第9章 大数据的行业应用

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大数据营销 第9章 商品关联营销

大数据营销 第9章 商品关联营销

图9.2 寻找频繁项集
9.4 简单关联规则
9.4.2 搜索频繁项集
Apriori算法从图9.2所示的底层(1-项集)开始向上,采用迭代方式逐层找到下层的超集,并在超集中 发现频繁项集。如此反复,直到最顶层得到最大频繁项集为止。每次迭代均包含两个步骤。 第一步,产生候选集Ck。所谓候选集就是有可能成为频繁项集的项目集合。 当k =1时,候选集Ck是所有1_项集。 第二步,修剪候选集Ck。基于候选集Ck计算支持度,且依据最小支持度对候选集Ck进行删减,最终确 定最大频繁项集Lk。
• 从数据中可以找到很多关联规则,但并非所有的关联规则都有效。可能有的规则令人信服的水平不 高,有的规则适用的范围很有限,也就是说,这些规则都不具有有效性。判断一条关联规则是否有 效,应依据各种测度指标,其中最常用的测度是关联规则的置信度和支持度。
• 一个有效的简单关联规则应具有较高的置信度和较高的支持度。 • 如果规则支持度较高,但置信度较低,则说明规则的可信程度差;如果规则置信度较高但支持度较
目录
商品关联营销的概念 购物篮商品关联问题背景与挖掘目标 简单关联规则 购物篮分析模型
简单关联规则的有效性和实用性讨论
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9.5 简单关联规则的有效性和实用性讨论
9.5.1 Apriori算法的优缺点与适用场景
• Apriori算法是关联规则最常用的也是最经典的分析频繁项集的算法,它的优点是大大压缩了频繁项 集的大小,并取得良好性能。Apriori算法的缺点是每次计算支持度与置信度都需要重新扫描所有数 据,而且该算法有多次扫描事务数据的缺陷,在每一步产生候选集时循环产生的项集过多,没有排 除不应该参与组合的元素。
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商品关联营销的概念 购物篮商品关联问题背景与挖掘目标 简单关联规则

《大数据技术原理与应用(第3版)》期末复习题库(含答案)

《大数据技术原理与应用(第3版)》期末复习题库(含答案)

