R语言知识体系概览_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

R语言知识体系概览_光环大数据培训

最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析，于是就开始学习R语言。总以为有了其他语言的编程背景，学习R语言就是一件很简单的事情，一味地追求速度，但不求甚解，有些同学说2周就能掌握R语言，但掌握的仅仅是R语言的语法，其实这只能算是入门。

R语言的知识体系并非语法这么简单，如果都不了R的全貌，何谈学好R语言呢。本文将展示介绍R语言的知识体系结构，并告诉读者如何才能高效地学习R语言。

1.R的知识体系结构

R语言是一门统计语言，主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化等几个方向，R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数，我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数，就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法，仅仅是学习R语言的第一步，要学好R语言，需要你要具备基础学科能力(初等数学，高等数学，线性代数，离散数学，概率论，统计学) + 业务知识(金融，生物，互联网) + IT技术(R语法，R包，数据库，算法) 的结合。所以把眼光放长点，只有把自己的综合知识水平提升，你才真正地学好R语言。换句话说，一旦你学成了R语言，你将是不可被替代的。

1.1 R的知识体系结构概览

R的知识体系结构是复杂的，要想学好R，就必须把多学科的知识综合运用，所以最大的难点不在于语言本身，而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

首先，从宏观上让我们先看一下R的知识体系结构的全貌，然后再分别解释每个部分的细节。

注：此图仅仅是我对R语言的理解，不排除由于个人阅历有限，观点片面的问题。

图中我将R语言知识体系结构分为3个部分：IT技术 + 业务知识 + 基础学科。

IT技术：是计算时代必备的技术之一，R语言就是一种我们应该要掌握技术。

业务知识：是市场经验和法则，不管你在什么公司，都会有自己的产品、销售、市场等，你要了解你的公司产品有什么，客户是谁，怎么才能把产品卖给你的客户。

基础学科：是我们这十几年在学校学的理论知识，当初学的时候并不知道是为了什么，毕业后如果你还能掌握一些知识并实际运用，那么这将是你最有价值的竞争力。

每个部分知识单独看都有其局限性，但如果能把知识两两结合起来，就构成了我们现在社会的各种技术创新点。

IT技术+业务知识：创造了阿里巴巴的电子商务帝国，腾讯全生态链的社交网络。

IT技术+基础学科：创造了Google搜索的神话，华尔街金融不败的帝国。

当然，R语言只是一门计算机语言技术，不能独自承担改写历史的重任，但

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

R语言确实给了我们很大的想像空间，让我们能动手去了解这个世界的规律，找到无穷无尽的交叉点，创造出新的帝国。

如果你和我一样，都能站在这个角度来学习和使用R语言，那么我们一定可以成为并肩向前的同路人。欢迎加入我的团队，我们正在努力改变着未来。

1.2 R语言基础的知识

蓝图总是宏大和美好的，具体落实也将是困难重重的。接下来，我将会梳理思路，把所有的知识点对应到可操作的文档上，希望帮助大家掌握R语言的全貌！

R语言基础的知识，包括R语言的语法，R语言核心包的使用，R语言的内核编程，R语言包的开发，以及R语言的虚拟机。

1.2.1 R语言的语法

语法是我们了解R语言的第一步，和所有人一样，我也在很短的时间就适应R的语法规则，数据结构，基本类型，常用函数等等。但其实R的语法上坑，远比你知道的多得多。

我举个例子，看谁能准确的回答。比如，最基础的符号操作“=”、“<-”、“<<-”，三者有什么区别，分别在什么时候用？不要偷偷说问题太偏了，实际根本用不到。我的代码里处处都在用这3个符号，只是你不知道而已。在学习R 的时候，不要用已经掌握的C、 Java、Python的经验直接去套R的语法，掉坑里的就是这些人。要重头开始学，一路上没有捷径。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

R语言是函数式语言，语法自由，命名自由，使用简单，这只是对于普通用户来说的。作为一个有理想的极客，怎么能只停留在语法上呢！R是完全面向对象的，你了解什么是面向对象吗？R的面向对象打破了R原有的自由，但又要兼容原有的自由语法，多么纠结的设计啊，你能体会到吗？并不是记住了R的语法，就代表掌握了R语言。里面种各坑，只有自己踩了，再自己爬出来，才是真正的成长。

1.2.2 R语言核心包的使用

R语言同其他语言一样，在软件启动时，为我们提供了7个核心包，包括了众多的基础函数，如数学计算函数，统计计算函数，日期函数，包加载函数，数据处理函数，函数操作函数，图形设备函数等。通过search()函数，可以查看到R启动时默认加载7个核心包。

掌握这种对应关系的意义在于，因为R是解释型语言，我们可以通过传递一个函数A的句柄，让其他的函数B动态调用这个函数A，这就是动态语言中的闭包特性的使用思路。在Javascript中，已经被广泛使用了，但在R语言中，却只有核心包的一些函数在使用这种语法。在R语言中，这种需要有计算机背景知识的地方还有很多，特别是在考虑如何提升R性能的部分。所以，不要太轻易就说自己掌握了R语言，多想想如何才能把其他语言的基础带到R语言的世界里。

1.2.3 R语言的内核编程

R语言的内核编程，又是一个比较复杂的计算机学科的问题。R的内核编程应该包括哪些内容呢，除了刚才说的R的语法和R的核心包，还有面向对象编程，量向化计算，特殊数据类型，环境空间等。我的第二本书《R的极客理想-高级开发篇》将会重点介绍这部分的内容。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

面向对象编程，是一种对现实世界理解和抽象的方法，主要用于解决复杂问题的设计及实现。在Java的世界里，从2003年开始我接触Java的时候，社区就已经在聊面向对象的程序设计了。对于R语言来说，直到2011年发布的2.14版本，才最终有了RC类型的面向对象实现。面向对象的成熟，标志着R已经具备了构建复杂大型应用的能力，但如何真正地把面向对象用好，似乎也并不是统计人擅长的。有能力写出像Hadley Wickham面向对象代码的人，在R的圈子里，实在是极少数的。

量向化计算，是R语言特有的一种并行计算方式。在R中，向量是R的基本数据类型(vector)，当你对一个向量进行操作时，程序会对向量中每个元素进行分别计算，计算结果以向量的形式返回。比如，最常见的两个等长的向量相加。

