大数据时代下的出版行业融合发展之路
一、大数据的核心概念及发展趋势
“大数据”作为一个新兴思潮，2012年底在中国开始被广
泛地讨论和引用。近两年，多位专家学者都对大数据的概念及其
在云计算时代背景下将会产生的深远影响做了不同层面和角度
的概括。那么，究竟什么是“大数据”，我认为，至少应通过两
个层面去理解：
一是技术层面，“大数据”指的是所涉及的数据量规模巨大
到无法通过目前主流的软件工具来进行采集、管理或处理的信息数据，而这些数据恰恰可以成为帮助企业进行经营决策的重要资讯——简单讲，大数据就是各类海量信息数据的统称。
二是理念层面，“大数据”的“大”指的不单是数据容量的
巨大，而是数据潜在商业价值的巨大。大数据最大的价值不在于技术本身，而在为各行各业提供了一种全新的思维方式和思考模式——换言之，大数据是一种新时代商业运作发展理念。
大数据强调事物之间的关联性而非传统的因果先后联系，其重视总体数据，从还未被了解过的相关现象和趋势里，挖掘并创造出意想不到的价值，这种开创性的思维和分析方式，就是现代工商管理时代背景下，《第五项修炼》中提及的“企业系统化思考”能力逐渐被重视和发展起来的表现，它同时也改变了传统数据时代一味追求因果关系的思维定式。
早在1985年前后，麦当劳开始在全球餐厅中推行每日数据
分析管理系统，以此对餐厅订货及生产进行“流程监控”，这便
是大数据分析商业实践的雏形。但受计算能力和数据资源的限
制，关于数据处理的大规模实践仅局限于快餐、零售等专业圈子，其数据种类也只停留在这几个行业内，因此难以被广泛运用。
随着电子商务、社交网络和移动设备的兴盛，数以亿计的用户都在网络中留下了“痕迹”，这些“痕迹”便形成了各种各样的海量数据资源。有了这样数量庞大且种类不再局限的数据，加上云计算突破了计算条件和系统壁垒的限制，使得大数据分析成为了可能。潜藏在其中的商业模式和巨大的利润空间开始被挖掘
出来，展现在世人面前。这一切成功地推动了大数据商业实践的
前进。
二、传统出版的大数据变革点
如今，基于大数据的全新商业模式理念正引导着众多传统行
业进行着经营观念上的变革，作为传统行业标志之一的出版业也
不例外。2012年，是我国传统出版业向数字化转型的高速发展期，大数据潮流和我国传统出版业的数字化进程息息相关，二者正面合流，必然会带来一系列冲击，擦出一道道火花。
其一、大数据支持下的市场需求深度定位。
万事开头难，想要从根本上扭转传统文化产品生产周期冗
长、市场反应迟缓、宣传资源匮乏、成本积压浪费等不良现象，
真正实现文化产品“零库存”，首先应当从源头进行改革——即
抛弃以往随机抽样和因果推论为典型代表的“小数据思维”。运用“大数据思维”，依托“大数据技术”进行文化产品的“按需
定制”。
在产品策划阶段，出版商可通过分析用户以往购买书籍的类型、喜欢的作者、喜欢长篇或者短篇、每个地区不同种类图书发
行比例，甚至是购买人数最多的图书价格区间等数据，在短时间内寻找己所需要的市场关键信息。根据这些信息，对产品精准投放和推广。比如，通过数据统计后分析得出，县域城市的图书购
买量在往年都要比一、二线城市要多。在县域城市的畅销书中，
创业类、励志类近10年来均占主流。有此类数据支持，出版商
便可以统筹旗下书店、物流，科学配送产品，将销售侧重点放在
县域城市，把这里作为创业类和励志类图书的主要出货渠道。再比如，有公司从大数据分析中得出，长篇书籍的售卖量明显不如短篇书籍，新闻类文化产品明显卖不过穿越小说，出版商和图书零售商就可以有针对性地鼓励大家对长篇书籍和新闻类作品多
加关注，而不会把有限的宣传资源大部分都花费在已经长期处于
市场饱和地位和市场稳定期的作品类型上，因为有大数据分析作为支持，出版商就可以有的放矢，这就能有效减少各节点的成本浪费，优化各端口的资源配置。
出版商来还可以通过与全国主流小说网、综合性论坛、主流视频网站（如“起点小说网”、“天涯论坛”、“优酷视频”等）建立合作渠道，通过这些已掌握了海量相关数据的网站，迅速了解到当前大部分人群的关注点在哪里，据此推出一系列完全针对用户需求度身定做的畅销文化产品，制作出所谓“贴近广大人民群众的普适类书籍”。所谓的“微电影”、相亲节目、韩剧的大量引进，其背后都有着大数据分析的依托。
在大数据的分析之下，出版商得以更加深度、精确地针对用
户偏好进行细分，针对不同市场将各种偏好进行组合，这样就可以有效控制小众文化市场的经营成本，大大缩短了调研出版周
期、降低了风险，提高了市场主动性和反应速度。最终使书籍可
以像汉堡包一样，形成标准化和个性化兼顾的“流水线”快餐行
销模式——你要汉堡里加洋葱，他要汉堡里加西红柿，都没问题，一次性全部解决！
其二、大数据支持下的营销策略创新。
传统模式下的出版营销，资源有限、创意有限是其硬伤。常
用方法几乎都是通过聘请评论人进行撰文评论，在各类舆论载体上宣传造势，从而提高产品关注度。
出于营销资源有限。因此，大多数出版方会将“好钢用在刀
刃上”，将有限的资源重点分配给几方利益者都看好的作品上，
集中火力对这些作品进行大幅宣传和公众互动。这就导致很多作品因缺乏宣传，早早退市，甚至一些重点投资的产品由于没能摸
清用户的需求，遭遇了严重的失利。
针对上述弊端，大数据给出了它的解决方案。在大数据时代，数据本身就是重要的资产。这种资产就好比冰山一角，没有深入挖掘就不会发现其中蕴含着的巨大价值。反观我国多数出版社，
其手中就掌握着大量的文字资源，可由于种种客观原因所限，导致“空有宝山而无法运用”。拿凤凰集团举例，凤凰集团是全国