第一章大数据概述单选题1、第一次信息化浪潮主要解决什么问题?B(A)信息传输(B)信息处理(C)信息爆炸(D)信息转换2、下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能?A(A)利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理(B)利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析(C)构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全(D)把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析3、在大数据的计算模式中,流计算解决的是什么问题?D(A)针对大规模数据的批量处理(B)针对大规模图结构数据的处理(C)大规模数据的存储管理和查询分析(D)针对流数据的实时计算4、大数据产业指什么?A(A)一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合(B)提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业(C)提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业(D)提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节?A(A)数据循环层(B)数据源层(C)数据分析层(D)数据应用层6、下列哪一个不属于第三次信息化浪潮中新兴的技术?A(A)互联网(B)云计算(C)大数据(D)物联网7、云计算平台层(PaaS)指的是什么?A(A)操作系统和围绕特定应用的必需的服务(B)将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租(C)从一个集中的系统部署软件,使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型(D)提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务8、下面关于云计算数据中心的描述正确的是:A(A)数据中心是云计算的重要载体,为各种平台和应用提供运行支撑环境(B)数据中心就是放在企业内部的一台中心服务器(C)每个企业都需要建设一个云计算数据中心(D)数据中心不需要网络带宽的支撑9、下列哪个不属于物联网的应用?D(A)智能物流(B)智能安防(C)环保监测(D)数据清洗10、下列哪项不属于大数据的发展历程?D(A)成熟期(B)萌芽期(C)大规模应用期(D)迷茫期多选题1、第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起?BCD(A)个人计算机(B)物联网(C)云计算(D)大数据2、信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑?ABC(A)存储设备容量不断增加(B)网络带宽不断增加(C)CPU 处理能力大幅提升(D)数据量不断增大3、大数据具有哪些特点?ABCD(A)数据的“大量化”(B)数据的“快速化”(C)数据的“多样化”(D)数据的“价值密度比较低”4、下面哪个属于大数据的应用领域?ABCD(A)智能医疗研发(B)监控身体情况(C)实时掌握交通状况(D)金融交易5、大数据的两个核心技术是什么?AC(A)分布式存储(B)分布式应用(C)分布式处理(D)集中式存储6、云计算关键技术包括什么?ABCD(A)分布式存储(B)虚拟化(C)分布式计算(D)多租户7、云计算的服务模式和类型主要包括哪三类?ABC(A)软件即服务(SaaS)(B)平台即服务(PaaS)(C)基础设施即服务(IaaS)(D)数据采集即服务(DaaS)8、物联网主要由下列哪些部分组成的?ABCD(A)应用层(B)处理层(C)感知层(D)网络层9、物联网的关键技术包括哪些?ABC(A)识别和感知技术(B)网络与通信技术(C)数据挖掘与融合技术(D)信息处理一体化技术10、大数据对社会发展的影响有哪些?ABC(A)大数据成为一种新的决策方式(B)大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合(C)大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现(D)大数据对社会发展没有产生积极影响第二章大数据处理架构Hadoop单选题1、下列哪个不属于Hadoop的特性?A(A)成本高(B)高可靠性(C)高容错性(D)运行在Linux平台上2、Hadoop框架中最核心的设计是什么?A(A)为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce(B)提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务(C)Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中,也可以运行在云计算环境中(D)Hadoop被视为事实上的大数据处理标准3、在一个基本的Hadoop集群中,DataNode主要负责什么?D(A)负责执行由JobTracker指派的任务(B)协调数据计算任务(C)负责协调集群中的数据存储(D)存储被拆分的数据块4、Hadoop最初是由谁创建的?B(A)Lucene(B)Doug Cutting(C)Apache(D)MapReduce5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能?C(A)数据挖掘(B)离线分析(C)实时计算(D)BI分析6、在一个基本的Hadoop集群中,SecondaryNameNode主要负责什么?A(A)帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息(B)负责执行由JobTracker指派的任务(C)协调数据计算任务(D)负责协调集群中的数据存储7、下面哪一项不是Hadoop的特性?B(A)可扩展性高(B)只支持少数几种编程语言(C)成本低(D)能在linux上运行8、在Hadoop项目结构中,HDFS指的是什么?A(A)分布式文件系统(B)分布式并行编程模型(C)资源管理和调度器(D)Hadoop上的数据仓库9、在Hadoop项目结构中,MapReduce指的是什么?A(A)分布式并行编程模型(B)流计算框架(C)Hadoop上的工作流管理系统(D)提供分布