通过运行程序，我们可以清楚地看出，向量化计算要比循环快。当算法越复杂数据量越大的时候，计算的时间差距会越明显的。R的编程中的一条法则就是用向量计算代替所有的循环计算。

特殊数据类型，R语言中除了那些基本的数据类型，还有一些高级的数据类型，并不是不常用，而是你不知道。

S3类型，S4类型，RC类型分别对应R语言支持的三种面向对象编程的数据结构

环境类型(environment)，由内核定义的一个数据结构，由一系列的、有层次关系的框架(frame)组成，每个环境对应一个框架，用来区别不同的运行时空间(scope)

可能还有我不知道的类型…(请发现的同学通知我！)

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

环境空间，在进行R包开发时，是必备的一个知识点。每个环境空间都是环境类型的一个实例。每个R包都会被加载到一个环境空间中，形成有层次关系的、可调用的空间结构。

我们定义的函数和变量，都会存在于R的环境空间中，通过ls()就可以看到当前环境空间中的这些变量，比如，刚才量向化计算定义的变量和函数。

除了我们自己定义的变量和函数，环境空间中还有很多其他的变量和函数，比如sum(), length(), system.time()等，这些函数我们可以直接使用，但是它们并不在当前环境空间中，所以直接用ls()是查看不到的。当我们切换到base 的环境空间时，就可以找到sum()的函数定义了。

R语言内核编程，如同其他语言一样，有很多的知识细节，并不是只有我提到的这几点。但由于缺少文档，同时R核心技术的不普及，所以知道的人就不多，会用的人更少。我也在每天探索，期待发现更多的秘密。

1.2.4 R语言包的开发

R包的开发，是R语言编程中比较难的，又不得不面对的问题，不仅要把上文中所提到的各种R语言技术综合运用在一起，还要符合R包的开发规范，并用Latex写好文档，最后提交给CRAN发布。技术问题虽然难，花时间还是可以解决的，但想要在CRAN上发布，那就只能用“难于上青天”来形容了。R语言发展了20多年，只有5000多个包在CRAN上发布，审核不是一般严格啊！我写的gridgame游戏包和chinaWeather天气包，改了很多次，都没能通过，都到了要放弃的边缘了。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

换个角度想，只有审核严格才能保证用户在安装第三方的R包时候不会出错。由于CRAN的审核过于严格，Hadley Wickham也受不了了，又开发了devtools 包，不仅提供了简化R包的开发的工具函数，还支持Github社区发布。这样就可以脱离CRAN的束缚，以个人的名义发布各种奇思妙想的R包，甚至是“不误正业”的R包。嘿嘿！！

1.2.5 R语言的虚拟机

终于到我不熟悉话题了，已我3年多R语言使用经验来说，还碰不到R语言的虚拟机。不过，网上看到很多高手在生产环境都会重新编译R软件，比如用OpenBLAS加速R的矩阵运算，在虚拟机层实现矩阵的并行化计算，也有用GPU 实现矩阵并行计算的；还有牛人把R实现的各种算法，都用C++重新实现，然后通过Rcpp封装，直接与R的虚拟机进行连接调用。

我看着各种大神走远不送了，希望他们把虚拟机优化好了，免费发布个补丁包什么的。

1.3 R语言的第三方包

R语言的第三方包，主要包括了在CRAN上的5000多个第三方包，以及其他社区的R包，这些包在各种领域中都发挥着重要的作用。在《R的极客理想-工具篇》一书中，我介绍了30多个包的使用，包括时间序列包(zoo、xts、xtsExtra)，性能监控包(memoise、profr、lineprof)，R跨平台通信包(Rserve、Rsession、rJava)， R服务器包(Rserve、RSclient、FastRWeb、Websocket)，数据库访问包(RMySQL、rmongodb、rredis、RCassandra、RHive)、Hadoop操作包(rhdfs、rmr2、rhbase)等。

还有很多常用的包，比如数据处理包(lubridate、plyr、reshape2、stringr、

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

formatR、mcmc)，机器学习包(nnet、rpart、tree、party、lars、boost、e1071、BayesTree、gafit、arules)，可视化包(ggplot2、lattice、googleVis)，地图包(ggmap、RgoogleMaps、rworldmap) 等。

R语言对于金融也有很好的支持，时间序列包(zoo、xts、chron、its、timeDate)、金融分析(quantmod、RQuantLib、portfolio、PerformanceAnalytics、TTR、sde、YieldCurve)、风险管理(parma、evd、evdbayes、evir、extRemes、ismev) 等。同时，我正在量化投资的创业中，R语言作为是系统架构中的算法引擎在最核心的位置，R正在承担着最有价值的业务，在后续的《R的极客理想-量化投资篇》一书中，我将会完整的介绍R语言在我的量化投资系统中的运用。

1.4 数学的基础知识

数学的基础知识，主要包括初等数学，高等数学，线性代数，概率论，统计学等。我们曾在大学中学过的各种数学，那些不知道有什么用，只为考试而学的数学，是能真正决定R语言掌握深度的基础知识。

当R语言普及以后，变成大众话的编程语言，入门会越来越容易，第三方包的调用会越来越简单，最后就是拼基础学科功底了，数学就是对所有人来说最难的基础学科。

初等数学，中国人一直都在强调数学是我们的优势，比老外强很多，其实强的部分仅限于初等数学，加法口诀和乘法口诀让我们可以口算100以内的四则运算。

高等数学，大学里挂科最多的一门课，那种照本宣科的教学方法，完全不知所谓。至到遇到了R，我才恍悟为什么最小二乘法能进行最优化的计算。重新捡起高数，是学R的必经之路。

线性代数，直到读完了Google的PageRank论文的N年后，自己才想明

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

白，原来矩阵可以处理海量数据的计算，实现分步式算法与单机算法的一致性。

概率论，通过R语言进行各种分步的随机实验，并利用概率密度曲线函数应用到实际的业务中，才让我理解概率才是可以衡量客观事件发生的指标。

统计学，通过R语言我们可以很简单的构建各种统计模型，利用Bayes 分别器判断垃圾邮件，利用回归模型预测未来的房价。

是R语言能让我切身地感受到，数学的基础知识在我们实际生活中的运用；也是R语言拉近了学术界和工业界的距离。如果能把我们从小到大学到的知识串起来，我想每个人都会具备与众不同的知识结构，将会在各行各业实现伟大的创新。