市值最大的出版企业，拥有海量的书籍、文字和信息资源，就“大数据”的概念来说，凤凰传媒的数据存量已足够庞大。假如集团
能够将内部的文化产业资源重新进行系统化、数据化的碎片整
合，就能通过大数据处理分析，将所有的书籍、文案、教辅材料
的信息进行分类处理，构建出可以被检索、计算、分析的数据库，真正形成“文化资产数字化”，为集团带来广阔的价值回报空间。
比如，凤凰集团可在旗下书店架构自动售书终端，建立凤凰网上售书平台，或与综合电商合作建立线上销售端口，用户可以按照特定的词条、句子、作者、类型进行自主搭配，系统将对数
据库的相关数据进行搜集计算，最终根据用户需求为其推荐相应
的书籍。
Amazon网上书店便是上述运用的经典案例。Amazon网上书店运营之初，专门建立了一个由20多人组成的书评人团队，专
门对书籍进行在线推荐和评论撰写。这个团队承担了Amazon网络图书商城的产品推广，并一度成为读者买书的指南针。一些书评人因见解独到、评论风趣，其推荐的书都会受到读者的追捧，
客观而言，书评人团队对Amazon书籍销量起到了巨大的作用。
但当Amazon逐渐涉足云计算大数据服务领域，越发意识到
大数据对产品行销产业链的重要性之后，通过对用户的大数据分析，迅速构建起了Amazon购书推荐系统。这个系统能够自动向
用户推荐经数据分析后，其最有可能会买的书籍。经过实践，这
套基于亚马逊自有数据分析基础之上建立的购书推荐系统，很快起到了比书评团队更好的效果，书评团队从此解散。
当前成为流行焦点的打车软件份额争夺战、手机地图开启
O2O新模式，新闻联播发布由百度提供的“全国人口流量统计”、“铁路运行能力测算”、“城市人口出行普查”等数据，都是
建立在大数据分析基础上的当代电商营销经典战例。它们也
均在不同程度上引领了“大数据致胜”的新生代营销思潮。
其三、大数据支持下的盈利新起点
当前，传统纸质书籍在数字阅读时代遭到了强烈冲击，甚至版权利益也连带受到了损失。而大部分发行商、出版社除了不断地坚持印制书籍外，却没有形成化解危机的成熟方法，只能够被动接受和适应。
客观上讲，数字阅读是社会文化产品发展的一个必然趋势，
但纸质书籍也绝不可能彻底消亡。一种事物存在了千百年必然有它十分重要的存在意义。当务之急是，紧跟时代潮流，变革固有思维，利用大数据优势，创新终极产品模式。
上面提到，出版社本身就作为一个大数据的拥有者，完全可以通过对自身内容的数据化和深度挖掘，利用自身的数据库创造新的商业赢利模式。谷歌在2010年推出的图书数据库就包括了
从1500年到2008年间出版的各类图书的5000亿个单词，大约有2000万图书被扫描成了数字图书。用户可以在电脑上输入单词，查看这些单词历年的使用频率。这样的数据库对于人文社科研究有着巨大的价值。因此，拥有较多内容资源的出版社可以通
过对内容的数据化，创建自己的数据库，展开数据库营销。众多
大学、图书馆、研究机构对这类数据都存在一定的需求。
当然，内容资源价值并不仅限于此。如果出版社拥有自己的电子阅读器用户，那么出版社就可以对电子阅读器用户的阅读习
惯和阅读行为进行量化。比如，用户喜欢阅读什么格式的电子书，喜欢在书中的哪些地方划重点、做笔记，喜欢重复阅读书中的哪些段落，跳过了书中的哪些章节，阅读一页需要多少时间，喜欢
用什么搜索词。这些碎片化的数据信息可以作为一项重要资产卖
给需要的机构。经过大数据分析，出版社可以从中了解电子书读者的阅读偏好，从而改善自己电子书的内容、结构、风格和销售
渠道。
再比如，买一本英语教材，如果在教材封页上印一个网址，
并告诉读者，请到这里免费下载更多学习资源，此时，出版商不
仅可将数据库资源供网页浏览者使用，还能搜集到浏览者的浏览信息，既可以扩大自身数据资源存储量，更可实现流量的累计。
试想，凤凰集团掌握着海量的中小学教辅资源，并拥有可观的教辅资源发行量，假如这样一个网址印在一本影响范围很广的教辅
材料之上，那么在“网民和消费者界限逐渐消失”的今天，在“流量就是一切”的今天，在“全民教育投资巨大”的今天，这一个
小小的举措意味着什么？意味着凭借用户流量制定起来的多种
电商盈利模式。在电话、短信、甚至家用宽带都逐渐变为微利甚
至是免费的时代，纸质书籍同样可以不再是终端产品，而作为新盈利模式的媒介和桥梁。由此观之，出版社通过对自身内容的数据化和深度挖掘，对内外部的资源重新整合，完全可以利用自己的文化资产创造出紧随时代需求的全新商业盈利模式。
三、大数据时代为出版行业带来新的发展契机和历史使命
时代在变，出版业也应顺应时代而改变。还仅仅是盯在传统出版固有的经营版图上观望已经远远不够，我们必须拿出争取变革的勇气，找到出版业新的时代坐标。
大数据时代出版产业转型升级的根本不是表面的技术和结
构升级，而是价值功能转型升级，即从低层次传播向高层次服务
转变。这决定了出版业在未来能否应对越来越多从其他行业转型
或扩展而来的信息服务商的蚕食，决定了出版业的生存地图。另一方面，大数据时代，数据、信息和知识的价值需求爆发，为出
版业闯开了一片价值新大陆。全面融入数据洪流，在政治、文化
等传统传播功能价值之外，为不同读者、不同行业，甚至为国家
科研、教育、经济提供知识、信息和数据服务功能，推动出版业
在更大的经济层面、社会层面、战略层面发挥更大的作用，是出
版业新的价值使命。
四、大数据在出版业的现状和挑战
理想是丰满的，但现实是骨干的。大数据为出版业带来了全新动力和无限遐想，但放眼现实，其成长环境不容乐观。亟待改
