大数据“十大”知识精编(值得收藏)

大数据“十大”知识精编（值得收藏）1大数据十本书

《跟随大数据旅行》7.《大数据:大价值、大机遇、大变革》8.

大数据分10.《大数据的冲击》

2大数据十篇英文论文

1.

2.Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data

3.MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

4.Big data: How do your data grow?

L Clifford - 《Nature》

5.Big data: the management revolution.

MA Andrew，B Erik -《The Harvard Business Review》

6.Biology: The big challenges of big data

M Vivien - 《Nature》

7.NoSQL Databases

8.Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really?

9.Hive – A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop

10.MongoDB Architecture Guide

3大数据十篇中文论文

1.大数据系统和分析技术综述

程学旗, 靳小龙, 王元卓, 郭嘉丰, 张铁赢, 李国杰

2.大数据管理:概念、技术与挑战

孟小峰，慈祥

3.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现

状与科学思考

李国杰、程学旗

4.架构大数据:挑战、现状与展望

王珊，王会举，覃雄派，周烜

5.大数据分析--RDBMS与MapReduce的竞争与共生

覃雄派，王会举，杜小勇

6.网络大数据:现状与展望

王元卓，靳小龙，程学旗

7.大数据的一个重要方面:数据可用性

李建中，刘显敏

8.大数据时代的机遇与挑战

邬贺铨

9.大数据研究综述

陶雪娇，胡晓峰，刘洋

10.大数据时代的挑战、价值与应对策略

陈如明

4大数据十大国际顶级专家

1.Geoffrey Hinton

只要是在机器学习届混的或者懂点机器学习的人们，抑或懂点神经网络的人们，相信都知道“Back Propagation“反向传播的鼎鼎大名。Hinton便是将BP算法应用到神经网络与深度学习中人员之一，并且是主导者(co-inventor). Hinton 提出了“Dark Knowledge”黑暗知识概念(“Dark Knowledge”这本书籍已经出版，亚马逊上面有卖，288RMB，可见其nb性)，该概念是受小概率比率事件中的“大部分知识”对于训练与测试中的代价函数是没有影响的。Hinton在人工智能领域中无人不知无人不晓是因为其在人工神经网络(Artificial Neural Networks)中所作出贡献。

2.Yann Lecun

Lecun在多伦多大学随Hinton读博士后，即他是Hinton的学生。他是另一个神经网络与深度学习大拿。他在皮埃尔玛丽居里大学(又称巴黎第六大学，Université Pierre et Marie Curie (Paris VI))获得了计算机科的负责人。为了表彰他在深度学习领域里所作出的贡献，IEEE计算机学会颁给他著名的“神经网络先锋奖”，在2014年北京计算智能大会上授予。

3.Yoshua Bengio

Bengio是另外一位机器学习、深度学习的大拿。他在麦吉尔大学获得博士学位。他是ApSTAT技术的发起人与研发大牛。他也是蒙特利尔大学(Université de Montréal)的终身教授，任教超过22年，是机器学习实验室(MILA)的负责人，是CIFAR项目的负责人之一，负责神经计算和自适应感知器等方面。又是加拿大统计学习算法学会的主席，并且是NSERC-Ubisoft主席以及其它。在蒙特利尔大学任教之前，他是AT&T & MIT的一名机器学习研究员。他的主要贡献在于深度学习与人工智能等领域。

4.Jurgen Schmidhuber

他致力于构建一个自完善的人工智能机器。他曾任职于南加州大学，现任于卡内基梅隆大学语言技术研究所。他是著名的自然语言处理学者与专家，是国际计算语言协会(ACL)的首批Fellow，曾任ACL2001年主席。他主要的研究工作是机器学习、RNN(Recurrent Neural Networks，递归神经网络)、深度学习、计算机视觉以及自然语言处理等。他早机器翻译、自动文摘、自动问答、文本理解等领域作出了杰出的贡献。

5.Alex “Sandy” Pentland

在过去的29年时间中，Perntland都任职于MIT(麻省理工大学)的教授。在这期间，他创建多个公司，如https://www.wendangku.net/doc/90735533.html,、Sense Networks、Cogito Health、Ginger.io 等。根据他所取得的成就，福布斯(Forbes)称他是世界上最有力量的数据科学家(the ‘World’s Most Powerful Data Scientist’ )。他也被任命为多个跨国公司(MNCs)的顾问(an advisor)，如Nissan、Motorola、HBR、Telefonica等。他的主要兴趣在机器学习、人工智能与人类计算(Human computing)等领域。

6.Peter Norvig

Norvig目前任职于Google。在此之前，他在NASA工作了六年，担任计算科学部门的负责人，期间获得了NASA杰出贡献奖(Exceptional Achievement Award)。是ACM、AAAI等的Fellow。他在加利福尼亚大学伯克利分校(University of California, Berkeley)获得了计算机科学博士学位。他的兴趣在于人工智能(AI)，自然语言处理(NLP)和机器学习等领域。

7.Corinna Cortes

Cortes目前是google的研究员。她在哥本哈根大学(University of Copenhagen)获得物理学理学硕士，并加入贝尔实验室(AT&T Bell Labs)，在此工作超过十年。并在罗切斯特大学(University of Rochester)获得了计算机科学博士学位。她的研究主要在人工智能、机器学习、自然科学通论、算法与理论等方面。并且她是一位拥有两个孩子的妈，可谓是人生赢家。

8.Micheal I Jordan

Jordan是加利福尼亚大学伯克利分校电子工程系和计算科学系陈丕宏(Pehong Chen)特聘教授(Distinguished Professor)和(UC Berkeley)统计学系的特聘教授。他近些年的研究工作主要集中在无参数贝叶斯分析、概率图模型、谱方法、核方法以及信号处理中的应用等方面。其中，他便是聚类算法中广泛使用的基于规范切(Normalized cut)谱聚类算法提出者之一。他获得了多个举足轻重的奖项，如数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics ，IMS)授予的Neyman Lecturer 和Medallion Lecturer。他获得了加利福尼亚大学伯克利分校的认知科学博士学位，并且是麻省理工大学(MIT)的教授。

