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2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《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

大数据处理流程的主要环节

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。

四川省2017大数据时代的互联网信息安全试题(卷)与答案解析

2017年度大数据时代的互联网信息安全 ? ? 1.2014年2月27日，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央网络安全和信息化领导小组组长2月27日下午主持召开中央网络安全和信息化领导小组第一次会议并发表重要讲话。他强调，（）和（）是事关国家安全和国家发展、事关广大人民群众工作生活的重大战略问题。（单选题2分）得分：2分 o A.网络安全、信息化 o B.信息安全、信息化 o C.安全、发展 o D.网络安全、信息安全 ? 2.用户收到了一封可疑的电子，要求用户提供银行账户及密码，这是属于何种攻击手段?( )（单选题2分）得分：2分 o A.缓存溢出攻击 o B.DDOS攻击 o C.钓鱼攻击 o D.暗门攻击 ? 3.大数据应用需依托的新技术有:( )（单选题2分）得分：2分 o A.三个选项都是 o B.数据分析处理 o C.智能化 o D.大规模存储与计算 ? 4.下列选项中不是APT攻击的特点：( )（单选题2分）得分：0分C o A.持续性强 o B.手段多样 o C.攻击少见 o D.目标明确 ? 5.下列选项中，最容易遭受来自境外的网络攻击的是:( )（单选题2分）得分：2分 o A.掌握科研命脉的机构 o B.新闻门户 o C.电子商务

o D.大型专业论坛 ? 6.下列错误的是:( )（单选题2分）得分：2分 o A.可以借助法律来保护网络隐私权 o B.由于网络是虚拟世界,所以在网上不需要保护个人的隐私 o C.网络时代,隐私权的保护受到较大冲击 o D.虽然网络世界不同于现实世界,但也需要保护个人隐私 ?7.下列关于计算机木马的说法错误的是:( )（单选题2分）得分：2分o A.杀毒软件对防止木马病毒泛滥具有重要作用 o B.Word文档也会感染木马 o C.尽量访问知名能减少感染木马的概率 o D.只要不访问互联网，就能避免受到木马侵害 ?8.通过电脑病毒甚至可以对核电站、水电站进行攻击导致其无常运转，对这一说法你认为以下哪个选项是准确的?( )（单选题2分）得分：2分 o A.理论上可行，但没有实际发生过 o B.病毒只能对电脑攻击，无法对物理环境造成影响 o C.绝对可行，已有在现实中实际发生的案例 o D.不认为能做到，危言耸听 ?9.网络安全与信息化领导小组成立的时间是:( )（单选题2分）得分：2分o A.2012 o B.2015 o C.2014 o D.2013 ?10.我们应当及时修复计算机操作系统和软件的漏洞，是因为:( )（单选题2分）得分：2分 o A.漏洞就是计算机系统或者软件系统的缺陷，病毒和恶意软件可以通过这个缺陷趁虚而入 o B.以前经常感染病毒的机器，现在就不存在什么漏洞了 o C.操作系漏洞补丁及时升级，软件漏洞补丁就没有必要及时修复 o D.手动更新后，玩游戏时操作系统就不会自动更新，不会占用网络带宽了

八大案例深度解析电力大数据应用

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。

成语之最 (大全版)

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2018度大数据时代的互联网信息安全考试答案解析3

2018年度四川省大数据时代的互联网信息安全考试撒启贤 一、单选题 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（）（ 2.0分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 我的答案：B 答对 2.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?（）（2.0分） A.现在网络主播很流行，很多网站都有，可以点开看看 B.安装流行杀毒软件，然后再打开这个页面 C.访问完这个页面之后，全盘做病毒扫描 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 我的答案：D 答对 3.对于人肉搜索，应持有什么样的态度?（）（2.0分） A.主动参加 B.关注进程 C.积极转发 D.不转发，不参与 我的答案：D 答对 4.注册或者浏览社交类网站时，不恰当的做法是：（）（2.0分） A.尽量不要填写过于详细的个人资料 B.不要轻易加社交网站好友 C.充分利用社交网站的安全机制 D.信任他人转载的信息 我的答案：D 答对 5.家明发现某网站可以观看“XX魔盗团2”，但是必须下载专用播放器，家明应该怎么做?（）（2.0分） A.安装播放器观看 B.打开杀毒软件，扫描后再安装 C.先安装，看完电影后再杀毒 D.不安装，等待正规视频网站上线后再看 我的答案：D 答对 6.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（）（2.0分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 我的答案：A 答对 7.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?（）（2.0分） A.将自己的信息分类，不重要的信息例如游戏文件、视频文件上传到云盘，个人身份证等信

