6 这些传统观念更加基本， 往往被认为是社会建立的根基： 找到一切事情发生背后的原因， 然而其实很多时候，寻找数据间的关联并利用这种关系就足够了 —— 不是因果关系，而是相关关系 3. 更好 更好—— ——不是因果关系，而是相关关系 3.1 当数据点以数量级方式增长的时候，我们会观察到许多似是而非的相关关系。毕竟我们 还处于考察相关关系的初期，所以这一点需要我们高度重视 3.2 预测性分析并不能解释故障可能会发送的原因，只会告诉你存在的问题，也就说它并不 能告诉你引擎过热是因为什么，磨损的风扇皮带？没有拧紧的螺帽？没有答案。 3.3 通过因果关系了解世界的两种基本方法（如下） ，大数据之间的关系将会改变他们扮演 的角色 （1）通过快速、虚幻的因果关系 （2）通过缓慢、有条不紊的因果关系 3.4 卡尼曼指出，平时生活中，由于惰性，我们很少慢条斯理地思考问题，所以快速思维模 式就占据上风，因此，我们会经常臆想出一些因果关系，最终导致了对世界的错误理解。
5.6 数据的选择价值四种最常见的释放方式：基本再利用、合并数据集、寻找“一份钱两份 货” 、计算数据价值的折旧率 5.7 如果以某种方式收集的单一数据集有多种不同的用途，它就具有双重功能 5.8 公司账目价值和市场价值之间的差额被记为“无形资产” ，早期包括品牌、人才、战略、 渐渐也包括数据 —— 数据、技术与思维的三足鼎立 6. 角色定位 角色定位—— ——数据、技术与思维的三足鼎立 6.1 如果你想成功，你不应该成为一个普通的、可被随意替代的人，你应该成为稀缺的、 不 可替代的那类人 6.2 专业技能就像精确性一样，只适用于“小数据”时代，当时人类掌握的数据永远不够多 也不够准确，所以需要依赖直觉和经验指导 6.3 在电子游戏领域，大数据的普通人才早已经和高级专家站在一起，他们正在一同改变这 个行业 6.4 只有当数据中间商诞生并开始运营，而数据使用者也开始使用这些数据的时候，消费者 才能真正变成数据掌握者 6.5 大数据让处于行业两端的公司受益良多，而中等规模的公司要么向两端转换，要么破产 第三部分 大数据时代的管理变革 —— 让数据主宰 7. 风险 风险—— ——让数据主宰 7.1 数据收集者必须告知个人，收集了哪些数据、作何用途，也必须在收集工作开始之前征 得个人的同意，虽然这不是进行合法数据收集的唯一方式， “告知与许可”已经是世界各地 执行隐私政策的共识性基础 7.2 匿名化对大数据来讲是无效的： （1）收集到的数据越来越多
拥抱大数据就是拥抱未来——The age of big data is coming ， Our data analysis on the road 数据分析在路上——QQ 千人群： 158328722 （欢迎同道中人加入）
大数据时代 ——数据分析在路上 大数据时代——
[英] 维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger） [英] 肯尼思库克耶(Kenneth) 著 2013-5-16 Leven 书评： 正如书的标题 A revolution that will transform how we live，work，and think 所说 一样，大数据时代已经到来，它正悄悄改变我们生存的环境，不断地从商业、学习、生活等 各个角度影响我们的行为方式， 在这个快速且复杂变换的信息时代， 我们需要一个更精准的 方法去决策人们的行动， 大数据正在以划时代意义的让人们崛起， 构造一种全新的思维模式， 做更好的决定。 接收新的理念， 那就是从因果关系到相关关系的思维变革， 建立在相关关系分析法基础上 的预测这是大数据的核心。可能我们暂时无法理解全体数据而不是样本数据的处理方法； 不 能理解要效率而不是绝对精准的处理理念； 更不能接受不追求因果这个决定性的关系而去寻 找相关关系的处理导向； 《大数据时代》能告诉你为什么我们要有这样的转变，而这样的转 变能带来多少好处，IBM、谷歌、亚马逊、阿里等这些商业巨头已经开始做了很多成功大数 据处理案例，他们引领我们走向崭新的大数据世界，你还在等什么，数据分析在路上（交流 158328722） 群： 群：158328722 ，我们晃晃悠悠！
（1）在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关 的所有数据，而不是依赖于随机采样。 （2）研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度 （3）第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系 第一部分 大数据时代的思维变革 —— 不是随机采样，而是全体数据 1. 更多 更多—— ——不是随机采样，而是全体数据 1.1 大数据与三个重大的思维转变有关，这个三个转变是相互关系和相互作用的： （1）首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本 （2）其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不是追求精确性 （3）最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关 关系 1.2 随机采样不适合考察子类别的情况，因为一旦继续细分，随机采样结果的错误率会大大 增加。
（2）会结合越来越多不同来源的数据 —— 责任与自由并举的信息管理 8. 掌控 掌控—— ——责任与自由并举的信息管理 8.1 个人隐私的保护从个人许可到让数据使用者承担责任 结束语 大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界， 人类的作用依然无法被完全替代。 大数 据为我们提供了不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案在不久 的未来