大数据作业
海致大数据初级第二次作业
海致大数据初级第二次作业摘要：I.引言A.介绍海致大数据初级第二次作业B.阐述本次作业的目的和意义II.作业内容概述A.作业任务与要求B.作业难度及所需技能C.作业涉及的领域和知识点III.作业完成过程A.数据收集与处理1.数据来源与获取2.数据清洗与整理B.数据分析与挖掘1.数据可视化2.特征工程3.模型建立与优化C.结果展示与报告撰写1.结果展示方式2.报告撰写规范与要求IV.作业成果与评价A.作业成果展示1.数据可视化效果2.模型性能与分析B.作业评价标准1.评分规则与权重2.反馈与建议V.总结与展望A.本次作业的收获与反思B.对未来学习的展望与计划正文：【引言】海致大数据初级第二次作业是我们在学习大数据相关知识的过程中，一次重要的实践机会。
通过这次作业，我们可以巩固所学知识，提高实际操作能力，并为以后的学习和应用打下坚实基础。
本文将详细介绍本次作业的内容、完成过程以及成果评价，并对未来学习进行展望。
【作业内容概述】本次作业主要分为以下几个部分：【数据收集与处理】为了完成作业，我们首先需要收集相关数据。
数据来源可以是公开数据平台、企业提供的数据集或自行采集的数据。
在收集到数据后，我们需要进行数据清洗与整理，以便进行后续分析。
【数据分析与挖掘】在完成数据收集与处理后，我们需要对数据进行深入分析与挖掘。
这包括数据可视化、特征工程以及模型建立与优化。
数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势；特征工程则是为了提取数据中有用的信息，降低模型的复杂度；模型建立与优化则是为了找到一个合适的模型来解决问题。
【结果展示与报告撰写】在完成分析与挖掘后，我们需要将结果进行展示，并撰写报告。
结果展示方式可以是可视化图表、文字描述等。
报告撰写应遵循相应的规范和要求，以便让读者更好地理解我们的分析过程和结果。
【作业成果与评价】在完成作业后，我们需要展示作业成果，并进行评价。
作业成果主要包括数据可视化效果、模型性能与分析等。
大数据分析导论实践作业答案
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，本题2分）错误o54.吴军博士认为凡是简单、重复的工作，在未来的时代里一定是机器做得比人更好。
（判断题1分）得分：1分正确o错误o55.《国务院办公厅关于深入实施“互联网+流通”行动计划的意见》要求：支持建设农产品流通全程冷链系统。
（判断题1分）得分：1分正确o错误1、怎样克服自我中心()A、要以平常心来看待成功和失败B、应该学会乐观自我，重塑思维C、要学会站在他人的角度思考问题，理解他人对这个事情怎么看参考答案：C、要学会站在他人的角度思考问题，理解他人对这个事情怎么看2、网络依赖症发展过程()A、上网其乐无穷、心理依赖症、躯体依赖、网络成瘾、躯体问题、心理情绪B、上网其乐无穷、心理依赖、躯体依赖、心理情绪问题、躯体问题、网络成瘾C、躯体问题、心理情绪、心理依赖参考答案：B、上网其乐无穷、心理依赖、躯体依赖、心理情绪问题、躯体问题、网络成瘾3、人格障碍指的是什么()A、指明显偏离正常人格并与他人和社会相悖的一种持久和牢固的适应不良的情绪和行为反应方式.B、良好的人格特征表现为：乐观、自尊、自信、开朗、热情、宽容、认真、独立、主动、积极、充满希望.C、性格是人对现实的稳定的态度和习惯了的行为方式.参考答案：A、指明显偏离正常人格并与他人和社会相悖的一种持久和牢固的适应不良的情绪和行为反应方式.4、情绪的外部表现是——体态表现为()。
海致大数据初级第二次作业
海致大数据初级第二次作业
摘要：
1.海南黎族舞蹈概述
2.海南黎族舞蹈基本动作组合
3.动作组合的训练方法
正文：
【海南黎族舞蹈概述】
海南黎族舞蹈是一种富有地方特色的民族舞蹈，源于我国海南省黎族人民的日常生活和劳动。
黎族舞蹈动作独特，表现形式多样，反映了黎族人民对生活的热爱和对自然的敬畏之情。
【海南黎族舞蹈基本动作组合】
1.手脚协调组合：手脚协调组合是黎族舞蹈的基本动作之一，主要通过手脚的协同动作，展现黎族人民的劳动和生活场景。
2.身体协调组合：身体协调组合主要通过身体的摆动、扭动等动作，展现黎族人民的生活热情和活力。
3.跳跃组合：跳跃组合是黎族舞蹈的重要表现形式，通过双脚的跳跃动作，展现黎族人民的豪放和激情。
4.转身组合：转身组合主要通过身体的转身动作，展现黎族人民的优雅和韵律感。
【动作组合的训练方法】
1.分解训练：将动作组合分解成单个动作，进行逐一训练，以达到熟练掌握每个动作的目的。
2.整体训练：在掌握单个动作的基础上，进行整体训练，以达到动作组合的协调和连贯。
3.反复训练：通过反复训练，不断提高动作的精度和美感，使动作组合更加完美。
4.实践训练：通过实践演出，提高动作组合的实战能力和表现力。
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业(第一单元)
多创新性的用途。
答案:AB 【12】
大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是什么？（ ）
•
A、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
•
B、我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
•
C、在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千
上万的数据
• 关系
D、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
《大数据--概念、方法与应用》第一套作业（第一单元）
【1】 大数据公司的多样性表明了（ ）。
•
A、数据作用的体现
•
B、数据价值的转移
•
C、数据技术的发展
•
D、数据思维的创新
答案:B 【2】
对于大数据，其最大的风险就是（ ）。
•
A、成本
•
B、数据量大
•
C、隐私
•
D、非结构化
答案:C 【3】
相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（ ），帮助我们进一步接近 事实的真相。