善的地方主要体现在以下方面：
其一，大数据的掌握颇为困难。想进行大数据创新，首先依托云计算，建立云计算中心形成互联网、物联网、移动终端等多
位一体网络布局，其基础投资十分巨大，不是中小出版社或发行商能吃的下的“大馒头”。既然没有自己的基础设施，那就只能依
托别人的现成技术或现成数据资源。这就牵涉到众多不确定性的利益均衡，多方博弈的结果，往往是困难重重。
当前，我国出版业应尽快搭建起中国出版物在线信息交换平台，这样才能有效帮助实现信息的对等交换，推进大数据基础布局的构建工程。
其二、大数据对人类创作和思考上的影响。
大数据并非绝对准确，其只反映概率问题，而非客观关系。
过于依赖大数据制定策略将使人逐渐失去主观思考能力，容易陷入“数据致胜”的误区。
过于依赖大数据，在一定程度上还会导致非常规性创新的缺失。如果人们过于依赖大数据分析，可能会渐渐失去自己的思维能力。虽然，通过大数据分析可以发现以往未曾发现的现象，但
是基于大数据分析而制定的策略，是否是一种对人的创新能力的扼杀？人们是否会陷入迎合市场需求的忙碌中而失去艺术创造
的灵感和热情？这一点值得文化产业深思。
其三、大数据在我国出版业实现条件尚未成熟。
出版业想要做大数据，先要将自身彻底数字化，而目前，传
统出版业数字化转型尚未成功，大数据实践也只能停留在研讨阶段。况且，文化产业数字化可不是把书都扫描成电子版那么简单。
从数字化到数据化，再从数据化到运用大数据思维，历程相当漫长。更何况，中国当前在数据收集环节还存在着诸多问题：排行
榜“买榜”屡见不鲜，财政数据被各家机构视为机密，公开数据
的真实性实难保证等等。连最基本的数据真实性都满足不了，“大数据推动决策”只能是纸上谈兵。种种挑战摆在传统出版业的面前，如何抉择取舍，又如何协调利益，相信出版人心中都有一杆秤。
结语
综上所述，相信大数据推动出版业，实现产业质的飞跃一定能够实现。但是，出版业如果希望在未来依靠大数据应用重获发
展新动力，实现以上宏伟蓝图，全行业就必须众志成城，鼓励提
倡和谋求力促社会多个方面意识形态的变革，同时理解客观矛盾、降低合作壁垒，寻求互惠互利，只有这样，一个适合大数据健康发展的优良土壤才能逐渐在我国的出版行业中培育形成。
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
2020年大数据行业发展报告出炉 马云曾经说过一句话，当今以及未来的世界当中，最珍贵的能源就是大数据。随着云计算和大数据技术的兴起和快速发展，大数据技术应用已经融入到了各行各业。很多公司已经从大数据中获益。 大数据不仅运用在财务核算上，更能在从研发到采购、生产、物流、营销、客户、订单管理等等一系列企业运营上发挥作用。借助数据管理，企业不仅可以有效预估和分析管理效果，而且还能为企业在战略问题，资源整合问题，业务拓展提供决策依据。因此大数据产业的发展将可以几大的促进企业的进步，实现跨时代的变革。 2016-2021年大数据行业深度分析及“十三五”发展规划指导报告认为，2017年大数据行业将呈现六大趋势： 1.将会推出更多的分析工具 随着数据量的不断增长，数据分析方法也将进一步提高。虽然SQL依然会是数据分析的标准方法，但是新兴分析工具也不可小觑。 Spark是其中之一，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。 这些新兴分析工具操作简单，对用户没有任何编码知识要求。 Microsoft和Salesforce都已经推出了新型分析工具， MicrosoftRServer和LightningCRM平台，非编码人员也可以创建应用程序来查看数据。 2.实时数据分析将获得更多关注 技术专家预测，2017年企业将需要实时数据分析工具，来帮助他们利用数据进行实时决策。实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。目前有几款数据分析工具可以提供实时访问数据，如GoogleAnalytics和Clicky。高德纳资讯公司预测，到2018年，近50%的企业都将面临隐私泄露问题。事实
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
公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.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？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）
A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市
