大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍）
大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该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”的复合型大数据技术与应用专业人才。
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技术与应用专业方向，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专业做了专门研究，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。
大数据技术与应用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。
3.实验室建设
为了提高学生的实战技能，慧科教育携手阿里云在本专业方向上还提供了阿里大数据实验室。
“阿里大数据实验室”由慧科教育携手阿里巴巴集团及高校共同建立。阿里巴巴是全球企业间(B2B)电子商务的著名品牌，是目前全球最大的网上贸易市场。作为国内互联网大数据的先驱，阿里巴巴集团曾在2008年就把大数据作为公司的一项基本战略。阿里大数据实验室为移动云计算和大数据技术与应用专业学生提供企业实战环境以及真实企业项目，平台引入了大数据的采集、挖掘等技术。学生在实验室中完成阿里基于Android、iOS等平台的app开发，并可以在平台上进行数据信息交易、数据挖掘、数据统计与分析等应用，不断提升自己运用、解释、挖掘数据的能力，同时完成新技术领域的探索与实现。
左图为北航实验室牌匾示例，右图为学生实训图
4.教学体系
慧科教育具备完善的专业共建教学服务支持体系。为达到联合人才培养的目标，慧科教育和合作院校共同制定了最为合理的教学支持服务体系。
5.实训安排
慧科教育联合行业技术领军专家和教育研究领域的学科带头人组成课程实训专家组，经过反复论证，研发出系列大数据项目实训课程体系，引入具有丰富实践经验的实训教师，运用当前大数据正在运行的真实项目，实施案例教学，让学生真正掌握大数据的专业技能。
实训项目范例
项目名称小天池实践课系列：交通线路客流预测
项目介绍随着城市公交交通不断发展进步，公交线路客流量是城市公交交通规划、设计、建设及运营各环节的重要依据。因此，对于公交线路客流量的预测，也相应地成为了城市交通建设的一个十分重要的环节，对
于交通发展具有重要的意义。本实践课程以某省实际交通场景为例，逐步引导用户进行交通线路客流预
测。
实训内容通过分析部分公交线路的历史公交刷卡数据，预测不同线路的客流情况，根据客流分布的结果，提前为人们选择合适的公交线路、避开线路客流高峰以及合理调配公交资源。
提供城市公交线路的历史公交刷卡数据，挖掘固定人群在公共交通中的行为模式。建立公交线路乘车人次预测模型，并用模型预测未来一周内每日06时至21时每小时段各个线路的乘车人次。
实训教学：
全过程监控，保障实训学生的参与情况，以及实训后的技能掌握情况等，真正做到实训的教学宗旨。
6.实习与就业
在完成目标课程及企业项目实训的学习之后，慧科教育会将学生推荐到本专业对口的企业岗位进行实习，并对学生进行全方位的职业化指导，帮助学生成功迈入职场大门。
全方位就业服务流程
最后，需要特别指出的是：大数据技术与应用专业都采用的校企合作专业共建的形式办学，并且由于是新兴前沿专业，更加注重对技能的要求和掌握，所以大家在选择就读学校的时候不仅要注意学校的层次和水平，也要注意企业的资质和经验等。
7.就业岗位
师资力量
慧科教育与各大高校共建的校企合作专业都邀请了众多大牛级别的企业师资亲自授课，就业领域／专业方向
大数据程序开发方向 大数据分析方向 大数据架构设计方向 计算机、移动互联网、电子信
息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域 Java 大数据分布式程序开发、大数据集成平台
的应用、开发等方面的
高级技术人才 大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才 Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计，大数据分析等方面的高级技术人才 政府机关、房地产、银行、金
融、移动互联网等领域 Java 大数据分布式开发、基于大数据平台的
程序开发、数据可视化
等相关工作 大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作 Java 海量数据分布式编程、大数据架构设计等相关工作
IT 领域 计算机应用工作 计算机应用工作
对于学生技能的掌握与提升具有显著的作用。