1.5 业务知识

业务知识涉及的面非常广，每个人都应该具备自身所处行业的知识，并结合R语言擅长的领域，发现新的机会。R语言擅长的领域包括统计分析、金融分析、数据挖掘、互联网、生物信息学、生物制药、全球地理科学、数据可视化等。

我在软件和互联网行业呆了8年，亲身经历了两个行业的高速发展和变迁。技术一波又一波，每年都有新的主题，一路跟下来的人越来越少，虽然新鲜的血液不断补充着，但能力和经验却远达不到要求，被市场的浮躁扰动着。近些年，中国的创业公司的成功，少有技术创新，大都是商业模式创新和资本运作的成功。

面对着中国资本市场，掌握好业务的知识，就是找到了赚钱的法宝。当业务成熟，在大家都懂得游戏规则后，竞争就会变得异常激烈了，像电商，团购，旅游，酒店，游戏都是如此。新领域新业务，才是值得80后90后年轻人奋斗的方向。如火如荼的O2O、互联网金融、物联网、机器人，也许正是明年的爆发点。如果你又懂技术又懂业务，学习又好，你将是下一个帝国的创造者。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

1.6 跨学科的综合运用能力

再次强调，只要把多种学科的知识综合运用，不仅成为R语言的一代高手，更能实现自我的价值。

当IT技术与业务知识完美结合，你会在新兴的市场的找到机会。一旦市场成熟后，业务竞争就会变成资本竞争，机会将不复存在。

当IT技术与基础学科相结合，你可以通过科技创新，建立技术壁垒，保持技术优势直到成为行业老大。

当IT技术、业务知识、基础学科，三者同时具备时，那么你将是不可被替代的。只要找到属于你的团队，研发出自己的产品，推广给你的用户，你就已经成功了！

R语言可以从IT的角度，帮助你实现成功，同时你的成功也将是R语言的成功！

2. R语言学习

花了很大的篇幅，终于把我理解的R语言知识体系解释清楚了，写着写着都快跑题了。那么接下来，我们应该如何高效的学习R语言呢？有句话要说在前头，学习是艰苦的，没有捷径可言，如果你想成功，那么更要面对苦中之苦。正确的学习方法，可以让我们少走弯路，学习别人的经验，会让我们加速成长。

通过上文中对跨学科知识体系的描述，我想大家都应该明白了，要想学好R，最大的难点不在于语言本身，而在于使用者的知识基础和综合运用的能力。当然，综合运用是要以良好的基础知识为前提的，先抛开业务知识和基础学科的知识不

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

说，只谈IT技术，应该要掌握哪些知识呢？

2.1 IT基础知识

对于R语言本身来说，我们需要掌握R语言基础的知识，包括R的语法，R 核心包的使用，R的内核编程，R包的开发，以及业务相关R的第三方包的使用。

如果你在学习R语言之前，已经有了很多的Java, Python等编程语言的经验，那么这将帮助你能很快熟悉R语言，你需要再补充一些数据分析和数据挖掘算法的知识，就能马上用在实际的工作中了。

如果你之前是SAS或Matlab数据科学家，那你只需要熟悉R的编程语法和第三方R包，就能用R来完成SAS和Matlab的所有任务。

如果是BI程序员，平时工作经常有处理数据和可视化的任务，那么你可以边学R边补充一些统计的知识，从无味ETL过程中发现数据的价值。

如果你是一名在读的统计学生，R语言将帮助你把书本上枯燥知识程序化，在学习过程中，就能发现社会的规律

如果你一直在用Excel并抱怨功能远远不够的时候，试一下R语言，你的想法很快就会变成你财富的源泉。

如果你是一名宽客(Quant)，还不懂R语言的话，那么你很快就会被市场淘汰的。

如果你是一名Hadoop算法工程师，用Java写一个MR算法通常要好几千行，你可试试用RHadoop，十分之一的代码行就可以完成同样的事情。…

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

R语言可以与各种技术、各种思路相结合，让R语言和你已掌握的知识进行碰撞，你就会变得和别人不一样。

2.2 R语言中文图书

记得邓一硕写过一篇”R语言书籍的学习路线图“的文章，很有参考意义。文章分别介绍了R语言的初级入门、高级入门、绘图与可视化、计量经济学、时间序列分析和金融等内容，涉及到30多本R语言图书和小册子，但大部分是英文的。

随着时间的推移，这两年R语言又增加了好多本新书，中文图书也慢慢地多了起来。对于不同层次的R语言用户，也有了市场细分。入门的朋友可以从《R 语言编程艺术》开始学习；有一定R的基础的朋友可以阅读《R语言实战》；需要扩展知识面的朋友可以阅读《R的极客理想-工具篇》；在掌握了各种R的入门技术后，高级的R语言开发者可以阅读《R的极客理想-高级开发篇》(即将出版)；用R做可视化的朋友，可以阅读《ggplot2:数据分析与图形艺术》；正在学习统计学的朋友，可以阅读《统计建模与R软件》；准备用R做金融的朋友，可以阅读《时间序列分析及应用(R语言)原书第2版》和《金融数据分析导论(基于R 语言)》。

以上推荐的图书，笔者都亲自读过，予以品质保证。此图书列表将不定期更新，把我读到的好书分享给大家！

2.3 R语言中文社区

除了图书，中文的R语言社区和个人博客也在蓬勃发展。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

统计之都，中国大陆最权威的R语言组织，不仅积累了大量高质量的R 语言文章，并主办了七届中国R语言会议。统计之都团队成员，还参与翻译了《R 语言编程艺术》、《R语言实战》、《ggplot2:数据分析与图形艺术》、《R语言核心技术手册(第2版)》、《R数据可视化手册》、《R语言统计入门(第2版)》等多本图书。

