大数据时代,几个例子告诉你什么叫大数据

大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据

工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。

现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。

第一个故事，百货公司知道女孩怀孕

美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。

点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。

第二个故事，搜狗热词里的商机

王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。

点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。

第三个故事，阿里云知道谁需要贷款

这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。

点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。

第四个故事，中移动挽留流失客户

iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的工作人员称，运营商会保管用户数据，如果话费锐减，基本上就是流失先兆。

点评：给数亿用户建立一个数据库，通过跟踪用户的话费消耗情况，运营商就能知道哪些用户在流失。这就是大数据的应用。

第五个故事：工薪阶层如何省小钱

上汽通用五菱股份有限公司的肖伟，是个不折不扣的网购专家。区别于菜市场的费力砍价，肖伟的作法简单多了，登陆各种比价网站，然后选择最便宜的正规店下单。

点评：比价网站通过海量的产品信息抓取，比如抓京东、天猫、易购的数据，然后将价格由低到高进行排列，这也是大数据的应用。

第六个故事：公关公司的舆情监督

这是一个离职公关人的故事。她参与和间接参与了很多危机公关事件，比如雷士照明的创始人股东之争，比如罗永浩砸西门子冰箱事件。她说，她每天的事情都是上网搜索事件的热度，然后决定下一步的动作。

点评：实际上你的每一下搜索，都是基于海量数据进行的，这实际上也是大数据的一种应用。

第七个故事：商用社交开始决定百事可乐的营销计划

这年头，广告主越来越精，他们希望花的每一分钱都有所回报。面对五花八门的营销活动，到底哪一种才是最合适的呢？百事可乐的作法很简单，它们购买了社交信息优化推广公司SocialFlow的服务，对数据进行分析，从而知道何种营销活动的传播效果更好。

点评：广告主越来越喜欢为类似Social Flow的服务付费，基于海量数据分析然后得出结论的企业营销行为，也是大数据应用。

第8个故事：每天，我们借助大数据完成微信上的互动

田宇是一个85后小姑娘，每天她用微信来记录心情，并且和网友分享图片，此外还有各种语音聊天。全国有数亿像田宇一样的人在使用微信，每天都有大数据在微信这个平台上跑着。

点评：可能你不知道，但你每天都在使用和大数据相关的工具。

第九个故事：大数据解救了每一个“地理白痴”

李小茗是个“地理白痴”，所以他下载了一个高德地图。没有安装导航的原因，是因为这一产品付费，且占据了超过3G的内存。只要花一点流量，李小茗就能在地图上查看自己所处的位置，以及周围的建筑。

点评：虽然李小茗不知道什么是大数据，但每个在他地图屏幕上跳出来的坐标，实际上都是由大数据堆成的。

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

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

大数据的实际应用及未来展望

大数据的实际应用及未来展望 计172（10170828）程慧艳 摘要：近年来，“大数据”已然成为IT界如火如荼的词，与“云计算”并驾齐驱，成为带领IT行业发展的两列火车。尤其在当今这个物联网快速发展的时代，数据已经成为新的资源，是支撑物联网发展的基石。本文通过对大数据的简要诠释以及一些大数据在国内外的应用实例来对大数据产业的发展、社会定位以及价值实现途径进行探索，最后分析未来大数据产业的发展。 关键词：大数据，大数据技术，数据挖掘，数据变现，应用 1.大数据时代 大数据？多么时髦的词！就连农民看新闻的时候，都会听到它。只要是能涉及到大数据的，各个行业都不会放过，比如汽车、医疗、教育、金融、饮食、传媒、零售业、农业等。如你所见，大数据已经不是IT行业的专有名词了，而是与我们生活息息相关的事物，我们已经进入了大数据时代。 相信对于大多数人来说，大数据也就只是一个经常听到的似乎很高端大气的词罢了，其实不然，要认识大数据，首先就要知道它是什么。那么，什么是大数据呢？我们来看看官方的定义：大数据（Bigdata）,或称巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内截取、管理、处理并整理成人类所能解读的信息。 IBM提出了大数据的5个特点：大量、高速、多样、价值、真实性。

