大数据分析第一次作业_
大数据推动商业变革科技的不断发展，深深改变了传统的商业模式。
基于物品交换的供应链模式已经逐渐被淘汰，随着互联网用户的不断增多，越来越多的人开始“触网”，同时也在网上留下了大量数据，比如浏览记录，购买记录，出行记录等。
数据的不断积累，为商业变革打下了基础。
而大数据技术的出现，则点燃了商业变革的导火索。
越来越多的企业通过大数据分析技术重塑商业模式，进行服务创新。
商业策略这一概念，最早是由BCG的创始人布鲁斯亨德森和哈佛大学商学院的教授迈克尔波特提出。
亨德森理论的核心是集中优势力量对付敌人的弱点，他认为，在商业领域，包含许多被经济学家成为报酬递增的现象，比如：产业规模，投入越大，产出越大。
波特认可这一理论，但是也提出来一些限制性理论，他指出，亨德森的理论的确成立，但是从商业上来说，需要更多的步骤，一个公司或者经济模式可能在一些活动中占有优势，但可能并不适用于其他活动。
他提出来“价值链”这一概念。
基于亨德森和波特的理论，整个商业策略大厦逐渐建立起来。
但是在大数据时代，这一理论已经不在成立。
随着互联网技术的发展，信息的获取变得十分便捷，交易成本在不断降低。
交易成本的下降，导致可利用资源减少了，对垂直机构的整合也就会随之减少，价值链也会随之断裂，也可能不会断裂，但是对于同一商业中的竞争者来说，他们就可能利用其在价值链的位置，以此对竞争对手进行渗透、攻击。
英国出版的百科全书曾经是世界上最畅销的书籍之一，随着光盘和网络的流行，知识传播和更新的成本在不断下降，百科书行业随之倒闭。
维基百科随之兴起，和百科全书不同的是，维基百科的内容是由用户撰写的，并且非常专业，价格也非常便宜。
再比如2000年，人类基因图谱的绘制，主要由专业的科研机构和科学家完成，耗费了2亿美金和10年的时间，才绘制出一个人的基因图谱。
而现在只需要不到1000美元，甚至立等可取，这个行业甚至成为了零售业，以后当你去看医生的时候，可能会被要求先做一个基因绘制，然后医生会根据基因信息，找出致病基因，给你开出基因药物。
我们可以利用移动设备和医疗设备收集到的临床数据和基因数据，找出一些我们不曾发现的配对组合。
基因组只是一个例子，实际上，大数据技术正在推动商业活动规模的自然形成，这一变革超越了机构之间的界限，尤其超越了以商业纪律为原则的界限，商业结构由垂直结构、寡头垄断变成了水平结构。
这个逻辑不仅仅指的大数据，比如电信通讯行业、纤维光学，医药行业等，都在发生改变，“大科学”变成一种趋势。
这种水平结构的出现，暗示了商业战略发生了根本变化，意味着我们要将策略认为是这一类水平结构的管理者。
因为商业定义甚至行业定义是战略的成果，而不是预先设定。
因此，我们需要制定出如何同时满足合作与竞争的战略。
这些类型的转变，使得商业战略的传统前提变得过时，他们使我们进入一个全新的世界，他们要求我们不论是在公共部分，还是在私有部分，都以一种完全不同的方式来思考商业结构，并且使战略再一次变得有趣生动。
Uber打车，使得人们可以很方便的到达任何地方，对用户的以往数据进行分析，可以知道哪些地方经常有人需要打车，告知司机去往这些地方。
如果你用过Uber，就会知道，它非常的方便，打开APP，一键叫车，随后车就会到了，到达目的地，以后，完成支付即可。
在这些便利的背后，是由Hadoop和Spark这样的大数据工具在支撑。
商业计划的简单明了，给了Uber利用数据来优化服务的巨大机会。
Uber正在利用数据为全世界的载客司机提供智能、自动化、实时的服务并且支撑服务的规模化。
不论是Uber在峰时计价、帮助司机规避事故还是为司机寻找最优盈利位置，这一切Uber 的计算服务都依赖于的数据。
这些数据问题是一道数学和全球目的地预测的真正结晶。
Uber数据部门的主管Aaron Schildkrout说：”这使得这里的数据非常振奋人心，也驱动我们斗志昂扬地用Spark解决这些问题”。
在2014年的时候，Uber还是利用传统的方式来处理数据，利用Python的ETL工具来清洗数据，然后在数据仓库中进行分析处理。
在旧的架构下，Uber依赖于Kafka的数据流将大量的日志数据传输到AWS的S3上，然后使用EMR来处理这些数据。
然后再从EMR 导入到可以被内部用户以及各个城市总监使用的关系型数据库中。
原来的Celery+Python的ETL架构运转得挺好，但是当Uber想要规模化时就遇到了一些瓶颈。
随着Uber扩展的城市越来越多，数据规模也不断增加，在现有的系统上我们遇到了一系列的问题，尤其是在数据上传的批处理过程。
Uber 需要确保最重要的数据集之一的行程数据，这里成百上千的真实准确的消费记录将会影响到下游的用户和应用。
Uber旧的系统并不是为了多数据中心设计的，需要用一系列的融合方式才能将数据放到一个数据中心里面。
解决方案演化出了一个所谓的基于Spark的流式IO架构，用来取代之前的Celery/Python ETL 架构。
新系统从关系型数据仓库表模型将原始数据摄取做了必要的解耦。
你可以在HDFS上获取数据然后再依赖于一些像Spark这样的工具来处理大规模的数据处理。