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

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

史上最全的高考成语大全一

史上最全的高考成语大全 夫妻类成语 白头偕老：夫妻和睦生活一直到老(偕：共同)。 恩断义绝：恩爱、情义断绝。多指夫妻间感情破裂，而致离异。 夫倡妇随：丈夫说什么，妻子都附和。形容夫妻和睦。 覆水难收：倒在地上的水难收回来。比喻事成定局，无法挽回。后来也用此表示夫妻关系已经断绝。举案齐眉：多形容夫妻相敬相爱，感情深厚。 男耕女织：男的耕种，女的纺织。形容夫妻辛勤劳动。 牛郎织女：喻指夫妻分离。 破镜重圆：比喻夫妻失散或决裂后重又团圆。 成语之最 1 胆子最大——(胆大包天) 2. 看得最远——(高瞻远瞩) 3. 身体最胖——(心宽体胖肥头大耳) 4. 力气最大——(力大如牛) 5. 行走最快——(健步如飞一日千里) 6. 才学最高——(才高八斗) 7. 能力最强——(气吞山河) 8. 胸怀最宽——(虚怀若谷) 9. 学识最广——(学富五车) 10. 挥霍最多——(穷奢极欲) 11. 考虑最密——(谨小慎微精打细算) 12. 文章最雅——(阳春白雪) 13. 根据最足——(铁证如山) 14. 时间最快——(白驹过隙) 15. 份量最重——(重如泰山) 16. 材料最长——(长篇累牍长篇大论) 17. 说话最多——(口若悬河滔滔不绝) 18. 写作最快——(一挥而就一气呵成) 19. 事最稳妥——(稳如泰山) 20. 性最刚直——(宁折不弯刚直不阿) 21. 胆子最小——(胆小如鼠) 22. 看得最近——(鼠目寸光) 23. 身体最瘦——(骨瘦如柴) 24. 漏洞最多——(千创百孔) 易混淆的成语 1、不三不四：在形容人时多指人的品行不正派。 不伦不类：在形容人时多指人的着装不得体。 2、鱼目混珠：比喻拿假的东西冒充真的东西。 鱼龙混杂：比喻坏人和好人混在一起。 3、洋洋大观：形容事物繁多、丰富多彩。 洋洋洒洒：形容文章或谈话内容丰富、连续不断。

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

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。

形容强大的成语

形容强大的成语 形容强大的成语 1、兵多将广：兵将众多。形容军队人员多，兵力强大。 2、羽毛未丰：丰：丰满。指小鸟没长成，身上的毛还很稀疏。比喻年纪轻，经历少，不成熟或力量还不够强大。 3、战无不胜：形容强大无比，可以战胜一切。也比喻办任何事情都能成功。 4、貌似强大：表面好象强大，实际却很虚弱。 5、庞然大物：庞然：高大的样子。指高大笨重的东西。现也用来形容表面上很强大但实际上很虚弱的事物。 6、强弩之末：强弩所发的矢，飞行已达末程。比喻强大的力量已经衰弱，起不了什么作用。 7、无坚不摧：形容力量非常强大，没有什么坚固的东西不能摧毁。 8、如临大敌：临：面临。好象面对着强大的敌人。形容把本来不是很紧迫的形势看得十分严重。 9、不屈不挠：屈：屈服；挠：弯曲。比喻在压力和困难面前不屈服，表现十分顽强。 10、所向无敌：敌：抵挡。力量所指向的地方，谁也抵挡不住。形容力量强大，无往不胜。 11、钢筋铁骨：筋骨象钢铁打铸的一般。形容身体健壮有力或意志坚强不屈。 12、外柔内刚：柔：柔弱；内：内心。外表柔和而内心刚正。 13、席卷天下：形容力量强大，控制了全国。 14、弘毅宽厚：弘毅：意志坚强，志向远大。志向远大而待人宽大厚道。 15、养虺成蛇：比喻纵容敌人，听任其强大起来。 16、伏虎降龙：伏：屈服；降：用用威力使屈服。用威力使猛虎和恶龙屈服。形容力量强大，能战胜一切敌人和困难。 17、倚强凌弱：倚：仗，凭借；凌：欺压。仗着自己强大就欺侮弱者。