•
D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
答案:C 【9】
大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。
•
A、更有效
•
B、相当
•
C、不具备可比性
•
D、无效
答案:A 【10】
采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ），但与样本数量的增加关系不大。
•
A、降低
•
B、不变
•
C、提高
•
D、无关
答案:C 【11】
•
A、安全性
•
B、完整性
《大数据导论》在线作业
《大数据导论》在线作业一、单选题共15题，30分1基础设施即服务的英文简称是A IaaSB PaaSC SaaS我的答案：A2用于描述相等时间间隔下连续数据随时间变化趋势的是()A折线图B散点图C条形图D饼图我的答案：A3下列不属于商业大数据类型的是A传统企业数据B机器和传感器数据C社交数据D电子商务数据我的答案：B4以下哪项不是数据可视化工具的特性()A实时性B简单操作C更丰富的展现D仅需一种数据支持方式即可我的答案：D5MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出A key/value对B随机数值C其他计算结果我的答案：A6以下不是数据仓库基本特征的是()A数据仓库是面向主题的B数据仓库是面向事务的C数据仓库的数据是相对稳定的D数据仓库的数据是反映历史变化的我的答案：B7IaaS是()的简称A软件即服务B平台即服务C基础设施即服务D硬件即服务我的答案：C8大数据的最显著特征是() 。
A数据规模大B数据类型多样C数据处理速度快D数据价值密度高我的答案：A9大数据的特点不包含A数据体量大B价值密度高C处理速度快D数据不统一我的答案：D10数据产生方式变革中数据产生方式是主动的主要是来自哪个阶段( )。
A运营式系统阶段B用户原创内容阶段C感知式系统阶段我的答案：B11数据仓库是随着时间变化的,下列不正确的是()A数据仓库随时间变化不断增加新内容B捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随时间的变化不断进行重新综合我的答案：C12下列哪个工具常用来开发移动友好地交互地图()A LeafletB Visual.lyC BPizza Pie ChartsD Gephi我的答案：A13购物篮问题是的典型案例A数据变换B关联规则挖掘C数据分类我的答案：B14哪个选项不属于大数据4V特点?A VolumeB ValidC VarietyD Value我的答案：B15GFS中的文件切分成()的块进行存储A32MBB64MBC128MBD1G我的答案：B二、多选题共15题，30分1大数据采集主要包括()四种。
《大数据助力智能》 作业设计方案
《大数据助力智能》作业设计方案一、作业设计背景在当今数字化时代，大数据已经成为推动智能发展的关键力量。
随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何有效地利用这些数据来实现智能化成为了重要的研究课题。
为了让学生更好地理解大数据与智能之间的关系，提高他们的数据分析和应用能力，特设计本次作业。
二、作业目标1、让学生了解大数据的基本概念、特点和处理方法。
2、培养学生运用大数据分析工具和技术的能力。
3、帮助学生认识大数据在智能领域的应用，如智能交通、智能医疗、智能家居等。
4、提高学生的问题解决能力和创新思维，鼓励他们通过大数据分析提出创新性的智能解决方案。
三、作业内容（一）理论知识学习1、要求学生通过阅读相关教材、文献和在线资源，了解大数据的定义、特征（如海量性、多样性、高速性、价值性等）、数据来源以及大数据处理的基本流程（包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等）。
2、学习常见的大数据分析工具和技术，如 Hadoop、Spark 等，了解它们的工作原理和应用场景。
（二）案例分析1、提供一些大数据在智能领域的应用案例，如智能交通中的路况预测、智能医疗中的疾病诊断、智能家居中的能源管理等。
2、要求学生对这些案例进行深入分析，包括数据的收集方式、分析方法、得出的结论以及对实际应用的影响。
3、让学生思考这些案例中存在的问题和挑战，并提出可能的改进方案。
（三）实践操作1、给定一个具体的数据集，要求学生运用所学的大数据分析工具和技术，对数据进行处理和分析。
2、学生需要根据分析结果，得出有意义的结论，并以报告的形式呈现。
3、鼓励学生在数据分析的基础上，提出创新性的智能应用想法，并进行初步的设计和规划。
（四）小组讨论1、组织学生进行小组讨论，分享各自在案例分析和实践操作中的经验和成果。
2、每个小组需要共同探讨一个大数据在智能领域的应用主题，并制定详细的解决方案。
3、小组代表在全班进行汇报和交流，其他小组可以提出问题和建议。
大数据导论作业三
学生应该加强伦理
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ例如从数据的角度思
教育，了解数据伦
考问题、从数据的角
理原则，遵循正确
度分析问题等
的伦理观
7
在大数据时代，大学生应该 具备正确的大数据思维和伦
理观
大数据思维可以帮助大学生 更好地适应社会的需求，提
高自己的竞争力
七、结论
同时，大学生应该遵循正确 的伦理原则，保护数据隐私 和数据安全，遵循数据伦理 原则，不得利用数据进行违 法和不道德的行为
例如，可以通过分析公共交通数据优化出行方案，通过分析健康数据提高健康水平等
五、如何用大数据思维和伦理观指导实践
3. 坚守伦理底线
大数据的发展带来了诸多便利的 同时也引发了许多伦理问题如隐 私泄露、数据歧视等因此大学生 应具备坚守伦理底线的意识了解 相关法律法规如隐私保护法等同 时还应注重个人信息的保护避免 泄露个人隐私数据以及滥用他人 信息等行为的发生
3. 培养解决问题能力：大数据思 维强调以数据为导向，解决实际 问题
大学生通过学习大数据分析和处理方法，可 以更好地理解现实问题的复杂性，并学会提 出具有针对性的解决方案
