大数据时代 数据中心面临三大挑战

大数据时代数据中心面临三大挑战

近期支付宝、携程数据中心连接出现问题，让数据中心的安全问题越来越受人关注。在近日举行的2015施耐德电气数据中心创新峰会上，我们了解到，随着互联网+对传统行业的渗透，数据中心业务在中国将会呈现快速发展趋势，但同时面临安全、建设标准、能效这三大挑战。IBM商业研究院与牛津大学的合作调研报告称，到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到2013年的44倍。数据的安全有效运行无疑需要可靠的数据中心的支撑。

在此次峰会上，数据中心工作组组长钟景华介绍称，中国对数据中心建设有严格的构建标准，但是随着互联网新兴产业的发展，数据中心呈现大规模建设风潮，不少新的数据中心的建设并未能达到标准，为风险出现埋下了伏笔。据了解，在数据中心建设上，传统金融机构对于标准执行最为严格，相关监管机构对此也有严格标准，但是不少新兴产业，如互联网金融还缺乏明确的行业规范和标准。

此外，在此次峰会上还了解到，由于当地能源资源价格较为便宜，以及自然气候等原因，目前越来越多的企业将数据中心迁至宁夏、贵州等地，这也凸显出在数据中心建设上，数据中心自身能耗问题已越来越受关注。

据了解，一个500平方米的中小型数据中心，需要的总能耗占所有运营成本的42%。目前，中国有54万个数据中心，全球所有数据中心加起来对能源的消耗，跟航空工业对能源的消耗是一样的。

在业内，“高能耗、设计不合理、运维成本高”被认为是是国内数据中心的典型问题。为此，政府也出台过相关规定。例如：国务院5号文发展目标提出：新建大型云计算数据中心PUE 优于1.5。

在此次峰会上，作为在数据中心业务上具有领先市场地位的施耐德电气，提出了“能.效+”概念。施耐德电气全球高级副总裁，IT事业部大中华区负责人丁伟庆表示，施耐德电气致力通过结合IT和能源技术的协同实现数据中心能效的提升，为客户构建坚强的数据中心基础架构，并通过整合施耐德电气跨业务平台的整体解决方案和全生命周期服务，最终打造一个互联、智能、绿色的能效云世界。

而不少业内人士表示，不同的行业、企业对于数据中心要求侧重点不同。可用性应该是数据中心排在第一位的需求，但在节能上有些“土豪”企业如金融企业可能就并不在乎;而一些小企业就可能在每台设备上省预算。因此，未来中国的数据中心成长速度将是惊人的，但同时竞争也将非常激励。即使是像施耐德电气这样在数据中心核心产品、解决方案、能效优化上有极强竞争力的企业也将会在中国面临很多挑战。

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大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

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

大数据带来的给予和挑战

大数据带来的机遇和挑战 互联网高端技术的创新与发展，给人类社会带来了巨大变化。今后20年全球将步入大数据新时代。高端互联网将再铸新世界。我们正处在一个数据爆发增长的时代。移动互联网、移动终端和数据感应器的出现，使数据以超出人们想象的速度在快速增长。据国际数据资讯公司（GlobalPulse）估测，数据数量一直在快速增加，每年增长50%，这个速度不仅是指数据流的增长，而且还包括全新的数据种类的增多。据统计，全球企业2010年在硬盘上存储了超过7EB的新数据，消费者在PC和笔记本电脑等设备上存储了超过6EB新数据，而1EB数据就相当于美国国会图书馆中存储数据的4000多倍。目前数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，并正在引发数据存储和处理的危机。 有研究统计，从人类文明开始到2003年，人类共创造了5TB（兆亿字节）的信息，而现在，这样的数据量却仅需两天就被创造出来，且速度仍在加快。数据显示，2011年全球创建和复制的数据总量，就达到了1.8ZB(1ZB等于10的21次方比特)，相当于全球每人产生300GB以上的数据。目前这个数字仍在快速增长，预计2020年，全球产生的数据量更将超过80ZB。由此可见，我们的确已经迈入了大数据时代。 2012年3月，美国奥巴马政府发起了《大数据研究和发展倡议》，将大数据定义为“未来的新石油”，称将斥资2亿美元用于大数据研究，以应对大数据革命正在带来的大机遇。据美国咨询机构Gartner预测，从现在起到2015年，大数据将会在世界范围内创造440万个工作岗位。 “大数据”，这一新兴概念，正在被赋予极其丰富的内涵，并被寄予特别巨大的希望……大数据时代,我们该如何寻找对策,迎接挑战? 一、“大数据资源”成为重要战略资源 互联网时代,“资源”的含义正在发生极大的变化,它已不再仅仅只是指煤、石油、矿产等一些看得见、摸得着的实体，“大数据”，也正在演变成不可或缺的战略资源。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据了解世界、了解市场、了解人们的生活提供了可能。大数据已经被视为一种资产、一种财富、一种可以被衡量和计算的价值。得大数据者得天下，是一些推崇大数据时代的变革者所坚信不疑的判断。