式协调一致性服务10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件:(C)(A)HDFS(B)MapReduce(C)YARN(D)NameNode和DataNode多选题1、Hadoop的特性包括哪些?ABCD(A)高可扩展性(B)支持多种编程语言(C)成本低(D)运行在Linux平台上2、下面哪个是Hadoop2.0的组件?AD(A)ResourceManager(B)JobTracker(C)TaskTracker(D)NodeManager3、一个基本的Hadoop集群中的节点主要包括什么?ABCD(A)DataNode:存储被拆分的数据块(B)JobTracker:协调数据计算任务(C)TaskTracker:负责执行由JobTracker指派的任务(D)SecondaryNameNode:帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息4、下列关于Hadoop的描述,哪些是正确的?ABCD(A)为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构(B)具有很好的跨平台特性(C)可以部署在廉价的计算机集群中(D)曾经被公认为行业大数据标准开源软件5、Hadoop集群的整体性能主要受到什么因素影响?ABCD(A)CPU性能(B)内存(C)网络(D)存储容量6、下列关于Hadoop的描述,哪些是错误的?AB(A)只能支持一种编程语言(B)具有较差的跨平台特性(C)可以部署在廉价的计算机集群中(D)曾经被公认为行业大数据标准开源软件7、下列哪一项不属于Hadoop的特性?AB(A)较低可扩展性(B)只支持java语言(C)成本低(D)运行在Linux平台上第三章分布式文件系统HDFS单选题1、分布式文件系统指的是什么?A(A)把文件分布存储到多个计算机节点上,成千上万的计算机节点构成计算机集群(B)用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递(C)一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统(D)一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据2、下面哪一项不属于计算机集群中的节点?B(A)主节点(Master Node)(B)源节点(SourceNode)(C)名称结点(NameNode)(D)从节点(Slave Node)3、在HDFS中,默认一个块多大?A(A)64MB(B)32KB(C)128KB(D)16KB4、下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处?C(A)简化系统设计(B)支持大规模文件存储(C)强大的跨平台兼容性(D)适合数据备份5、在HDFS中,NameNode的主要功能是什么?D(A)维护了block id 到datanode本地文件的映射关系(B)存储文件内容(C)文件内存保存在磁盘中(D)存储元数据6、下面对FsImage的描述,哪个是错误的?D(A)FsImage文件没有记录每个块存储在哪个数据节点(B)FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式(C)FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(D)FsImage文件记录了每个块具体被存储在哪个数据节点7、下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述,哪个是错误的?A(A)SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上(B)它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间(C)SecondaryNameNode通过HTTPGET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件,并下载到本地的相应目录下(D)SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分8、HDFS采用了什么模型?B(A)分层模型(B)主从结构模型(C)管道-过滤器模型(D)点对点模型9、在Hadoop项目结构中,HDFS指的是什么?A(A)分布式文件系统(B)流数据读写(C)资源管理和调度器(D)Hadoop上的数据仓库10、下列关于HDFS的描述,哪个不正确?D(A)HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略,来提升系统整体读写响应性能(B)HDFS采用了主从(Master/Slave)结构模型(C)HDFS采用了冗余数据存储,增强了数据可靠性(D)HDFS采用块的概念,使得系统的设计变得更加复杂多选题1、HDFS要实现以下哪几个目标?ABC(A)兼容廉价的硬件设备(B)流数据读写(C)大数据集(D)复杂的文件模型2、HDFS特殊的设计,在实现优良特性的同时,也使得自身具有一些应用局限性,主要包括以下哪几个方面?BCD(A)较差的跨平台兼容性(B)无法高效存储大量小文件(C)不支持多用户写入及任意修改文件(D)不适合低延迟数据访问3、HDFS采用抽象的块概念可以带来以下哪几个明显的好处?ACD(A)支持大规模文件存储(B)支持小规模文件存储(C)适合数据备份(D)简化系统设计4、在HDFS中,名称节点(NameNode)主要保存了哪些核心的数据结构?AD(A)FsImage(B)DN8(C)Block(D)EditLog5、数据节点(DataNode)的主要功能包括哪些?ABC(A)负责数据的存储和读取(B)根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索(C)向名称节点定期发送自己所存储的块的列表(D)用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间6、HDFS的命名空间包含什么?BCD(A)磁盘(B)文件(C)块(D)目录7、下列对于客服端的描述,哪些是正确的?ABCD(A)客户端是用户操作HDFS最常用的方式,HDFS在部署时都提供了客户端(B)HDFS客户端是一个库,暴露了HDFS文件系统接口(C)严格来说,客户端并不算是HDFS的一部分(D)客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作