9.Andrew Ng

Andrew Ng中文名为吴恩达，他和Daphne Koller共同创建Coursera(在线教育平台)这一流大学在线课程平台。他2014年5月16日加盟百度，成为百度首席科学家，带领百度大脑计划项目，负责百度研究院，开展深度学习和大数据与人工智能可伸缩性方法。他又是斯坦福大学(Stanford University)的计算机科学系与电子工程系的副教授，人工智能实验室主任。他于1997年获得了卡内基梅隆大学(CMU)的计算机科学学士学位，1998年获得了麻省理工大学(MIT)硕士学位，并于2002年获得加州大学(加利福尼亚大学的简称)伯克利分校(UC Berkeley)的博士学位，并从这一年开始在斯坦福大学任教。

10.Daphne Koller

Koller也是在线教育平台Coursera的负责人和共同发起人之一。她在耶路撒冷希伯来大学(The Hebrew University of Jerusalem)攻读学术与硕士学位，在斯坦福大学获得计算机科学博士学位，在加州大学伯克利分校攻读博士后。现为斯坦福大学教授。在攻读博士期间，获得了很多奖项，如杰出青年科学家奖、ACM Infosys 基金。她的主要兴趣领域是机器学习、人工智能与模式识别等。

6大数据十大国际领军企业

8大数据十大必备工具

1.Apache Hive:

Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL 语言的用户查询数据提供了方便。

2.Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的, 许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

3.1010data:

1010data创立于2000年，是一个总部设在纽约的分析型云服务，旨在为华尔街的客户提供服务，甚至包括NYSE Euronext、游戏和电信的客户。它在设计上支持可伸缩性的大规模并行处理。它也有它自己的查询语言, 支持SQL函数和广泛的查询类型，包括图和时间序列分析。这个私有云的方法减少了客户在基础设施管理和扩展方面的压力。

4.Actian:

Actian之前的名字叫做Ingres Corp，它拥有超过一万客户而且正在扩增。它通过Vectorwise以及对ParAccel实现了扩展。这些发展分别导致了Actian Vector 和Actian Matrix的创建。它有Apache，Cloudera，Hortonworks以及其他发行版本可供选择。

5.Pentaho Business Analytics:

从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理。Pentaho 的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。Peter Wayner 指出, Pentaho Data(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上, 然后将它们连接起来。

6.Karmasphere Studio and Analyst:

Karsmasphere Studio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和

运行Hadoop任务的专用IDE。在配置一个Hadoop工作时，Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。当出现所有数据处于同一个Hadoop集群的情况时，Karmaspehere Analyst旨在简化筛选的过程,。

7.Cloudera:

Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。Hadoop可以作为目标数据仓库，高效的数据平台，或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。

8.HP Vertica Analytics Platform Version 7:

HP提供了用于加载Hadoop软件发行版所需的参考硬件配置, 因为它本身并没有自己的Hadoop版本。计算机行业领袖将其大数据平台架构命名为HAVEn(意为Hadoop, Autonomy, Vertica, Enterprise Security and “n”applications)。惠普在Vertica 7版本中增加了一个“FlexZone”，允许用户在定义数据库方案以及相关分析、报告之前探索大型数据集中的数据。这个版本通过使用HCatalog作为元数据存储，与Hadoop集成后为用户提供了一种探索HDFS数据表格视图的方法。

9.Talend Open Studio:

Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。Talend是一个统一的平台，它通过提供一个统一的，跨企业边界生命周期管理的环境，使数据管理和应用更简单便捷。这种设计可以帮助企业构建灵活、高性能的企业架构,在次架构下，集成并启用百分之百开源服务的分布式应用程序变为可能。

10.Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

9大数据十大企业级分析利器

10大数据十大经典挖掘算法

1. C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

2.The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。

3. Support vector machines

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。

它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。

4.The Apriori algorithm

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。5.最大期望(EM)算法

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。

6. PageRank

PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。

7.AdaBoost

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。

8.kNN: k-nearest neighbor classification

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

9.Naive Bayes

在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC 模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。

10. CART: 分类与回归树

CART, Classification and Regression Trees。在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

向永清_大数据应用

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项目管理5大过程组,名词一句话解释

项目管理5大过程组，42个过程一句话讲解 启动过程组： （1）制定项目章程：诞生项目，并为项目经理“正名”； （2）识别干系人：搞清楚谁与项目相关； 规划过程组： （3）制定项目管理计划：编制项目执行的蓝图； （4）收集需求：收集要做什么； （5）定义范围：确定要做什么； （6）创建工作分解结构：细化交付成果到可管理的程度； （7）定义活动：把工作包分解为可估算、可管理的活动； （8）排列活动顺序：确定工作执行的先后顺序； （9）估算活动资源：确定到底需要什么才能完成工作； （10）估算活动持续时间：确定完成工作所需要经历的时间； （11）制定进度计划：描绘出整个项目的实施进程； （12）估算成本：确定完成工作所需要付出的代价； （13）制定预算：批准完成工作所需要付出的代价； （14）规划质量：确定合格的标准； （15）制定人力资源计划：需要什么人、需要多少人； （16）规划沟通：项目干系人需要什么，如何给到他们； （17）规划风险管理：定义如何对待风险； （18）识别风险：风险，你在哪里； （19）实施定性风险分析：揭开风险的面纱； （20）实施定量风险分析：揭开风险的真相； （21）规划风险应对：定义如何应对风险； （22）规划采购：买什么，如何买； 执行过程组： （23）指导与管理项目执行：按图索骥； （24）实施质量保证：通过过程保证质量； （25）组建项目团队：让巧妇能为有米之炊； （26）建设项目团队：激发团队的潜能； （27）管理项目团队：大家好才是真的好； （28）发布信息：把信息传递给需要的人； （29）管理干系人期望：沟通并满足干系人的需求； （30）实施采购：购买要买的东西； 监控过程组： （31）监控项目工作：盯着，不停地盯着； （32）实施整体变更控制：让变更在可控之内； （33）核实范围：让用户接受项目成果； （34）控制范围：让范围在可控之内； （35）控制进度：让进度在可控之内； （36）控制成本：让费用在可控之内； （37）实施质量控制：让结果满足既定的合格标准；

