听课笔记 大数据概论

大数据与社会科学概论

刘涛雄

大纲

1.大数据概论

2.大数据的主要技术手段

3.数据分析技术：机器学习概论

4.“大数据社会科学”

何为大数据？（Big Data）

特点：大。超过常用软件工具的收集、管理和处理数据的能力范围的数据集。

但是，也不是简单地以规模论大，而是相对的复杂程度。

如果以现在计算机的能力：

针对简单查询（如关键词查询），数据量为TB或PB是即可称为大数据。

针对复杂查询（如数据挖掘），数据量为GB至TB时即可称为大数据。

大数据特性：4V

●Volume：体量巨大

●Velocity：速度极快

●Variety：模态多样

●Veracity：真伪难辨

无所不在的数据生成源：

1.全社会（发言、网状结构）、

2.网络用户（浏览行为、搜索行为）、

3.管理者（发票、医院记录、交通检测）、

4.商业机构（手机记录、信用卡记录、保险记录、商场购物记录）、

5.健康数据（电子医疗设备记录、医疗检测）、

6.卫星信息系统（物联网）

我们都有哪些数据？

●文本信息

?中文分词

●多媒体

●时间序列（高频数据）

●空间数据

●网页数据

●社会网络

大数据与社会科学

第一层次：基于数据的知识发现（Knowledge Discover in Database, KDD）

有理论假设的好处：可以节省信息量，缩小搜寻范围。

当数据获取和处理能力足够强，KDD也能体现其优势。

例子：Hedonometrics and Twitter

How Obama’s Data Crunchers helped him win

活跃领域：

●数据挖掘（data mining）

?政治学、经济学、社会学、心理学、管理学

?如：price index

●预测（forcasting）和现测（nowcasting）

?如：对google trends的利用

●社会计算（Computational Social Sciences）

?Computation about(of) the people：如社会情感

?Computation for the people：如信任计算、风险计算

?Computation by the people：如主体参与、群体智能

大数据的主要技术手段

关键技术

Hadoop：分布式管理平台

来自Google的设计思想：

●一个分布式文件系统和并行执行环境（HDFS和MapReduce）●方便用户处理海量数据

云计算

机器学习

计算机针对特定任务（Tasks）和效果评价指标（Performance Measurement），基于已有经验（Experiences），自动地不断改进算法，并随着E的扩大不断提高对T的执行效果（P）T：任务

P：效果评价

E：经验集（训练集）

训练和预测

最佳预测：Bias-Variance平衡

一般来说，模型越复杂，变量越多，Bias2越低，但var(f(x))越大

所以对于模型选择，一个很重要的准则是降维。

大数据对社会科学的机遇与挑战

机遇

●数据来源极大拓展

●获取信息速度大大加快

●计算能力极大增强

●核心：技术、数据+人

挑战

●数据太多维数灾难？

●数据太乱结构化与非结构化

●生成机制难掌握（DGP，Data Generating Process）

?谁是总体？谁在创造数据？

?总体创造数据的动机和行为机制是什么？

●官方统计还有存在必要吗？

?结构化数据与非结构化数据

社会科学：因果与相关

社会科学的核心：因果解释

自然科学与社会科学：可控实验与自然实验

困难：反向因果与共因变量

统计学：从相关到因果

大数据：相关易于因果，相关重于因果？

大数据对研究还有意义吗？

大数据同样会促进“因果解释”