炼数成金论坛，以数据分析为主题，设有R语言板块，提供在线的R语言入门培训，黄志洪老师算法讲解超一流。

人大经济论坛，以经管教育为主题，设有R语言板块，以线下培训为主。

CSDN：以线上培训以及实战经验为主。

2.4 R语言中文博客

笔者的个人博客-粉丝日志，原创了大量的R语言技术实战文章，包括 R 的极客理想系列文章、RHadoop实践系列文章、R利剑NoSQL系列文章，并出版图书《R的极客理想》系列图书。

谢益辉个人博客，统计之都创始人，现任RStudio公司程序员，博客中主要包括各种有趣的技术和吐槽文章。

刘思喆个人博客-贝吉塔行星，现任京东推荐算法经理，博客中主要包括R语言企业级应用的文章。

李舰个人博客，现任Mango Solution中国区负责人，博客中主要包括R语言建模的文章。

邓一硕的个人博客-格物堂，博客中主要包括的R语言金融数据分析的文章。

阿稳的个人博客-不周山(翻墙)，豆瓣算法经理，博客中主要包括R语言并行技术的文章。

最后，祝大家把R语言学好用好，在各自的领域中找到创新的突破口，实现自我价值，然后反馈给R语言社区，加速R的壮大发展。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

3. 作者介绍

张丹，程序员、架构师，创业者。我的博客: http://blog.fens.me。个人著作：《R的极客理想》系列图书。

从程序员开始，到架构师一路走来，经历过太多的系统和应用。做过手机游戏，写过编程工具；做过大型Web应用系统，写过公司内部CRM；做过SOA的系统集成，写过基于Hadoop的大数据工具；做过外包，做过电商，做过团购，做过支付，做过SNS，也做过移动SNS。以前只用Java，然后学了PHP，现在用R 和Node。最后跳出IT圈，进入金融圈，研发量化交易软件。

为什么大家选择光环大数据！

大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代的技术，将时新的技能融入教学中，让学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生较快的掌握技能知识，帮助莘莘学子实现就业梦想。

光环大数据启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。光环大数据专注国内大数据和人工智能培训，将在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年，光环大数据将联合国内百所大学，通过“AI智客计划”，共同推动人工智能产业人才生态建设，培养和认证5-10万名AI大数据领域的人才。

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

参加“AI智客计划”，享2000元助学金！

【报名方式、详情咨询】

光环大数据网站报名：https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,

手机报名链接：http:// https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html, /mobile/

3公需科目大数据培训考试答案93分

? 1.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.起步：建设大数据存储和云计算中心 o B.中期：创建大数据综合试验区 o C.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 o D.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? 2.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够维护社会治安 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用有利于走群众路线 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ? 3.截至2015年12月，中国网民规模达（）。（单选题1分）得分：1分 o A.3.88亿 o B.4.88亿 o C.5.88亿 o D.6.88亿 ? 4.《国务院办公厅关于促进农村电子商务加快发展的指导意见》要求：到（）年，初步建成统一开放、竞争有序、诚信守法、安全可靠、绿色环保的农村电子商务市场体系。（单选题1分）得分：1分 o A.2020年 o B.2025年

o C.2030年 o D.2035年 ? 5.蒸汽机时代具体是指哪个世纪？（单选题1分）得分：1分 o A.18世纪 o B.19世纪 o C.20世纪 o D.21世纪 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.质量控制信息化 o B.生产经营信息化 o C.市场流通信息化 o D.资源环境信息化 ?7.大数据元年是指（）。（单选题1分）得分：1分 o A.2010年 o B.2011年 o C.2012年 o D.2013年 ?8.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。（单选题1分）得分：1分 o A.三 o B.四 o C.五

大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html, O 大数据学习_产学研三位一体大数据教学_光环大数据培训 IT行业对人才需求日益增加，大数据已经成为了企业竞争的核心力量。各中小企业求贤若渴，急需全面掌握大数据基础技能与知识的人才。如此盛况，也吸引了很多其他行业人员转行加入到IT大军中来。 那么，从培训机构走出来的学生，就业情况究竟如何呢? 光环大数据的指导老师表示，现在通过培训出来的求职者很多，但是真正符合企业要求的人才却不多。究其根本原因，就在于项目开发的实践经验缺乏，达不到企业需求标准。因此光环大数据对症下药，将企业的各大真实项目带到教学讲台，真正培养学生动手、动脑的实操技能，实行产学研三位一体的教学模式。 1.光环大数据与众多学校合作，为计算机专业的学生提供一个实训平台，让他们更多的接触项目开发过程中会遇到的各种问题，并寻找解决方法。同时，光环大数据还会给学员提供大数据研究报告，用数据分析与实证方法，利用“互联网+教育”技术手段提高教学水平、升级教育模式。光环大数据教学采用“原厂资源与技术+一线专业讲师分模块现场教学+研发讲师面对面解惑答疑”360 度全方位教学模式培养学员。致力于引领中国IT人才实践教学新模式! 2.光环大数据与各大企业通力合作，通过有针对性的训练课程，强化实操能力，推荐制面试，为学员们的顺利就业提供了有力保障。未来，光环大数据还将依托雄厚的师资力量，开展更加完善的课程与项目实践。深入挖掘市场、课堂契合点，无缝对接企业用人需求。大数据实验室的用户主要面向高校信息工程专业的老师、学生、教研组及科研人员，采用产学研相结合的方式，将教学、科研与市场需求相结合，此产品体现了光环大数据在大数据人才