(大数据)北邮大数据技术课程重点总结

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5.数据化与数字化的区别 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA） 感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法 二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同； 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题： 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？ 能否使Ein(g)足够小？ 规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。 切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式 线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：

大数据库面试基础知识总结材料

1. 数据抽象：物理抽象、概念抽象、视图级抽象，模式、模式、外模式 提示： (1). 概念模式：(面向单个用户的) 是数据中全部数据的整体逻辑结构的描述。它由若干个概念记录类型组成。 (2). 外模式：(面向全局的) 是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。它由若干个外部记录类型组成。(3). 模式：(面向存储的) 是数据库在物理存储方面的描述，它定义所有的部记录类型、索引、和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节。 模式描述的是数据的全局逻辑结构，外模式描述的是数据的局部逻辑结构。对应与同一个模式可以有任意多个外模式。在数据库中提供两级映像功能，即外模式/模式映像和模式/模式映像。对于没一个外模式，数据库系统都有一个外模式/模式映像它定义了该外模式与模式之间的对应关系。这些映像定义通常包括在各自外模式的描述中，当模式改变时，由数据库管理员对各个外模式/模式的映像做相应改变，可以使外模式保持不变，从而应用程序不必修改，保证了数据的逻辑独立性。数据库中只有一个模式，也只有一个模式，所以模式/模式映像是唯一的，它定义了数据全局逻辑结构与存储结构之间的对应关系。当数据库的存储结构改变了，由数据库管理员对模式/模式映像做相应改变，可以使模式保持不变，从而保证了数据的物理独立性。 2. SQL语言包括数据定义、数据操纵(Data Manipulation)，数据控制(Data Control) 数据定义：Create Table，Alter Table，Drop Table，Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ，insert，update，delete， 数据控制：grant，revoke 3. SQL常用命令 CREATE TABLE Student( ID NUMBER PRIMARY KEY， NAME V ARCHAR2(50) NOT NULL);//建表 CREATE VIEW view_name AS Select * FROM Table_name;//建视图 Create UNIQUE INDEX index_name ON TableName(col_name);//建索引 INSERT INTO tablename {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入 INSERT INTO Viewname {column1，column2，…} values(exp1，exp2，…);//插入视图实际影响表 UPDA TE tablename SET name=’zang 3’ condition;//更新数据 DELETE FROM Tablename WHERE condition;//删除 GRANT (Select，delete，…) ON (对象) TO USER_NAME [WITH GRANT OPTION];//授权 REVOKE (权限表) ON(对象) FROM USER_NAME [WITH REVOKE OPTION] //撤权 列出工作人员及其领导的名字： Select https://www.wendangku.net/doc/90735533.html,，https://www.wendangku.net/doc/90735533.html, FROM EMPLOYEE E S WHERE E.SUPERName=https://www.wendangku.net/doc/90735533.html, 4. 视图 提示： 计算机数据库中的视图是一个虚拟表，其容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查

项目管理五大过程组

项目管理五大过程组文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

项目管理五大过程组(图表概括和详细) 项目管理五大过程组： 1、启动过程组：获得授权，定义一个新项目或现有项目的一个新阶段，正式开始该项目或阶段的一组过程。 2、规划过程组：明确项目范围，优化目标，为实现目标而制定行动方案的一组过程。 3、执行过程组：完成项目管理计划中确定的工作以实现项目目标的一组过程。 4、监控过程组：跟踪、审查和调整项目进展与绩效，识别必要的计划变更并启动相应变更的一组过程。 5、收尾过程组：为完结所有过程组的所有活动以正式结束项目或阶段而实施的一组过程。 单个项目的项目管理过程 一、启动过程组 1、制定项目章程 制定项目章程是制定一份正式批准项目或阶段的文件，并记录能反映干系人的需要和期望的初步要求的过程。在多阶段项目中，这一过程可用来确认或优化在以前的制定项目章程过程中所做的相关决策。 2、识别干系人 识别干系人是识别所有受项目影响的人或组织，并记录其利益、参与情况和影响项目成功的过程。 二、规划过程组

3、制定项目管理计划 制定项目管理计划是对定义、编制、整合和协调所有子计划所必需的行动进行记录的过程。项目管理计划是关于如何对项目进行规划、执行、监控和收尾的主要信息来源。 4、收集需求 收集需求是为实现项目目标而定义并记录干系人的需求的过程。 5、定义范围 定义范围是制定项目和产品的详细描述的过程。 6、创建工作分解结构（WBS） 创建工作分解结构是把项目可交付成果和项目工作分解成较小的、更易于管理的组成部分的过程。 7、定义活动 定义活动是识别为完成项目可交付成果而需采取的具体行动的过程。 8、排列活动顺序 排列活动顺序是识别和记录项目活动间逻辑关系的过程。 9、估算活动资源 估算活动资源是估算各项活动所需材料、人员、设备和用品的种类和数量的过程。 10、估算活动持续时间 估算活动持续时间是根据资源估算的结果，估算完成单项活动所需工作时段数的过程。 11、制定进度计划