社会科学的研究范式：假设检验（演绎法）

大数据：寻找相关（归纳法）

●信息增加与避免错误因果

政策：预测与因果

我们是不是过于重视“因果”？

●关键：数据生成机制是否稳定？

两类政策问题：“降雨术问题”与“雨伞”问题

●降雨术：因果（干预问题）

●雨伞：预测（对策问题）

但任何一个政策措施，其影响可能是十分复杂的，有能被解释的部分也有不能被解释的部分。互联网金融简介对中国的贡献

征信

财富管理

P2P

大数据要和先进的方法一起使用

一、传统金融业务

传统方式（支付、个人理财）放在互联网上支付

二、互联网和金融的化学反应、

支付体系

互联网征信

P2P贷款

众筹

网络虚拟

支付功能

0.5%费率

资源分配

投融资渠道不畅，超过30%中国人储蓄率在20%以上

征信的分类

资产（个人企业）

是否诚信（个人）

中国征信市场的现状

人民银行的征信系统有8亿数据（活跃的有3亿）25%的人有征信数据

美国有70%的人

电商有个人消费数据（大概有3亿）

征信与消费的结合

租车

4W+1H

5P

5C+1S

支付数据——财务关系

消费数据——消费习惯

金融数据——信用记录

社交数据——个人特征

行为数据——

P2P点对点

线上获取信息和资金

流程：

获取借贷列表和信用审核

信贷审核：

实地审核

线上项目审核系统

确定借款利率

固定利率

按融资期限长短和信用等级确定利率

确定担保模式：

共同体众筹

类型（按回报划分）

捐赠众筹（共）

产品众筹（共）

股权众筹（权益）

债权众筹（权益）

私的含义:小众大额

非公开宣传

持有人不能超过200人

针对高端人群

众包

信息安全概论报告

信息安全概论课程报告 一、课程内容简介 1.“国内外信息安全研究现状与发展趋势” （1）“信息安全”的定义 “信息安全”在当前可被理解为在既定的安全要求的条件下，信息系统抵御意外事件或恶意行为的能力。而信息安全事件则会危及信息系统提供的服务的机密性、完整性、可用性、非否认性和可控性。 （2）“信息安全”发展的四个阶段 信息安全的发展在历史发展的进程中可被分为四个阶段： 首先，是通信安全发展时期（从有人类以来~60年代中期）。在这个时期，人们主要关注的是“机密性”问题，而密码学（密码学是研究编制密码和破译密码的技术科学。研究密码变化的客观规律，应用于编制密码以保守通信秘密的，称为编码学；应用于破译密码以获取通信情报的，称为破译学，总称密码学。）是解决“机密性”的核心技术，因此在这个时期，密码学得到了非常好的发展。而由于Shannon在1949年发表的论文中为对称密码学建立了理论基础，使得密码学从非科学发展成了一门科学。 然后，是计算机安全发展时期（60年代中期~80年代中期）。在1965年，美国率先提出了计算机安全（compusec）这一概念，目前国际标准化委员会的定义是“为数据处理系统和采取的技术的和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件、数据不因偶然的或恶意的原因而遭到破坏、更改、显露。”美国国防部国家计算机安全中心的定义是“要讨论计算机安全首先必须讨论对安全需求的陈述。” 在这一时期主要关注的是“机密性、访问控制、认证”方面的问题。同时，密码学得到了快速发展：Diffiee和Hellman在1976年发表的论文《密码编码学新方向》导致了一场密码学革命，再加上1977年美国制定数据加密标准DES，标志着现代密码学的诞生。 另外，80年代的两个标志性特征分别为：计算机安全的标准化工作，计算机在商业环境中得到了应用。 随后，到了信息安全发展时期（80年代中期~90年代中期）。此时的关注点则变成了“机密性、完整性、可用性、可控性、非否认性”。在此阶段，密码学得到空前发展，社会上也涌现出大量的适用安全协议，如互联网密钥交换协议、SET协议等，而安全协议的三大理论（安全多方计算、形式化分析和可证明安全性）取得了突破性的进展。 最后，是信息安全保障发展时期（90年代中期~ ）。在这一时期主要关注“预警、保护、检测、响应、恢复、反击”整个过程。目前，人们正从组织管理体系（做顶层设计）、技术与产品体系、标准体系、法规体系、人才培养培训与服务咨询体系和应急处理体系这几个方面致力于建立信息安全保障体系。 （3）危害国家安危的信息安全问题 1.网络及信息系统出现大面积瘫痪。我们都知道，目前我们国家的网民数量非常之多，并且国家的电力系统也由网络控制，一旦网络出现大面积瘫痪，不仅无数人的个人利益受到侵害，国家的安全问题也处于水火之中。 2.网上内容与舆论失控。由目前的情况来看，由于微博等新媒体的出现，网络言论的传播速度与以往不可同日而语，一旦恶意诋毁国家领导人形象、诋毁国家组织形象的言论大肆传播，将对国人价值取向的产生十分恶劣的影响，进而威胁到国家安全。 3.网上信息引发社会危机。 4.有组织的网络犯罪。网络犯罪有隐蔽性强、难追踪这一显着特点，一旦发生有组织的网络犯罪，将会对国民的财产、信息安全和国家的信息安全造成严重威胁。

新编大数据时代读后感精选多篇【优质精彩实用】

大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不

是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入

数据库系统概论复习题及答案

第一学期期末考试试卷和答案 试卷代码：03115 授课课时：96 课程名称：数据库系统原理A 适用对象：本科选课班 一、选择题（从下列各题四个答案中选出一个正确答案，每小题1分，共10分） 1、在数据库技术发展的几个阶段中，数据独立性最高的是__A___阶段。 A、数据库系统 B、文件系统 C、人工管理 D、数据项管理 2、在SQL的SELECT语句中，与选择运算对应的命令动词是__C___。 A、SELECT B、FROM C、WHERE D、ORDER BY 3、在数据库中，下列说法_A__是不正确的 A、数据库避免了一切数据的重复 B、若系统是完全可以控制的，则系统可确保更新是的一致性 C、数据可以共享 D、数据库减少了冗余 4、在数据库系统中，模式/外模式映像用于解决数据的_C__ A、结构独立性 B、物理独立性 C、逻辑独立性 D、分布独立性 5、关系代数的5种基本运算是__D_。 A、并、差、选择、投影、自然连接 B、并、差、交、选择、投影 C、并、差、交、选择、笛卡尔积 D、并、差、选择、投影、笛卡尔积 6、在SQL语句中，谓词“EXISTS”的含义是_B___。 A、全称量词 B、存在量词 C、自然连接--在连接条件中使用等于(=)运算符比较被连接列的列值，但它使用选择列表指出查询结果集合中所包括的列，并删除连接表中的重复列 D、等值连接--在连接条件中使用等于号(=)运算符比较被连接列的列值，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列 7、规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常、删除异常、更新异常以及_C__的缺陷 A、数据不一致性 B、结构不合理 C、冗余度大 D、数据丢失 8、数据库数据的正确性和相容性是数据库的__B____。 A、安全性 B、可维护性 C、完整性 D、并发控制 9、数据库三级模式体系结构主要的目标是确保数据库的_B__。 A、数据安全性 B、数据独立性