大数据系统计算技术展望_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html, 大数据系统计算技术展望_光环大数据培训 大数据系统计算技术展望 1 引言 大数据是新一代信息技术的核心方面和竞争前沿，也是制约大数据产业快速发展的关键瓶颈。大数据技术创新能力已经成为后信息时代衡量国家竞争力的重要指标。与传统信息产业的发展过程相似，大数据必将逐渐形成一个相对独立、体系完善的产业形态，完成传统信息产业的升级换代。互联网和云计算的发展过程与趋势已经证明，大数据未来的产业形态将是以服务为核心的新型产业形态，大数据产业体系的各个环节将提供极为丰富的服务。 大数据是国家、社会和产业在后信息时代的战略性资源，以大数据为核心支撑的新一代信息技术与应用（如互联网+、物联网、智慧城市、智能制造等）利 用大数据资源的手段和工具，为社会提供信息服务，其最终目的是利用大数据解决科学研究、社会管理、产业发展等一系列实际问题，从而在战略决策、运营管理、终端服务等不同层面和环节提升效能与效益，形成新的核心竞争力。当前，全社会数据产生越来越快、积累越来越多，大数据资源越来越丰富，而现有的信息技术已经跟不上数据的发展，特别是对大数据的处理、分析与应用已经成为全球性问题，引起了各国政府和产业界的高度重视。 大规模且高复杂性的大数据，其处理时间、响应速度等都有明确且具体的要求，这对计算平台的架构、计算模型的框架、共性技术等提出了更高的要求。传统的以计算速度为优先的设计理念已经不能满足当前大数据时代的处理需求，新计算平台的研发、框架设计和共性技术开发等需要兼顾效率与效能的双重标准，同时兼顾大数据类型多、变化快、价值稀疏的特性。 2 大数据系统计算技术现状与问题 大数据计算平台是大数据的硬件与系统基础，对大数据的所有分析与处理都需要在高性能的计算平台上进行；共性技术是大数据分析与处理的知识与技术基础，所有的大数据系统都涉及数据采集、传输、存储、处理和分析过程中的多项共性的技术；典型的应用可以用来验证计算平台和共性技术的可行性与执行效率，并为相近应用的研发提供借鉴。 经过近几年的快速发展，大数据已经形成从数据采集、数据处理到数据分析的完整产业，为社会经济的发展提供有力的数据支持。然而技术的发展赶不上数

公需科目大数据培训考试100分答案

公需科目大数据培训考试 考试时长：120分钟考生：王瑞忠总分：100 及格线：60 考试时间：2017-02-22 12:08-2017-02-22 12:26 100分 1.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年， 农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 A.2Mbps B.4Mbps C.6Mbps D.8Mbps 2.通过精确的3D打印技术，可以使航天器中（）的导管一次成型，直接对接。（单选 题1分）得分：1分 A.55% B.65% C.75% D.85% 3.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度和复 杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题1分）得分：1分 A.1个月

B.4个月 C.6个月 D.18个月 4.以下选项中，不属于信息时代的定律的是（）。（单选题1分）得分：1分 A.摩尔定律 B.达律多定律 C.吉尔德定律 D.麦特卡尔夫定律 5.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题1分）得分：1分 A.新一代信息技术 B.新一代服务业态 C.新一代技术平台 D.新一代信息技术和服务业态 6.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 A.4万

B.14万 C.24万 D.34万 7.国务院在哪一年印发了《促进大数据发展行动纲要》？（单选题1分）得分：1 分 A.2013年 B.2014年 C.2015年 D.2016年 8.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。（单选题 1分）得分：1分 A.三 B.四 C.五 D.六 9.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播， 这个活动就叫（）。（单选题1分）得分：1分

大数据学习手册_光环大数据培训

大数据学习手册_光环大数据培训 大数据学习手册，大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。 事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。 未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机。 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带

光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析

https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html, 光环大数据培训_全球顶级的5个数据可视化案例及分析 光环大数据培训机构，美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“ 每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。” 一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。 大数据对企业那么有用是因为它可以给企业的许多问题提供答案，而这些问题他们先前甚至都不知道。换句话说就是它提供了参考点。有了这样大的信息量，公司可以用各种它们认为合适的方法重新处理数据或进行测试。这样，就能用一种更容易理解的方式查明问题。收集大量数据，并在数据中发现趋势，使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。 尤其是跟信息图表和可视元素用在一起时，能够更快地得到问题的答案。 举个销售类的例子， Abate 的团队帮助他们的客户整理数据。他们从数据集中删除了任何不相关的或离群的数据，从而缩小到一个关键问题或用户信息统计。这样，他们就能分辨出哪一类产品出售的多，哪一类产品没有出售，因此可能要被淘汰。他们关注4个主要的数据：收入、频率、价值、年期。Abate先生强调，同一时间，在任何给予的可视化范围内，超过4个数据就会让人更难跟踪。通过淘汰没有出售的产品，他们正在减少浪费来增加未来的收入。但是没有数据可视化，他们不可能完成这项工作。 接下来，我们就看一下，全球顶级的5个数据可视化案例。 一、航线星云 关于洞察 截止到2012年1月，开源网站https://www.wendangku.net/doc/ba2896299.html,上记载了大约6万条直飞航班信息，这些航班穿梭在3000多个机场间，覆盖了500多条航线。 通过高级分析技术，我们可以看到世界上各家不同的航空公司看起来就像是一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。同种颜色的圆点和粗线提供了见解，它们代表提供相同航线的航空公司，显示出它们之间的竞争以及在不同区域间的潜在合作。

大数据考试题

《大数据》试题 单选题 1、大数据的核心就是（B） A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A） A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A） A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A） A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B） A、原因 B、是什么 C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C） A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D） A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B） A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的； C、数据的价值可以通过授权的第三方使用来实现 D、目前可以通过数据估值模型来准确的评估数据的价值评估 13、在大数据时代，下列说法正确的是（B）。 A、收集数据很简单 B、数据是最核心的部分 C、对数据的分析技术和技能是最重要的 D、数据非常重要，一定要很好的保护起来，防止泄露 14、随着数据科学家的崛起，（C）的地位将发生动摇。 A、国家领导人 B、大型企业 C、行业专家和技术专家 D、职业经理人 15、大数据公司的多样性表明了（B） A、数据作用的体现 B、数据价值的转移 C、数据技术的发展 D、数据思维的创新 16、以下哪种说法是错误的（B） A、将罪犯的定罪权放在数据手中，借以表达对数据和分析结果的崇尚，这实际上是一种滥用。 B、随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验，匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私。 C、采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中，比如网页和智能手机应用程序。 D、预测与惩罚，不是因为所做，而是因为将做。 17、只要得到了合理的利用，而不单纯只是为了“数据”而“数据”，大数据就会变成（B） A、强大的威胁 B、强大的武器 C、预测工具 D、分析工具 18、在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于（A）为其行为承担责任。 A、数据使用者 B、数据提供者 C、个人许可 D、数据分析者