因此，取而代之的是在一个关系模型中从多个分布式数据中心聚合行程数据，新的架构使用Kafka 从本地数据中心来提供实时数据日志，并且加载他们到中心化的Hadoop集群中。
接着，系统用Spark SQL 将非结构化的JSON转化为更加结构化的可以使用Hive来做SQL分析的Parquet文件。
这解决了一系列的额外问题，而且现在利用Spark和Spark Streaming 将系统变得长期稳定运行。
Uber计划从访问和获取原始数据也都用Spark任务、Hive、机器学习组件，将Spark的潜能彻底释放出来。
虽然非结构化数据可以轻松搞定，Uber最终还是需要通过数据管道生成结构化数据，因为结构化数据在数据生产者和数据使用者之间生成的”契约”可以有效避免”数据破损”。
为了将非结构化数据转换为结构化数据，Uber开发了新的工作流工具Paricon 和Komondor。
Parino 这个工具是由4个Spark为基础的任务组成的：转移、推断、转化并且验证。
因此不论谁想要改变这个数据结构，他们都将进入这个系统，并且必须使用我们提供的工具来修改数据结构。
然后系统将运行多个验证和测试来确保这个改变不会有任何问题。
Paricon 的一大亮点是所谓的”列式剪枝”。
Uber有许多宽表，但是通常我们每次都不会用到所有的列,因此剪枝可以有效节约系统的IO。
Paricon 也可以处理一些”数据缝合”工作。
一些Uber的数据文件很大，但是大多数都是比HDFS区块来得小的，因此将这些小数据缝合在一起对齐HDFS文件大小并且避免IO的运转失常。
加之Spark的”数据结构聚合”功能也帮助用Paricon 工作流工具直观简化的方式处理Uber数据。
Komondor、Spark Streaming内建的数据摄取服务提供了架构级别的诸多细节。
而数据源是”烹饪”的基础，原始非结构数据从Kafka流入HDFS然后准备被下游应用消费。
在Komondor 之前，它是用来为每个独立应用确保数据准确性的工具（包括获取他们正在处理的数据的上游数据）并且在必要的时候做数据备份。
现在通过Komondor 可以自动处理或多或少的数据。
如果用户需要加载数据，使用Spark Streaming 就相对简单得多。
为了处理每天百万级的事件和请求正在重金投入Spark 并且打算撬动更多的Spark技术栈,包括使用MLib和GraphX库做机器学习和图计算。
科技的进步在很多时候总会超出我们的想象。
近年来，“大数据”一词逐渐被大众所熟知，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
大数据时代已然来临，它在迅速发展也决定着企业未来的变革。
人们也开始意识到，数据对企业的重要性。
而大数据时代的来临，对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务智能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
”最早提出大数据时代到来的全球知名咨询公司麦肯锡曾公开表示。
所谓大数据不仅仅是指海量数据，更为重要的是指这些数据均为非结构化的、残缺的以及无法用传统方式进行处理的数据。
有关国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值。
也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009年甲型H1N1流感的爆发。
根据2012年互联网络数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。
由此可见，大数据时代已来临，它带给我们的将不仅仅是机遇，同样也使我们面对更多挑战。
大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。
人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。
在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。
在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了大数据。
另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。
在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource Planning）和CRM（Customer Relationship Management）系统中的数据。
这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。
随着互联网的深入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。
但所有这些都还不是构成“大量数据”的主体。