《大数据》读后感(精选多篇)

《大数据》读后感(精选多篇) 《大数据》读后感 佘洁婕 读完《大数据》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。 我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。 如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。 与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。 二等奖第三篇：《大数据》读后感 《大数据》读后感 现代社会是一个技术奔腾、信息爆炸的社会，大数据这个新概念一出现就受到了人们极大的热捧。每天都身处网络的信息海洋中，常常会有被数据、信息“淹没”的窒息感和无力感。涂子沛的《大数据》一书，通过讲述美国半个多世

信息安全概论重点

第二章： 密码系统 一个密码系统可以用以下数学符号描述： S = {P，C，K，E，D} P = 明文空间C = 密文空间K = 密钥空间E = 加密算法 D = 解密算法 ?当给定密钥k∈K时，加解密算法分别记作Ek、Dk，密码系统表示为 Sk = {P，C，k，Ek ，Dk} C = Ek （P） P = Dk （C）= Dk （Ek （P）） 第三章：信息认证技术及应用 三、数字签名技术 数字签名概念 在计算机网络应用过程中，有时不要求电子文档的保密性，但必须要求电子文档来源的真实性。数字签名(digital signature)是指利用数学方法及密码算法对电子文档进行防伪造或防篡改处理的技术。就象日常工作中在纸介质的文件上进行签名或按手印一样，它证明了纸介质上的内容是签名人认可过的，可以防伪造或篡改。随着计算机网络的迅速发展，特别是电子商务、电子政务、电子邮件的兴起，网络上各种电子文档交换的数量越来越多，电子文档的真实性显得非常重要。数字签名技术能有效地解决这一问题。 数字签名的功能：可以解决否认、伪造、篡改及冒充等问题 发送者事后不能否认发送的报文签名 接收者能够核实发送者发送的报文签名、接收者不能伪造发送者的报文签名、接收者不能对发送者的报文进行部分篡改 网络中的某一用户不能冒充另一用户作为发送 者或接收者。 RSA签名: 用RSA实现数字签名的方法 要签名的报文输入散列函数，输出一个定长的安全散列码，再用签名者的私有密钥对这个散列码进行加密就形成签名，然后将签名附在报文后。 验证者根据报文产生一个散列码，同时使用签名者的公开密钥对签名进行解密。如果计算得 出的散列码与解密后的签名匹配那么签名就是有效的。因为只有签名者知道私有密钥，因此只有签名者才能产生有效的签名。

大数据时代读后感(全)

《大数据时代》读后感 《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。 文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。 引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事

数据库概论期末复习试卷及答案

、选择题( 20 分) 1、数据库(DB )、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS )三者之间的关 系是__ A___ 。 A． DBS 包括 DB 和 DBMS B ．DBMS 包括 DB 和 DBS C．DB 包括 DBS 和 DBMS D ．DBS 就是 DB ，也就是 DBMS 2、关系数据模型 ___D ___ 。 A ?只能表示实体之间的1:1联系 B ?只能表示实体之间的1:n联系 C .只能表示实体之间的 m:n联系 D?可以表示实体间的上述三种联系 3、在数据库中，下列说法 __A___是不正确的。 A 数据库避免了一切数据的重复 B 若系统是完全可以控制的，则系统可确保更新时的一致性 C 数据库中的数据可以共享 D 数据库减少了数据冗余 4、在数据库中，产生数据不一致的根本原因是__C___。 A .数据存储量太大 B ．没有严格保护数据 C ．未对数据进行完整性控制 D ．数据冗余 5、在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全局逻辑结构和特征的是__D__。 A ?外模式B.内模式C.存储模式D.模式 6、数据库三级模式体系结构的划分，有利于保持数据库的___A___. A ?数据库独立性 B.数据安全性 C ?结构规范化D.操作可行性 7、设关系R和S都是二元关系，那么与元组表达式： {t | ($u) ( $v) (R(u) S(v) u[d]=v[1] t[?=v[1] t[2]=v[2])} 等价的关系代数表达式是_________ 。 A ? p3, 4 (R ￥ S) B ? p2, 3 (R ￥ S) 1=1 C ? p3, 4 ( R ￥ S) D ? p3, 4 ( s 仁1 (R 'S)) 1=1 8、关系模式中各级模式之间的关系为______ A? ____ 。 A. 3NF 12NF 11NF B. 3NF 1NF 52NF C. 1NF 2NF 13NF D. 2NF 1NF 3NF 9、数据库中的封锁机制是 ___C___的主要方法。 A. 完整性 B. 安全性 C. 并发控制 D. 恢复 10、在数据库设计中,用 E-R 图来描述信息结构但不涉及信息在计算机中的表示,它是 数据库设计的 ___B___阶段。 A. 需求分析 B. 概念设计 C. 逻辑设计 D. 物理设计

