大数据和小数据的应用区别教学内容

大数据和小数据的应用区别

《大数据时代》一书的核心观点是说：“在大数据时代，我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。

大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。

我们没必要非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。”在大数据时代，相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界，建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心，通过找到“关联物”并监控它，我们就能够预测未来。

作者还提出了“大数据三原则”：要全体不要抽样，要效率不要精确，要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷，但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据，又具有实时在线的特征。

与大数据概念相对应的，在这之前的数据似乎就是所谓小数据，如果有所谓的小数据概念的话，应该特指采用调查方法获得的抽样数据，或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法，是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律，描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定理的正态分布理论，强调描述性统计学和推断统计学。

大数据重预测，小数据重解释

大数据的开放性、公开性和易获得性，社交网络每天产生的大数

据可以在一定规则开放性下，通过应用程序接口（API）和爬虫技术采集，一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源，特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签，更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签，期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会，进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。

大数据重发现，而小数据重实证

传统的小数据重实证研究，强调在理论的前提下建立假设，收集数据，证伪理论的适用性，采用随机抽样的定量调查问卷获取数据，验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识，预知未来，为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程，是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。

大数据重相关，小数据重因果

大数据重关系，而不关心因果，关注是什么而不关心为什么，尽管大数据依然可以回答因果问题，但因果关系并非来自统计或数据，而是来自研究者的理论和假设。大数据分析更关注数据的相关性测量和商业应用价值。大数据挖掘往往是发现那些不能靠直觉发现的信息和知识，甚至是违背直觉的，有时候越是出乎意料可能越有社会和商业价值。媒体人应该有责任和有能力从数据中发现事物内在规律，发现内在，预警社会。

大数据重全体，小数据重抽样

大数据是商业自动化存储的数据，在软硬件满足的条件下可以分析海量数据。随着存储和软硬件的经济性和分析工具的高性能，海量数据的处理能力得到提升，数据挖掘算法不断改进和丰富，特别是统计分析和机器学习的神经网络建模技术发展，抽样并非是必要的手段和方法论。尽管大数据不一定是总体，理论上讲再大的局部也没有随机抽样更具代表性，但机器学习算法所带来的个性化推荐技术、非线性建模、网络分析、空间地理分析、实时在线的数据可视化分析手段都应成为我们认识世界、感知社会的重要手段和目的。

大数据重感知，小数据重精确

大数据具有变生产边应用，边应用边生产，实时在线分析的特点，往往更关注数据从总体上感知社会，通过大数据的在线可视化技术呈现大规模数据的流动模式，大数据时代背景下的社会治理、舆情研究、智慧城市、智能交通、传染病传播、谣言传播提供了数据基础。大数据同时关注对个体的数据挖掘，个性化推荐，精准营销，传播路径分析等应用领域都具有大数据特点。小数据往往采用显著性检验，统计显著性受到样本代表性和样本量的影响，对数据来源的真实性、无偏性和代表性格外重视。

大数据挖掘技术可以说是统计分析技术的进化，但狭义角度讲大数据的挖掘已经不是小数据时代的统计分析了，更多的是指机器学习算法和云计算技术，当然也包括传统的多变量高级统计技术。与此同时，数据科学（Data Science）兴起，人们调侃说数据科学家成为最

抢手、最热门、最性感的职业。

尽管所谓的小数据具有大数据不可替代的商业应用和学术研究价值，但是大数据带来的社会变革是小数据无法比拟的，社会已经将大数据认为是国家发展战略，是社会第四生产要素，是驱动社会变革和创新的新动力。

大数据一切从开源开始，”软件定义一起，数据驱动未来，算法统治世界”是IT领域相关人士对大数据时代的最好诠释。特别是大数据与新闻融合产生了数据新闻，成为未来新闻事业的发展方向，这种报道形式不仅丰富了新闻的表现形式，而且改变了新闻生产流程，对于新闻从业人员的思维也是一次巨大的颠覆。

作者丨沈浩老师

大数据分析应用的九大领域

大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域： 1.理解客户、满足客户服务需求大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

大数据技术与应用专业建设

大数据技术与应用专业建设调研报告自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。国务院和相关部门先后印发了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016～2020年）》等指导性文件。各部门、各地方高度重视，据不完全统计，我国已有20多个省级地方和10余个部委出台了本地区、本行业大数据发展规划，我国大数据发展已经正式驶入快车道。 2015年9月5日经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作。《纲要》提出从政府大数据、新兴产业大数据、安全保障体系三个方面着手推进大数据领域十大工程建设，将我国大数据发展推向了另一个制高点。职业教育服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而“动”，跟着产业结构调整升级而“走”，围着企业技能型人才需求而“转”，适应市场的需求而“变”。在大数据技术飞速发展的今天，职业教育必须紧跟大数据产业发展步伐。为了更好地了解相关行业企业对大数据人才的需求，促进大数据技术与应用专业教学及专业建设，大数据技术与应用专业教学资源库建设团队在国内外针对大数据在行业企业的需求开展了调研。