大数据培训考试试卷(97分)

公需科目大数据培训考试 1.第一个提出大数据概念的公司是（单选题1分）得分：1分 ? A.麦肯锡公司 ? B.脸谱公司 ? C.微软公司 ? D.谷歌公司 2.《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出，到2020 年，统筹区域布局，依托现有资源建成（）区域临床医学数据示范中心。（单选题1分）得分：1分 ? A.100个 ? B.300个 ? C.400个 ? D.200个 3.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）得分：1分 ? A.北大 ? B.浙大 ? C.复旦 ? D.清华 4.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 ? A.宏课程

? B.微课程 ? C.小课程 ? D.大课程 5.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 ? A.计算就是物理计算 ? B.搜索就是计算 ? C.数据的内涵发生了改变 ? D.计算的内涵发生了改变 6.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 ? A.洞察 ? B.联系 ? C.挖掘 ? D.搜集 7.关于贵州大数据发展的总体思考，下列表述错误的是（）。（单选题1分）得分： 1分 ? A.中期：创建大数据综合试验区 ? B.起步：建设大数据存储和云计算中心 ? C.最终：建成国家级大数据综合试验区 ? D.长期：推动大数据全产业链发展和大数据全领域应用 8.根据周琦老师所讲，大数据加速道路网络快速更新，高德（）完成全国10万公里15 万处更新。（单选题1分）得分：1分 ? A.2008年

浅谈大数据

浅谈大数据 去年三月，在北京举行的一场大数据产业推介会上，马云首次提出“人类 正从IT时代走向DT时代”，并指出DT(Data technology)时代利用数据处理技术，以服务大众、激发生产力为主。 在变革过程中，IT与DT不仅存在技术上的差异，在思想观念层面也有显着不同。IT(Information Technology)时代利用的是信息技术，以“我”为中心，强调自我控制、自我管理，而DT则充分挖掘数据资源，以“别人”为中心，不仅强调舒服的客户体验，而且也需要公开透明的游戏规则与行业环境。DT时 代的挑战和机遇，在于把互联网和传统行业相结合。 当然，在走向DT的过程中，无论是客户体验，还是互联网与传统行业的结合，数据无疑是争夺的重点资源，甚至可以说Data为王。 那么什么是大数据呢？Garnter给出的定义：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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[1]中 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析 处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 下面我们从一个有趣的例子开始，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求 每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那 里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。 这个例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关 键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了 新的价值增长。 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， 没有必要神话它或者与我们关系不大。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：

大数据时代试题1

《大数据时代》试题 单选题 1、大数据的核心就是（B）【P26】 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）【P26】 A、把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。 B、被视为人工智能的一部分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。 3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法【P35】 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据

D、少量数据 5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）【P40】 A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性 D、完整性和混杂性 7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位 8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B）【P48】 A、原因 B、是什么

C、关联物 D、预测的关键 9、建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（C）【P51】 A、基础 B、前提 C、核心 D、条件 10、（C）下列说法正确的是【P75-77】 A、有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据； B、数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了； C、所有数据都是有价值的； D、在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单； 11、关于数据创新，下列说法正确的是（D）【P78-85】 A、多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加； B、由于数据的再利用，数据应该永久保存下去； C、相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低； D、数据只有开放价值才能得到真正释放。 12、关于数据估值，下列说法错误的是（B）【P113】 A、随着数据价值被重视，公司所持有和使用的数据也渐渐纳入了无形资产的范畴； B、无论是向公众开放还是将其锁在公司的保险库中，数据都是有价值的；

公需科目大数据培训考试答案97分

公需科目大数据培训考试 97分 ? 1.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.小课程 o B.宏课程 o C.微课程 o D.大课程 ? 2.根据涂子沛先生所讲，普适计算是在哪一年提出的？（单选题1分）得分：1分 o A.1988年 o B.1965年 o C.1989年 o D.2004年 ? 3.“（）阿里巴巴·贵州年货节”销售额突破8.5亿元，促进了贵州电子商务加快发展。（单选题1分）得分：1分 o A.2016 o B.2013 o C.2014 o D.2015 ? 4.大数据要求企业设置的岗位是（）。（单选题1分）得分：1分

o A.首席分析师和首席工程师 o B.首席分析师和首席数据官 o C.首席信息官和首席工程师 o D.首席信息官和首席数据官 ? 5.吴军博士认为未来二十年就是（）为王的时代。（单选题1分）得分：1分 o A.文化 o B.工业 o C.数据 o D.农业 ? 6.“十二五”规划纲要：首次把（）纳入国家规划层面。（单选题1分）得分：1分 o A.生产经营信息化 o B.资源环境信息化 o C.质量控制信息化 o D.市场流通信息化 ?7.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分 o A.多维分析统计用户出行规律 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.补充与完善路网属性 o D.高德地图导航有躲避拥堵功能

?8.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。 （单选题1分）得分：1分 o A.六 o B.四 o C.三 o D.五 ?9.由于有了现代信息技术的支撑，研制一个新型号的航天器，周期缩减到（）以内。（单选题1分）得分：1分 o A.6个月 o B.12个月 o C.18个月 o D.24个月 ?10.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o A.1948年 o B.1947年 o C.1946年 o D.1949年 ?11.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）得分：1分 o A.2004年 o B.1988年 o C.1965年

大数据

一：大数据的定义。 1、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。 2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。 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：大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。 3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。 2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种： 1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。 3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