注重参与的广度和深度培养学生的创 新意识 （一）注重参与的广度，让全体学生运用多种感官参与教学的全过程，实现参与“量”的飞跃。 1、采取多种形式，让全体学生参与学习。素质教育的基本观点是使每个学生在原 有的基础上得到生动活泼的发展，为学生获得终身学习能力打好基础。因此，课堂教学必须采取“合作研讨”、“分层教学”等多种形式，引导全体学生参与学习活动。 2、展示知识的形成，让学生全过程参与学习。教学过程是一个以学生活动为主的动态发展过程。在这一过程中，教师应有意识地创设教学情境，创造条件让学生进行各种实践活动，使学生把握知识的来龙去脉，受到恰当的思维训练，完成知识的“发现”和“获取”过程。教师引导学生通过准备性参与、尝试性参与、理解性参与和巩固性参与，从而达到全程参与的目的。 3、调动多种感官，让学生全方位参与学习。多种感官协同参与学习活动，是最基本的、也是最重要的学习方法之一。读书、计算、操作、推理、判断等任何一项学习都不可能由眼、耳、口、手、脑某一感官独立完成。必须密切合，才能使学习卓有成效。心理学研究也表明：听觉通道的学习，效率只有30%，视觉通道的学习，效率为50%，而复合通道的学习效率可达70—80%。为确保学生的全方位参与，教师在课堂上应给学生提供丰富的、充足的、典型的、较为完整的感性材料，有目的地创设学生活动的空间，放手让学生动手、动口、动脑，使学生在生动活泼的实践中发现、认识、理解、掌握知识，发展自己的认知结构。（二）注重参与的深度，增强学生的独立性、主动性和创造性，实现参与“质”的飞跃。 1、培养自主意识，增强独立性。“独立性”指对自己有信心，相信自己能学好,能通过独立思考来认识和判断问题,对自己的学习结果和策略能作出适当的评价，并进行调控。 2、调动积极因素，增强主动性。“主动性”是指学生在学习时表现出的自觉性、积极性特征的总和。表现为对学习有兴趣，能主动确定较明确的学习目标，主动解决一些实际问题，有积极参与各种教学活动的热情。教学中，教师要创造条件，调动学生的内在积极因素，让学生成为信息的主动摄取者和加工者，以自身的力量去主动作用于教师的教。 （1）创设问题情境，产生认知兴趣，使学生“想学”。培养学生的学习兴趣，是学生主动学习的前提。俄国教育家乌申斯基指出：“没有丝毫兴趣的强制性学习，将会扼杀学生探求真理的欲望。” （2）教给学习方法，具有主动学习能力，使学生“会学”。“会学”是学生侧重于掌握学法，主动探求知识，提出新问题，解决新问题。要想使学生主动听课、积极动脑、学会学习，就必须教给他们科学的学习方法，养成良好的学习习惯，发展他们独立学、思、用的能力，只有这样才能使学生真正喜欢学习、主动学习。 3、注重思维发展，增强创造性。人才最本质的特点在于创造。对学生创造性品格的培养，主要包括创造意识、创造精神、创造思维、创造能力和创造人格的培养等。创造性思维是人的思维品质中最有活力、最有价值的方面。（1）发展学生的发散思维。（2）鼓励学生的直觉思维。
单选题 1.信息主权领域范围不受地域边界影响，而根据信息传播的深度和广度动态变化。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下，我国中小企业在数量、创造GDP、拉动就业方面的占比均已超过70％。（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误 3.美国拓展信息主权的主要措施不包括（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施 4.大数据核心价值是（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 5.云计算是对（）技术的发展与运用(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是 6.云计算体系结构的（）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作(分数:10分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层
C.管理中间件层 构建层 7.大数据区别于传统数据的特征有（)(分数:10分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 8.大数据应用需依托的新技术有（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施 10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 一.单选题 1.大数据应用需依托哪些新技术（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.以上都有
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析
电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） 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 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） 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10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） 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12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） 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 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍
2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。