一、调研目的 1、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才的需求倾向、人才需求规格预测、就业预测、人才的市场定位等； 2、了解大数据行业企业对大数据技术与应用专业人才培养模式、培养目标的意见，以及对专业知识、岗位分工、职业技能等的要求； 3、了解往届相关专业毕业生在工作单位的表现及用人单位对往届毕业生的工作、岗位能力评价； 4、与相关企业建立校企合作模式，促进教学与社会实践的联系，为大数据技术与应用专业教学资源库的专业建设、课程体系建设及培养模式寻找更完善的发展方向。二、调研方式 1.问卷调查：印制问卷涵寄或面交，请企业相关人员作答。 2.实地调研：教师到企业和用人单位实地调研。 3.座谈调研：邀请用人单位的技术人员、管理人员到系里开展座谈交流。 4.网上调查：到网上搜索有关人才需求、课程设计、教学计划等信息。三、国内外大数据发展现状（一）大数据产业呈现爆炸式增长由IDC和EMC联合发布的《The Digital Universe of Opportunities : Rich Data and the Increasing Value of Internet of Things》研究报告中指出，2011年全球数据总量已达到1.8ZB，并将以每两年翻一番的速度增长，

大数据技术原理与应用课程建设经验分享

摘要：大数据专业人才的培养是世界各国新一轮科技较量的基础，高等院校承担着大数据人才培养的重任。大数据专业作为典型的“新工科”专业，在课程体系建设方面还处于摸索阶段。首先剖析了大数据课程建设的难点，然后介绍了厦门大学建设的大数据课程体系，包括入门级课程、进阶级课程和实训课程，最后分享了大数据技术原理与应用课程建设的经验与方法，包括课程定位、培养目标、预备知识、大数据与云计算课程之间的知识切割、课程内容与学时安排、课程教材、实验环境搭建、配套资源建设、在线服务平台、线下培训与交流等。关键词：课程体系；MOOC；公共服务平台 1 引言大数据带来了信息技术的巨大变革，对社会生产和人们生活的各个领域都产生着深刻的影响，所到之处，或是颠覆，或是提升，让人们深切感受到了大数据实实在在的威力。对于一个国家而言，能否紧紧抓住大数据发展机遇，快速形成核心技术和应用并参与新一轮的全球化竞争，将直接决定未来若干年世界范围内各国科技力量博弈的格局。大数据专业人才的培养是新一轮科技较量的基础，高等院校承担着大数据人才培养的重任，因此，各高等院校非常重视大数据课程的开设，大数据课程已经成为信息相关专业的重要核心课程。北京大学、厦门大学、中国人民大学等一批高校在国内率先开设大数据课程。2016年，北京大学、中南大学、对外经贸大学3所高校成为国内首批获得教育部批准设立“数据科学与大数据技术”专业的本科院校，此后，教育部又于2017年和2018年分别批准32所和248所本科院校设立数据科学与大数据技术专业。与此同时，根据教育部公布的“大数据技术与应用”专业

备案和审批结果显示，截至目前，已经有累计208所职业院校获批“大数据技术与应用”专业。“数据科学与大数据技术”专业和“大数据技术与应用”专业一般被统称为“大数据专业”。随着大数据专业在国内众多高校中开设，大数据专业人才的培养迈入了全新的阶段。大数据专业作为典型的“新工科”专业，在课程体系建设方面还处于摸索阶段，没有太多可供借鉴的现成经验，需要一大批热爱教学的高校教师积极投身课程体系和教材的建设工作中，共同推动全国高校大数据教学工作不断向前发展。厦门大学数据库实验室作为国内高校较早从事大数据教学资源建设的团队，从2013年开始，在大数据课程建设方面开展了很多有意义的尝试和探索，本文将分享笔者团队在这些方面的工作成果和经验做法。 2 大数据课程建设的难点大数据专业课程涵盖范围较广，从学科角度而言，包括了数学（高等数学、线性代数、离散数学、数学建模等）、计算机（算法、数据结构、程序设计、数据库、操作系统、数据挖掘等）、统计（概率论与数理统计、多元统计分析等）等多学科知识。从数据分析流程角度而言，大数据专业课程包含了数据分析全流程的各种技术，包括数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等各个环节的技术。本文探讨的大数据课程是指数据分析全流程涉及的大数据技术类课程。需要强调指出的是，在这些大数据技术类课程中，并非所有课程都是大数据时代新生的课程，比如，数据采集课程主要讲解网络爬虫技术，这些技术在大数据时代到来之前就已经存在很多年了，并非到了大数据时代才诞生。同理，数据可视化也是经历了多年发展的“老课程”，知识内容并没有因为大数据的出现而发生本质的变化。实际上，大数据技术之所以受到热捧，主要在于以Hadoop和Spark为代表的分布式框架解决了以较低的成本实现海量数据的存储和计算的