大数据时代(读书笔记)

大数据时代 维克托·迈尔·舍恩伯格 首先作者抛出了大数据时代处理数据理念上的三大转变： ●要全体不要抽样。首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依 靠分析少量的数据样本。全数据模式，样本=总体。 ●要效率不要绝对精确。其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再 追求精确性。 ●要相关不要因果。最后，我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸 的因果关系，转而关注事物的相关关系。 接着，从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后，作者冷静描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 ●大数据的核心就是预测 ●大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。 ●大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这些转变将改变我们 理解和组建社会的方法。 ?第一个转变就是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候 甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采 样。 ?第二个改变就是，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精 确度。

?第三个转变因前两个转变而促成，即我们不再热衷于寻找因果关系。 ●让数据发声，我们会注意到很多以前从来没有意识到的联系的存在●数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中汲取信息，甚至包括很 多我们以前认为和“信息”根本搭不上边的事情。 ●大数据时代开启了一场寻宝游戏，而人们对于数据的看法以及对于由 因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度，正是主宰这场游戏的关键。 第一部分大数据时代的思维变革●大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作 用的。 ●要想获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应 该是竭力避免的。 ●知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。我们理解世界不再 需要建立在假设的基础上. ●通过去探求“是什么”而不是“为什么”，相关关系帮助我们更好地 了解了这个世界. 第二部分大数据时代的商业变革●数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 ●数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程 ●“文化组学”是一个计算机专业词汇，指的就是通过文本的定量分析 来揭示人类行为和文化发展的趋势.

《信息安全概论》教学大纲

课程编号： 课程名称：信息安全概论 英文名称：Introduction of Information Security 课程性质：学科教育（必修） 总学时：41（授课学时32，实验学时9）学分：2 适用专业： “信息安全概论”教学大纲 一、教学目标 “信息安全概论”是学科教育平台必修课，适用所有理工科专业。 本课程的教学目标是，通过本课程的学习学生应该能够认识到信息安全的重要性，了解信息安全的相关技术及知识体系，掌握加密、认证、访问控制、防火墙、入侵检测、虚拟专用网、网络攻击等信息安全技术的原理与应用；培养学生用信息安全的思维方式和方法分析问题、解决问题，使学生具有一定的信息安全保障能力，为毕业后从事信息化密码保障工作做准备。 二、教学说明 本课程的教学内容主要包括信息安全概述、网络与系统攻击技术、密码与加密技术、认证技术、访问控制技术、防火墙技术、入侵检测技术、网络安全协议与虚拟专用网技术、信息安全管理等内容。 本课程的教学内容具有涉及知识面较广，与应用联系密切以及知识更新较快等特点，因此，在具体教学过程中，使用翻转课堂、慕课等学习方式扩充课堂教学内容，使用案例分析与讨论、项目研究等方式开拓学生思路，培养学生分析问题、解决问题的能力。同时，结合信息安全领域的最新技术发展、研究成果和解决方案，对云计算、大数据、物联网等新应用下的信息安全问题进行专题研究和讨论。 本课程的教学重点是网络攻击技术以及常见信息安全技术的基本原理和实现方法。 本课程的先修课为“计算机网络”。 三、教学内容及要求 第一章信息安全概述 （一）教学内容 1．信息安全基本概念； 2．OSI安全体系结构； 3．信息安全保障； 4．信息安全领域的研究内容。 （二）教学要求 了解信息技术与产业繁荣与信息安全威胁的挑战；了解产生信息安全问题的技术原因；掌握信息安全及信息系统安全的概念；掌握OSI安全体系结构；掌握信息安全保障思想；了解我国信息安全事业的发展概况；了解信息安全领域的研究内容。 第二章密码与加密技术 （一）教学内容 1．密码学概述； 2．对称密码技术及应用； 3．公钥密码技术及应用； 4．散列函数技术及应用；

《 大数据时代 》读后感

《大数据时代》读后感 《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。 文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。 作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。 大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。