数据的分析知识点总结与典型例题

数据的分析知识点总结 与典型例题 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

目录 数据的分析知识点总结与典型例题 一、数据的代表 1、算术平均数： 把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商. 公式：n x x x n +???++21 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度相同时，一般使 用该公式计算平均数. 2、加权平均数： 若n 个数1x ，2x ，…，n x 的权分别是1w ，2w ，…，n w ，则 n n n w w w w x w x w x +???+++???++212211，叫做这n 个数的加权平均数. 使用：当所给数据1x ，2x ，…，n x 中各个数据的重要程度（权）不同时， 一般选用加权平均数计算平均数. 权的意义：权就是权重即数据的重要程度. 常见的权：1）数值、2）百分数、3）比值、4）频数等。 3、组中值：（课本P128）

数据分组后，一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数，统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据. 4、中位数： 将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数. 意义：在一组互不相等的数据中，小于和大于它们的中位数的数据各占一半. 5、众数： 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数. 特点：可以是一个也可以是多个. 用途：当一组数据中有较多的重复数据时，众数往往是人们所关心的一个量. 6、平均数、中位数、众数的区别： 平均数能充分利用所有数据，但容易受极端值的影响；中位数计算简单，它不易受极端值的影响，但不能充分利用所有数据；当数据中某些数据重复出现时，人们往往关心众数，但当各个数据的重复次数大致相等时，众数往往没有意义. ※典型例题： 考向1：算数平均数 1、数据-1，0，1，2，3的平均数是（C） A．-1 B．0 C．1 D．5

北邮_大数据技术课程重点总结

大数据技术 1.什么是数据挖掘，什么是机器学习： 什么是机器学习 关注的问题：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能； 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能； 通过输入和输出，来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构：应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集（不是随机样本而是全体数据）：面临大规模数据时，依赖于采样分析；统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现；大数据是指不用随机分析这样的捷径，而是采用大部分或全体数据。 关注概率（不是精确性而是概率）：大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系（不是因果关系而是相关关系）：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系，关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征（将所有可能与不可能的信息数据化）；挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心；三类最有价值的信息：位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓：提供数据服务，其他人都比我聪明！ 数据废气：是用户在线交互的副产品，包括了浏览的页面，停留了多久，鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成：数据、技术与需求（思维）；数据的价值在于正确的解读。

云计算和大数据基础知识教学总结

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的

PDPM项目管理十大知识域

PDPM项目管理十大知识域 PDPM（产品开发项目管理的英文首字母简写）是RDPM在产品开发项目 管理中的拓展，和RDPM一样，做好产品开发项目管理，项目经理在产品开 发项目管理上应具备的知识体系可以划分为十大知识域，包括整体管理、价值管理、范围管理、质量管理、目标成本管理、时间管理、财务管理、风险管理、人力资源管理和采购管理，掌握这些项目管理知识对做好产品开发管理具有重大意义。根据这些知识域在产品开发项目管理中的重要性，这十大“知识域”形成的项目管理知识体系架构图如下所示。其核心是价值管理，体现了产品开发项目以客户价值为中心的项目开发宗旨。围绕价值管理的是范围管理，聚焦客户的需求，避免项目范围的蔓延，将优先的资源投入到确定的边界范围内。围绕范围管理的是质量、成本、进度，以及外围的人力资源管理、采购管理、风险管理、财务管理，最外面的整体管理。 1.价值管理：产品开发项目中的价值管理包括价值分析、价值定义、和价值 控制，产品开发项目的价值既包含项目产出的价值以及项目运作所产生的价值，即：对客户的价值和对公司带来的价值，如产品开发项目对客户的价值是什么？解决客户什么问题？该项目对公司来讲，带来哪些好处？从财务什么、战略上、技术积累上。价值管理包括分析价值、定义价值、价值控制和传递价值等活动。 2.范围管理：收集和定义项目的需求，标识项目的交付，通过变更控制及验 收活动，确保项目交付满足客户要求。范围管理包括范围分析、范围定

义、范围控制和范围验收等活动。 3.质量管理：包括制定项目质量策略、目标以及支撑目标达成的过程和关键 措施，遵循企业产品开发流程或其他相关标准、要求对项目进行质量管 理，确保项目的过程和交付符合项目的质量要求。项目经理要传达正确的质量导向，明确质量要求，注意平衡好进度和质量的关系，防范为追求进度而牺牲质量。 4.目标成本管理：目标成本管理是一种基于市场竞争，基于公司盈利，要求 产品按照预定的目标成本进行设计的一种成本管理方法。项目经理要根据产品市场的定位，综合考虑采购成本、制造成本、服务成本、销售成本等E2E因素，明确产品的目标成本要求，保证从设计上实现目标成本。目标成本管理包括：目标成本分解、目标成本设计、目标成本的实现与验证等活动。 5.时间管理：管理和控制项目的交付时间和进度，确保项目按计划进行， 最终按时完成。项目经理重点关注产品开发、上市的节奏，保证开发资 源利用效率最佳。同时，做好跨领域的依赖关系管理。时间管理包括活 动定义、活动评估、活动排序、进度计划制定、进度控制等活动。 6.财务管理：对完成项目活动所需的费用进行预算和管理，确保项目费用 在预算范围内可控；估算项目的预期收入，并对项目期间的实际收入进 行管理，确保项目投资合理有效。项目经理首先要关注产品盈利，确保 制造毛利率、销售毛利率、贡献利润率的达成。财务管理包括费用评估 与预算、费用的控制等活动。 7.风险管理：对可能影响项目的进度、质量、范围等的不确定因素等进行 主动应对和管理，降低或者消除不确定因素对项目的影响。项目经理要 重点关注市场风险对产品的影响，如客户的采购策略从分散采购到集中 采购，导致毛利率下降；市场中出现了跨界竞争的新的竞争对手；关键 器件不能如期到货等。风险管理包括：风险管理规划、风险识别、风险 分析、制定风险应对计划、控制风险等活动。 8.人力资源管理：建立、管理和领导项目团队，确保项目人力资源和团队