维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》一书中指出，大数据不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。简言之，从各种类型数据中快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，也正是这一特点促使该技术具备了走向实际应用的潜力。 2. 数据资源（数据就是“金库”） 从数据类型来看，大数据可分为三类。 ·传统企业数据：包括CRM Systems的消费者数据、传统的ERP数据、库存数据及账目数据等。 ·机器和传感器数据：包括呼叫记录、智能仪表、工业设备传感器、设备日志、交易数据等。越来越多的机器配备了连续测量和报告运行情况的装置。几年前，跟踪遥测发动机运行仅限于价值数百万美元的航天飞机。现在，汽车生产商在汽车中加入了监视器，连续提供车辆机械系统的整体运行情况。 ·社交数据：包括用户行为记录、反馈数据等。计算机产生的数据可能包含着关于因特网和其他使用者行动与行为的有趣信息，从而提供了对他们的愿望和需求潜在的有用认知。还有人们通过短信、QQ、微博、微信、电子邮件等产生的文本及图像信息。 这三种数据都价值连城，甚至有说法称，谁掌握数据资源，谁就掌握了“金库”。当然，要将数据变成正真的“金库”，还需要一个过程，一个分析的过程，一个总结的过程，一个预测的过程。最终，数据能帮人们提高预测的能力。通过大数据的处理工具，提取精华，总结规律，预测行为。

大数据时代几个例子告诉你什么是大数据

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大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。 现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事，百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事，搜狗热词里的商机

王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。 点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事，阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。 点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。 第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移

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

互联网时代的四个特点

互联网时代的四个特点 现在关于互联网，有互联网思维、互联网技术革命、互联网创新，各种提法很多。但是我认为互联网不单是一种思维、一种技术，它是一个时代。置身于这个时代，不管你了解不了解,喜欢不喜欢，你都难以回避它的影响：它在改变我们的生活方式，颠覆我们的商业模式，冲击我们固有的思维方式，它迫使我们重新认识外部环境，重新认识客户，重新认识自己；要求我们自我否定、自我超越！ 互联网作为一个时代，它具有什么特点？我认为这个时代有四个鲜明特点。 第一个特点:这是一个“通融互联”时代。 通，就是互联互通。互联互通超越时空差距，使组织与客户、人与人之间的距离零成本趋近，无障碍沟通与交流价值倍增。 融，就是整个世界的多元要素融为一体了。各种要素交织，形成了你中有我，我中有你；不知道敌人是谁，也不知道朋友是谁。人与人之间无距离融合后，界限就模糊了。 通融互联给企业带来的最大影响是信息对称和平衡了，由此形成了你中有我、我中有你的状态，这就把过去靠信息不对称进行“暗箱操作”来获取利益的盈利模式彻底颠覆了。互联网时代，企业要从不对称竞争走向对称竞争，利益都要摊到一个共同的桌面上，而且必须有新规则。由此，企业跟客户的关系、企业内部的管理模式，统统都将发生一场革命。 通融对称，这是互联网时代的一个突出特点，它带来的变化就是使得透明、规则、价值观这些东西变得更加重要。 第二个特点:这是一个“网状价值结构”时代。即以客户为中心的价值交互网和以人为中心的价值创造网。这里面又有几个关键特点：一个是先有客户价值才有企业价值。第二个就是组织从串联到并联，在内部呈网状结构，在外部也是如此。你中有我，我中有你，由无数个微型组织、自主经营体所编织而成的一个价值创造交互网。 网状结构的突出特点是：抓住一个点施力就可能迅速布满全局。在网状结构下，一个微创新可能会像“蝴蝶效应”一样引发巨大的价值创造能量。在网状价值结构的前提条件下，员工的创新精神和潜能的激发是组织活力的核心。所以也可以说，这将是一个围绕客户和人的价值来进行价值创造的时代。 第三个特点:这是一个大数据和高流动时代。互联网产生大数据，而大数据的特点是不精确和动态的。有人说，这是个“大明星也去吃大排档，小老百姓去买奢侈品”的时代，也就是说，客户的需求是不确定的、很多数据也变为不确定。但同时，大数据实际上也是大样本、全样本，可能比之前的抽样还要精准，从小数据、小样本中可预测到大趋势。因此，企业不能再单纯依靠精确定量化的数据来做理性分析，还需要基于大数据来分析趋势、捕捉机会。 同时，在互联网时代，资金、人、知识和信息等各种要素都将是高速流动的。这种情况下，企业最大的财富不再是简单的人才了，而是所拥有的数据与知识，以及如何使得你的数据和知识能够在各利益相关方之间进行应用、转换与创新。

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料 标签： 杂谈 大数据的概念、特征及其应用 马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月 ［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。 ［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战 一、引言 自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。 首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。 如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