数据库概论试题-数据库完整性

第10章数据库完整性 1.数据库的完整性是指数据的__正确性、相容性__。 2.什么是数据库的完整性？ 答：数据库的完整性是指数据的正确性和相容性。 3.SQL标准使用了一系列概念来描述完整性，包括关系模型的____实体完整性、参照完整性、用户定义___完整性。 4.数据库的完整性概念与数据库的安全性概念有什么区别和联系？ 答：数据的完整性和安全性是两个不同的概念，但是有一定的联系。 前者是为了防止数据库中存在不符合语义的数据，防止错误信息的输入和输出，即所谓垃圾进垃圾出（GarbageInGarbageOut）所造成的无效操作和错误结果。后者是保护数据库防止恶意的破坏和非法的存取。也就是说，安全性措施的防范对象是非法用户和非法操作，完整性措施的防范对象是不合语义的数据。 5.数据库完整性的定义一般由SQL的__DDL数据字典__语句来实现。它们作为数据库模式的一部分存入中。 6.什么是数据库的完整性约束条件？可分为哪几类？ 7.关系模型的实体完整性在__CREATETABLE__中用__PRIMARYKEY___定义。 8.DBMS的完整性控制机制应具有哪些功能？ 答：DBMS的完整性控制机制应具有三个方面的功能： 1.定义功能，即提供定义完整性约束条件的机制。 2.检查功能，即检查用户发出的操作请求是否违背了完整性约束条件。 3.违约反应：如果发现用户的操作请求使数据违背了完整性约束条件，则采取一定的动作来保证数据的完整性。 9.为了避免对基本表进行全表扫描，RDBMS核心一般都对__主码__自动建立一个__索引__。 10.RDBMS在实现参照完整性时需要考虑哪些方面？ 11.关系模型的参照完整性在__CREATETABLE__中用___FOREIGNKEY__短语定义哪些列为外码列，用__REFERENCES__短语指明这些外码参照哪些表的主码。 12.假设有下面两个关系模式：职工（职工号，姓名，年龄，职务，工资，部门号），其中职工号为主码；部门（部门号，名称，经理名，电话），其中部门号为主码；用SQL语言定义这两个关系模式，要求在模式中完成以下完整性约束条件的定义：定义每个模式的主码；定义参照完整性；定义职工年龄不得超过60岁。 CREATETABLEDEPT(DeptnoNUMBER(2),DeptnameV ARCHAR(10),ManagerV ARCHAR(10), PhoneNumberChar(12)CONSTRAINTPK_SCPRIMARYKEY(Deptno));CREATETABLEEMP(E mpnoNUMBER(4),EnameV ARCHAR(10),AgeNUMBER(2),CONSTRAINTC1CHECK(Aage<= 60),JobV ARCHAR(9),SalNUMBER(7,2),DeptnoNUMBER(2),CONSTRAINTFK_DEPTNOFOR EIGNKEY(Deptno)REFERENCESDEPT(Deptno))； 13.关系系统中，当操作违反实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性约束条件时，一般是如何分别进行处理的？ 答：对于违反实体完整性和用户定义的完整性的操作一般都采用拒绝执行的方式进行处理。而对于违反参照完整性的操作，并不都是简单地拒绝执行，有时要根据应用语义执行一些附加的操作，以保证数据库的正确性。具体的处理可以参见上面第5题或《概论》10.2中相应部分。

大数据时代读后感

《大数据时代》读后感 一、对大数据时代的理解 1.“大数据”的正式推出。2012 年3 月，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”，并且定义为“未来的新石油”，希望增强政府收集、分析和萃取海量数据的能力。这个由世界最强国家政府推动的项目，标志着“大数据”时代的到来！ 2.“大数据”的本质。早在互联网出现之初，我们就知道网络无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网智商，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。 二、大数据时代考验传统文化 1.文化进一步融合。一个文化系统可以分为技术、制度和观念三个层面。文化系统的发展已经经历了技术主导和制度主导两个时期，当代世界正在走向观念主导的新时期发展。各民族文化通过互联网正不断融合，从文字、服饰到生活方式，民族之间的

区别正逐步变小，走在大街上、坐在餐馆里，你还能很快区分不同的民族吗？也许只有祈祷的时候，你才能知道谁是默斯林，谁是基督徒，观念将主导互联网时代的民族性。大数据时代的来临，使山村投资者能够和洛杉矶大佬一样去分析华尔街的股价变化，文化的进一步融合变得势不可挡，唯一显示他们区别的，就是基于自身观念所做出的判断，而这种判断，在不断的经济碰撞之下，也将逐步变得趋同。 2.保持传统文化独立性。中华的文化是儒道互补的传统，其共性凝结在《周易》的传承中，主要就是天人合一观，这是中国传统文化对人类的最大贡献，也是独立性的最重要体现。在现有的世界有影响的各民族文化里，天人合一观是中华文化所独有的特征，是任何一个强权所无法抹杀的。大数据时代，需要继续保持传统文化的独立性，就是要让我们的社会和数据深深打上文化的烙印，要建立属于我们的数据体系，让这个体系庞大到其他民族无法忽视，进而去影响他们。 3.为新文明的建立出力。从文明出现的规律来看，工业文明后边的未来文明，一定要通过工业工商文化和农耕文化的冲突和融合产生。从英国工业革命开始，冲突已经几百年了，还没有融合出一种新的文明。早在20世纪，瑞士心理学家荣格就发现了《易经》筮法中蕴涵的同步原理，一种不同于因果原理的普遍联系法则，这同大数据技术的复杂相关性有着相似的地方。如果我们把大数据时代的来临，看作新文明出现的前奏，那么我们的传统文化在新文明建立的过程中必将发挥重要作用，因为阴阳五行