埃森哲：企业信息化六大发展趋势2014

埃森哲：企业信息化六大发展趋势 如果说过去10年是初创企业独领风骚的话，未来10年将是特斯科、通用、迪斯尼等大象在数字化浪尖上弄潮。这是埃森哲刚刚发布的2014年技术愿景报告得出的结论。埃森哲认为，掌握数字化技术将会成为企业的核心竞争力所在。该咨询公司在报告中总结了未来3年企业端的六大趋势，认为只要大型企业能够抓住这六大趋势，凭借着深厚的资源、庞大的规模以及流程规程，就能够成为数字化的领导者。这六大趋势是： 趋势一：智能延伸，数字与物质边界模糊 物质世界在线化。智能物体、设备及机器赋予我们对物质世界更多的控制及更深刻的洞察。埃森哲说，这不仅仅是物联网，而是一种新的连接智能，可增强人的能力、自动化流程，并将机器纳入人类的生活。对于企业来说，这将赋予其与现实世界的实时连接，从而让机器及员工更快、更智能地行动和做出反应。 埃森哲的CTO Paul Daugherty认为，数字技术与物质世界边界的模糊性将会为大型企业制造优势，因为后者可以利用自己的有形资产营造一种沉浸式的用户体验，从而一举超越自己的在线竞争对手。 趋势二：无界企业，从劳动力到众包 企业再无边界，任何一位连接上互联网的用户都有可能成为企业的劳动力，这不仅能帮助企业更好地解决问题，而且有时候还能让人免费帮企业打工。比方说有些企业已经开始通过众包的方式来进行市场调查、产品开发及激励创新。 趋势三：数据供应链，让信息流通 企业的数据规模在不断暴涨，但数据烟囱现象却依然严重，这限制了企业发挥大数据的优势。随着数据工具的成熟，埃森哲认为是企业考虑数据供应链搭建的时候了。所谓的数据供应链，是指一个受结果驱动、随战略调整的端到端数据提供流程，它可以将不受管理的数据烟囱变成集成资源、受管理的端到端过程，

公需科目大数据培训考试

2017公需科目大数据培训考试 1.大数据的本质是（单选题1分）得分：1分 o A.挖掘 o B.洞察 o C.联系 o D.搜集 2.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.数据的内涵发生了改变 o B.计算就是物理计算 o C.搜索就是计算 o D.计算的内涵发生了改变 3.以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（单选题1分）得分：0分 o技术能力 o B.数学统计能力 o C.逻辑思维能力 o D.业务能力 4.截至2013年底，我国宽带网络已覆盖到全国（）的行政村。（单选题1分）得分：1分 o%

o% o% o% 5.淘宝网正式进入台湾市场是在哪一年？（单选题1分）得分：0分 o年 o年 o年 o年 6.世界上第一台电子计算机（ENIAC）是在哪一年宣告诞生的？（单选题1分）得分：1分 o年 o年 o年 o年 7.政府不以政府为中心，而是以公众为中心，建设（）政府。（单选题1分）得分：0分 o A.创新型 o B.服务型 o C.节约型 o D.开放型

年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分） 得分：1分 o万 o万 o万 o万 年，甲型H1N1流感在全球爆发，谷歌（5000万条历史记录，做了亿个不同的数学模型）测算出的数据与官方最后的数据相关性非常接近，达到了（）。（单选题1分）得分：1分 o% o% o% o% 年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分 o o o o

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）得分：0分 o A.高雄市 o B.嘉义市 o C.台中市 o D.嘉兴市 12.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.健康档案数据 o B.公共安全数据 o C.个人健康管理数据 o D.诊疗数据 13.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（）。（单选题1分）得分：1分 o A.富数据 o B.大数据 o C.贫数据 o D.繁数据 14.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用

2017公需科目大数据培训考试答案(95分)

2017公需科目大数据培训考试答案（95分） ? 1.第一个提出大数据概念的公司是（）。（单选题1分）得分：1分 o A.脸谱公司 o B.谷歌公司 o C.麦肯锡公司 o D.微软公司 ? 2.根据涂子沛先生所讲，以下说法错误的是哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.个人要把数据当做自己的遗产 o B.数据垃圾对商业公司是一个挑战 o C.国家要制定合适的法律来规范数据遗产继承的问题 o D.中国社会不会面临数据遗产问题 ? 3.科学范式的发展路径：从观察到演绎分析、模型推导，到计算机分析、仿真模拟，再到（）时期。（单选题1分）得分：0分 o A.数据计算 o B.理论科技 o C.数据科学 o D.数据推导 ? 4.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分）得分：1分 o A.5万

o B.10万 o C.3万 o D.20万 ? 5.2015年“双11”：阿里平台每秒钟订单创建（）笔。（单选题1分）得分：1分 o A.14万 o B.24万 o C.34万 o D.4万 ? 6.关于大数据在社会综合治理中的作用，以下理解不正确的是（单选题1分）得分：1分 o A.大数据的运用有利于走群众路线 o B.大数据的运用能够加强交通管理 o C.大数据的运用能够维护社会治安 o D.大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用 ?7.根据涂子沛先生所讲，社交媒体是在哪一年出现的？（单选题1分）得分：1分 o A.1965年 o B.1989年 o C.2004年 o D.1988年

?8.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。（单选题1分）得分：1分 o A.感测技术 o B.通信技术 o C.计算机技术 o D.微电子技术 ?9.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（单选题1分）得分：1分 o A.个人健康管理数据 o B.诊疗数据 o C.公共安全数据 o D.健康档案数据 ?10.2014年，阿里平台完成农产品销售（）元。（单选题1分）得分：1分 o A.283亿 o B.383亿 o C.183亿 o D.483亿 ?11.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题1分）得分：1分 o A.高德地图导航有躲避拥堵功能 o B.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 o C.多维分析统计用户出行规律

大数据技术

大数据 (big data,mega data)，或称巨量，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策资料大数据力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、、移动、、手机、、PC以及遍布地球各个角落的各种各平板电脑车联网互联网云计算样的，无一不是数据来源或者承载的方式。传感器大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。 大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一关系型数据库起，因为 实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。 大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式，分布式数据库，文件系统云计算 平台，互联网，和可扩展的存储系统，但不是所有的MPP的的PB的数据关系数据库存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。 SOA管理大数据SOA的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型。DaaS数据存取的模型描述了数据是如何提供给SOA组件的。物理模型描 述了数据是如何存储的以及存储的层次图是如何传送到SOA数据存储器上的。最后，架构模型描述了数据、数据管理服务和SOA组件之间的关系。 从大数据的价值链条来分析，存在三种模式： 1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。 2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。 3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。 未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。 大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。． 分布式处理那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识技术，海量数据的存储和管理技术，别以及自然语言理解）等。 云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

