大数据应用基础-图像数据
大数据应用基础复习题答案
大数据应用基础复习题答案一、选择题1. 大数据的5V特性包括：A. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）B. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、可视化（Visualization）C. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、易用性（Usability）D. 体积大（Volume）、速度高（Velocity）、多样性（Variety）、价值（Value）、可扩展性（Scalability）答案：A2. 在大数据中，Hadoop生态系统中的核心组件是：A. HBaseB. HiveC. SparkD. HDFS答案：D3. 以下哪个不是大数据应用的领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 农业答案：C（注：实际上大数据应用已经涵盖了教育领域，但根据题目要求，选择一个不是大数据应用领域的选项，这里假设教育不是）二、简答题1. 简述大数据与传统数据仓库的区别。
答：大数据与传统数据仓库的区别主要体现在以下几个方面：- 数据类型：大数据支持结构化、半结构化和非结构化数据，而传统数据仓库主要处理结构化数据。
- 存储能力：大数据技术如Hadoop可以处理PB级别的数据，而传统数据仓库通常处理TB级别的数据。
- 处理速度：大数据技术通常采用分布式计算，能够快速处理大量数据，而传统数据仓库处理速度相对较慢。
- 成本效益：大数据技术通常使用廉价的硬件资源，成本较低；传统数据仓库可能需要昂贵的专用硬件。
- 可扩展性：大数据技术具有良好的可扩展性，可以根据需要轻松扩展；传统数据仓库的扩展性相对较差。
2. 描述Hadoop生态系统中MapReduce的工作流程。
答：MapReduce的工作流程包括以下几个步骤：- Map阶段：输入数据被分割成多个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。
大数据分析PPT(共73张)
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未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
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跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
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项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
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特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
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目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
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大数据分析概述
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大数据基础与应用_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据基础与应用_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据的特性不包括答案:分布地域广2.Kafka 是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价PC Server上搭建起大规模消息系统。
答案:正确3.网络和层次化数据可视化的主要技术有力导图和TreeMap。
答案:正确4.如下关于大数据分析流程的哪一项是正确的？答案:数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析、数据呈现5.大数据分析与传统的数据分析的区别主要在于：答案:大数据分析的对象是大规模类型多样的海量数据，使用的模型较为复杂；而传统数据分析则作用在有限的小规模数据集上，模型较为简单。
_传统数据分析主要是描述性分析和诊断性分析，而大数据分析主要是预测性分析。
_大数据分析主要是为了发现新的规律和知识，而传统数据分析主要是为了了解正在发生的事件及其原因。
6.1、大数据主要是由于数据规模巨大、来源分散、格式多样，所以需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来对这些数据进行采集、存储和关联分析，以期望能够从中抽取出隐藏的有价值的信息。
答案:正确7.数据科学家主要负责开发、构建、测试和维护系统，比如数据库和大规模处理系统答案:错误8.大数据分析的目的是从类型多样的海量数据中挖掘出隐藏的有价值的信息。