项目管理五大过程组

项目管理五大过程组(图表概括和详细) 项目管理五大过程组： 1、启动过程组：获得授权，定义一个新项目或现有项目的一个新阶段，正式开始该项目或阶段的一组过程。 2、规划过程组：明确项目范围，优化目标，为实现目标而制定行动方案的一组过程。 3、执行过程组：完成项目管理计划中确定的工作以实现项目目标的一组过程。 4、监控过程组：跟踪、审查和调整项目进展与绩效，识别必要的计划变更并启动相应变更的一组过程。 5、收尾过程组：为完结所有过程组的所有活动以正式结束项目或阶段而实施的一组过程。 单个项目的项目管理过程 一、启动过程组 1、制定项目章程 制定项目章程是制定一份正式批准项目或阶段的文件，并记录能反映干系人的需要和期望的初步要求的过程。在多阶段项目中，这一过程可用来确认或优化在以前的制定项目章程过程中所做的相关决策。 2、识别干系人 识别干系人是识别所有受项目影响的人或组织，并记录其利益、参与情况和影响项目成功的过程。 二、规划过程组 3、制定项目管理计划 制定项目管理计划是对定义、编制、整合和协调所有子计划所必需的行动进行记录的过程。项目管理计划是关于如何对项目进行规划、执行、监控和收尾的主要信息来源。 4、收集需求 收集需求是为实现项目目标而定义并记录干系人的需求的过程。 5、定义范围 定义范围是制定项目和产品的详细描述的过程。 6、创建工作分解结构（WBS） 创建工作分解结构是把项目可交付成果和项目工作分解成较小的、更易于管理的组成部分的过程。 7、定义活动 定义活动是识别为完成项目可交付成果而需采取的具体行动的过程。 8、排列活动顺序 排列活动顺序是识别和记录项目活动间逻辑关系的过程。

大数据库原理(王珊)知识点整理

目录 1.1.1 四个基本概念 (1) 数据(Data) (1) 数据库(Database,简称DB) (1) 长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合、 (1) 基本特征 (1) 数据库管理系统(DBMS) (1) 数据定义功能 (1) 数据组织、存储和管理 (1) 数据操纵功能 (1) 数据库的事务管理和运行管理 (1) 数据库的建立和维护功能(实用程序) (1) 其它功能 (1) 数据库系统(DBS) (1) 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 (1) 数据管理 (1) 数据管理技术的发展过程 (1) 人工管理特点 (1) 文件系统特点 (1) 1.1.3 数据库系统的特点 (2) 数据结构化 (2) 整体结构化 (2) 数据库中实现的是数据的真正结构化 (2) 数据的共享性高，冗余度低，易扩充、数据独立性高 (2) 数据独立性高 (2) 物理独立性 (2) 逻辑独立性 (2) 数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的 (2) 数据由DBMS统一管理和控制 (2) 1.2.1 两大类数据模型：概念模型、逻辑模型和物理模型 (2) 1.2.2 数据模型的组成要素：数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件 (3) 数据的完整性约束条件: (3) 1.2.7 关系模型 (3) 关系数据模型的优缺点 (3) 1.3.1 数据库系统模式的概念 (3) 型(Type)：对某一类数据的结构和属性的说明 (3) 值(Value)：是型的一个具体赋值 (3) 模式（Schema） (3) 实例（Instance） (3) 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 (3) 外模式[External Schema]（也称子模式或用户模式）， (3) 模式[Schema]（也称逻辑模式） (3) 内模式[Internal Schema]（也称存储模式） (3) 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 (3)

PMP项目管理五大过程组及42个过程输入-输出-工具与技术

项目管理五大过程组 过程总体描述 启动过程组：获得授权，定义一个新项目或现有项目的一个新阶段，正式开始该项目或阶段的一组过程。规划过程组：明确项目范围，优化目标，为实现目标而制定行动方案的一组过程。 执行过程组：完成项目管理计划中确定的工作以实现项目目标的一组过程。 监控过程组：跟踪、审查和调整项目进展与绩效，识别必要的计划变更并启动相应变更的一组过程。 收尾过程组：为完结所有过程组的所有活动以正式结束项目或阶段而实施的一组过程。 单个项目的项目管理过程 一、启动过程组 1、制定项目章程 制定项目章程是制定一份正式批准项目或阶段的文件，并记录能反映干系人的需要和期望的初步要求的过程。在多阶段项目中，这一过程可用来确认或优化在以前的制定项目章程过程中所做的相关决策。 2、识别干系人 识别干系人是识别所有受项目影响的人或组织，并记录其利益、参与情况和影响项目成功的过程。

二、规划过程组 3、制定项目管理计划 制定项目管理计划是对定义、编制、整合和协调所有子计划所必需的行动进行记录的过程。项目管理计划是关于如何对项目进行规划、执行、监控和收尾的主要信息来源。 4、收集需求 收集需求是为实现项目目标而定义并记录干系人的需求的过程。

5、定义范围 定义范围是制定项目和产品的详细描述的过程。 6、创建工作分解结构（WBS） 创建工作分解结构是把项目可交付成果和项目工作分解成较小的、更易于管理的组成部分的过程。 7、定义活动 定义活动是识别为完成项目可交付成果而需采取的具体行动的过程。 8、排列活动顺序 排列活动顺序是识别和记录项目活动间逻辑关系的过程。

9、估算活动资源 估算活动资源是估算各项活动所需材料、人员、设备和用品的种类和数量的过程。 10、估算活动持续时间 估算活动持续时间是根据资源估算的结果，估算完成单项活动所需工作时段数的过程。 11、制定进度计划 制定进度计划是分析活动顺序、持续时间、资源需求和进度约束并编制项目进度计划的过程。