大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]

大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “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。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，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。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。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）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。

大数据的应用及带给企业的挑战

大数据的应用及带给企业的挑战 随着信息技术特别是信息通讯技术的发展，互联网、社交网络、物联网、移动互联网、云计算等相继进入人们的日常工作和生活中，全球数据信息量呈指数式爆炸增长之势。根据国际数据公司IDC发布的研究报告，预计全球数据量大约每两年翻一番，到2020年全球将达到35ZB的数据信息量。随着前所未有巨量数据信息的聚集，“大数据”已得到广泛关注。本文将分企业数据、机器数据和社会化数据三类，针对企业数据处理面临的挑战、机器数据应用场景、社会化数据带来的变革展开讨论。 1、企业数据处理面临的挑战 中国的企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。 (1)非结构化和结构化数据的统一及整合 随着互联网和通信技术的迅猛发展，企业中的数据类型早已不是单一的以文本为主的结构化数据，还充斥着广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多类型的数据。这些数据称为非结构化数据。据统计，企业中

85%的数据属于非结构化数据。但是企业现有的数据处理方法仅适用于结构化数据，无法将大量的非结构化数据与结构化数据进行统一、整合，就无法发掘数据中的价值。 (2)跨业务平台数据的关联 当今企业环境中存在着：不同业务模块的数据分布在不同的系统平台，这些被割裂的数据在单一业务平台无法得到有效利用；不同业务模块的数据无法实现共享、关联；仅对关键业务的数据进行收集、整合和利用，非关键业务的数据被忽视等现状。企业中的数据由于业务模块的划分而被割裂开来．单一业务模块的数据价值远远小于所有业务模块数据关联起来进行分析运用，企业将如何实现跨业务平台数据的关联与整合将面临巨大的挑战。 (3)面向数据的实时分析 随着经济的飞速发展，企业所面临的市场行情也在瞬息万变，企业曾经惯用的事后处理机制已经不能应对，企业需要实时洞察业务运营状态，以便迅速应对不断变化的市场形势。 企业业务的运营状态将体现在海量数据的快速处理和有效进行 实时分析的基础上。但随着大数据的爆炸式增长，与企业相关的数据可能在无限量的不断增长，这些不断变化的数据，需要企业进行全面、实时的分析。

大数据题目及参考答案

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

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇 2013-7-11 10:17:00来源：中国科技网 根据有关学者的研究，数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后，人类科学研究的第四个范式。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险，信息安全正成为制约大数据技术发展的瓶颈。 大数据时代已经到来 物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展，使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器，成为数据来源和承载方式。据估计，互联网上的数据量每两年会翻一番，到2013年，互联网上的数据量将达到每年667EB（1EB=230GB）。这些数据绝大多数是“非结构化数据”，通常不能为传统的数据库所用，但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。 1.大数据具有四个典型特征 大数据（Big Data）是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用四个V来概括大数据的特征。 ——数据体量巨大（Volume）。到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上

全人类说过的所有的话的数据量大约5EB（1EB=210PB）。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 ——数据类型繁多（Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 ——价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 ——处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB（1ZB=210EB）。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。 2.大数据成为国家和企业的核心资产 2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称，数据已成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。奥巴马政府已把“大数据”上升到国家战略层面，2012年3月，美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，借以增强收集

大数据时代的机遇和挑战

大数据时代的机遇和挑战 【】First of all ，the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ，it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ，it explores how to deal with opportunities and challenges ，and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ，so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ；quantitative economics ；application 1引言 “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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来，大数据吸引了越来越多的关注，

人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展，越来越多的人使用社交软件进行网上聊天，发布个人心情状态，对网络中的信息进行评论，这些都极大的丰富了我们的生活。同时，网上每天都会产生大量的数据，根据有关统计，每天网络中大约出现220 万TB 的新数据， 而且这个速度还在不断增加 伴随着大数据时代的到来，数据资源越来越庞大，数据处理速度越来越快，人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况，并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展，未来大数据会发挥出更加强大的作用， 而如何应对大数据时代的机遇与挑战，有效利用大数据资源，是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点 大数据又可以称之为巨量资料，它的概念比较抽象，其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理，从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术，例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件，通过有效的掌握丰富的数据资源，并对这些数据进行专业化的处理，从而在经济社会的发展中实现盈利，把对大数据的处理加工有效的转变为信息资