答案:正确9.大数据分析能够应用在哪些领域？答案:交通医疗足球零售天文政治10.Hive的数据模型主要包括：答案:表（Tables）_桶（Buckets）_分区（Partitions）11.NoSQL数据库的主要类型包括：答案:图形数据库_键值数据库_文档数据库_列族数据库12.下列数据类型中，不属于Python内置数据类型的是：答案:dtype13.以下不属于高维数据可视化技术的是.答案:词云14.以下哪个是常见的大数据处理流程.答案:数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化15.测得一组身高（cm）数据如下：176、165、173、168、176、180、177、168、174、176，则其众数和中位数分别是：答案:176, 17516.数据清洗的方法不包括答案:数据可视化17.以下哪个不属于分布式文件系统HDFS的特有特性答案:随机读写18.以下哪种方法不属于预测性（有监督学习）模型答案:关联分析19.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略答案:剪枝20.Spark是使用以下哪种编程语言实现的？答案:Scala21.大数据分析与传统数据分析的不同之处在于答案:大数据分析是预测性分析22.对字符串中某一子串执行replace（）操作后，再次对其进行一次输出，则输出结果与原字符串答案:一定相同23.请计算下列数据{10,12,16,18,22,35,45,50,90,100}的p=40%的截断均值_____答案:3124.过拟合指的是（）答案:模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般25.决策树的生成由两个阶段组成：_____、______答案:判定树构建树剪枝26.假设有四个样本分布在坐标系中，已知A区两点分别（2,5）和（1,4），B区（8,1）和（9,2），若使用KNN算法（距离使用欧氏距离【图片】），求M（4,3）属于哪一区？答案:A27.以下关于日志采集工具Flume的说法不正确的是：答案:Flume适用于大量数据的实时数据采集28.以下关于数据分发中间件Kafka的说法不正确的是：答案:Kafka主要是使用c++、Java语言实现的29.以下关于分布式文件系统HDFS的说法不正确的是：答案:HDFS支持多用户写入，任意修改文件30.HDFS集群中管理文件系统的元数据、负责客户端请求响应的节点是：答案:NameNode31.HDFS（Hadoop 1.X版本中）默认的块大小是：答案:64 MB32.以下关于分布式数据库HBase的说法不正确的是：答案:HBase比传统关系数据库系统具有更加丰富的数据类型33.已知p = np.arange(20).reshape((4,5))，则p[3][2]的值是。
大数据应用基础课程设计
大数据应用基础课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生了解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基础知识。
2. 使学生了解大数据在各领域的应用案例，理解大数据的价值和作用。
3. 帮助学生掌握至少一种数据分析工具，如Excel、Python等，并运用到实际问题的解决中。
技能目标：1. 培养学生运用大数据知识解决实际问题的能力，提高数据分析技能。
2. 培养学生的团队协作和沟通能力，学会在小组合作中共同分析问题、解决问题。
3. 提高学生的信息素养，能够从海量数据中筛选有用信息，提高数据敏感度。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心，激发学生学习主动性和探究精神。
2. 培养学生具有数据安全意识，遵循数据道德规范，尊重个人隐私。
3. 增强学生的国家意识和社会责任感，认识到大数据技术在我国经济社会发展中的重要作用。
课程性质：本课程为应用实践性课程，旨在帮助学生掌握大数据基础知识，提高数据分析能力，培养学生的创新意识和团队协作精神。
学生特点：高中生具有一定的信息素养和逻辑思维能力，对新事物充满好奇，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，以案例教学为主，激发学生的学习兴趣和参与度。
通过小组合作、讨论交流等形式，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
同时，注重数据道德和信息安全教育，培养学生的社会责任感。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、信息、知识的关系，大数据的定义、特征及发展历程。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：数据来源、采集方法，数据存储技术及分布式文件系统。
教材章节：第二章 数据采集与存储3. 数据处理与分析：数据预处理、清洗、转换，数据分析方法，数据挖掘技术。
教材章节：第三章 数据处理与分析4. 大数据应用领域：互联网、金融、医疗、教育等行业的应用案例。
大数据的基础知识
大数据的基础知识大数据是指规模庞大，传统数据库处理能力无法胜任的数据集合。
随着互联网和移动设备的普及，全球每天都在产生大量的数据，这就需要一种全新的技术和方法来处理这些大规模的数据集合。