成就大数据的不仅是传统定义中的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
更重要的是第四个V，即价值（Value）。
大数据的价值不仅体现在对公司相关财务指标的直接影响上，也体现在对商业模式变革的推动能力上，即不断引发传统商业机构的内嵌式变革。
江苏开放大学计算机应用基础第一次作业
江苏开放大学计算机应用基础第一次作业
一、现代数据与计算技术
1.现代数据与计算技术
现代数据与计算技术是指以计算机为中心的技术，它可以用来解决各
种形式的实体问题和建模要求。
其重要特点是可以容纳大量数据去了解未
来问题，有助于人们预测未来可能出现的问题。
应用技术的范围广泛，可
以用来支持多学科分析，以及全面评估和解释对不同场景的影响。
现代数据与计算技术包括大数据、人工智能（AI）、云计算、物联网（IoT）、机器学习和深度学习等。
其主要特点是可以进行大量数据分析
和应用，可以有效挖掘数据关系，以支持人们进行智能决策，也可以用于
多个学科分析、计算和解释。
2.什么是大数据
大数据是指以计算机为中心的技术，它收集、存储、处理、挖掘、可
视化的海量数据，使人们能够更好地处理复杂的数据分析。
大数据的核心
能力包括数据的可视化，模型的建立，以及数据的挖掘和智能管理。
大数据具有以下几大特点：一是高速，迅速处理大量数据，二是安全，更好地保证数据安全，三是可靠，实现准确的数据处理，四是高效，提升
处理效率，五是分析，进行大量数据分析，六是发现，实现快速发现，七
是智能。
北航EMBA 管理信息系统 作业范本供参考：ZF1908533
互联网时代与大数据管理信息系统第一次课后作业姓名：宋世微学号：ZF1908533一、2019年9月21日在课堂上学到的知识1、2019年，九月下旬。
我们在北京航空航天大学。
学习了，信息系统第一次课。
我们了解了，管理信息系统是用辅助一个企业学校政府组织，来管理日常工作的管理的系统。
包括有有软件和硬件两部分构成，分为系统软件和应用软件。
系统软件包括操作系统，数据库，中间件。
管理信息系统要软件包括ERP、OA、Scm、CRM、MEs。
我们还学习了一个企业的关键部门，有六个人，财，物，供，产，销，还学习了社会网络的弱联系和强联系。
所以大数据指的是这样现象，一个公司日常运营所生成和积累的用户行为数据增长如此快，以至于难以使用现在的数据库管理工1具来驾驭。
困难在于数据的获取，存储，搜索，分析，共享分析和规划等方面。
这些数据如此之大，已经不是我们所熟知的多少g和多少t为单位来衡量。
而是以P E T为计量单位，所以称之为大数据。
2、大数据的4V理论包括，多、乱、差、快。
其主要意思是数据量巨大，结构化，半结构化和非结构化数据乱。
沙里淘金价值密度低、。
实时获取需要的信息。
数据资产的评价包括颗粒度、规模活性、关联性维度准确性。
3、我们还学到了有关于啤酒和尿不湿的例子。
1970年，在美国的超市出现了有趣的现象，没到周末，啤酒和尿不湿的销量都有所增加，经济学家通过调研、数据采集及分析后，发现基本上购买者为25-35岁的青年已婚男性，原因是有车的美国家庭一般都有周末郊游的习惯，家庭主妇一般会让丈夫在周末采购尿不湿，以便周末孩子外出郊游时使用，得出结论，当超市把尿不湿和啤酒放在一起以便于顾客发现时，两者的销量都会增长，这就是组合销售的概念。
24、我们还学到了区块链的定义。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。
区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库。
大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)
大数据分析报告大数据分析方案（优秀3篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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海致大数据建模第一次作业中级
海致大数据建模第一次作业中级摘要：I.引言- 介绍海致大数据建模- 阐述第一次作业的目的和意义II.作业内容概述- 分析作业要求- 介绍作业涉及的数据集和任务III.数据预处理- 数据清洗- 特征工程- 数据可视化IV.模型选择与训练- 模型的选择- 模型的训练过程- 参数调优V.模型评估与优化- 评估指标的选择- 模型的评估过程- 模型的优化策略VI.结果展示与分析- 展示模型预测结果- 分析模型性能- 提出改进方案VII.总结与展望- 总结作业经验- 提出未来学习的计划正文：随着大数据时代的到来，数据建模在各行各业发挥着越来越重要的作用。
在海致大数据建模的第一次作业中，我们通过对数据进行深入分析，选择并训练合适的模型，对数据进行预测，从而对实际问题进行解决。
首先，我们分析了作业的要求，明确了作业的目标。
在此基础上，我们选取了一组数据集，并对其进行了详细的分析，以确定作业的任务。