(完整版)计算机网络考试知识点超强总结

计算机网络考试重点总结（完整必看） 1.计算机网络：利用通信手段，把地理上分散的、能够以相互共享资源（硬件、软件和数据等）的方式有机地连接起来的、而各自又具备独立功能的自主计算机系统的集合 外部特征：自主计算机系统、互连和共享资源。内部：协议 2.网络分类：1）根据网络中的交换技术分类：电路交换网；报文交换网；分组交换网；帧中继网；ATM网等。2）网络拓朴结构进行：星型网；树形网；总线型网；环形网；网状网；混合网等。4）网络的作用地理范围：广域网。局域网。城域网（范围在广域网和局域网之间）个域网 网络协议三要素：语义、语法、时序或同步。语义：协议元素的定义。语法：协议元素的结构与格式。规则(时序)：协议事件执行顺序。 计算机网络体系结构：计算机网络层次结构模型和各层协议的集合。 3.TCP/IP的四层功能：1）应用层：应用层协议提供远程访问和资源共享及各种应用服务。2）传输层：提供端到端的数据传送服务；为应用层隐藏底层网络的细节。3）网络层：处理来自传输层的报文发送请求；处理入境数据报；处理ICMP报文。4）网络接口层：包括用于物理连接、传输的所有功能。 为何分层:目的是把各种特定的功能分离开来，使其实现对其他层次来说是可见的。分层结构使各个层次的设计和测试相对独立。各层分别实现不同的功能，下层为上层提供服务，各层不必理会其他的服务是如何实现的，因此，层1实现方式的改变将不会影响层2。 协议分层的原则：保证通信双方收到的内容和发出的内容完全一致。每层都建立在它的下层之上，下层向上层提供透明服务，上层调用下层服务，并屏蔽下层工作过程。 OSI七层，TCP/IP五层，四层：

项目管理五大过程组讲解学习

项目管理五大过程组

项目管理五大过程组（图表概括和详细） 项目管理五大过程组： 1、启动过程组：获得授权，定义一个新项目或现有项目的一个新阶段，正式开始该项目或阶段的一组过程。 2、规划过程组：明确项目范围，优化目标，为实现目标而制定行动方案的一组过程。 3、执行过程组：完成项目管理计划中确定的工作以实现项目目标的一组过程。 4、监控过程组：跟踪、审查和调整项目进展与绩效，识别必要的计划变更并启动相应变更的一组过程。 5、收尾过程组：为完结所有过程组的所有活动以正式结束项目或阶段而实施的一组过程。单个项目的项目管理过程 一、启动过程组 1、制定项目章程 制定项目章程是制定一份正式批准项目或阶段的文件，并记录能反映干系人的需要和期望的初步要求的过程。在多阶段项目中，这一过程可用来确认或优化在以前的制定项目章程过程中所做的相关决策。2、识别干系人 识别干系人是识别所有受项目影响的人或组织，并记录其利益、参与情况和影响项目成功的过程。 二、规划过程组 3、制定项目管理计划 制定项目管理计划是对定义、编制、整合和协调所有子计划所必需的行动进行记录的过程。项目管理计划是关于如何对项目进行规划、执行、监控和收尾的主要信息来源。 4、收集需求 收集需求是为实现项目目标而定义并记录干系人的需求的过程。 5、定义范围 定义范围是制定项目和产品的详细描述的过程。 6、创建工作分解结构（WBS） 创建工作分解结构是把项目可交付成果和项目工作分解成较小的、更易于管理的组成部分的过程。 7、定义活动 定义活动是识别为完成项目可交付成果而需采取的具体行动的过程。 8、排列活动顺序 排列活动顺序是识别和记录项目活动间逻辑关系的过程。 9、估算活动资源 估算活动资源是估算各项活动所需材料、人员、设备和用品的种类和数量的过程。 10、估算活动持续时间 估算活动持续时间是根据资源估算的结果，估算完成单项活动所需工作时段数的过程。 11、制定进度计划 制定进度计划是分析活动顺序、持续时间、资源需求和进度约束并编制项目进度计划的过程。 12、估算成本 估算成本是对完成项目活动所需资金进行近似估算的过程。 13、制定预算 制定预算是汇总所有单个活动或工作包的估算成本，建立一个经批准的成本基准的过程 14、规划质量 规划质量是识别项目及其产品的质量要求和/或标准，并书面描述项目将如何达到这些要求和 /或标准的过程。

第二十章数据的分析知识点总结与典型例题

目录 一、数据的代表 ........................................................... 错误!未指定书签。 考向1：算数平均数 .................................................... 错误!未指定书签。 考向2：加权平均数 .................................................... 错误!未指定书签。 考向3：中位数........................................................ 错误!未指定书签。 考向4：众数.......................................................... 错误!未指定书签。 二、数据的波动 ........................................................... 错误!未指定书签。 考向5：极差.......................................................... 错误!未指定书签。 考向6：方差.......................................................... 错误!未指定书签。 三、统计量的选择.......................................................... 错误!未指定书签。考向7：统计量的选择错误!未指定书签。

《大数据导论》复习资料

《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录： 第1章大数据概述 （1）大数据的概念 （2）大数据的特征 （3）大数据的数据类型 （4）大数据的技术 （5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 （1）大数据采集 （2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 （5）数据变换 （6）数据规约 第3章大数据存储 （1）大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 （5）云存储技术 （6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 （5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2）大数据分析的类型及架构 （3）大数据挖掘 （4）大数据关联分析 （5）大数据分类 （6）大数据聚类 （7）大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 （2）大数据可视化方法 （3）大数据可视化工具 第7章社交大数据

（1）社交大数据 （2）国内社交网络大数据的应用 （3）国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1）交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3）预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 （1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 （3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1）大数据发展面临的挑战 （2）大数据的发展趋势 一、客观部分：（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节：3.7 附1.1.1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外，NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（） A.Azure B.Hadoop C.Spark