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，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。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构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。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，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。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设 一、指导思想 （一）大数据时代对我们的启示 创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。 大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。

企业不落伍就要跟上时代的发展。建设信息基地要新思维。创新的思维带来新一代绿色信息中心。 （二）建设怎样的证卷期货业信息中心 经过两年的信产业息基地“可研”的洗礼，现在不是我们要“为什么”做，而是要“做什么！“可研”本文中多次提到要建成“高端”的信息中心。可什么是“高端”？现举一个例子： 刚刚发生的事，2013年6月17日，第41届世界超级计算机500强排名榜发布，我国的天河二号以峰值每秒5.49亿亿次再次成为运算速度最快的超级计算机。 回顾一下他的前身天河一号，2010年11月16日，天河一号在世界超级计算机500强中位居第一，中国人首次站到了超级计算机世界冠军的领奖台上。然而，8个月以后，日本一台名为“京”的超级计算机就将天河一号挤下冠军台。之后，美国研制的“红杉”、“泰坦”超级计算机先后坐上世界第一把交椅，天河一号排名滑落至第8名。 这次，横空出世的天河二号不仅远远超过了天河一号，与上一届世界冠军美国“泰坦”超级计算机相比也是遥遥领先。天河二号计算速度是“泰坦”的2倍，计算密度是“泰坦”的2.5倍，体积却比它小了15%。而且天河设计出的“异构多态体系结构”不仅继承了一号CPU结合加速器的传统，又增加了兼容性，实现了与客户软件的“无缝对接”。这就

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

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

医疗大数据面临的挑战及思考

doi:10.3969/j.issn. 1672-5166.2013.04.03 医疗大数据面临的挑战及思考 蔡佳慧①张 涛①宗文红①△ 文章编号：1672-5166（2013)04-0292-04 中图分类号：R-37 文献标志码：A 摘 要随着卫生信息化建设进程的不断加快，医疗数据的类型和规模正以前所未有的速度增长，医疗卫生领域已进入“大数据时代”。本文在对医疗大数据基本概念进行剖析的基础上，归纳总结医疗大数据时代所面临的新挑战，详细介绍闸北区为应对这些挑战在数据管理、整合、存储、利用等方面所实施的具体措施，并对下一步工作进行了有益的思考。 关键词大数据卫生信息化数据处理 Challenges and Considerations of the Big Data of Medicine Cai Jiahui, Zhang Tao, Zong Wenhong Zhabei District Health Research and Information Center, Shanghai 200070, China Abstract With the rapid development of health information, the type and scale of medical and health data continue to expand at an unprecedented pace. Medical and health ? eld has entered a big-data era. On the basis of the analysis of the basic concepts of health data, this paper summarizes the new challenges faced in medical and health ? eld in the age of big data and introduces in details the implementation of speci? c measures of Zhabei District to meet these challenges in data management, integration, storage, utilization. The bene? cial thinking for the next step has also been put forward. Key words Big data, Health information, Data processing 1 引言 当前我们正处于一个数据爆炸性增长的“大数据”时代。据IDC（ International Data Corporation ，国际数据公司）预测，中国的大数据市场在2012～2016年间将增长5倍，政府、银行、医疗卫生、电信等行业将在其中占据最多的份额。在医疗卫生领域，各种信息系统在医疗机构的广泛应用以及医疗设备和仪器的数字化，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这些宝贵的医疗信息资源对于疾病的管理、控制和医疗研究都是非常有价值的。如何利用这些海量的信息资源更好地为医疗卫生行业的管理、诊疗、科研和教学服务，已经越来越为人们所关注。 ① 上海市闸北区卫生科技与信息中心，上海市，200070 作者简介：蔡佳慧（1986），女，学士学位；研究方向：卫生信息管理；E-mail：caijiahui86@https://www.wendangku.net/doc/e43239614.html, 通讯作者：宗文红（1968），女，硕士学位；副主任医师；研究方向：卫生信息管理；E-mail：zongwenhong2006@https://www.wendangku.net/doc/e43239614.html, △通讯作者 292

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 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响 大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影

响主要包括以下几个方面： (1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 (2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 (3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..