数据集涉及多个领域，如金融、医疗、电商等，我们需要根据具体情况选择合适的数据集进行作业。
接下来，我们进行了数据预处理。
在这一阶段，我们主要进行了数据清洗，去除了数据中的异常值和缺失值。
同时，我们还进行了特征工程，提取了数据的特征，以便于后续模型的训练。
此外，我们还利用数据可视化工具对数据进行了可视化展示，以便更好地理解数据。
在完成数据预处理后，我们进入了模型选择与训练阶段。
在这一阶段，我们根据作业任务和数据特点，选择合适的模型进行训练。
我们使用了多种机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，以提高模型的预测能力。
在模型训练过程中，我们不断调整模型参数，以优化模型的性能。
模型训练完成后，我们进行了模型评估与优化。
我们选择了合适的评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，对模型的性能进行了评估。
根据评估结果，我们发现了模型的不足之处，并采取了一系列优化策略，如调整模型参数、使用集成学习等，以提高模型的预测能力。
最后，我们展示了模型预测结果，并对其进行了详细的分析。
数据分析作业指导
数据分析作业指导数据分析是一项关键任务，它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息和见解，以便作出明智的决策。
在进行数据分析的过程中，有一些关键步骤和技巧是值得我们注意和掌握的。
本篇文章将为您提供一份数据分析作业指导，帮助您更好地完成数据分析任务。
一、数据收集与整理在开始数据分析之前，首先需要收集和整理相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如调查问卷、网站访问数据、销售记录等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
同时，如果数据量庞大，需要进行适当的筛选和清洗，以排除异常值和错误数据。
二、确定分析目标在进行数据分析之前，需要明确自己的分析目标。
分析目标可以包括回答某个具体问题或解决某个业务难题。
确定分析目标有助于我们更好地选择合适的分析方法和工具，并避免在分析过程中迷失方向。
三、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要步骤，它可以帮助我们深入了解数据，找出其中的规律和趋势。
在进行数据探索时，可以使用统计学方法、可视化工具等。
通过数据可视化，我们可以更直观地展示数据之间的关系，并从中发现潜在的模式和趋势。
四、数据分析与建模根据分析目标和数据特点，选择合适的数据分析方法和建模技巧。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、分类与聚类分析等。
在进行数据分析时，要合理选择变量并构建适当的模型，以便更准确地解读数据和做出预测。
五、解读结果与报告撰写在完成数据分析后，要对结果进行解读并撰写报告。
报告应该简明扼要地概述分析目的、方法和结果，以及相应的见解和建议。
在撰写报告时，要注意语言通顺、结构清晰，避免使用过多的专业术语和公式，以确保读者能够轻松理解和阅读报告。
六、反思与改进在完成数据分析作业后，要进行反思和总结。
回顾整个分析过程，思考自己在数据收集、分析和报告撰写等方面的不足之处，并寻找改进的方法。
通过反思与改进，我们可以不断提升自己的数据分析技能，为未来的工作提供更有价值的支持和见解。
总结：数据分析是一项复杂而重要的任务，它需要我们具备扎实的统计学和编程基础，以及灵活运用各种数据分析工具和方法的能力。
20秋学期《大数据导论》在线作业题目
20秋学期（1709、1803、1809、1903、1909、2003、2009 ）《大数据导论》在线作业试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 15 道试题,共 30 分)1.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.数据不统一2.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3.数据产生方式变革中数据产生方式是自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4.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.Gephi5.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项?A.诊疗数据B.个人健康管理数据C.公共安全数据D.健康档案数据6.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7.IaaS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8.哪个选项不属于大数据4V特点?A.VolumeB.ValidC.VarietyD.Value9.第一个提出大数据概念的公司是( )。