8、HDFS只设置唯一一个名称节点,这样做虽然大大简化了系统设计,但也带来了哪些明显的局限性?ABCD(A)命名空间的限制(B)性能的瓶颈(C)隔离问题(D)集群的可用性9、HDFS数据块多副本存储具备以下哪些优点?ABC(A)加快数据传输速度(B)容易检查数据错误(C)保证数据可靠性(D)适合多平台上运行10、HDFS具有较高的容错性,设计了哪些相应的机制检测数据错误和进行自动恢复?BCD(A)数据源太大(B)数据节点出错(C)数据出错(D)名称节点出错第四章分布式数据库HBase单选题1、下列关于BigTable的描述,哪个是错误的?A(A)爬虫持续不断地抓取新页面,这些页面每隔一段时间地存储到BigTable里(B)BigTable是一个分布式存储系统(C)BigTable起初用于解决典型的互联网搜索问题(D)网络搜索应用查询建立好的索引,从BigTable得到网页2、下列选项中,关于HBase和BigTable的底层技术对应关系,哪个是错误的?B(A)GFS与HDFS相对应(B)GFS与Zookeeper相对应(C)MapReduce与Hadoop MapReduce相对应(D)Chubby与Zookeeper相对应3、在HBase中,关于数据操作的描述,下列哪一项是错误的?C(A)HBase采用了更加简单的数据模型,它把数据存储为未经解释的字符串(B)HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系(C)HBase不支持修改操作(D)HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系4、在HBase访问接口中,Pig主要用在哪个场合?D(A)适合Hadoop MapReduce作业并行批处理HBase表数据(B)适合HBase管理使用(C)适合其他异构系统在线访问HBase表数据(D)适合做数据统计5、HBase中需要根据某些因素来确定一个单元格,这些因素可以视为一个“四维坐标”,下面哪个不属于“四维坐标”?B(A)行键(B)关键字(C)列族(D)时间戳6、关于HBase的三层结构中各层次的名称和作用的说法,哪个是错误的?A(A)Zookeeper文件记录了用户数据表的Region位置信息(B)-ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息(C).META.表保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息(D)Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置信息7、下面关于主服务器Master主要负责表和Region的管理工作的描述,哪个是错误的?D(A)在Region分裂或合并后,负责重新调整Region的分布(B)对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移(C)管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作(D)不支持不同Region服务器之间的负载均衡8、HBase只有一个针对行健的索引,如果要访问HBase表中的行,下面哪种方式是不可行的?B(A)通过单个行健访问(B)通过时间戳访问(C)通过一个行健的区间来访问(D)全表扫描9、下面关于Region的说法,哪个是错误的?C(A)同一个Region不会被分拆到多个Region服务器(B)为了加快访问速度,.META.表的全部Region都会被保存在内存中(C)一个-ROOT-表可以有多个Region(D)为了加速寻址,客户端会缓存位置信息,同时,需要解决缓存失效问题多选题1、关系数据库已经流行很多年,并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce,为什么需要HBase?ABCD(A)Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题,但是,受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制,使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求上(B)HDFS面向批量访问模式,不是随机访问模式(C)传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题(D)传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护;空列浪费存储空间2、HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下哪几个方面?ABCD(A)数据类型(B)数据操作(C)存储模式(D)数据维护3、HBase访问接口类型包括哪些?ABCD(A)Native Java API(B)HBase Shell(C)Thrift Gateway(D)REST Gateway4、下列关于数据模型的描述,哪些是正确的?ABCD(A)HBase采用表来组织数据,表由行和列组成,列划分为若干个列族(B)每个HBase表都由若干行组成,每个行由行键(row key)来标识(C)列族里的数据通过列限定符(或列)来定位(D)每个单元格都保存着同一份数据的多个版本,这些版本采用时间戳进行索引5、HBase的实现包括哪三个主要的功能组件?ABC(A)库函数:链接到每个客户端(B)一个Master主服务器(C)许多个Region服务器(D)廉价的计算机集群6、HBase的三层结构中,三层指的是哪三层?ABC(A)Zookeeper文件(B)-ROOT-表(C).META.表(D)数据类型7、以下哪些软件可以对HBase进行性能监视?ABCD(A)Master-status(自带)(B)Ganglia(C)OpenTSDB(D)Ambari8、Zookeeper是一个很好的集群管理工具,被大量用于分布式计算,它主要提供什么服务?ABC(A)配置维护(B)域名服务(C)分布式同步(D)负载均衡服务9、下列关于Region服务器工作原理的描述,哪些是正确的?ABCD(A)每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件(B)每次刷写都生成一个新的StoreFile,数量太多,影响查找速度(C)合并操作比较耗费资源,只有数量达到一个阈值才启动合并(D)Store是Region服务器的核心10、下列关于HLog工作原理的描述,哪些是正确的?ABCD(A)分布式环境必须要考虑系统出错。