在这篇文章中，我们将深入探讨大数据的基础知识，包括大数据的定义、特征、处理技术、应用领域以及未来发展趋势等方面。
一、大数据的定义和特征1.定义：大数据可以简单地理解为规模庞大的数据集合。
通常情况下，大数据是指由传感器、移动设备、社交媒体等各种渠道采集得到的数据，这些数据可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据的特点在于数据量大、数据来源复杂、数据类型多样等。
2.特征：大数据的特征主要包括四个方面：即量大、速度快、多样化和价值密度低。
量大指的是数据集合的规模非常庞大，常常是以亿计或甚至更多；速度快指的是数据的产生速度很快，需要实时或近实时的处理能力；多样化指的是大数据可能包含结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据类型可能会混合在一起；价值密度低则表示数据中包含很多无用的信息，需要进行筛选和加工才能提取有用的信息。
二、大数据的处理技术1.存储技术：传统的关系型数据库在处理大数据时会遇到存储能力不足的问题，因此出现了一系列新的存储技术，比如分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra等）和内存数据库（Redis、Memcached等）等。
2.处理技术：由于大数据的处理需要大规模的并行计算和分布式处理，因此出现了一系列用于大数据处理的技术和框架，比如MapReduce、Spark、Hadoop等。
3.分析技术：大数据分析通常涉及数据挖掘、机器学习、统计分析等技术，这些技术需要用到各种算法和工具，比如K-means、支持向量机、随机森林等。
三、大数据的应用领域1.金融行业：金融行业是大数据应用的一个典型领域，在金融行业，大数据可以应用于风险管理、反欺诈、智能投资、智能营销等方面。
大数据理论基础与应用实践
大数据理论基础与应用实践在当今信息技术高速发展的时代，大数据已经成为了各个领域的热门话题。
大数据的兴起，主要是因为现代社会不断产生出海量的数据，而如何从这些数据中提取有用的信息，为决策提供支持，成为了一个亟待解决的问题。
本文将介绍大数据的理论基础以及实际应用实践。
一、大数据的理论基础1. 数据的来源和特点大数据的来源主要包括传感器、移动设备、社交媒体等。
这些数据呈现出三个特点：规模大、多样性高和速度快。
规模大意味着需要处理的数据量巨大，多样性高意味着数据的类型多样，速度快意味着数据需要进行实时处理。
2. 数据存储和管理在处理大数据之前，我们需要考虑如何高效地存储和管理数据。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时存在性能瓶颈，而分布式文件系统和NoSQL数据库等新兴技术则提供了更好的解决方案。
此外，数据的备份和安全性也是需要考虑的问题。
3. 数据的处理和分析大数据处理和分析的目标是从海量数据中提取有用的信息。
常用的技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。
通过这些技术，我们可以对数据进行分类、聚类、预测等操作，从而得出对业务决策有价值的结论。
二、大数据的应用实践1. 金融领域在金融领域，大数据的应用广泛存在。
例如，通过对用户行为数据的分析，可以提高风险控制和欺诈检测的能力；通过对市场数据的分析，可以进行投资组合优化和股票预测等。
此外，大数据还可以在信用评分、客户关系管理等方面发挥作用。
2. 医疗领域大数据在医疗领域的应用可以改善医疗服务的质量和效率。
例如，通过对患者数据的分析，可以进行个体化的诊断和治疗；通过对大规模的医学文献和病历数据的分析，可以发现新的治疗方法和药物。
3. 零售领域在零售领域，大数据可以帮助企业更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
例如，通过对销售数据和消费者行为数据的分析，可以进行个性化推荐和定价优化等。
4. 城市管理大数据在城市管理中有着广泛的应用。
通过对城市交通数据的分析，可以进行交通拥堵的预测和优化；通过对空气质量数据和能源消耗数据的分析，可以进行环境保护和资源管理等。
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案一、单选题1.当图像通过信道传输时，噪声一般与（）无关。
A、信道传输的质量B、出现的图像信号C、是否有中转信道的过程D、图像在信道前后的处理参考答案：B2.在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，（）更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。
A、留出法B、交叉验证法C、自助法D、留一法参考答案：C3.在数据科学中，通常可以采用（）方法有效避免数据加工和数据备份的偏见。
A、A/B测试B、训练集和测试集的划分C、测试集和验证集的划分D、图灵测试参考答案：A4.下列不属于深度学习内容的是(_)oA、深度置信网络B、受限玻尔兹曼机C、卷积神经网络D、贝叶斯学习参考答案：D5.在大数据项目中，哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能？A、数据采集B、数据清洗C、数据存储与管理D、数据分析与可视化参考答案：C6.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施（）A、增加数据点B、减少数据点C、增加特征D、减少特征参考答案：C7.两个变量相关，它们的相关系数r可能为0?这句话是否正确0A、正确B、错误参考答案：A8.一幅数字图像是（）。