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者：数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠明确发力点在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口？ HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。 ③时间戳。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。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数：链接到每个客户端； ②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； ③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业，大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。专业背景近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测专业发展现状填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。专业示例笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

林子雨大数据技术原理与应用第二章课后题答案

大数据第二章课后题答案黎狸 1.试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一-个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 ①Hadoop 的核心是分布式文件系统( Hadoop Ditributed File System,HDFS )和MapReduce。 ②HDFS是对谷歌文件系统( Google File System, GFS )的开源实现，是面向普通硬件环境的分布式文件系统，具有较高的读写速度、很好的容错性和可伸缩性，支持大规模数据的分布式存储，其冗余数据存储的方式很好地保证了数据的安全性。 ③MapReduce 是针对谷歌MapReduce的开源实现，允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,采用MapReduce 来整合分布式文件系统上的数据，可保证分析和处理数据的高效性。2.试述Hadoop具有哪些特性。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个方面的特性。 ①高可靠性。采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。 ②高效性。作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。 ③高可扩展性。Hadoop的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点。

④高容错性。采用冗余数据存储方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务进行重新分配。 ⑤成本低。Hadoop采用廉价的计算机集群，成本比较低，普通用户也很容易用自己的PC搭建Hadoop运行环境。 ⑥运行在Linux平台上。Hadoop是基于Java语言开发的，可以较好地运行在Linux平台上。 ⑦支持多种编程语言。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，如C++。 3.试述Hadoop在各个领域的应用情况。互联网领域是Hadoop应用的主要阵地。 ①雅虎将Hadoop主要用于支持广告系统与网页搜索。 ②Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。 ③淘宝Hadoop集群服务于阿里巴巴集团各部门，数据来源于各部门产品的线上数据库( Oracle、MySQL)备份、系统日志以及爬虫数据，每天在 Hadoop集群运行各种MapReduce任务,如数据魔方、量子统计、推荐系统、排行榜等。 ④百度选择Hadoop主要用于日志的存储和统计、网页数据的分析和挖掘、商业分析、在线数据反馈、网页聚类等。 4.试述Hadoop的项目结构以及每个部分的具体功能。

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。

（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。（1）商业智能商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限：首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。（2）公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据技术及其在教育研究领域应用.doc

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于“大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、 ‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是通过大数据创造出新产品和服务。例如，Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的挑战和机遇。大数据在教育领域中的主要应用近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案一、培养目标本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。二、学制及招生对象（一）学制：三年（二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生三、人才培养规格（一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换；大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位（二）起薪标准 4500元/月（三）人才质量标准 1.知识要求毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语，包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质：热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质：具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质：掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除

大数据技术原理及应用大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目，结构如下图 Common 原名：Core，包含HDFS, MapReduce和其他公共项目，从Hadoop 版本后，HDFS和MapReduce分离出去，其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具，主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中，代码生成器既不需要读写文件数据，也不需要使用或实现RPC协议，它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式（Schema），Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销，提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式，节约数据存储空间和网络传输带宽，Hadoop 的其他子项目（如HBase和Hive）的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS：是一个分布式文件系统，为Hadoop项目两大核心之一，是Google file system（GFS）的开源实现。由于HDFS具有高容错性（fault-tolerant）的特点，所以可以设计部署在低廉（low-cost）的硬件上。它可以通过提供高吞吐率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应

大数据技术与应用专业讲课稿

大数据技术与应用专业建设方案北京四合天地科技有限公司 2018年6月

目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态推动大数据产业持续健康发展，是党中央、国务院作出的重大战略部署，是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前，工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》），全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年，贵州提出“万企融合”大行动，计划用五年时间，带动10000家企业通过应用大数据技术，提升企业数字化、网络化、智能化水平，实现发展新增长、服务升级。有预测称，这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1）大数据市场需求大数据经过前几年的概念热炒之后，逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。截至 2014 年，全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间，预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%，规模达到415 亿美元，是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元，符合年增长率将达到26%。中国大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合，其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示，大数据人才岗位缺口2018年高达150万，俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万，这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000