打破定性思维_培养思维深度广度 定性思维把事物的量与质统一起来，明确事物规定性的思想过程。下面就是小编给大家带来的培养学生思维深度广度的方法，希望能帮助到大家! 培养学生思维深度广度的方法 1 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们需要在教育学生的时候，超前进行教育，一般来说，也就是如果是一年级的学生，我们在教育的时候，可以时不时带着说一些二年级的知识，这样是可以提高学生的思维深度和广度的。 2 培养学生思维深度广度的方法 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们还需要经常性的提出一些问题，让学生自主的进行思考，当他们进行思考后，往往会遇到很多问题，这样是可以培养学生对于问题的思维深度和广度的，因为他们会不断的思考，在这其中，我们需要给予一定的帮助。 培养学生思维深度广度的方法 3 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们需要经常加以引导，这个往往最好选择在室外进行授课，很多时候，学生的思维往往是需要引导的，因为他们的思维方式往往相对来是比较简单，深度不足，更别说广度了，当我们进行引导思维后，往往也就容易培养出他们思维的深度和广度。 培养学生思维深度广度的方法 4 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们还需要经常性的给予学生们看一些图文书籍，这些图文书籍也是可以帮助学生们培养出思维的深度和广度的，因为图文对于学生们的吸引力还是比较大的，往往可以让他们沉浸进去，从而培养出思维的深度和广度。 培养学生思维深度广度的方法 5
想要培养学生的思维深度和广度的话，我们还需要经常让学生处于疑问的状态， 这样会让他们不断的进行思考，他们不知道的，会先进行思考，之后才会尝试寻找到 答案，这种方法也是非常好的，因为这样是容易让他们培养出思维的深度和广度的。 培养学生思维深度广度的方法 6 想要培养学生的思维深度和广度的话，在学生说出很多错误答案的时候，我们需 要告知正确的答案，当他们说的答案是错误的时候，我们也需要给予足够的赞赏，这 样也是培养他们思维深度和广度的好方法之一，是非常不错的。 如何打破固定思维 生活中，每个人的思维模式都是不一样的。可是大部分人的思维模式都是固定式 思维模式。这个与人们的生活环境，成长环境，受教育的模式，个人经历等都有很大 的关系。固定思维模式是一种自我保护式的思维模式，这是长期以来形成的思维习惯。可是现实生活中，那些取得比较大的成就的人，往往思维模式比较独特，看问题的角 度也是与众不同。那么，我们应该如何打破固定思维模式呢? 打破固定思维模式 首先，要有意识地去尝试新鲜的事物。人们都有一个特点，针对新事物，往往一 开始是看不惯的，也不愿意去尝试，一般都是等普及了以后再去做，这也是一种自我 保护的本能，怕上当。就像淘宝刚开始出来的时候，很少有人相信可以在网上买卖东西，不会轻易的尝试，那些前期尝试的人，往往都赚到了大钱。 打开思维 其次，常常让大脑进入深度思考。人的大脑就像人一样不喜欢深度思考，喜欢浅 层次的思考问题，往往很多错误的决策都是浅层次思考决策的结果。比如，冲动导致 犯错，事后又后悔就是典型的代表。只有深度思考，才能慢慢的发现事物的本质，才 会接近事物的真相，才不至于作出离谱的选择。 深度思考 最后，进行学习训练，像高人学习。其实打破固定思维模式，是可以通过学习训 练的。通过学习新的思维模式，接触新的事物，结交不同思维的人，对自己的影响应 该还是很大的。为什么很多人经过跟高手学习几年后，以前是穷困潦倒，后来发家致 富了。很大程度上是思维模式发生了转变，又遇上了比较好的机会，从而实现了人生 的华丽转变。
大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） 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 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） 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10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） 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12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） 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 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别
大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该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”的复合型大数据技术与应用专业人才。 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技术与应用专业方向，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专业做了专门研究，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。 大数据技术与应用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。