A、一个观测系统B、一个由许多像素排列而成的实体C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间中的场景参考答案：C9.以下说法正确的是：（）。
一个机器学习模型,如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低A、1B、2C、3D、land3参考答案：c10.从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是0。
A、卷积神经网络B、长短时记忆神经网络C、GRUD、BP神经网络参考答案：B11.LSTM中，（_）的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态。
A、输入门B、遗忘门G输出门D、更新门参考答案：A12.Matplotiib的核心是面向（）。
大数据基础--大数据可视化（刘鹏《大数据》课后习题答案）
⼤数据基础--⼤数据可视化（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.数据可视化有哪些基本特征？ （1）易懂性，可视化可以使碎⽚化的数据转换成具有特定结构的知识，从⽽为决策⽀持提供帮助。
（2）必然性，⼤数据所产⽣的数据量必然要求⼈们对数据进⾏归纳总结，对数据的结构和形式进⾏转换处理。
（3）⽚⾯性，数据可视化的⽚⾯性特征要求可视化模式不能替代数据本⾝，只能作为数据表达的⼀种特定形式。
（4）专业性，专业化特征是⼈们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应⽤的最后流程。
2.简述可视化技术⽀持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展⽰数据信息。
（2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界⾯、接⼝、协议等条件为基础完成⼈与数据的交互需求。
（3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核⼼⼿段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应⽤。
3.数据可视化对数据的综合运⽤有哪⼏个步骤？ （1）数据获取。
数据获取的形式多样，⼤致可以分为主动式和被动式两种。
（2）数据处理。
数据处理是对原始数据进⾏质量分析、预处理和计算等步骤。
数据处理的⽬标是保证数据的准确性、可⽤性。
（3）可视化模式。
可视化模式是数据的⼀种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、⽹络结构、电⼦地图等。
（4）可视化应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应⽤。
可视化应⽤主要是根据⽤户的主管需求展开，最主要的应⽤⽅式是⽤来观察和展⽰，通过观察和⼈脑分析进⾏推理和认知，辅助⼈们发现新知识或得到新结论。
可视化界⾯也可帮助⼈们进⾏⼈与数据的交互，辅助⼈们完成对数据的迭代运算，通过若⼲步数据的计算实验⽣产系列化的可视化成果。
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物品
• 拍摄葡萄酒酒标，就能给出商品信息、并进行 比价、购买：佛山市咔嚓购的酒咔嚓APP。
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物品
• 拍摄一组食物，就能给出这些食物的营养含量： 芯草莓科技的微营养App。
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物品
• 拍一个应用图标，能识别出这是什么APP：亮风 台的应用拍拍APP
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文字
• 拍摄外语文字，就能给出翻译：Viscovery、旷 视科技 • 拍摄一个数学题，就能给出答案和解析：学习 宝
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计算机视觉的基本原理
• 首先，从图片中提取出特征。
–这个特征不仅是每个像素的颜色， 更重要的是更高级的特征，例如形 状、甚至图片中物体的名称。
• 进而，可以对大量图片进行聚类、 分类、搜索。
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计算机视觉的主要辅助技术
• 图像压缩：可以减少描述图像所用的数据量。 • 图像增强和复原：这是一种图像预处理。目的 是提高图像质量，使图像更加清晰。 • 图像分割：把图像中有意义的部分提取出来， 例如边缘、区域等。 • 图像融合：把几个关于某一场景的图像合并， 最大限度地利用多个图像来源之间的互补信息， 生成一个新图像。
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和互联网广告结合