信息技术智慧树知到答案章节测试2023年山东轻工职业学院

信息技术智慧树知到答案章节测试2023年山东轻工职业学院

第一章测试1.打开文件的方法是()。

A:open()B:close()C:pop()D:push()答案:A2.关于程序设计发展历程正确的是()。

A:70年代是C++,VB等介于面向过程与面向对象之间B:80年代继续向软件危机开战,但软件工程以陈旧技术难于作出庞杂的软件工具。

C:40年代到50年代的时候是机器语言生理状态D:60年代主要是C语言以及其他面向过程语言答案:ABCD3.关于程序设计的步骤包括()。

A:编写程序B:运行程序C:设计算法D:分析问题答案:ABCD4.try-except语句用于捕获程序运行时的异常。

()A:错B:对答案:B5.read()方法可以从指定文件中读取指定数据。

()A:错B:对答案:B第二章测试1.大数据有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

()A:错B:对答案:B2.大数据产业指什么()。

A:一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合B:提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业C:提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业D:提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业答案:A3.国家保护个人、组织与数据有关的权益,鼓励依法合理有效利用,保护数据依法有序自由流动,促进以()数据经济发展。

A:信息B:数据C:创新D:技术答案:B4.哪个属于大数据的应用领域()。

A:智能医疗研发B:实时掌握交通状况C:金融交易D:监控身体情况答案:ABCD5.下列哪个不属于 Hadoop 的特性()A:运行在 Linux 平台上B:高容错性C:高可靠性D:成本高答案:D第三章测试1.下列哪个不是人工智能的研究领域。

()A:机器证明B:人工生命C:编译原理D:模式识别答案:C2.以下哪一项不是人工智能的常用技术()。

A:语音识别技术B:自然语言处理C:文档归类技术D:数字图像处理答案:C3.AI(Artificial Intelligence)的中文译名是()。

大数据技术在金融行业的运用及其挑战

大数据技术在金融行业的运用及其挑战

大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系,保证数据的真实性、完整性及准确性; (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段,提高数据质量; (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范,保证数据在不同系统、部门之间的一致性; (14)9.1.4 强化数据治理,对数据质量进行持续监控和评估。

酒店行业:酒店大数据分析应用方案

酒店行业:酒店大数据分析应用方案

酒店行业:酒店大数据分析应用方案第一章酒店大数据概述 (2)1.1 酒店大数据的定义 (2)1.2 酒店大数据的价值 (2)2.1 提升客户满意度 (2)2.2 优化酒店运营管理 (2)2.3 提高酒店营销效果 (2)2.4 降低酒店运营成本 (3)2.5 促进酒店业务创新 (3)2.6 提升酒店品牌形象 (3)第二章酒店客户数据分析 (3)2.1 客户消费行为分析 (3)2.2 客户满意度分析 (3)2.3 客户忠诚度分析 (4)第三章酒店营销数据分析 (4)3.1 营销活动效果分析 (4)3.2 营销策略优化分析 (4)第四章酒店房价管理 (5)4.1 房价策略分析 (5)4.2 房价波动预测 (6)第五章酒店人力资源管理 (6)5.1 员工绩效分析 (6)5.2 员工培训与晋升分析 (7)第六章酒店服务质量分析 (7)6.1 服务质量评价体系 (7)6.1.1 评价指标选取 (7)6.1.2 评价方法 (8)6.2 服务质量改进策略 (8)6.2.1 提升员工服务意识 (8)6.2.2 优化服务流程 (8)6.2.3 强化服务监控 (8)6.2.4 提高客户满意度 (9)第七章酒店供应链管理 (9)7.1 供应商评价与选择 (9)7.1.1 建立供应商评价体系 (9)7.1.2 供应商选择方法 (9)7.2 采购成本控制 (9)7.2.1 采购价格谈判 (9)7.2.2 采购批量优化 (10)7.2.3 采购流程优化 (10)第八章酒店收益管理 (10)8.1 收益管理策略 (10)8.2 收益管理优化 (11)第九章酒店竞争格局分析 (11)9.1 行业竞争态势 (11)9.2 竞争对手分析 (12)第十章酒店大数据应用前景 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.2 行业应用案例 (13)10.3 未来发展展望 (14)第一章酒店大数据概述1.1 酒店大数据的定义酒店大数据是指在酒店运营过程中,通过信息技术手段收集、整合、存储的海量、高速、多样化和价值密度低的数据集合。

信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲

信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲

信息学科前沿1—邱强《大数据概述及空间大数据应用》教学大纲一、课程编号:二、课程名称:信息学科前沿1三、先修课程: 选修四、课程的性质、目的和任务:本课程为选修课程。