数据的分析知识点精华总结

数据的分析 例题 1．为了了解参加某运动会的200名运动员的年龄情况，从中抽查了20名运动员的年龄，就这个问题来说，下面说法正确的是（） A．200名运动员是总体 B．每个运动员是总体 C．20名运动员是所抽取的一个样本 D．样本容量是20 1.加权平均数 例题 (1）2、4、7、9、11、13.这几个数的平均数是_______ (2）一组数据同时减去80，所得新的一组数据的平均数为2.3，?那么原数据的平均数__________；(3）8个数的平均数是12，4个数的平均为18，则这12个数的平均数为； 2.中位数 例题 (1）某小组在一次测试中的成绩为：86，92，84，92，85，85，86，94，92，83，则这个小组本次测试成绩的中位数是（） A．85 B．86 C．92 D．87.9 (2) 将9个数据从小到大排列后，第个数是这组数据的中位数

( 3.众数 一组数据中出现次数最多的数据就是这组数据的众数（mode） 例题 （1）一个射手连续射靶22次，其中3次射中10环，7次射中9环，9次射中8环，3次射中7环．则射中环数的中位数和众数分别为（） A．8，9 B．8，8 C．8．5，8 D．8．5，9 （2）数据按从小到大排列为1，2，4，x，6，9，这组数据的中位数为5，那么这组数据的众数是（） A：4 B：5 C：5.5 D：6 4.极差 一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差(range)。 例题 （1）右图是一组数据的折线统计图，这组数据的极差是， 平均数是；； （2）10名学生的体重分别是41、48、50、53、49、53、53、51、67（单位：ｋｇ），这组数据的极差是（） A：27 B：26 C：25 D：24 5. 方差 各个数据与平均数之差的平方的平均数，记作s2.用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是 s2=[(x 1-)2+(x 2 -)2+…+(x n -)2]； 方差是反映一组数据的波动大小的一个量，其值越大，波动越大，也越不稳定或不整齐。 例题 （1）若样本x1+1，x2+1，…，x n+1的平均数为10，方差为2，则对于样本x1+2，x2+2，…，x n+2，下列结论正确的是（） A：平均数为10，方差为2 B：平均数为11，方差为3 C：平均数为11，方差为2 D：平均数为12，方差为4 （2）方差为2的是（） A．1，2，3，4，5 B．0，1，2，3，5 C．2，2，2，2，2 D．2，2，2，3，3

项目管理的五个主要过程组和九大知识领域详解

项目管理的五个过程组：启动、计划、执行、控制与收尾，贯穿于项目的整个生命周期，对于项目的启动过程，特别要注意组织环境及项目干系人的分析；而在后面的过程中，项目经理要抓好项目的控制，控制的理想结果就是在要求的时间、成本及质量限度内完成双方都满意的项目范围。 1、项目的启动过程 项目的启动过程就是一个新的项目识别与开始的过程。一定要认识这样一个概念，即在重要项目上的微小成功，比在不重要的项目上获得巨大成功更具意义与价值。从这种意义上讲，项目的启动阶段显得尤其重要，这是决定是否投资，以及投资什么项目的关键阶段，此时的决策失误可能造成巨大的损失。重视项目启动过程，是保证项目成功的首要步骤。 启动涉及项目范围的知识领域，其输出结果有项目章程、任命项目经理、确定约束条件与假设条件等。启动过程的最主要内容是进行项目的可行性研究与分析，这项活动要以商业目标为核心，而不是以技术为核心。无论是领导关注，还是项目宗旨，都应围绕明确的商业目标，以实现商业预期利润分析为重点，并要提供科学合理的评价方法，以便未来能对其进行评估。 2、项目的计划过程 项目的计划过程是项目实施过程中非常重要的一个过程。通过对项目的范围、任务分解、资源分析等制定一个科学的计划，能使项目团队的工作有序的开展。也因为有了计划，我们在实施过程中，才能有一个参照，并通过对计划的不断修订与完善，使后面的计划更符合实际，更能准确的指导项目工作。 以前有一个错误的概念，认为计划应该准确，所谓准确，就是实际进展必须按计划来进行。实际并不是如此，计划是管理的一种手段，仅是通过这种方式，使项目的资源配置、时间分配更为科学合理而已，而计划在实际执行中是可以不断修改的。 在项目的不同知识领域有不同的计划，应根据实际项目情况，编制不同的计划，其中项目计划、范围说明书、工作分解结构、活动清单、网络图、进度计划、资源计划、成本估计、质量计划、风险计划、沟

项目管理的五个主要过程组

项目管理的五个主要过程组 项目管理的五个过程组：启动、计划、执行、控制与收尾，贯穿于项目的整个生命周期，对于项目的启动过程，特别要注意组织环境及项目干系人的分析；而在后面的过程中，项目经理要抓好项目的控制，控制的理想结果就是在要求的时间、成本及质量限度内完成双方都满意的项目范围。 1、项目的启动过程 项目的启动过程就是一个新的项目识别与开始的过程。一定要认识这样一个概念，即在重要项目上的微小成功，比在不重要的项目上获得巨大成功更具意义与价值。从这种意义上讲，项目的启动阶段显得尤其重要，这是决定是否投资，以及投资什么项目的关键阶段，此时的决策失误可能造成巨大的损失。重视项目启动过程，是保证项目成功的首要步骤。 启动涉及项目范围的知识领域，其输出结果有项目章程、任命项目经理、确定约束条件与假设条件等。启动过程的最主要内容是进行项目的可行性研究与分析，这项活动要以商业目标为核心，而不是以技术为核心。无论是领导关注，还是项目宗旨，都应围绕明确的商业目标，以实现商业预期利润分析为重点，并要提供科学合理的评价方法，以便未来能对其进行评估。 2、项目的计划过程 项目的计划过程是项目实施过程中非常重要的一个过程。通过对项目的范围、任务分解、资源分析等制定一个科学的计划，能使项目团队的工作有序的开展。也因为有了计划，我们在实施过程中，才能有一个参照，并通过对计划的不断修订与完善，使后面的计划更符合实际，更能准确的指导项目工作。 以前有一个错误的概念，认为计划应该准确，所谓准确，就是实际进展必须按计划来进行。实际并不是如此，计划是管理的一种手段，仅是通过这种方式，使项目的资源配置、时间分配更为科学合理而已，而计划在实际执行中是可以不断修改的。 在项目的不同知识领域有不同的计划，应根据实际项目情况，编制不同的计划，其中项目计划、范围说明书、工作分解结构、活动清单、网络图、进度计划、资源计划、成本估计、质量计划、风险计划、沟通计划、采购计划等等，是项目计划过程常见的输出，应重点把握与运用。