如何应对大数据时代下的人力资源管理 引言 21世纪是经济全球化和信息技术化迅猛发展的新时代，知识和信息将取代土地、资本成为企业的第一资源，企业将充分利用基于信息技术的互联网为企业的各项管理工作服务。作为知识的创造者、传播者和使用者的入，尤其是高素质的人才，对经济增长的重要作用已经越来越明显，因此，网络经济时代的人力资源管理者如何对其进行管理对企业未来的发展具有重要影响。因而，在人类已经踏入21世纪时，企业的管理者弄清网络经济时代人力资源管理与传统人事管理的区别，以应对网络时代入力资源管理的新趋势以及其新的要求，对企业的发展具有重要的意义。 这样的大数据时代这给企业人力资源的整合带来了新机遇与新挑战。近年来，随着大数据和云计算这些信息概念的普及，企业人力资源管理部门应充分抓住这些机遇，使得这些新兴技术更好的被企业所利用，从而更好的促进人力资源管理信息化的创新与变革。 摘要：“大数据”是一个全新的概念，这一概念理论应用于人力资源管理领域，是对人力资源管理工作的一次革新。本研究从概括性地分析“大数据”的价值出发，站在利用“大数据”价值提升人力资源管理工作效率的角度，对人力资源管理领域的“大数据”内容以及更好地发挥“大数据”价值对人力资源管理促进作用的方法进行了有益思考。 关键词：大数据价值人力资源管理 20 世纪最重要的技术发展是以计算机技术和远程通信技术为基础的网络建设，全球的信息化进程给人类信息交流模式带来了一场前所未有的革命，引发了世界范围内信息环境的改变。网络技术使人们可以忽略时空、国别、机构和文化的差异，实时地传递、交换和共享各种信息资源，开创了人类信息交流史上的崭新模式。网络，作为信息的载体之一，具有信息资源高度共享、易获取、数量大、更新快的特点，影响着人们的生活、工作方式，也影响着整个时代。同样，网络也给人力资源管理带来了许多难得的机遇和严峻的挑战。所谓人力资源，是指能够推动整个社会经济发展的劳动者的能力，包括具有智力劳动和体力劳动的能力。人力资源管理认为人是最有价值的资源，其目的是开发、寻找、发展并稳定我们已经拥有或即将拥有的人力资源，为完成公司的目标而服务。其内容包括：组织设计，工作分析，面试招聘，能力评测，员工培训和发展，绩效考核，薪酬福利以及激励机制等。 一、大数据时代概述 大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据是随着存储设备和网络的快速发展而出现的。存储设备容量增大，价格降低为收集大数据提供了物质保证、网络普及、速度提高为手机大数据提供了有效方法。在小数据时代，由于无法收集全部数据，因此使用随机取样来获取数据，以保证可以获得具有代表性的数据，以免进行统计时出现偏差。因为小数据时代用的数据量相对较小，因此可以使用统计方法进行比较精确的推断，以建立变量间的关系。但在大数据时代，因为收集到的数据量大、类型繁多，因此无法用传统手段进行处理，以往处理小数据的统计学方法不再适用，也不再追求精确。更为关键的是，大数据摒弃了试图建立变量间因果关系的传统，转而寻求变量间的相关关系，并以此进行预测。因为大数据是通过相关关系进行预测的，所以实际上大数据的方法是一种循证的思想。这是非常重要的，因为在无法辨清变量之间的因果关系的时候，能够得出相关关系仍然能够提供非常有效的预测标的，从而使预测能非常准确。 二、网络化人力资源管理出现的背景
摘要：随着条形码、二维码、RFID、工业传感器、自动控制系统、工业互联网、ERP、CAD/CAM/CAE等信息技术在工业领域的广泛应用，大量与工业生产活动相关的数据被实时采集并存储到企业的信息系统中。对这些数据进行分析，有助于改进生产工艺、提高生产效率、降低生产成本，为实现智能制造奠定基础。因此，工业大数据分析引起了工业界和学术界的广泛关注。模型和算法是大数据分析理论和技术中的两个核心问题。介绍了工业大数据分析的基本概念，综述了几种流行的工业大数据分析模型在工业大数据分析领域的应用情况以及相应求解算法方面的研究成果，并探索了大数据分析模型和算法的未来研究方向。 关键词：工业大数据; 大数据分析; 模型; 算法; 智能制造 1 引言 当今时代，信息化和工业化的融合已经成为发展趋势，《中国制造2025》指出：“新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点”。工业大数据在两化融合过程中起着至关重要的作用，国务院颁发的《促进大数据发展行动纲要》把发展工业大数据列为主要任务之一：“推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台”。工业大数据是指在工业领域中产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、射频识别（radio frequency identification，RFID）、工业传感器、工业自动控制系统、工业互联网、企业资源计划（enterprise resource planning，ERP）、计算机辅助设计（computer
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
大数据时代人力资源管理学习材料 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。（单选题3 分）o A. 来源单一o B.数据很大o C.构成复杂o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3 分）o A.航空航天和地质勘探领域o B.新闻业和工业领域o C. 政府和商业系统o D.农业部门和工业部门