A.麦肯锡公司B.谷歌公司C.微软公司D.脸谱公司10.MapReduce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11.数据清洗的方法不包括A.缺失值处理B.噪声数据清除C.一致性检查D.重复数据记录处理12.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13.下列不属于Google云计算平台技术架构的是()A.并行数据处理MapReduceB.分布式锁ChubbyC.结构化数据表BigTableD.弹性云计算EC214.下列哪个R语言扩展包可以创建带有点和边的网络图()A.ggplot2workC.ggmapsD.animation15.基础设施即服务的英文简称是A.IaaSB.PaaS二、多选题 (共 15 道试题,共 30 分)16.大数据时代预测人类移动行为的数据特点是A.多样化B.数据量大C.维数高D.变化快17.借助于大数据提供的##和##,政府可为农业生产进行合理引导,依据需求进行生产,避免产能过剩造成不必要的资源和社会财富浪费。
精编2020年最新公需科目《大数据》完整版考核题库(含标准答案)
2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、填空题1．HDFS 默认 Blck Size是64MB。
（填128也正确）2．MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。
系统执行排序的过程（即将map 输出作为输入传给reducer）称为shuffle。
二、单选题3．下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。
（单选题） A.网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为B.用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考C.数字轨迹用完即自动删除D.用户的隐私安全很难得以规范保护三、多选题4．下列选项中，属于贵州发展大数据的先天优势的是（）。
ABCDA.空气清新B.远离地震带C.气候凉爽D.电力资源充沛5．20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。
ACDA.互联网B.自动化C.计算机D.数字化6．根据涂子沛先生所讲，数据就是简单的数字。
×正确错误7．大数据要求企业设置的岗位是（）。
A.首席信息官和首席数据官B.首席信息官和首席工程师C.首席分析师和首席工程师D.首席分析师和首席数据官8．大数据能帮助教师改进教学。
利用大数据方法，教师通过学生反馈回来的作业，就可以发现到底是哪些学生并没有真正听懂，进而有针对性地加以辅导。
对9．大数据的思维会把原来销售的概念变成服务的概念。
对10．根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它（）以上。
DA.90%B.70%C.30%D.50%11．由于历史的原因，我国医院的信息化建设层次不齐.水平不一。
正确错误1.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？CA.2013年B.2014年C.2016年D.2015年12．根据涂子沛先生所讲，因为数据的内涵发生了改变，计算的内涵也发生了改变。
对13．治理理论认为，现代社会的发展必然要求公共服务多元化的供给。
对14．郭永田副主任指出，物联网在大田作物生产中的应用体现在以下哪些方面？ABCDA.农作物病虫害监测B.农业精准生产控制C.农田环境监测D.农作物长势苗情监测15．大数据的主要特征表现为（）。
国家开放大学2023年秋季《商务数据分析》形成性考核
国家开放大学2023年秋季《商务数据分析》形成性考核2023秋形考作业一1.如果将数据分析的步骤精简为4个步骤，则依次是（）。
单选题(5分)5分A.数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现B.数据获取、数据呈现、数据处理、数据分析C.数据获取、数据处理、数据呈现、数据分析D.数据呈现、数据分析、数据获取、数据处理正确答案:A2.数据分析的主要目的是（）单选题(5分)5分A.删除异常的和无用的数据B.挑选出有用和有利的数据C.以图表的形式直观展现数据D.发现问题并提出解决方案正确答案:B3.某班级共有50名学生，其中女生20名，以下叙述正确的是（）单选题(5分)5分A.男生占30%B.女生占20%C.男女生比例为20:30D.男女生比例为3:2正确答案:D4.进行市场需求调研时可采用的方法有（）单选题(5分)5分A.观察法B.访问法C.问卷法D.以上都是正确答案:D5.