《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

大数据应用及其面临的挑战

16 摘要：随着“物联网”、“云计算”等新概念被政府强调、被企业运用推广，“大数据”也逐渐进入公众的视野。如何及时地获取数据、如何高效地分析数据，已成为软件工程师不得不面对的一个挑战。本文以一个软件工程专业本科生的视角，谈大数据的特点和大数据的应用，并猜想大数据可能面对的挑战。 关键词：大数据；特点；应用；挑战 数据是指所有文字、符号、图片等总称。计算机出现后，数据一般被默认为是所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的总称。自互联网普及以来，数据的数量就在成指数级数增长，尤其是电子商务的快速发展和物联网技术的应用，使数据的增长速度达到难以想象的地步。据统计，Google一天产生20P的数据，（1P=1024T=1024*1024G）；沃尔玛一小时要处理100万消费者的交易，要向数据库输入2.5P的数据；2009年，Facebook拥有2.5P用户数据，每天产生15T的数据；2009年，eBay拥有6.5P用户数据每天产生50T的数据；我们熟悉的阿里巴巴、淘宝拥有的数据量更是无法估计。大数据时代，无论是数据学家、统计学家还是金融学家，亦或是我们软件工程师，都开始觉得，传统的数据处理方式已经在日益增长且复杂多变的数据面前显得力不从心。人类，迫切地需要寻找一条出路——面对繁杂琐碎的数据，如果我们不能跳出传统的数据处理方式，用新方法有效地提取信息，就只能被无边无际的数据淹没。 幸运的是，在2010年，维克托·迈尔·舍恩伯格的《大数据时代》正式宣告了“大数据时代”的来临，并为即将被数据流沙淹没而束手无策的工程师们指明了一条出路：“我们要放弃对因果关系的追求，转而关注数据之间的相关度。”随后，金融行业、互联网行业都掀起了一场针对数据的变革风暴，“大数据”这一颠覆人们传统认知的思想，开始成为新发明和新服务的灵感源泉[1]。 1、大数据的概念及特点 “大数据”一词首次出现在2011年麦肯锡发布的《大数据，下一个创新、竞争和生产力的前沿》的报告中，2013年开始风靡全球。其实大数据就是一种数量庞大、种类繁多的资料数据。正所谓“成也萧何，败也萧何”：海量和多样的数据使得用常规的工具无法在短时间内捕捉和整理，想要处理并挖掘其中的财富更是难上加难，但是，通过采用新的大规模数据处理手段（主要是云计算），从杂乱无章的巨大数据中发现很有价值的信 大数据应用及其面临的挑战 文／胡钰玺 息，为政府、企业、组织或者个人提供决策依据，这就是大数据的魅力所在。有能力对数据处理和利用的企业必将成为大数据浪潮下的“弄潮儿”。大数据，主要有五大特点[2][3]： 1）数据容量大 在我看来，这是首要的特点。正是数据量的爆炸式增长引起了数据处理方式的变革，改变了我们以往对数据的看法。曾经因处理方式跟不上而“食之无味弃之可惜”的庞大数据如今因其潜在价值——相关性，而变得越来越重要，甚至已经成为一笔巨大的财富。 2）数据种类繁多 数据种类由单一走向繁多，不仅体现在数据形式上繁多（有文本数据、视频数据、音频数据等），还体现在数据来源的繁多（工厂生产过程中的生产数据、业务系统中业务数据、来自监控设备的视频数据，来自手机的通话数据等）。使我们不得不放弃曾经在数据处理上对因果关系的执着追求——即对“为什么”的探求，转而将目光投向数据之间的相关关系——即对“怎么做”的预测。这一思想不仅使得数据处理工作少了无谓的推演论证、多了高效的“找规律”和预判，而且让我们的眼界变得更广阔——或许我们曾经认为毫不相干的两者，其实存在内在联系？ 3）数据处理速度快 数据产生的速度和数据更新的速度都出现了前所未有的高速发展，毋庸置疑，快速的处理也是体现了大数据的速度，大数据的处理速度得益于“云计算”助力。大数据的处理必须要有令人惊叹的速度，才能让我们尽早提出具有前瞻性的观点，达到先发制人的效果。 4）数据价值密度低 数据价值密度低是指和大量数据相比，真正有价值的数据所占比例很小，比如，在破案过程中产几十个小时的视频，但真正对破案有用的视频往往只有几分钟，甚至几十秒。庞大的数据看似是无用的糟粕，但倘若加以分析处理，便能用低廉的成本创造巨大的价值，取得“四两拨千斤”的奇效。 5）数据实时性强 随著传感技术和自动采集系统的应用和普及，数据的真实性和实时性大大提高，真实的数据才有利用的价值，它不仅能反映过去事物之间的联系和规律，也能在未来为我们的决策提供可靠的信息。 2、大数据的应用 在我还是个孩子的时候，就曾听父亲讲过一个这样的故