大数据技术基础期末报告

锦城学院电子信息学院（课程设计报告） 课程名称：大数据技术基础 设计题目：期末总结报告 指导教师： 学生姓名： 学生学号： 电子信息学院制 2019年10月

目录 第1章知识点总结 (1) 1.1大数据技术概论 (1) 1.2 Hadoop平台的安装与配置 (2) 1.3 Hadoop分布式文件系统 (3) 1.4 Hadoop分布式计算框架 (5) 1.5 Spark概述 (7) 第2章实验总结 (8) 2.1 Spark实现单词计数 (8) 2.2 Spark 计算平均消费水平 (11) 2.3 HDFS 命令行操作 (14) 2.4 Linux命令行操作 (15) 2.5使用HDFS API 编程 (16)

第1章知识点总结 1.1大数据技术概论 1.1.1大数据概念 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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、高增长率和多样化信息资产。 1.1.2 大数据面临的主要障碍 （1）存储容量问题 （2）读取速率问题 1.1.3 大数据与云计算、物联网的关系 大数据 云计算为大数据提供了技术基础物联网是大数据的重要来源 大数据为云计算提供用武之地大数据技术为物联网数据分析提供支撑 云计算为物联网提供海量数据存储能力 云计算物联网为云计算提供了广阔的应用空间物联网

1.1.4 Hadoop的概念 （1）Hadoop为我们提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，MapReduce实现数据分析和处理。 （2）Hadoop是一个分布式处理的软件框架，主要处理大量数据。它实现了MapReduce编程模式和框架，能在由大量计算机组成的集群中运行海量数据并进行分布式计算。 1.1.5 Hadoop的生态系统 Hadoop由很多子项目组成，其中HDFS和MapReduce是两个最基础，最重要的成员。 1.2 Hadoop平台的安装与配置 1.2.1 Hadoop集群的安装 创建虚拟机(注意至少创建2台虚拟机） 安装Linux 安装JDK 配置SSH 安装和配置Hadoop2.7.1 1.2.2 测试Hadoop (1)传送Hadoop到各从节点(主节点) $ cd~ $ scp -r hadoop-2.7 .2 hadoop@slavel:~/ (2)格式化文件系统(主节点) $ hadoop namenode -format (3)启动Hadoop (主节点) $ cd ~/hadoop-2.7.2 /sbin $ ./start-all.sh

1 大数据与云计算知识点总结(1)

大数据与云计算总结 大数据与云计算教学内容包含七部分：大数据时代、大数据概念和影响、大数据关键技术、大数据与云计算、物联网、大数据应用和推荐系统，其中推荐系统大数据的具体应用。 ?第1小节 一、大数据时代：9:04 1、三次信息化浪潮的技术标志及解决问题，尤其第三次信息浪潮的三个技术标志 2、大数据技术支撑：存储、计算、网络 3、促进大数据来临的因素：数据产生方式—物联网 4、大数据发展阶段 二、大数据概念和影响:11:06 1、大数据4V特性： 大量化、多样化、快速化、价值密度低 2、大数据影响 科学研究四种范式： 实验、理论、计算、数据 大数据影响人类思维方式： 全样非抽样、效率而非精确、相关而非因果 三、大数据关键技术:5:49 1、大数据技术层次数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全 2、大数据核心技术：分布式存储和分布式处理 3、大数据计算模式及解决问题：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算 ?第2小节 四、大数据与云计算:11:53 1、云计算解决分布式存储（大数据其中之一关键技术） 2、云计算典型特征：虚拟化和多租户 3、云计算概念及三种模式 模式：公有云、私有云、混合云 4、云计算层次模型：Iass、Paas、Saas 5、云计算数据中心

6、云计算应用 五、物联网： 8:27 1、物联网概念： 2、物联网层次结构：要与物联网单元中做对比 3、物联网应用实例：掌上公交 4、物联网关键技术：感知技术与识别技术、网络传输、数据 挖掘等 5、大数据、云计算和物联网之间关系 物联网是大数据重要来源，大数据技术为物联网数据分析提供技术支撑； 云计算为物联网的海量数据提供了存储空间，物联网为云计算技术提供了应用空间； 云计算为大数据提供技术支持，大数据为云计算提供用武之地。 六、大数据应用：5:40（上课可以不看） 1、影视剧拍摄 2、谷歌预测流感 七、推荐系统：11:22 1、推荐系统概念-个性化推荐，与传统搜索引擎区别 挖掘用户的行为记录，找到用户个性化需求，发现用户潜在消费倾向，把长尾商品准确推荐给需要它的用户。 2、长尾理论，长尾商品-冷门商品 3、推荐方法-专家推荐、基于统计推荐、基于内容推荐、协 同过滤推荐、混合推荐 4、推荐系统模型-用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐 算法模块 5、推荐系统应用- 电子商务、在线音乐、社交网络 八、推荐学习 在课程导学中自学：综合健康自学平台 注意：综合健康服务平台体系结构、阿里物流体系