2020学年大数据思考与练习 一、单选题 1.当前大数据技术的基础是由（）首先提出的。 A.微软 B.百度 C.谷歌 D.阿里巴巴 2.大数据的起源是（）。 A.金融 B.电信 C.互联网 D.公共管理 3.智能健康手环的应用开发，体现了（）的数据采集技术的应用。 A.统计报表 B.网络爬虫 C.API接口 D.传感器 4.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。 A.中国 B.美国 C.日本 D.英国 5.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 6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（）。 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 7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。 A.互联网 B.物联网 C.综合国力 D.自然资源 8.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.健康档案数据 D.公共安全数据 8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。 A.1KB＜1MB＜1GB B.基本单位是字节（Byte） C.一个汉字需要一个字节的存储空间 D.一个字节能够容纳一个英文字符 9.在数据生命周期管理实践中，（）是执行方法。 A.数据存储和备份规范 B.数据管理和维护 C.数据价值发觉和利用 D.数据应用开发和管理 10.大数据时代，数据使用的关键是（）。 A.数据收集 B.数据存储 C.数据分析 D.数据再利用 11.大数据的本质是（） A.联系 B.挖掘 C.洞察 D.搜集 12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。 A.大数据 B.贫数据 C.富数据 D.繁数据 13.信息技术的发展非常快，表现在（）。 A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍 B.信息的存储能力每9个月翻一番 C.信息的存储能力每9个月翻一番 D.光通讯的速率和容量每年翻一番 14.与大数据密切相关的技术是（）。 A.蓝牙 B.云计算 C.博弈论 D.WiFi 15.大数据应用需依托的新技术有（）。 A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 16.数据科学就是从（）中提取知识的研究。 A.流量 B.互联网 C.数据 D.人群 17.IBM在3V的基础上又归纳总结了第4个V是指（）。 A.真实和准确 B.无时不在 C.巨量 D.极速
第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B ：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（ C ）。（单选题，本题 2分） A：金融 B ：电信 C：互联网 D ：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题 2分） A：数据管理人员 B ：数据分析员 C ：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模B：活性C：关联度D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（D）。（单选题，本题 2分） 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 6、智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表B：网络爬虫C：API接口D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题 2分） A ：数据重组是数据的重新生产和重新采集B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C ：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D ：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（C）。（单选题，本题 2分） A：数字城市B：物联网C：联网监控D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题 2分） 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10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（ B ）。（单选题，本题 2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ D ）。（单选题，本题 2分） 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12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（ A ）。