大数据作业
大数据和ODpS作业答案
大数据和ODpS作业答案一、选择题1.Hadoop作者（ C ）A、Martin FowlerB、Kent BeckC、Doug cuttingD、Grace Hopper2.Hadoop起始于以下哪个阶段？（ D ）A、2004年，Nutch的开发者开发了NDFS。
B、2004年，Google发表了关于MapReduce的论文。
C、2003年，Google发布了GFS论文。
D、2002年，Apach项目的Nutch。
3.在Centos7中,如果想要查看本机的主机名可以使用下面哪个命令? （ B ）A、reboot（重启）B、hostnameC、pwd （查看当前工作路径）D、tail（查看文件最后1kb内容）4.关于大数据的价值密度描述正确的是以下哪个? （ A ）A、大数据由于其数据量大,所以其价值密度低。
B、大数据由于其数据量大,所以其价值也大。
C、大数据的价值密度是指其数据类型多且复杂。
D、大数据由于其数据量大,所以其价值密度高。
5.Hadoop的三种安装模式不包括以下哪种? （ A ）A、两分布式模式B、完全分布式模式C、伪分布模式D、单机模式6.以下哪一项属于非结构化数据。
（ C ）A. 企业ERP数据B. 财务系统数据C. 视频监控数据D. 日志数据7.下面哪个程序负责 HDFS 数据存储（ C ）A. NameNodeB.JobtrackerC. DatanodeD. secondaryNameNode8.HDFS1.0 默认 Block Size大小是多少（ B ）A. 32MBB. 64MBC. 128MBD. 256MB9.Hadoop-2.x集群中的HDFS的默认的副本块的个数是?（ A ）A、3B、2C、1D、410.关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是（ A ）A、一个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的B、存储客户端上传的数据的数据块C、DataNode之间可以互相通信D、响应客户端的所有读写数据请求,为客户端的存储和读取数据提供支撑11.关于SecondaryNameNode哪项是正确的（ A ）A、它目的是帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode的负担和冷启动时的加载时间B、它对内存没有要求（SecondaryNameNode也是在内存中合并的）C、它是NameNode的热备（冷备）D、SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点（SecondaryNameNode通常与NameNode在不同的计算机上运行，因为它的内存需求与NameNode相同，这样可以减轻NameNode所在计算机的压力）12.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请问其占用几个Block？（ B ）A、3B、2C、4D、113.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。
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
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互联网时代的大数据技术课后习题
1、新摩尔定律的含义是什么？
是由杰弗里·摩尔（Geoffrey Moore）创立的关于技术产品生命周期的定律，被称为新摩尔定律。
在技术产品的采用生命周期里，不同类型的接纳者所占大致比例为：创新者（Innovator）：2.5%、早期采用者（Early Adopters）：
13.5%、早期大众（Early Majority）：34%、晚期大众（Late Majority）：34%、
落伍者（Laggards）：16% ；关键是，技术在从早期采用者到到早期大众接纳过程有一个鸿沟，大部分技术产品无法跨越这个鸿沟就死掉了。
2、大数据现象是怎么形成的？
数据变身大数据，大数据这一概念的形成，有三大标志性事件
2008年9月，美国《自然》杂志专刊第一次提出大数据概念。
2011年2月1日，《科学》(Science) 杂志专刊一-Dealing with data, 通过社会调查的方式，第一-次综合分析了大数据对人们生活造成的影响，详细描述了人类面临的"数据困境"
2011年5月，麦肯锡研究院发布报告一Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:“大数据是指其大小超出了常规数据库I具获取、储存、管理和分析能力的数据集。
3、大数据有哪些特征？
大数据有三大特征
第一个特征是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
第二个特征是数据价值密度相对较低。
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快、时效性要求高。
这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
4、如何对大数据的来源进行分类？
从大数据的来源来看
按数据来源行业划分
主要分为以下几个大类：国家数据库、企业数据、机器设备数据、个人数据。
国家数据库
包含公开的和保密的两个方面。
公开的如GDP、CPI、固定资产投资等宏观经济数据，包括历年统计年鉴或人口普查的数据，以及地理信息数据、金融数据、房地产数据、医疗统计数据等等。
保密的数据有军事数据、航空航天、卫星监测、刑事档案等等不可公开的大量数据。
企业数据
如公司百度、阿里巴巴、腾讯、新浪微博、亚马逊、facebook等公司的用户消费行为数据及社交行为数据。
旅游公司的酒店、交通、门票等订单数
据，医院的检测数据及死亡病因数据，农业的养殖培育数据等等，不胜枚举。
机器设备数据。
如行车仪、基站数据、智能家居、智能穿戴设备等。
个人数据
比如个人拍摄的照片、录音、聊天记录、邮件、电话记录、文档等等隐私数据。
按数据存储的形式进行划分
结构化数据
非结构化数据
5、大数据预处理的方法有哪些
数据清理
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。
主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
数据集成
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换
通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据归约
数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
6、大数据的挖掘方法有哪些?
数据挖掘的方法
⑴神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
⑵遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。
遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
⑶决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
⑷粗集方法
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。
⑸覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。
⑹统计分析方法
在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。
⑺模糊集方法
即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。
系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型–云模型，并形成了云理论。