广工信息安全概论重点

知识点 信息安全目标 对称加密算法 DES密码算法 公钥密码密钥 RSA 单向散列函数 SHA安全Hash函数 数字签名 SSL记录层协议 计算机病毒特征 身份认证 口令 防火墙 第一章网络信息安全概论 安全机制 安全服务相关的安全机制（8个） 安全管理相关的安全机制（5个） 第二章密码技术 对称加密算法 DES 非对称加密 RSA Diffie-Hellman 数字签名 HASH 公开密钥算法(RSA算法) 第一个完善的公开密钥算法RSA 经受住了多年的密码分析。密码分析者既不能证明但也不能否定RSA的安全性。 其安全性基于大数分解的难度 求一对大素数的乘积很容易但是要做因式分解就难。因此可以把一对大素数的乘积公开作为公钥，而素数作为私钥。 从而从一个公开密钥和密文中恢复出明文的难度等价于分解两个大素数之积。 公开密钥n：两素数p和q的乘积(p,q必须 保密) e：与(p-1)(q-1)互素私钥d：e×d mod [ (p-1)(q-1)]=1(辗转相除法) 等价表示为d=e-1 mod [ (p-1)(q-1)] 加密：c=me mod n 解密：m=cd mod n 例子：p=47 q=71 则n=pq=3337 (p-1)(q-1)=3220 随机选取e=79 则79×d mod 3220=1 d=1019算法公开e和n，保密d，丢弃p和q 这样对于待加密的消息m=688 c=me mod n= 68879 mod 3337=1570 解密： m=cd mod n=15701019 mod 3337=688 Diffie-Hellman密钥交换 假设A选择了一个随机数Xa作为Diffiee-Hellman的指数，B选择了另一个随机数Xb。 A和B就可以通过下面的过程进行Diffie-Hellman密钥交换，并得到共享密钥gXaXb(mod p)。 ①：A→B：gXa(mod p) ②：B→A：gXb (mod p) 数字签名 证明消息确实是由发送者签发的 并且可以用于验证数据或程序的完整性 它和传统的手写签名类似，满足以下条件：收方可以确认或证实签名确实是由发方签名的 签名不可伪造

数据库概论试题(期末)

试题四 一、单项选择题 （本大题共20小题，每小题1.5分，共30分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1. 数据库系统的特点是（）、数据独立、减少数据冗余、避免数据不一致 和加强了数据保护。 A．数据共享B．数据存储 C．数据应用D．数据保密 2.数据库系统中，物理数据独立性是指（）。 A．数据库与数据库管理系统的相互独立 B．应用程序与DBMS的相互独立 C．应用程序与存储在磁盘上数据库的物理模式是相互独立的 D．应用程序与数据库中数据的逻辑结构相互独立 3.在数据库的三级模式结构中，描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征 的是（）。 A．外模式B．内模式C．存储模式D．模式 4. 关系模型的数据结构是（）。 A．层次结构B．二维表结构 C．网状结构 D．封装结构 5. 关系模型中，一个候选码（）。 A．可由多个任意属性组成 B．至多由一个属性组成 C．可由一个或多个其值能唯一标识该关系模式中任何元组的属性组成 D．必须由多个属性组成 6．自然连接是构成新关系的有效方法。一般情况下，当对关系R和S使用自然连接时，要求R和S含有一个或多个共有的（）。 A．元组B．行C．记录D．属性 7．设关系R和S的属性个数分别是2和3，那么R S等价于（） 1<2 A．σ1<2(R?S)B．σ1<4(R?S) C．σ1<2(R S)D．σ1<4(R S)

8．SQL语言具有（）的功能。 A．关系规范化、数据操纵、数据控制 B．数据定义、数据操纵、数据控制 C．数据定义、关系规范化、数据控制 D．数据定义、关系规范化、数据操纵 9．假定学生关系是S（S＃，SNAME，SEX，AGE），课程关系是C（C＃，CNAME，TEACHER），学生选课关系是SC（S＃，C＃，GRADE）。 要查找选修“COMPUTER”课程的“女”学生姓名，将涉及到关系（）。 A．S B．SC，C C．S，SC D．S，C，SC 10. 已知关系SPJ(S#,P#,J#,QTY),把对关系SPJ的属性QTY的修改权授予用户 张三的T-SQL语句是（ C ） A. GRANT QTY ON SPJ TO 张三 B. GRANT UPDA TE ON SPJ TO张三 C. GRANT UPDA TE (QTY) ON SPJ TO张三 D. GRANT UPDA TE ON SPJ (QTY) TO张三 12．在R(U)中，如果X→Y，并且对于X的任何一个真子集X'，都有X'→Y，则（）。 A. Y函数依赖于X B. Y对X完全函数依赖 C.X为U的候选码 D. R属于2NF 13．关系规范化中的插入操作异常是指 ( ) A．不该删除的数据被删除B．不该插入的数据被插入 C．应该删除的数据未被删除D．应该插入的数据未被插入 14．在数据库设计中，E－R图产生于（） A．需求分析阶段B．物理设计阶段 C．逻辑设计阶段D．概念设计阶段 15．在合并分E-R图时必须消除各分图中的不一致。各分E-R图之间的冲突主要有三类，即属性冲突、命名冲突和结构冲突，其中命名冲突是指（）。 A．命名太长或太短 B．同名异义或同义异名 C．属性类型冲突 D．属性取值单位冲突 16．事务是数据库运行的基本单位。如果一个事务执行成功，则全部更新提交； 如果一个事务执行失败，则已做过的更新被恢复原状，好像整个事务从未有过这些更新，这样保持了数据库处于（）状态。 A．安全性B．一致性