4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3 分）o A.甲骨文公司o B.麦肯锡公司o C.波音公司o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3 分）o A.2012年o B.2011年o C.2010年o D.2013年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3 分）o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述o C.大数据是在云计算基础上发展起来的o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3 分）o
A.“大数据”o B.“P2P” o C.“咨询”o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3 分）o A.价值不变o B.价值递增o C.价值递减o D.价值先增后减 9.9美国通过对车祸数据进行分析，发现车祸的发生与时间有关，于是要求交警在易发生车祸的时间段严格执勤。这说明大数据可以（）。（单选题3 分）o A.洞察未来趋势o B.洞察工作效率o C.洞察车祸数量o D.洞察管理规律 10.大数据的本质是（）。（单选题3
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
大数据时代的人力资源 管理答案 集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
2018年大数据时代的人力资源管理题库与答案 1.大数据这个概念，包含的三个含义中，不包括下列哪一项（）。 （单选题3分） o A. 来源单一 o B.数据很大 o C.构成复杂 o D.变化很快 2.商业企业最初关注大数据的目的是（）。（单选题3分） o A.通过大数据确定企业的行业中所处的位置 o B. 通过大数据来找到产品的缺陷，提升产品质量 o C.通过分析数据来确定潜在的竞争对手的发展方向 o D.通过分析数据来找到客户需求，提高其产品的销量 3.当今，大数据应用的两大主要领域是（）。（单选题3分） o A.航空航天和地质勘探领域 o B.新闻业和工业领域 o C. 政府和商业系统 o D.农业部门和工业部门 4.最早提出“大数据”概念的企业是（）。（单选题3分） o A.甲骨文公司
o B.麦肯锡公司 o C.波音公司 o D.通用公司 5.大数据元年是指（单选题3分） o年 o年 o年 o年 6.大数据与云计算之间的关系是（）。（单选题3分） o A.大数据的应用范围较云计算更为广泛 o B.大数据和云计算是相同概念的两个表述 o C.大数据是在云计算基础上发展起来的 o D.大数据相当于储有海量信息的信息库；云计算相当于计算机和操作系统 7.麦肯锡公司是最早提出（）概念的的企业。（单选题3分） o A.“大数据” o B.“P2P” o C.“咨询” o D.“互联网” 8.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题3分） o A.价值不变 o B.价值递增
1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（单选题2分） 得分：2分 C.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（）（单选题2分）得分：2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信，短信内容是这样的：“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到XXXX网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?（）（单选题2分）得分：2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（单选题2分）得分：2分 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时，卖家突然说交易出现异常，并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?（）（单选题2分）得分：2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式，并进行核实 7.重要数据要及时进行（），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分）得分：2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行（）保护。（单选题2分）得分：2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（）（单选题2分）得分：2
大数据行业分析报告
目录 一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)
一、大数据概述 1、大数据简介 随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面： 首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格