18、羽毛丰满：小鸟的羽毛已经长全。比喻已经成熟或实力已强大。 19、攻无不克：克：攻下。没有攻占不下来的。形容力量无比强大。 20、富国强兵：使国家富足，兵力强大。 21、以强凌弱：仗着自己强大就欺侮弱者。 22、两虎相斗：比喻力量强大的双方相搏斗。 23、众志成城：万众一心，象坚固的城墙一样不可摧毁。比喻团结一致，力量无比强大。 24、投鞭断流：把所有的马鞭投到江里，就能截断水流。比喻人马众多，兵力强大。 25、回山倒海：形容力量和气势极强大，能压倒一切。 26、铮铮铁骨：比喻人的刚正不阿，坚强不屈的骨气。 27、堂堂正正：堂堂：盛大的样子；正正：整齐的样子。原形容强大整齐的样子，现也形容光明正大。也形容身材威武，仪表出众。 28、恃强凌弱：凌：欺凌。依仗强大，欺侮弱小。 29、傲然挺立：傲然：坚强不屈的样子。挺立：像山峰一样高高地耸立。形容坚强而不可动摇。 30、繁荣富强：形容各项事业蓬勃发展，日益富足强大。 31、攻无不取，战无不胜：没有攻占不下来的。形容力量无比强大。 32、羊质虎皮：质：本性。羊虽然披上虎皮，还是见到草就喜欢，碰到豺狼就怕得发抖，它的本性没有变。比喻外表装作强大而实际上很胆小。 33、百折不挠：折：挫折；挠：弯曲。比喻意志坚强，无论受到多少次挫折，毫不动摇退缩。 34、虎入羊群：老虎跑进羊群。比喻强大者冲入柔弱者中间任意砍杀。 35、泰山压卵：泰山压在蛋上。比喻力量相差极大，强大的一方必然压倒弱小的一方。 36、坚韧不拔：坚：坚定；韧：柔韧。形容意志坚定，不可动摇。 37、虚张声势：张：铺张，夸大。假装出强大的气势。指假造声势，借以吓人。 38、摧枯拉朽：枯、朽：枯草朽木。摧折枯朽的草木。形容轻而易举。

大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料

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。

大数据时代的数据概念分析及其他

大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "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）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations

最精成语大全 (2000字)

成语大全（高中、初中、小学并含有解释）和蔼可亲——性情温和,态度亲切 唉声叹气——因伤感、烦闷或痛苦而发出叹息的声音。 按兵不动——指挥官止住军队,暂不行动,等待战机；比喻接受任务后暂不执行,以观望形势的发展 黯然失色——黯然：暗淡的样子。指事物失去了原有的色泽、光彩慷慨激昂——形容语调高亢有力,情绪激奋昂扬 安步当车——安步：慢步行走。以慢步行走当作坐车 安之若素——素：平常。指身处逆境、遇到困难或遭受挫折时能泰然处之，跟平常一样 飞扬跋扈——鸷鸟飞扬,大鱼跋扈。喻指意气举动骄横放肆 纵横捭阖——指在政治、外交上运用手段进行联合或分化 略见一斑——喻指大致看到了事物的某个方面，斑:斑纹 有口皆碑——所有人的嘴都是活的纪功碑。比喻对突出的好人好事一致颂扬。碑:纪功碑。

并行不悖——彼此同时进行,不相妨碍 白璧微瑕——洁白的玉上有小斑点。比喻很好的人或事物还有小缺点,含有美中不足表示惋惜的意思 筚路蓝缕——驾着柴车,穿着破衣去开辟山林。形容创业的艰辛。筚路：柴车,蓝缕：破衣服。 刚愎自用——固执己见,对阻止、劝告或建议不耐烦 鞭长莫及——本意为马鞭虽长,但打不到马肚子上。喻虽有力,力量亦达不到明辨是非——明确地分辨是与非。形容判断力强 按部就班——“按”本作“案”。部:门类。班:次序。原意是写文章时篇章结构安排得体,用字造句合乎规范。后来引申为照章办事,依次进行,不越轨,不逾格不寒而栗——不冷而发抖。指恐惧心理引起的惊抖 不孚众望——不能使群众信服。孚：令人信服 不负众望——不辜负群众的期望。负：辜负 不三不四——不想这个不像那个。形容不伦不类，不像样子。形容品行不端，不正派 不遗余力——遗：留下。不留下剩余的力量。指毫无保留地使出一切力量不落窠臼——窠臼：老套子。比喻有独创性，不落俗套

史上最全大数据解析

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。

《大数据时代》阅读答案

《大数据时代》阅读答案 大数据时代 “大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，美国数据科学家维克托〃迈尔〃舍恩伯格在《大数据时代》一书中就系统地提出，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，WIFI 信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不

断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。 不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。 斯坦福大学专家特来沃尔·哈斯蒂也指出，“大数据”的理论是“在稻草堆里找一根针”，而面临的问题是“所有稻草看上去都挺像那根针”。而乔治·梅森大学专家瑞贝克·高尔丁则提出“数据提供者造假”的危险，在“大数据时代”变得更有害，因为“大数据”理论建立在“海量数据都是事实”的基础上，但人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见和筛选。 由于“大数据”事关重大，数据的流失、泄露和私下买卖也成为噩梦，全球各地不时发生的个人信息被盗，可被看做

深度解析大数据在公安领域的应用

深度解析大数据在公安领域的应用 近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。 在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。 项目应用前景看好 以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。 在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。 大数据应用存在的难题 大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。