大数据时代到来啦

新时代的曙光-----大数据时代的到来 浅论大数据对于统计学和相关经济部门的影响 摘要：随着互联网的普及，越来越多的信息以数据的方式存在在网络中，存储器中和我们所处的时空中。这些信息以碎片化的方式分布在全球各地的服务器中，数据的海量汇聚和海量增长构成了信息时代下最动魄人心旋律。未来世界的竞争将会是数据的收集，处理分析竞争。这些数据就是我们人类最大的财富和经济的发展的新动力。大数据给我们带来的不仅仅是信息的便利，同样也是变革和机遇。 关键字：大数据经济统计学 一、前言 数据，好像对于我们普通人来说很不起眼，因为我们的生活中到处都充斥着数据。这是个信息时代，为了方便信息的传输，我们通常将要传输的信息数字化，所以每天在我们的生活中会因此而产生海量的的新数据。那么这么些海量数据是否在完成了它信息传输功能之后，它的使命就已经完成了呢？这些被用过的数据还有价值吗？我们还有必要用大量的储存资源去储存它们吗？ 笔者认为，美国的“棱镜门”事件将会很好的回答以上的问题。棱镜计划是一项由美国国家安全局自2007年小布什时期起开始实施的绝密电子监听计划，该计划的正式名号为“US-984XN”。美国情报机构一直在九家美国互联网公司中进行数据挖掘工作，从音频、视频、图片、邮件、文档以及连接信息中分析个人的联系方式与行动。通过棱镜项目，国安局甚至可以实时监控一个人正在进行的网络搜索内容。也许这还只是数据挖掘的冰山一角，仅仅只对九家互联网公司的数据挖掘就能够监视某个人的一举一动，如果我们对更多互联网公司进行数据挖掘，甚至是对整个互联网上所有的数据进行挖掘分析，那结果又会是怎样呢？ 二、对大数据的认识

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

大数据时代的挑战--价值与应对策略

2012中国国际信息通信展专刊 14 2012年第17期 大数据时代的挑战、价值与应对策略 随着全球数据量爆炸式的增长，大数据时代已经到来。文章从大数据时代的基本特征入手，引出了大数据时代面临的挑战以及大数据带来的价值，提出了以创新为核心的务实应对策略。 【摘 要】 【关键词】大数据时代 “四V ”特征 流量经营 安全威胁 收稿日期：2012-08-14 责任编辑：左永君 zuoyongjun@https://www.wendangku.net/doc/929351694.html, 随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展，及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及，全球数据量出现爆炸式增长。即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长62%，达到80万PB（1015字节），2010年增至120万PB。据IDC预测，至2020年全球以电子式形存储的数据量将达32ZB （1021字节）。以120万PB数据为例，如果将其刻录在DVD上，再将这些盘片堆叠起来，可从地球到月球垒一个来回！ 在此背景下，电信运营商在其网络无休止扩容的同时，却面临“增量不增收”的困境；而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司，则可将其生产力提高5%～6%。因此，有必要深入研究大数据时代（Big Data Era）的挑战、价值与务实应对策略。 1 大数据时代的基本特征 据统计，2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多；而且不仅是数据量的激增，数据结构亦在演变。Gartner预计，2012年半结构和非结构化的数据，诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右；而 且，整个网络体系架构将面临革命性改变。由此，所谓大数据时代已经来临！ 对于大数据时代，目前通常认为有下述四大特征，称为“四V”特征： （1）量大（V o l u m e B i g ）。数据量级已从T B （1012字节）发展至PB乃至ZB，可称海量、巨量乃至超量。 （2）多样化（Variable Type）。数据类型繁多，愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。 （3）快速化（Velocity Fast）。数据流往往为高速实时数据流，而且往往需要快速、持续的实时处理；处理工具亦在快速演进，软件工程及人工智能等均可能介入。 （4）价值高和密度低（V a l u e H i g h a n d L o w Density）。以视频安全监控为例，连续不断的监控流中，有重大价值者可能仅为一两秒的数据流；360°全方位视频监控的“死角”处，可能会挖掘出最有价值的图像信息。 2 大数据时代面临的挑战 （1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－ 端”的有效装备也均面临新挑战。 （2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、