四、大学生用大数据思维和伦理观指导自己的实践的原因
4. 树立正确的 价值观：大数据 伦理观强调对数 据的尊重和保护 ，以及对社会和 环境的责任
数据安全：大数据的 使用需要保证数据安 全
大学生应该遵循数据 伦理原则，不得利用 数据进行违法和不道 德的行为
4
四、大学生用大数据思维和伦理观指导自己的实践的原因
1. 提升竞争力 ：在当今数据驱 动的社会，具备 大数据思维和技 能的人才在职场 上更具竞争力
通过学习大数据分析 方法和技能，大学生 能够更好地理解和解 决实际问题，提高自 己的综合素质和就业 竞争力
“作业大数据”赋能教研改进
23区域教育·南昌“作业大数据”赋能教研改进颜洁 | 南昌市青云谱区教师发展中心沈俊惠 | 南昌市二十八中教育集团青云学校南昌市青云谱区坚持将教育信息化作为推进教育高质量发展的“加速器”，全面实施“向教研要质量”和“向技术要质量”两大攻坚行动，牢牢把握江西省区域性推进“智慧作业”项目试点、南昌市“智慧教育”示范县区创建的发展机遇，开展了以“作业大数据”平台赋能教研改进的实践，探索了循证教研的高质量发展路径，有力促进了教育教研和作业大数据深度融合。
新时代教研的困境之思—走向循证教研工作是保障基础教育质量的重要支撑，而作业则是联结“教—学—评”的重要纽带。
由于传统教研工作存在学情数据采集成本高、信息准确性受教师主观影响大、对大数据信息应用不充分等问题，亟须使用作业大数据赋能教研改进，推动作业数据活起来“开口说话”，精准分析学情，为教研工作高质量开展提供重要的数据依据，破解教研困境。
因此，教研工作和作业大数据的融合发展，既是技术发展的必然结果，更是新时代全面育人的迫切需求。
基于这一背景，青云谱区以作业大数据为切入口，依托数据的实证支持，走向循证教研的改进之路。
循证教研，即指向实践改善与实践性知识生成的教研转型，是证据与经验、研究与实践相互融通、共存而生、循环渐进的过程。
以作业大数据为依托的循证教研，强调教研工作在以作业数据为证据的基础上，重构问题、延缓判断、收集数据、指向改善、生成新知，促使教研回归“研”之本真。
2019年以来，青云谱区推进区域性智慧作业项目试点，基于大数据技术，搭建了青云谱区“作业大数据”平台，实现了内容共享、资源共用、渠道共建和数据共通。
平台通过“分层精准作业”和“教育数字决策”两大系统，对学生日常作业数据进行全面、真实、及时的采集，实时分析学科数据，为研究对象提供丰富的数据支持，为研究内容、研究过程提供科学依据。
目前，平台每天可采集、分析全区3-9年级577个班级的学生作业数据，为青云谱区循证教研积累了丰富翔实的数据基础。
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●作业2：大数据的4V特征是什么？
大量化(Volume)：企业面临着数据量的大规模增长。
例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。
目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。
简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。
此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样化(Variety)：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。
然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
快速化(Velocity)：高速描述的是数据被创建和移动的速度。
在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。
企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
价值化（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。
对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）。
●作业3：大数据、机器学习和数据挖掘的区别与联系？
大数据就是许多数据的聚合；
数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你有过去10年的气象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的；
机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。
相似点在于：都是数据分析的工具，三个领域内都有办法用来分析同一数据，基本原理都很浅显。
●提问：什么是Map，什么是reduce
Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。
所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。
同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。
所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。
Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。
在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。
所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。
Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。
这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。
因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。