进行细分市场分析时，以下可以作为确定市场细分变量的因素是（）单选题(5分)5分A.人口特征变量B.消费心理特征C.消费行为特征D.以上都是正确答案:D6.以下关于市场生命周期四阶段描述错误的是（）单选题(5分)5分A.投入期，解决用户认知的问题，重点在于个性化服务B.成长期，解决用户转化的问题，重点在于运营C.成熟期，解决用户留存的问题，重点在于品牌建设D.衰退期，解决产品转型和创新的问题正确答案:A7.人口统计学信息属于客户数据中的（）单选题(5分)5分A.描述性数据B.行为性数据C.关联性数据D.预测性数据正确答案:A8.进行客户数据采集时，可以通过（）等渠道单选题(5分)5分A.向数据公司租用或购买B.向目录营销与直复营销组织购买C.从工具软件中获得D.以上都是正确答案:D9.客户画像具有（）等作用单选题(5分)5分A.精准营销B.助力产品C.行业报告与用户调研D.以上都是正确答案:D10.以下属于推广数据的有单选题(5分)5分A.直通车转化率B.展现量C.点击率D.以上都是正确答案:D11.A店最近销售额下降，老板委派运营小李进行店铺数据分析，小李确定影响销售额的数据指标有哪几个？（）多选题(5分)5分A.转化率B.客单价C.UVD.投资回报率正确答案:A B C12.在EXCEL中可以用几种不同的方法找出一张表中的重复数据，以下方法属于的是（）多选题(5分)5分A.COUNTIF函数法B.高级筛选法C.条件格式法D.数据透视表法正确答案:A B C D13.数据清洗是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。
海致大数据建模第一次作业中级
海致大数据建模第一次作业中级一、作业要求与目标在海致大数据建模课程中，第一次作业的目标是帮助学员掌握大数据分析的基本流程和方法。
本作业要求学员对给定的数据进行处理和分析，通过数据建模实现对数据特征的挖掘，从而达到对现实问题进行预测或解释的目的。
二、数据准备与处理1.收集数据：学员需要从给定的数据源中选取合适的数据集。
数据集应具有现实意义，以便能更好地应用于实际问题。
2.数据预处理：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复记录、缺失值处理、数据类型转换等。
此外，还需对数据进行归一化或标准化处理，以消除数据量纲对分析结果的影响。
3.数据拆分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、参数调整和模型性能评估。
三、数据可视化与探索1.描述性统计分析：通过绘制柱状图、箱线图、散点图等，对数据进行初步可视化分析，了解数据的分布、相关性等特点。
2.数据探索：利用数据探索方法，如聚类、关联规则挖掘等，发现数据中的潜在规律和关联关系。
四、数据建模与优化1.选择模型：根据实际问题和数据特点，选取合适的建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
2.模型训练：利用训练集对所选模型进行训练，通过调整模型参数提高模型性能。
3.模型优化：根据验证集的性能指标，对模型进行优化，如调整权重、学习率等。
五、结果评估与分析1.模型评估：利用测试集对模型进行评估，计算各项性能指标，如准确率、召回率、R方等。
2.结果分析：对建模结果进行解读，分析模型在实际问题中的应用价值，并提出改进措施。
六、总结与展望本次作业旨在帮助学员掌握大数据建模的基本方法和技巧。
通过完成作业，学员应能独立完成数据处理、可视化、建模和评估等环节，为解决现实问题提供数据支持。
【奥鹏】[南开大学]19秋学期(1709、1803、1809、1903、1909)《大数据导论》在线作业-1
第26题,大数据时代预测人类移动行为的数据特点是
A、多样化
B、数据量大
C、维数高
D、变化快
正确答案:B,C,D
第27题,常见的分类方法有
A、决策树
B、贝叶斯网络
C、遗传算法
D、FP算法
正确答案:A,B,C
第28题,数据归约(Data Reduction)主要有()
T、对
F、错
正确答案:T
第46题,数据挖掘主要是为了发现隐藏在数据中的有用信息和规律
T、对
F、错
正确答案:T
第47题,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研发计划”
T、对
F、错
正确答案:T
第48题,在集成期间,当一个数据库的属性与另一个数据库的属性匹配时,必须特别注意数据的结构。这旨在确保源系统中的函数依赖和参照约束与目标系统中的匹配。
C、一致性检查
D、重复数据记录处理
正确答案:D
第5题,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
A、支撑层
B、大数据分析层
C、网络层
D、应用层
正确答案:A,B,D
第18题,可视化工具包括()
A、Excel
B、Google Chart
C、Gephi
D、ppt
正确答案:A,B,C
第19题,大数据存储的特点与挑战有()