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。 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。 A：统计报表 B：网络爬虫 C：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
1.第一个提出大数据概念的公司是（）。（10.0分） A.微软公司 B.脸谱公司 C.谷歌公司 D.麦肯锡公司 我的答案：D√答对 2.以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（）。（10.0分） A.业务能力 B.IT技术能力 C.逻辑思维能力 D.数学统计能力 我的答案：C√答对 3.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（10.0分） A.小课程 B.大课程 C.宏课程 D.微课程 我的答案：A√答对 4.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（10.0分）
A.三 B.四 C.五 D.六 我的答案：C√答对 1.数据成为战略资源，未来的世界可能会划分为（）这几个世界。（10.0分）） A.大数据 B.小数据 C.微数据 D.无数据 我的答案：ABD√答对 2.关于大数据的内涵，以下理解正确的是（）。（10.0分）） A.大数据就是很大的数据 B.大数据在不同领域，又有不同的状况 C.大数据还是一种思维方式和新的管理、治理路径 D.大数据里面蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展 我的答案：BCD×答错
1.奥巴马认为，对大数据的占有与控制，反映的是一个国家的核心能力之大小。因此，他已经将大数据上升到国家战略高度。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.根据麦肯锡的预测，随着大数据的普及，全球零售业和医疗行业的利润将会减少。（10.0分） 我的答案：错误√答对 3.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。（10.0分） 我的答案：正确√答对 4.大数据应用的主要领域是政府和商业领域。（10.0分） 我的答案：错误×答错
我们的大数据时代 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） 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 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D） 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我不是因果分析 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 3. 万维网之父是（C） A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。 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 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。
A. 因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关 D. 因果；并列 10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。 A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物 B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场 C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助 D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物 11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。 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 12. 当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。 A. 微软 B. 百度 C. 谷歌 D. 阿里巴巴 13. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（D）。 A. 美国 B. 日本 C. 中国 D. 韩国 14. 下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。 A. 柱状图 B. 饼状图 C. 曲线图 D. 网络图 15. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。 A. 互联网 B. 物联网 C. 综合国力 D. 自然资源 16. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）。 A. 传统的机器学习和数据分析工具 B. 第二代机器学习工具 C. 第三代机器学习工具 D. 未来机器学习工具 17. 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。 A. 统计报表 B. 网络爬虫 C. API接口 D. 传感器 18. 过一系列处理，在基本保持原始数据完整性的基础上，减小数据规模的是（C）。 A. 数据清洗