《大数据》读书笔记

竭诚为您提供优质文档/双击可除 《大数据》读书笔记 篇一：大数据读后感 从徐子沛的《大数据》中得到的感悟 数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和大价值（Value）。这四个V就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样，无时无刻的在我们的身边活动。 拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。 那么数据真的就是那么重要吗？其实不然，数据果真有

那么的重要。作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。 毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据浪潮的来龙去脉如何？数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透明和社会公正？又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们 每个人的生活？《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨 胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知名度。对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关

信息安全概论

江南大学现代远程教育考试大作业 考试科目:《信息安全概论》 一、大作业题目（内容） 题目：基于机器学习的IoT网络分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测软件(或系统) 目的：目前越来越多的物联网（IoT）设备连接到互联网，但其中许多设备并不安全，进一步恶化了互联网环境。利用不安全的家用物联网设备，一些僵尸网络（如Mirai）对关键基础设施进行分布式拒绝服务（DDoS）攻击。据报道，通过物联网病毒“Mirai”实施的DDoS攻击事件感染了超过100,000个物联网设备。在其爆发的高峰期，“Mirai”僵尸网络病毒感染了40万台以上的机器人。亚马逊，Netflix，Reddit，Spotify，Tumblr和Twitter 等服务都遭到其攻击。根据绿盟科技的数据显示，目前许多传统的安全设备在设计时并没有考虑如何应对大规模的DDoS攻击，要更新这些设备需要大量资金和时间；此外，DDoS 攻击的方式多样，难以对攻击来源进行追踪，这使得DDoS攻击成为攻击者的热门选择。针对物联网DDoS攻击检测的研究迫在眉睫。 要求实现的功能：(1)不同于传统的DDoS检测方法，本项目首先通过分析DDoS攻击流量与普通流量的区别，再从DDoS攻击的特征中寻找解决方案；(2)本系统采用深度学习的方法区分正常物联网数据包和DDoS攻击数据包；(3)相比较现有的检测方法，本系统结合了深度学习算法和轻量级物联网流量特征，能在短时间内对大量的访问流量进行检测，并具有实时监测功能，准确率高达99%；(4)因为人们对物联网设备的安全问题不够重视，导致多种设备成为黑客手中的帮凶，因此本系统针对的重点是智能家居设备；5）通过在网关进行物联网流量的实时获取、实时检测，并对DDoS攻击流量进行在线分析和报警，不仅可以防止智能家居设备被感染，而且还可以防止网络中其他设备的DDoS攻击。 大作业具体要求： 1.项目必须为一个基本完整的设计； 2.项目设计报告书旨在能够清晰准确地阐述（或图示）该项目（或方案）； 3.作品报告采用A4纸撰写。除标题外，所有内容必需为宋体、小四号字、1.25倍行距； 4.项目设计报告逻辑严明、条理清晰； 5.项目设计报告不少于5页； 6.在规定时间以报告形式提交。 1

数据库概论模拟考试试卷与答案B

数据库系统概论考试试卷及答案B 一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分） 1. 使用CREATE TABLE SCHEMA 语句建立的是( B ) A)数据库模式B)表C)视图D)索引 2. 设关系R和S的结构相同，并且各有80个元组，假如这两个关系作交运算，其运算结果的元组个数为（B ） A)80 B)小于等于80 C)大于等于160 D)大于等于80，小于等于160 3. 在SQL的授权语句中使用“ALL PRIVILEGES”，表示( B ) A)授权所有用户B)所有的操作权限C)对所有的数据集合D)允许再授权 4. 对数据库模式进行规化处理，是在数据库设计的( C ) A)需求分析阶段B)概念设计阶段C)逻辑设计阶段D)物理设计阶段 5. 不存在传递函数依赖的式至少要( C ) A)2NF B)3NF C)4NF D) BCNF 6. 在下列几种故障中,不破坏数据库容的是( B ) A)计算机病毒发作B)供电系统故障 C)瞬时的强磁场干扰D)磁盘介质损坏 7. 在数据库技术中，独立于计算机系统的模型是( A ) A)E-R模型 B)层次模型 C)关系模型D)面向对象的模型 8. 四种传统的集合运算算是( C ) A)∪，-，×，和σ B)∪，-，∞，和σ C)∪，∩，×，和- D)∪，∞，π和σ 9. SQL中，下列涉及空值的操作，不正确的是( C ) A)AGE IS NULL B)AGE IS NOT NULL C)AGE = NULL D)NOT (AGE IS NULL) 10. 单个用户使用的数据视图的描述称为( A )