大数据是工业界及学术界新兴的数据、技术和服务的集合体,是一门综合性较强的应用课程,可以作为计算机等相关专业专业选修课,或其他专业感兴趣同学的公共选修课。

本课程从大数据的基础概念出发,从技术的角度梳理了大数据相关技术体系,就关键技术展开描述,并以空间大数据应用为场景,介绍地图应用以及LBS服务,培养学生在具体行业应用中体会大数据概念和技术。

通过本课程的学习,培养学生加深对大数据相关概念的理解,掌握基础的大数据研发技能,并引导学生对具体的大数据技术进行深入的研究,为未来从事大数据相关科研和工程技术开发打好基础。

五、本课程讲授和实验学时本课程讲授总时数为36学时,学分。

六、本课程应掌握的基本概念、基本理论、基本技能通过本课程的学习,学生学会大数据存储、分析以及可视化相关概念。

熟悉当前常用的大数据开发框架Hadoop、Spark等,熟悉内存计算技术,掌握地图应用及LBS的基本概念和技术。

能够在实际应用案例中体会大数据技术特点。

七、教科书、参考书参考书《大数据技术原理与应用(第2版)》(林子雨)《大数据时代》((英)迈尔-舍恩伯格,(英)库克耶)八、课程内容与学时分配第一章大数据概念综述(3学时)●主要内容1.1什么是大数据1.2什么是空间大数据1.3大数据特征●教学目的与要求掌握大数据及空间大数据的基本概念,了解大数据发展过程。

通过典型应用案例了解大数据在行业中的应用价值。

掌握大数据4V特征,以及空间大数据独有的数据特征。

第二章大数据技术总览(3学时)●主要内容2.1大数据存储技术2.2大数据分析技术2.3大数据可视化技术●教学目的与要求了解大数据存储、分析以及可视化方面的技术概要,掌握大数据相关研究的技术体系,为后续章节详细学习具体技术点做准备。

大数据的概念、技术及应用3篇

大数据的概念、技术及应用3篇

大数据的概念、技术及应用第一篇:大数据概念随着互联网的发展,大量的数据被网络搜集、传输、存储。

而大数据的概念就应运而生。

所谓大数据,就是指数据量巨大、数据来源复杂、数据类型多样、数据处理难度大等特点的数据。

大数据的四个特点:1.数据量大:数据量上亿、甚至几十亿,每天增长若干倍,这就需要大数据分析处理技术来提高存储、处理、分析效率。

2.数据类型多样:数据类型包括文本、图片、视频、音频等,不同的数据类型需要不同的处理技术和方法。

3.数据来源复杂:大量数据来自网络,包括社交网络、传感器、监控设备等,数据来源多种多样,需要对不同数据来源进行分类和处理。

4.数据处理难度大:大数据的处理需要计算机集群和高效的算法技术,只有使用高效的技术才能进行数据分析、挖掘,以及萃取出有价值的信息。

应用领域:大数据应用非常广泛,包括金融、医疗、物流、社交网络、搜索引擎等众多行业。

比如:1.金融行业:大数据可以用于信用评估、风险管理、交易监视等,同时通过客户数据分析可以更好地理解用户需求,推出更优质的服务。

2.医疗行业:大数据可以帮助医生更好地拟定治疗方案,以及研究预防措施。

例如,利用大数据技术对诊断结果进行分析,比如分析肿瘤的DNA序列信息,从而更准确地进行治疗。

3.社交网络:大数据可以用于用户画像及用户需求分析等,同时也可以利用社交网络中海量的用户交互数据做情感分析、画像分析等。

总之,大数据的发展给社会带来了机遇和变革,也对IT技术和人才提出了更高的要求。

第二篇:大数据技术随着大数据的应用越来越广泛,大数据技术也在不断发展完善。

下面,让我们一起来了解大数据技术的几个重要方面。

1.大数据存储技术:HDFS(Hadoop 文件系统),是大数据处理的一个重要领域,HDFS 能够实现对磁盘上的文件进行分区存储和分布式处理,是大数据存储和处理的基础。