• 根据网页上的图片，判断应该给这 个网页的访问者展示什么广告： Cortica
–以往的互联网广告都是基于用户访 问的网页中的文本内容了解用户的 兴趣，而没有考虑到图片内容。
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重点：图像输入的来确率的挑战
• 物品形变会影响某些物品的识别。例如：同一 件服装随着人的姿势不同，会发生很多形状上 的变化。相比之下，建筑物的识别要容易很多。 • 拍摄角度也会影响人脸、服装等的识别 • 灯光明暗、物体反光也会影响物体识别。 • 拍摄焦距也会影响物体识别。 • 化妆也会影响人脸识别 • 干扰图像的遮挡会影响对商品图片的识别
– 云端API – 离线SDK开发包
• 例如：腾讯、Face++
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语音识别技术也一样
• 有些公司侧重于底层技术，把API和SDK开 放给广大的应用开发者：例如，云知声 • 另一些公司在别的公司提供的底层技术基 础上，开发具体的应用app。 – 还有些公司不仅做底层，也做应用：例 如羽扇智公司。
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图像数据
大数据应用基础
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友情提示
请勿在室内吸烟
上课时间请勿：
--请将您手机改为“震动” 避免在课室里使用手机 --交谈其他事宜 --随意进出教室
上课时间欢迎：
--提问题和积极回答问题 --随时指出授课内容的不当之处
计算机视觉的重要性
• 图像是信息的重要载体。
–人类获取外界信息中，80%左 右来自视觉。
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如何对韩国美女进行人脸识别
• 2013年韩国选 美竞赛的20名 参赛美女。 • 对参赛选手进 行人脸识别颇 有难度。发型 识别呢？
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重点：人脸
• 拍摄人脸，就能识别出这个人的表情：Emotient、 Affectiva • 拍摄人脸#43;。
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有一些公司采用了深度学习arch IQ Engines Looknow Clarifai Jet建筑、树木、白云、 蓝天等。
• 拍摄图如 鸭子、走路、死尸，进而根据描 述性词汇组成的向量，用自然语 言处理比较不同画作之间的相似 度：达特茅斯学院和微软剑桥研 究院
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重点：基础服务：基于深度学习的 图片自动分类
• 给照片自动加标签、归类，进而可以用关键词 • 拍摄一个商品，就能在零售商数据库中找出这 件商品及同款商品的介绍、评论，并进行比价， 而且能进行购出这个景点的名称、介 绍：亮风台 • 拍摄一件展品，就能在数据库中找出这件展品 的介绍：Guidico
– 人脸数据库可以是明星脸数据库（）、也可以是社 交媒体上的全部头像（Face++）、也可以是罪犯人脸数 据库（MorphoTrust）
• 从视频中识别出含有某明星的片段：Orbeus • 身份识别——例如，Face++的云脸应用锁、灏泷智 能科技的FaceEID人脸身份实证、杭州热和科技 • 检测驾驶员疲劳驾驶精神状态，并进行预警：灏泷 智能科技
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一种加Байду номын сангаас人脸识别率的策略
• 把所有人脸图形都调整到正面照角 度，然后生成给每个人脸正面照生 成一个3D模型。 • 在这些3D模型之间进行比较，就 更加准确。
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如何降低对于隐私的担忧
• 尽量少把图像存储在云端 • 先不把技术用于涉及隐私的行 业
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重点：图像识别底层技术的开放
• 一些公司通过以下方式，把底层的技术开放给 广大的、成千上万的开发者，由他们来设计各 种各样的应用。
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人脸：识别表情、性别、年龄、种 族
• 旷视科技：
– 目前只能识 别微笑程度 – 不能识别其 他情绪
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人脸验证
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重点：物品
• 拍摄任意一个物品，就能链接 到这个商品的零售网页，或者得到商家优惠券： Target公司的In a Snap手机应用、腾讯、基美文 化传媒的基美耀拍APP（与亮风台合作开发）、 亿拍天下 • 拍摄一件衣服，就能在零售商数据库中找到这 件衣服，或者相似的衣服：Snap Fashion、 Style-Eyes、Slyce、搜鞋客、图图搜衣、亮风台