大数据分析应用最多的9个关键领域

大数据分析应用最多的9个关键领域随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大多数企业和社会都会受到大数据分析的影响，但大数据是究竟是如何帮助增加价值呢? 下面让我们来看看9个高价值大数据应用，这些都是大数据分析应用的关键领域： 1. 理解、定位客户，以及为客户提供服务这是现在最大的最广为人知的大数据应用领域之一。这里的重点是使用大数据来更好地了解客户以及他们的行为和喜好。企业都热衷于收集社交媒体数据、浏览器日志、文本分析和传感器数据，来更全面地了解他们的客户。在大多数情况下，这里的总的目标是创建预测模型。例如美国零售商Target通过利用大数据分析，他们现在可以非常准确地预测他们的客户什么时候想要小孩。另外，通过使用大数据，电信公司现在可以更好地预测客户流失，沃尔玛可以更好地预测哪些产品将会热卖，汽车保险公司能够了解其客户的驾驶水平，而政府则能够了解选民的偏好。 2. 理解和优化业务流程大数据也越来越多地用于优化业务流程。通过利用从社交媒体数据、网络搜索趋势以及天气预报挖掘出的预测信息，零售商能够优化其库存。其中广泛应用大数据分析的业务流程是供应链或配送路线优化。在这方面，地理定位或无线电频率识别传感器被用来追踪货物或送货车，并通过整合实时交通数据来优化路线。人力资源业务流程也能够通过使用大数据分析来改进。这包括优化人才招聘，以及使用大数据工具衡量公司文化和人员参与度。 3. 大数据改善每个人的生活大数据不仅适用于企业和政府，也适用于我们每一个人。我们现在可以利用从可穿戴设备(例如智能手表或智能手链)生成的数据，这让我们可以追踪我们的热量消耗、睡眠模式等。我们还可以利用大数据分析来寻找爱情，大多数网上交友网站都使用大数据工具和算法来帮助我们寻找最合适的对象。 4. 提高医疗和研发大数据分析的计算能力使我们能够在几分钟内解码整个DNA，并让我们可以找到新的治疗方法，同时更好地理解和预测疾病模式。就像所有人能够受益于智能手表和可穿戴设备产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人更好地治病。未

大数据技术与应用

附件25：高职电子信息大类大数据技术与应用赛项技能竞赛规程、评分标准及选手须知一、竞赛容赛项名称：大数据技术与应用赛项容：以大数据技术与应用为核心容，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及存计算技术的应用能力。具体包括： 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用； 2．综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。 3．依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。二、竞赛方式本赛项为团体赛，每支参赛队由3名参赛选手组成。三、竞赛时量竞赛时间4小时，竞赛连续进行。四、名次确定办法名次确定办法原则上按照竞赛总成绩从高分到低分排序确立选手名次。总成绩相同时，完成时间较短者名次列前；成绩和完成时间均相同时，操作过程较规者名次列前。五、评分标准与评分细则 1．评分标准本赛项总分为100分，采取分项计分制（表1）。

2．评分细则竞赛成绩评定实行“裁判长合权负责制”，负责组织评分裁判进行成绩评定。评分裁判负责对参赛队伍（选手）的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。成绩评定根据竞赛考核目标、容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。本赛项的评分方法为现场评分和结果评分，现场评分为5分，由现场裁判根据参赛队的操作规以及综合表现情况进行评分；结果评分为95分，依据赛项评价标准，对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。

大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用（贵阳护理职业学院 550081）摘要：近些年来大数据被多次提起，2016年2月，贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展，把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用，但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后，本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。关键词：教育大数据；数据可靠性；大数据运用（一）什么是大数据 2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。同年，联合国全球脉动（UN Global Pulse）组织发布《大数据促发展：机遇与挑战》一文，指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据，首先要探讨数据从哪里来，大数据解决了什么？大数据科学的兴起是信息时代的产物。计算机的出现和逐步的普及，信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量，信息传播的速度，信息处理

的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？是解决信息的不对称。比如说，马云解决了商家和买家之间的不对称，他让信息变得透明，我们购买到便宜又好的商品，并且还不用跑商场，摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么，同样解决我们?c商家的信息不对称，然而这些都是通过信息技术为载体的，在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称，政府握着大量的数据，林林总总包罗万象，里面蕴含着巨大的价值，把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人，物事的各类数据总和的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率，其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就是大数据可以解决的事情。（二）什么样的数据才可靠上面是大数据的概念，那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到，数据分为两种，一种为可控数据，（controllable data）和另外一种行为数据（behavior data）。而可控的数据都是不靠的，因为有人为因素夹杂在里面，真正可靠的是人们的行为数据，行为数据是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报