2.大数据处理技术:MapReduce是一种分布式计算框架,主要用于处理大规模数据。

大数据在轨道交通行业的应用

大数据在轨道交通行业的应用

大数据在轨道交通行业的应用随着信息技术的不断发展,大数据技术在轨道交通行业中的应用已经得到了广泛的关注和应用。

大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据,为轨道交通行业提供更加精准和高效的服务和管理手段。

本文将从运输安全、运输效率和运营管理三个方面介绍大数据技术在轨道交通行业中的应用。

一、运输安全大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据,预测运输过程中的潜在风险,提高运输安全。

例如,通过分析轨道交通列车的行车数据和信号数据,预测列车的运行情况和司机的驾驶行为,发现潜在的交通事故风险,及时采取措施,避免事故的发生;通过分析轨道交通车辆的轨面接触数据,发现轨道偏差和车轮磨损的情况,预测轨道事故的风险,及时采取措施,保障运输安全。

二、运输效率大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据,优化运输方案,提高运输效率。

例如,通过分析轨道交通车站的客流数据和列车的运行数据,预测客流峰值和流向,优化车站的布局和设施,提高旅客服务质量和便利性;通过分析轨道交通车辆的动力性能和气动性能,优化列车的编组和牵引方式,提高列车的运行速度和能源利用效率。

三、运营管理大数据技术可以通过采集和分析轨道交通行业中的各种数据,优化运营管理方案,提高运营管理效率。

例如,通过分析轨道交通车辆的维修数据和设备运行数据,预测设备的故障率和维修周期,优化维修计划和备件管理方案,提高设备可靠性和运行效率;通过分析轨道交通车站的设施和服务数据,优化车站的管理和服务方案,提高旅客服务质量和便利性。

综上所述,大数据技术在轨道交通行业中的应用,可以为轨道交通行业的安全、效率和运营管理提供更加精准和高效的手段。

通过大数据技术,可以实现对轨道交通行业中的各种数据的整合和挖掘,为轨道交通行业的发展和运输服务提供科学依据,为城市交通的发展和人民生活提供更好的保障。

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1)请阐述什么是旅游大数据。

旅游大数据是综合性的云计算、物联网等高科技信息技术的应用,旅游经营者可以利用网络为广大受众者及时发布相关企业动态和旅游信息;受众者用手机、电脑和其他主动感知类信息的网络终端设备,可以合理安排一个有计划的旅游行程,为提前出行做好如预订机票、酒店、餐厅等准备。

这样一种智能化的发展模式,为乘客提供方便,同时在推动旅游企业管理中发挥了巨大作用。

2)请阐述什么是教育大数据。

教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要所采集到的用于教育发展和研究的价值巨大的数据集合。

教育大数据不仅仅是大数据在教育领域应用,它还通过教育领域反向驱动大数据技术分化为独立的分支,从而带来了对传统教育技术领域长期研究问题解决的新途径,甚至可以跨越传统个性化学习的精确逻辑推理过程而直接分析全样本学习者特征。

这样来促进教育管理科学化变革、促进教学模式改革、促进个性化教育变革、促进教育评价体系改革、促进科学研究变革等。

3)请阐述什么是金融大数据。

大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。

4)请阐述如何设计用户画像。

客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。

个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等;企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。

值得注意的是,银行拥有的客户信息并不全面,基于银行自身拥有的数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。

比如,如果某位信用卡客户月均刷卡8次,平均每次刷卡金额800元,平均每年打4次客服电话,从未有过投诉,按照传统的数据分析,该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。

但如果看到该客户的微博,得到的真实情况是:工资卡和信用卡不在同一家银行,还款不方便,好几次打客服电话没接通,客户多次在微博上抱怨,该客户流失风险较高。

所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据,更应考虑整合外部更多的数据,以扩展对客户的了解。

一般来讲,客户画像主要包括以下几方面:
1)客户在社交媒体上的行为数据(如光大银行建立了社交网络信息数据库),通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图,从而进行更为精准的营销和管理。

2)客户在电商网站的交易数据,如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来,阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款,用户只需要凭借过去的信用即可。

3)企业客户的产业链上下游数据。

如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据,可以更好掌握企业的外部环境发展情况,从而可以预测企业未来的状况。

4)其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据,如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。

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