传统分析与大数据分析的对比
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。
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究随着互联网技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，数据分析已成为企业发展中不可或缺的组成部分。
而大数据分析平台与传统数据库的性能比较也成为了一个备受关注的话题。
本文将探讨这两者的性能比较，并分析它们各自的优缺点。
一、大数据分析平台大数据分析平台（Big Data）是一种基于分布式计算模型的数据处理平台。
它可以帮助用户提高数据分析的效率和准确性，并为用户提供可视化的分析结果。
大数据分析平台主要由以下组件构成：1.计算集群：由大量计算机节点组成，可同时执行多个任务，缩短数据处理时间。
2.存储系统：多个存储单元组成，用于存储海量数据，保证系统的可扩展性和高可靠性。
3.分布式文件系统：类似于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。
它将文件切分成多个块，存储在不同的节点上，使得文件的读写速度更加快速。
4.分布式计算框架：类似于MapReduce的分布式计算框架，用于实现并行计算和数据处理。
5.数据分析工具：支持数据分析、可视化分析等。
根据目前市场上的数据分析平台，主流的大数据分析平台有Apache Hadoop、Spark、Flink等。
优点：1.具有非常强大的数据处理和计算能力，适合处理海量的数据。
2.高度可扩展性，可以对系统进行相应扩展以满足数据处理的需求。
3.具有较高的容错性，能够在某些计算节点出现故障的情况下，仍能保证系统的正常运作。
缺点：1.对于一些数据量较小的场景，使用大数据分析平台反而会造成资源浪费。
2.由于其分布式架构的复杂性，需要较高的技术水平才能进行系统的维护和管理。
3.数据处理也需要耗费大量的计算资源。
二、传统数据库传统数据库是一种基于关系型模型的数据处理平台。
它的数据存储方式为表格形式，通过SQL语言进行数据操作和查询。
现如今应用比较广泛的数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
优点：1.易于使用，有成熟的交互式管理工具，可以通过简单的命令或者GUI界面完成对已有数据表的操作。
大数据背景下财务数据分析与传统的区别(一)2024
大数据背景下财务数据分析与传统的区别（一）引言概述:在大数据背景下，财务数据分析与传统的分析方法存在着显著的区别。
传统的财务数据分析方法通常基于有限的数据量和传统的统计模型，而大数据背景下的财务数据分析则能够利用海量的数据和先进的数据挖掘技术，从中挖掘出更为深入和准确的信息。
本文将从数据量、数据来源、数据处理、模型选择和分析结果等五个方面详细阐述大数据背景下的财务数据分析与传统方法的区别。
正文内容:1. 数据量大数据背景下的财务数据分析可以利用海量的数据进行分析和挖掘，而传统的财务数据分析则通常只能依赖有限的数据量。
大数据分析的数据量更大，能够涵盖更多的细节和变量，从而得到更准确和全面的结果。
- 大数据背景下的财务数据分析可以涵盖多个时间段的数据，从而对财务情况的变化趋势进行更全面和深入的分析。
- 传统的财务数据分析通常只依赖特定时间段的数据，只能提供有限的信息，难以捕捉到长期趋势和变化。
2. 数据来源在大数据背景下，财务数据的来源更加多样化和丰富，包括内部数据和外部数据。
而传统的财务数据分析通常只能依赖于内部数据。
- 大数据背景下的财务数据分析可以整合和分析来自不同渠道和来源的数据，如外部市场数据、行业数据和社交媒体数据等。
这些数据可以为财务分析提供更多的信息和洞察力。
- 传统的财务数据分析通常只能依赖公司内部的数据，不能全面了解市场动态和行业趋势。
3. 数据处理在大数据背景下，财务数据的处理方式更加灵活和高效，可以利用先进的数据处理和挖掘技术。
而传统的财务数据分析则通常采用传统的统计方法进行处理。
- 大数据背景下的财务数据分析可以利用机器学习和人工智能等技术，自动处理和分析大量的数据，节省时间和人力成本。
- 传统的财务数据分析通常需要手动进行数据处理和分析，耗时且容易出错。
4. 模型选择在大数据背景下，财务数据分析可以选择更复杂和准确的模型进行分析和预测。
传统的财务数据分析则通常采用传统的统计模型。
传统分析与大数据分析的对比
主要的IT公司对分析软件和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。
我们已经看到“大数据分析”这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。
以下是大数据的一般特点。
数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。
通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。
数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。
在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。
与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。
最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。
传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。
下表总结了一些它们之间的差别。
大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。
以下是一些用法。
客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。