（单选题，本题 2分） A：互联网B：物联网C：综合国力D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B ）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题 2分） 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 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题 2分） A：1KB＜1MB＜ 1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（ B ）。（单选题，本题 2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 1
大数据概念：史上最全大数据解析 来源：数据观时间：2015-04-02 17:52:56作者： 现如今，我们身边很多人对一些热门的新技术、新趋势往往趋之若鹜却又很难说得透彻，比如大数据，如果被问大数据和你有什么关系，估计很少能说出一二三来。究其原因，一是因为大家对新技术有着相同的原始渴求，至少知其然，在聊天时不会显得很“土鳖”；二是在工作和生活环境中，真正能参与实践的大数据案例实在太少了，所以大家没有机会花时间去知其所以然。 我希望有些不一样，所以对该如何去认识大数据进行了一番思索，包括查阅了资料，翻阅了最新的专业书籍，但我并不想把那些零散的资料碎片或不同理解论述简单规整并堆积起来形成毫无价值的转述或评论，我很真诚的希望进入事物探寻本质。 如果你说大数据就是数据大，或者侃侃而谈4个V，也许很有深度的谈到 BI或预测的价值，又或者拿Google和Amazon举例，技术流可能会聊起Hadoop 和Cloud Computing，不管对错，只是无法勾勒对大数据的整体认识，不说是片面，但至少有些管窥蠡测、隔衣瘙痒了。……也许，“解构”是最好的方法。 怎样结构大数据? 首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，
这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。 其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开： 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
思想的深度，知识的广度，能力的高度 2012-01-05 14:12:54| 分类：默认分类| 标签：|字号大中小订阅 我与“课内比教学”征文 思想的深度，知识的广度，能力的高度 西流河一中吴中华 经过学校多次开会宣传，本学期由省教育厅发起，在全省范围开展的“课内比教学，课外访万家”的活动于十月份在我校拉开了序幕，进入了实施阶段。“课内比教学”分为三个阶段，分别是宣传、讲课、小结阶段。作为学校中年老师，我既参加了教学练兵的讲课，也参加了教学比武阶段的讲课。这次讲课又让自己经历了一次历练，收获了一些心得。 一、挖掘资源，准备充分。 在教学练兵中，我讲的课文是：人民教育出版社出版的八年级语文上册第二单元第七课朱自清写的《背影》，这是一篇写父子亲情的散文；在教学比武中，我讲的课文是：第三单元第十一课茅以升写的《中国石拱桥》，这是一篇介绍中国石拱桥知识的事物说明文。 为了上好课，我每次都认真的钻研教材，教案，教师教学用书，真正把课文的教学目标熟练地掌握在自己的心中。还要搞清楚课文的内容、结构、作者的写作思想、情感，课文的重点难点，教学时的切
入点，如何导入，如何设置问题，以及课堂上可能出现的哪些问题我都进行了预设。甚至还上网查找同类文章教学的课件。这样经过精心的准备后，再去给学生上课，一则心中有数一些了，二则能很好的掌控课堂。 除此以外，我还在下课的间隙时间里和同学们一起聊天，从而了解他们的一些思想特点，从和他们交流的过程中掌握一些信息，好在课堂上随时作为引用的材料。 根据我收集到的资源和材料，我分别把这两课制作成了可以教学的课件，这样就已经为说课和讲课作好了准备。 二、说课精练，注重过程。 在说课阶段，我从四个方面进行了说明。第一、说教材。主要是说说这一篇课文在本册书中所占的地位和在这个单元中讲这一课要注意的一些问题。至于教学的目标、重难点、突破点等，那也是在说课的范围之内的了。第二、说教法。也就是我在讲这一课时的构想，以及如何引导学生学习的方法，这个过程要说得详细点。第三、说学情。学生学这篇课文的基础、学生个人情感、经历等，老师都要事先了解一些，正所谓“知己知彼”吧！这样上起课来会更游刃有余一些。第四、说学法。即如何引导学生学习这一课，在课堂教学过程中要运用哪些方法。 课说完了以后，老师们分别提出了一些修改意见，我再进一步的进行完善，这样就可以进入下一个环节——讲课了。
大数据的十大局限