单选 1.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（10.0分） A.三 B.四 C.五 D.六 我的答案：C√答对 2.大数据元年是指（10.0分） A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 我的答案：D√答对 3.大数据要求企业设置的岗位是（）。（10.0分） A.首席分析师和首席工程师 B.首席信息官和首席工程师 C.首席分析师和首席数据官 D.首席信息官和首席数据官 我的答案：D√答对
4.大数据的利用过程是（）。（10.0分） A.采集——清洗——统计——挖掘 B.采集——清洗——挖掘——统计 C.采集——统计——清洗——挖掘 D.采集——挖掘——清洗——统计 我的答案：A√答对 多选 1.数据成为战略资源，未来的世界可能会划分为（）这几个世界。（10.0分）） A.大数据 B.小数据 C.微数据 D.无数据 我的答案：ABD√答对 2.20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。（10.0分）） A.自动化 B.计算机 C.互联网 D.数字化 我的答案：BCD√答对
判断 1.大数据应用的主要领域是政府和商业领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.云计算相当于储有海量信息的信息库，大数据相当于计算机和操作系统。（10.0分） 我的答案：错误√答对 3.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。（10.0分） 我的答案：正确√答对 4.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。（10.0分） 我的答案：正确√答对
大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1
一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，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”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2
智能制造与工业大数据研究团队 团队负责人孔宪光 团队成员 团队简介 该团队现有教师25人，顾问8人，博士研究生11人，硕士研究生70余人，形成了一支机械、数学、计算机、管理等学科交叉融合，数字化、可靠性、健康管理、仿真、统计分析、大数据、人工智能等技术交叉融合团队。承担了国家科技重大高端装备专项、国家发改委大数据专项、国家工业互联网平台专项、工信部智能制造项目、教育部、国防科工局、军委装备发展部、国家自然基金、省科技统筹创新及国际合作交流专项、省教改项目等，获得了省科技进步奖、省教学成果奖等，授权受理专利40多项，软件著作权近20项。 建立了陕西省电子装备虚拟仿真实验教学中心，陕西省研究生联合培养示范工作站（西电-上海航天精密机械研究所可靠性与虚拟仿真人才培养示范工作站），西电-800可靠性试验与仿真联合实验室，西电-美国堪萨斯州立大学质量大数据联合技术研究中心，西电-紫光
云引擎工业互联网与工业大数据联合研发中心，西电-顶逸轨道交通及工业大数据联合实验室，西电-中铁盾构工业大数据联合技研究中心，并与国际知名的工业大数据机构IMS紧密合作。中心积极开展产学研合作，与航天800所、空军装备研究院、中铁一局、西电集团、中兴通讯、航天15所、中电29所、中电27所、中电深科技、航空430厂、西门子、陕鼓、清华紫光、网易、新华三等公司在内的10余家单位建立了密切合作关系。参加中国信息通信研究院主办的首届工业大数据创新竞赛，阿里云-天池工业大数据竞赛，取得了不错的比赛成绩。 围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，中心正逐步将智能制造成果拓展应用于航空航天、电子电器、高端装备智能制造、城市地下空间工程智慧建造等领域，推动中国工业转型升级，培养新工科跨学科人才，致力于产学研成果转化并成为国内有影响力的智能制造与工业大数据研究中心！ 人才、重要成果及奖项 1.国务院政府特殊津贴专家、陕西省有突出贡献专家：仇原鹰 2.华山学者讲座教授、美国辛辛那提大学杰出教授：李杰 3.兼职教授、上海航天800所副所长：李中权 4.兼职教授、西电研究院总经理：康鹏举 5.兼职教授、西安交通大学教授、博导：王军平 6.陕西省智能制造专家委员会委员，陕西省大数据与云计算创新联盟理事，陕西省信息技术标准化技术委员会委员，陕西省军民融合专家