在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据技术已经渗透到各个行业和领域。
大数据技术以其强大的数据处理能力和高效的数据分析方法，为传统统计学分析方法带来了前所未有的冲击和挑战。
本文将对大数据技术与传统统计学分析方法进行比较探析，探讨它们在数据处理和分析方面的优势和劣势，以及在实际应用中的应用场景和价值。
1. 数据处理能力大数据技术以其强大的数据处理能力著称，能够处理海量、多样化的数据，并对数据进行实时、快速的处理和分析。
而传统统计学方法通常需要对数据进行抽样或者假设符合某一特定分布，然后再进行统计推断分析。
在面对海量、多样化的数据时，传统统计学方法的处理能力就显得相对薄弱。
2. 数据分析方法大数据技术通过机器学习、数据挖掘等方法，能够挖掘数据中的潜在规律和关联，实现对数据的深度分析和挖掘。
而传统统计学方法则更注重对数据的描述统计、推断统计和回归分析，通常需要依赖对数据的假设前提和参数估计。
在应对非线性、高维度、复杂数据分析时，传统统计学方法的局限性就显现出来。
3. 应用场景大数据技术在电商、金融、医疗、交通等领域有着广泛的应用场景，能够实现对用户偏好、信用评估、疾病预测、交通预测等方面的深度分析和预测。
而传统统计学方法更多地应用于实验设计、质量控制、医学研究等方面，通常需要有明确的研究假设和数据收集计划。
尽管大数据技术在数据处理和分析方面具有明显的优势，但它也并非是完美无缺的。
在面对分布不均、数据质量不高、数据隐私安全等方面的问题时，大数据技术也会遇到一些困难和挑战。
而传统统计学方法则在这些方面显得更为有优势。
大数据技术与传统统计学分析方法的结合就显得尤为重要。
大数据技术能够帮助传统统计学方法处理更大规模、更复杂的数据，提高数据分析的速度和效率；而传统统计学方法则能够帮助大数据技术更好地处理数据质量、数据偏差和数据隐私安全等方面的问题，实现更为准确和可靠的分析结果。
大数据与传统数据对比
大数据与传统数据对比在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
数据的发展经历了从传统数据到大数据的演变，这两者在多个方面存在着显著的差异。
首先，从数据量上来看，传统数据通常规模相对较小。
在过去，企业所处理的数据可能主要来自于内部的业务流程，如财务报表、销售记录、库存信息等。
这些数据的量级一般在兆字节（MB）或吉字节（GB）级别。
而大数据则呈现出爆炸式增长的特点，其规模常常达到太字节（TB）甚至拍字节（PB）级别。
这种海量的数据来源广泛，包括社交媒体、物联网设备、网络日志、卫星图像等。
例如，社交媒体平台每天产生的大量用户生成内容，如文字、图片、视频等，构成了庞大的数据资源。
在数据类型方面，传统数据主要是以结构化数据为主。
结构化数据具有明确的格式和定义，例如关系型数据库中的表格数据，每一列都有特定的数据类型和含义。
这种数据易于存储、管理和分析。
然而，大数据中包含了更多的非结构化和半结构化数据。
非结构化数据如文本、图像、音频、视频等，没有固定的格式和结构；半结构化数据则具有一些自描述的特征，但不像结构化数据那样严格定义。
比如，网页中的 HTML 代码就是一种半结构化数据。
数据处理速度也是两者的重要区别之一。
传统数据处理通常是批处理模式，即在一定的时间间隔内对数据进行集中处理。
例如，每月生成的财务报表可能在月底进行汇总和分析。
而大数据强调实时处理和流式处理，能够在数据产生的瞬间就进行捕获和分析。
这对于需要快速响应市场变化、监测系统状态或处理实时交易的应用场景至关重要。
比如，电商平台需要实时分析用户的浏览和购买行为，以便及时推荐相关商品。
在数据价值方面，传统数据的价值相对较容易确定和提取。
由于其结构化和相对较小的规模，通过常规的数据分析方法和工具就能挖掘出有价值的信息。
然而，大数据的价值密度往往较低。
虽然大数据包含了海量的信息，但真正有价值的部分可能只占很小的比例。
这就需要更先进的技术和算法来筛选和提取有意义的洞察。
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析
大数据技术与传统统计学分析方法的比较探析随着信息化时代的到来，数据量呈指数级增长，大数据技术成为信息处理和分析的重要工具。
大数据技术以其高效、快速、多样化的特点，正在逐渐取代传统的统计学分析方法。
大数据技术和传统统计学分析方法各有优劣，本文将对两者进行比较探析。
一、数据规模传统统计学分析方法更适用于小样本、少量变量的数据分析。
而大数据技术则更适用于海量数据的处理和分析。
传统统计学分析方法通常要求数据满足正态分布及其它假设，而大数据技术可以在更大范围内获取数据样本，从而避免了样本量过小带来的偏差问题。
二、数据处理传统统计学分析方法通常需要对数据进行预处理、清洗等操作，以确保数据的可信度和准确性。
而大数据技术可以直接处理原始数据，减少了数据处理的时间和成本。
大数据技术的数据处理更加灵活和快速，能够应对不同类型、不同格式的数据，而传统统计学分析方法则需要在数据处理过程中进行特定的数据变换和加工。
三、算法选择传统统计学分析方法通常采用概率统计理论和数学模型进行分析。
而大数据技术更注重机器学习和深度学习算法的运用。
大数据技术的算法种类更加丰富，能够更好地适应复杂的数据模式和规律。
大数据技术还可以通过海量数据自动学习和挖掘数据的内在规律，发现传统统计学分析方法未曾触及的新规律。
四、实时性大数据技术具有实时处理和分析的能力，可以及时地对数据进行监控和反馈。
而传统统计学分析方法往往需要花费较长的时间进行数据采集、预处理、分析，才能得出相对准确的结论。
特别是在金融、医疗、交通等领域，对实时性要求较高的数据分析应用中，大数据技术表现出了明显的优势。
五、应用领域传统统计学分析方法更多地应用于学术研究、市场调查等领域，其研究对象往往是具有一定规模和特定问题的数据集。
而大数据技术在电子商务、社交网络、智能制造、智慧城市等领域的应用更为广泛。
大数据技术不仅可以提供对数据的深度分析，还可以实现跨领域的融合应用，发挥更大的价值。