“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，似乎在一夜之间，大数据就红遍了南北半球，，大数据被神化得无处不在，无所不包，无所不能。这里面有认识上的原因，也有故意忽悠的成份。笔者以为，越是在热得发烫的时候，越是需要有人在旁边吹吹冷风。在这里谈大数据的十大局限性，并非要否定其价值。相反，只有我们充分认识了大数据的特点和优劣势，才能更加有效地对其进行采集、加工、应用，充分挖掘和发挥其价值。 1、数据噪声：与生俱来的不和谐 大数据之所以为大数据，首先是因为其数据体量巨大。然而，在这海量的数据中，并非所有的数据都是有用的，大多数时候，有用的数据甚至只是其中的很小一部分。随着数据量的不断增加，无意义的冗余、垃圾数据也会越来越多，而且其增长的速度比数据信息更快。这样一来，我们寻求的重要数据信息或客观真理往往会被庞大数据所带来的噪声所淹没，甚至被引入歧途和陷阱，得出错误的结论。 2、真实性：不得不接受的虚假 “引领我们进入困局的并不是我们不知道的事物，而是我们知道、但不那么真实的事物。”真实性是一切数据价值的基础，然而这同时也是大数据的一大先天性缺陷。 网络是大数据最重要的来源之一，而网络本身就充斥着大量的虚假信息。例如，网络数据中存在着大量的虚假个人注册信息、假账号、假粉丝、假交易、灌水贴及虚假的意思表示等。这种失真是由网络本身的特性决定的，比如说，绝大多数社交网站很难也不会对会员注册信息的真实性进行全面核查，
电商平台也无法控制一人注册多账号，或账号与实际消费个体的非对应关系（想想你家有没有共用一个宽带或电商账号的情况）。 除了网络数据，即便是通过原始方法采集的个人信息数据也无法保障其真实、准确。就拿电信运营商来说，即便推行了实名制，数据质量与期望仍有相当差距。 可以预见，在相当长的时间内，即使最优秀的数据科学家、最先进的数据处理方法也无法消除或修正某些数据固有的错误和不足，对大数据真实性的追求无疑是摆在我们面前的又一挑战。 3、代表性：永不可能的全样本 迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中阐述的一个核心观点便是，大数据是全样本，因此不再依赖随机取样。笔者认为，这种观点是错误的。 大数据来源大致可以分为两类，一类来自于物理世界的科学数据，如实验数据、传感数据、观测数据等；另一类则来自于人类社会活动，主要是互联网数据，如社交关系、商品交易、行为轨迹等个人信息。然而，这两类数据的产生、收集都存在很大的盲区和局限性。例如：很多人在网上订餐或消费的时候往往会参考其他人的推荐和点评，但经常在消费以后发现并不如意。撇开个人口味和刷评的因素，还有一个重要原因在于，网上点评的人并不具备足够的代表性。喜欢上网的本身就只是消费人群中的一部分，上网消费同时又喜欢点评的人更只是其中的一小部分，所以，由带有明显倾向的小众来代表整个群体明显是错误的。 无论科学技术如何发达，来自于物理世界和网络社会的大数据永远都不可能覆盖整个自然界和人类社会；如果再考虑宗教、法律、伦理、道德上的诸多限制，那么大数据就更不可能成为“全样本”了。
图的操作 一、问题描述 图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。在图形结构中，节点间的关系可以是任意的，图中任意两个数据元素之间都可以相关。由此，图的应用极为广泛。现在邻接矩阵和邻接表的存储结构下，完成图的深度、广度遍历。 二、基本要求 1、选择合适的存储结构完成图的建立； 2、建立图的邻接矩阵，能按矩阵方式输出图，并在此基础上，完成图的深度和广度遍历，输出遍历序列； 3、建立图的邻接表，并在此基础上，完成图的深度和广度遍历，输出遍历序列； 三、测试数据 四、算法思想 1、邻接矩阵 顶点向量的存储。用两个数组分别存储数据（定点）的信息和数据元素之间的关系（边或弧）的信息。 2、邻接表 邻接表是图的一种链式存储结构。在邻接表中，对图中每个定点建立一个单链表，第i 个单链表中的节点表示依附于定点vi的边。每个节点由3个域组成，其中邻接点域（adjvex）指示与定点vi邻接的点在图中的位置，链域（nextarc）指示下一条边或弧的节点；数据域（info）存储和边或弧相关的信息，如权值等。每个链表上附设一个头节点。在表头节点中，
除了设有链域（firstarc）指向链表中第一个节点之外，还设有存储定点vi的名或其他有关信息的数据域（data）。 3、图的深度遍历 深度优先搜索遍历类似于树的先根遍历，是树的先跟遍历的推广。假设初始状态是图中所有顶点未曾被访问，则深度优先搜索可从图中某个顶点v出发，访问此顶点，然后依次从v的未被访问的邻接点出发深度优先遍历图，甚至图中所有和v相通的顶点都被访问到；若此时图有顶点未被访问，则另选图中一个未曾被访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 4、图的广度遍历 广度优先遍历类似于树的按层次遍历过程。假设从图中某顶点v出发，在访问了v之后依次访问v的各个未曾访问过的邻接点，然后分别从这些邻接点出发依次访问它们的邻接点，并使“先被访问的顶点的邻接点”先与“后被访问的顶点的邻接点”被访问，直至图中所有已被访问的顶点的邻接点都被访问到。若此时图有顶点未被访问，则另选图中一个曾被 访问的顶点作起始点，重复上述过程，直至图中所有顶点都被访问到为止。 五、模块划分 一、基于邻接矩阵的深广度遍历 1．Status InitQueue(LinkQueue *Q) 根据已知Q初始化队列 2．Status QueueEmpty (LinkQueue Q) 判断队列是否为空 3．Status EnQueue(LinkQueue *Q, QElemType e) 将e压入队尾 4．Status DeQueue(LinkQueue *Q, QElemType *e) 取队头元素e 5．int LocateVex(MGraph G,VertexType v) 定位定点v 6．void CreateGraph(MGraph *G) 建立无向图的邻接矩阵 7．void PrintGraph(MGraph G) 输出邻接矩阵的无向图 8．int FirstAdjVex(MGraph G,int v) 第一个邻接点的定位 9．int NextAdjVex(MGraph G,int v,int w) 查找下一个邻接点