专业技术人员公需科目大数据培训答案第三套

贵州省专业技术人员公需科目大数据培训考试题 （三）100分 1.截至2013年底，我国宽带网络已覆盖到全国（）的行政村。（单选题1分）得 分：1分A o A.91% o B.71% o C.61% o D.81% ? 2.2013年，国务院在《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》中指出：到2015年，农村家庭宽带接入能力达到（）Mbps。（单选题1分）得分：1分A o A.4Mbps o B.8Mbps o C.2Mbps o D.6Mbps ? 3.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）得分：1分B o A.2008年 o B.2012年 o C.2010年 o D.2006年

4.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（）。（单选题1分）得分：1分C o A.贫数据 o B.富数据 o C.大数据 o D.繁数据 ? 5.以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（）。（单选题1分）得分：1分C o A.IT技术能力 o B.数学统计能力 o C.逻辑思维能力 o D.业务能力 ? 6.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。（单选题1分）得分：1分C o A.通信技术 o B.微电子技术 o C.计算机技术 o D.感测技术 ?7.根据涂子沛先生所讲，现在非结构化数据已经占人类数据总量的（）。（单选题1分）得分：1分A

o A.75% o B.60% o C.45% o D.95% ?8.据报道，近50年来影响人类生活的十大科技发明中，（）与信息技术有关。（单选题1分）得分：1分A o A.7项 o B.8项 o C.6项 o D.5项 ?9.（）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）得分：1分D o A.新摩尔定律 o B.梅特卡尔夫定律 o C.摩尔定律 o D.吉尔德定律 ?10.根据周琦老师所讲，高德2014年被（）全资收购了。（单选题1分）得分：1分D o A.搜狐 o B.百度

认识埃森哲管理咨询团队客户与渠道杨葳张晖李琳-Accenture

认识埃森哲管理咨询团队客户与渠道 ? 杨葳，张晖，李琳作为埃森哲管理咨询客户与渠道服务主管， 你有何启发感想？ 埃森哲的客户与渠道管理服务是帮助企业在数字化的大潮下将“以客户为中心”的思想和理念变成日常的运作和实践。中国拥有全球最众多的数字化消费者，也是在电子商务领域最具创新的国家，数字化带来了客户购买行为的巨大变化、商业模式的颠覆。渠道不再是传统的金字塔结构，而是向多触点全渠道的多样化、数字化发展。客户也从“唯我独有”变更成“生态共享”。面临数字化创新带来的机会和挑战，埃森哲的客户与渠道管理服务深入洞察客户的购买历程行为趋势，帮助企业以客户体验为核心，大数据分析为支撑，采用最先进的数字化技术创新面对数字化客户端到端的响应能力，实现竞争力的提升。向内，帮助企业革新内部运作机制和模式，改善工作流程，以最高效和敏捷的方式实现新的发展和超越。 产品行业的客户涵盖了我们生活中的衣食住行，想象一下我们提供的咨询方案都会最终影响到我们自己，是不是会非常的激动？我们帮助过中国最大的B2C 电子商务公司设计他们的运营模式，我们帮助过某全球著名的汽车公司设计和推广基于数字化的“最佳客户体验”业务模式，我们帮助在亚洲和中国领先的房地产公司设计运营模式，我们帮助某全球领先的啤酒公司设计创新的客户体验及营销方式 – 数字化KTV 。杨葳 张晖

在埃森哲的难忘经历？你喜欢埃森哲什么地方？ 我是从INHOUSE 转到咨询行业的，我印象最为深刻的是我进入埃森哲的第一个项目。对于一切都是全新的我面临的压力可想而知，每天都需要学习海量知识。在这个既痛苦又新鲜的过程中我得到了长足的进步，团队最终高质量的交付了项目，并得到了客户的高度认可。 ? 2017埃森哲版权所有。 埃森哲及其标识与成就卓越绩效均为埃森哲公司的商标。李琳 埃森哲提供了行业内领先的员工培训体系，提供了数字化的工作环境，我们的同事互相帮助，我们的领导鼓励大家创新，我们是行业内唯一一家可以提供端到端解决方案的公司。现在我们被认为是数字化服务的领先公司。在一家全球最大的、财富500强中 唯一的百分百咨询服务公司中工作，是非常值得骄傲的。张晖 我非常喜欢埃森哲包容，创新的氛围：说到包容，她兼容并蓄，她不苛责每个人的不完美，每个人通过努力都能找到适合其自身发展的岗位。说到创新，埃森哲在技术和管理理念上不断创新，能够保持良好的前瞻性，从而为客户提供更有价值的服务。 李琳

公需科目大数据培训考试答案

?
1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题 1 分） 得分：1 分
o
A.90%
?
2.未来农业信息化将会取得新突破： 在空间上， 农业信息化从点状示范向 （） 开发， 从区域覆盖向全面推进的格局演变。（单选题 1 分）
o
B.片状
?
3.（）年 3 月 1 日，贵州·北京大数据产业发展推介会在北京隆重举行，贵州大数 据正式启航。（单选题 1 分）
o
得分：1 分
B.2014 得分：1 分
?
4.ENIAC 诞生于哪一年？（单选题 1 分）
o
A.1946 年 得分：1 分
?
5.（）时代，使得信息智慧解读时代到来。（单选题 1 分）
o
A.Web3.0 得分：1 分
?
6.截至 2015 年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题 1 分）
o
A.15.37 亿户
?
7.戈登?摩尔提出在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如容量、计算速度 和复杂程度，每（）左右可以翻一番。（单选题 1 分）
o
得分：1 分
B.18 个月 得分：1 分
?
8.Web2.0 强调（）。（单选题 1 分）
o
D.个人 得分：1 分
?
9.大数据元年是指（ ）。（单选题 1 分）
o
D.2013 年
?
10.大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储 和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（）。（单选题 1 分） 得分：1 分
o
A.新一代信息技术和服务业态
?
11.（）指利用计算机处理信息的技术，是现代信息技术的核心。 （单选题 1 分） 得分：1 分
o
A.计算机技术 得分：1 分
?
12.以下选项中，不属于大数据对人才能力的要求是（单选题 1 分）
o
D.逻辑思维能力
?
13.根据涂子沛先生所讲， 普适计算是由以下哪位提出的？ （单选题 1 分） 得分： 1分
o
B.马克?维瑟