传统分析与大数据分析的对比
传统分析与大数据分析的对比一、方法：传统分析主要依赖于统计学原理和假设，通过对有限数据进行采样、整理和分析，从中获取结论。
传统分析方法对数据的要求较为严格，需要满足一定的样本量和分布假设等条件。
传统分析方法属于分析型，需要在实际操作中主动指定分析的目标和方法。
大数据分析则主要通过机器学习和数据挖掘等技术，对庞大的数据进行自动化处理和分析，以发现其中隐藏的规律和关联性。
大数据分析方法更加灵活和自动化，能够省去人工处理数据的繁琐过程。
大数据分析方法属于挖掘型，更多地关注于从数据中发现未知的规律和模式。
二、数据量：传统分析方法适用于小规模数据分析，需要对样本数据进行抽样和加工，以适应数据量有限的情况。
传统分析方法在数据量较多时，往往效率较低且结果可能不够准确。
大数据分析则侧重于大规模数据的处理和分析，可以直接处理海量的数据。
随着大数据技术的发展，大数据分析可以高效地对百万甚至亿级的数据进行处理和分析。
大数据的规模对分析结果的准确性和可靠性具有明显提升。
三、处理速度：传统分析方法需要经过一系列的数据采集、加工和分析，整个过程时间较长。
传统分析方法对于大规模数据的处理速度较慢，无法满足实时分析的需求。
大数据分析方法通过使用分布式计算和并行处理等技术，能够实现对大规模数据的快速处理和分析。
大数据分析方法的处理速度远远超过传统分析方法，能够满足实时分析的需求。
四、效果：传统分析方法在一定的数据范围和条件下，能够得出相对准确的结果。
传统分析方法可以帮助人们深入理解数据背后的关联性和规律性。
大数据分析则通过对大规模数据的分析，能够发现更多的规律和关联性，甚至能够发现人们未曾注意到的信息。
大数据分析方法的结果往往更加全面和准确，能够提供更有洞察力和预测能力的分析结果。
总结起来，传统分析与大数据分析在方法、数据量、速度和效果等方面存在明显差异。
传统分析方法适用于小规模数据分析，处理速度较慢，结果相对准确；而大数据分析则适用于大规模数据处理和分析，处理速度快，结果全面准确。
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“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。
以下是大数据的一般特点。
数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。
通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下
数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。
数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。
在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。
与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。
最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。
传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析
企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。
下表总结了一些它们之间的差别。
大数据分析用例
基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。
以下是一些用法。
客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。
在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗
因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户
分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组
从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。
竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。
这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。
对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。
医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。
这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。
当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。
人群中也没有一种常见的症状分类。
在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。
产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。
未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。
对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。
总结
大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。
然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。
我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。