A)外模式 B)概念模式 C)模式 D)存储模式 11 在客户机/服务器体系结构的DBS中，数据库功能分为前端和后端两部分，下列功能属于后端的是( B ) A)用户界面 B) 存取结构 C)数据输入 D) 报表输出 12. 实体集书店与图书之间具有（B ）联系。 A）一对一B）一对多C）多对多 D ）多对一 13. 现有关系表：医疗（患者编号，医生编号，医生，诊断日期，诊断结果，恢复情况）的主码是（A ） A）患者编号，医生编号，诊断日期B）医生编号C）诊断日期D）患者编号 14) 任何一个三目关系都属于（ A ） A ）1NF B）3NF C）BCNF D）4NF 15. 相对于关系模型，层次数据模型的缺点之一是（A ） A）数据维护困难B）数据结构复杂 C ）数据独立性高 D ）有严格的数学基础 16. 现有如下关系：患者（患者编号，患者，性别，出生日期，所在单位） 医疗（患者编号，患者，医生编号，医生，诊断日期，诊断结果）其中，医疗关系中的外码是（A ） A）患者编号B）患者C）患者编号和患者D）医生编号和患者编号 17. 班长和学生是什么关系（ B ） A）1：1 B）1：M C）M：N D）都不是 18.下面哪种数据模型只有一个根结点（B ） A）概念B）层次C）关系D）网状 19.哪种模式不是数据库的模式（C ）

大数据读书笔记

大数据读书笔记 【篇一：大数据读后感】 从徐子沛的《大数据》中得到的感悟 数据，对于我们现代社社会来说，已经是再熟悉不过了。大量化（volume）、多样化（variety）、快速化（velocity）和大价值（value）。这四个v | 就是大数据的基本特征。每天我们都不得不和数据打交道，比如我 们平常所说得“眼观六路，耳听八方，”就是生活中一个很好的的 收集数据的例子。还有，在我们平时的学习中，我们对于一些学习 上的数据的整理等等。可以说，数据已经成为了我们的影子一样， 无时无刻的在我们的身边活动。 拿到《大数据》这本书时，吸引我的不是书评的内容，而是书的封 面上的一句话“除了上帝，任何人都可以用数据说话。”也就是说，上帝可以不用数据来说话，但是，作为一个平常人，我们做事，言 论等都必须用数据来说话。用数据论来证我们的观点正确性。 那么数据真的就是那么重要吗其实不然，数据果真有那么的重要。 作者在书中大量应用世界头号强国美国的例子来说明美国是如何利 用数据以及数据在美国人的利用下，是如何造福美国人的。使得美 国人走上了民主、发展的道路。书中还引用了大量的利用数据的案例，以及利用数据会有什么样的后果。当然，作者在书中也很明确 的表达了自己观点，也就是数据要被人利用，利用的好了，造福人类，否则，祸害无穷。 毫无疑问，我们正处在一个真正意义的大数据时代。但是，大数据 浪潮的来龙去脉如何数据技术变革何以能推动政府信息的公开、透 明和社会公正又何以给我们带来无限的商机，既便利又危及我们

每个人的生活《大数据》给了我们一个很好的答案。在拿到徐子沛《大数据》时，与其说这是个新概念，还不如说就是一个现实。信 息技术的迅速发展和普遍应用，存储能力的膨胀，网络传输的便捷，必然产生巨大的数据量。即使是一个公司，经过多年的积累，产生 的数据也是惊人的。每天繁多的数据，这就是要求企业要很好地存 储数据，利用数据通过数据，使得数据说话，提升企业的业绩和知 名度。对于一个企业来说，比较实际的倒是关注一下企业微观大 数据，如何充分利用现有的、能够得到的和自己创造的数据，采用《大数据》里提及的新技术、新方法、新理念，筛选、组织、关联、分析，精细化管理和挖掘数据，探索规律性的东西，指导企业活动。尽可能多的获取数据，首先是要有心，对于公司员工来说，随时随 地注意收集客户数据、需求数据、产品数据、市场数据、资源数据等，经过整理，把它变成公司的数据资产；然后是要有据，信息与 数据最大的不同，就是数据是能够度量或者确定的信息，不能“毛 估估”，收集数据要精细化，要准确；其次要有序，数据需要存储，更加需要整理，单个数据没有很大意义，静止的数据也没有很大意义，有价值的数据是流动的、与其他数据交互作用的。一个大杂烩 的数据库，在需要时让人找不到北，没有任何意义。再次，需要技 术支持，大量的数据如何检索，如何关联，单靠人脑是不行的，需 要建立基于特定理论的数据处理系统来分析管理。对于一个企业， 最理想的是建立一个类似人类神经系统的数据管理系统，采用各种 信息终端采集内部和外部信息，通过分析、归纳、筛选，形成管理 数据，某些数据可以成为系统的“本 ] 能”，一旦触发能够自动做出反应；某些数据可以成为组合信息提 交大脑综合分析，作出决策和反应。数据应该为人服务，这是一条 基本原则。在大数据时代始终发挥人的主观能动性，采用先进的理 念和技术驾驭数据，让人们生活更方便，工作效率更高，劳动强度 降低，为社会创造更多的物质财富和精神财富。