互联网时代的大数据思维

互联网时代的大数据思维 张靖笙 互联网带来了什么？ 当前，互联网的发展和普及已经达到了空前的规模，互联网已经成为人们日常生产和生活中不可缺少的一部分，正日益改变着人们对于信息或知识的获取和社会关系的认知方式。特别是手机移动互联网应用兴盛起来后，随时随地随手低头捣鼓手机上网几乎成了大多数城市人的习惯。 对于正处于转型升级中的中国企业，互联网大潮的冲击和洗礼是绕不过去的，必须积极去应对。认清互联网到底给人们的生活带来了什么影响和改变，给企业的经营和发展带来什么挑战和机会，这是每位企业领导人都应该认真思考的事情。我们先来看看互联网对于传统带来了什么颠覆性的影响。 (1)财富虚拟化：现在越来越多社会化大生产和市场经济活动通过互联网来开展，随着 大量的财富资源的交换转移到互联网中进行，由此改变了传统的财富存在方式，人 们越来越多的财富转换成信用和权益信息，以各种数据形式保存在互联网中。诚如 对于今天的新新人类，沟通比食物更加重要已经成为一个不争的事实，驱动财富虚 拟化的人性动力是信息需求取代了物质需求成为现代人类的第一需求，因此财富形 式的去实物化也将成为新的常态，传统的财富观念随着这个趋势必将会被颠覆，甚 至私有观念也会被信息社会里面所实现的共产主义彻底消灭； (2)选择无疆界：无论是消费者还是提供者，今天都可以通过互联网可以找到很多的选 择，互联网是一个永不休息的大市场，地域和时段都已经不是问题，今天的个人网 民们通过互联网选择个人喜好的商品、服务、伴侣、朋友、工作，企业网民通过互 联网选择原料、供应商、目标客户、合作伙伴，同时两者都把自己的各项要素资源 贡献到网上供别人选择，在全球化背景下，地理和政治疆界都不会成为这些选择的 障碍； (3)易变新常态：互联网上泛滥的多样性选择，既带来了传统社会要素缺乏时代难以催 生的新生事物的层出不穷，也带来消费者需求口味和潮流风尚的朝三暮四，互联网 让市场热点转移很快，所谓的蓝海也能迅速变红，大面积的改变几乎都能在一夜之 间完成，这种改变的速度只会越来越快，市场上的暂时胜出者被新的竞争者颠覆甚 至掘墓的周期越来越短促； (4)屌丝的逆袭：在互联网时代，每个人都可以成为电视新闻中心和出版发行者，互联 网让社会舞台的镁光灯不再专属于少数精英个人和组织，互联网让每个普通人都有 机会可以吸引全球范围内的广泛关注，让孤独的不再孤独，卑微的不再卑微，容易 被忽略的得以显现，可能被排挤的获得接纳，小人物正在通过互联网直接参与改写 历史的进程，人民的意志和力量通过互联网得到更大的伸展，屌丝（卑微下民）逆 袭上位，越来越多地从精英手上抢得发言权，网络是一个永不停息的无限大功率的 电台，好的作品通过互联网传播可以轻易实现“好事传千里”，创新和创作者的作 品因此能惠及很多人，那么他们所赢得的回报的速度和规模也会超出常规很多倍，几乎一夜之间全球流行起来的“江南Style”就让一名原本默默无闻的歌手成为和 联合国秘书长潘基文一样能影响全世界的韩国人，所以今天的“屌丝”，只要你在 个人专长上不懈努力，世界时刻为你准备着，互联网随时张开怀抱吸纳你绽放出的 生命精彩华章； (5)弄假可成真、众筹成大事：以前有句老话是：“谣言重复一万次可以变真”，而今天 在互联网让原本稀薄的力量得以聚合，让曾经被卷曲压制的想象得以延展释放，无 限小加上无限多形成了无限的可能，让原来根本不存在的事物可以从无生有，弄假

大数据时代的具体例子

大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。 现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事，百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事，搜狗热词里的商机 王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。 点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事，阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。 点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。 第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的

《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

大数据时代来临2

大数据时代来临发布时间：2013-02-16 点击次数:春节临近，细心的你会发现数据无时无刻不环绕在身边：在超市买年货，用手机扫描一下商品条形码，就能将商品价格与其他超市比较；看到某饭馆的打折海报，拍一下上面的二维码,就能享受年夜饭8折优惠；打开信用卡账单，银行针对你这一年的消费记录提出了新年购买理财产品的建议…… 不少媒体预测，2013年将是世界的大数据元年。“大数据”这一概念最初起源于美国，“大”用来描述数据的三维特征：信息的数据体量日益庞大、信息的种类繁多、数据变为可用信息且分析速度越来越快。 全球知名咨询公司麦肯锡称：“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。” 用数字“猜你喜欢” 你知道吗？在轻点鼠标的网络购物过程中，你的消费习惯已经被各大购物网站“悄悄地”收集并计算。有时候你会产生疑问——推荐系统给出的“猜你喜欢”，有时候好像比你自己都还要了解你。那么，推荐系统究竟是怎样“猜”中你的心思的呢？ 你其实是一长串数字 “不忍直视啊！”有着12年网购经历的网友“又懒又没钱的球”看着2012年全年网购账单惊呼。她笑着告诉《亮报》记者：“有时候我甚至觉得，我懒惰的习惯是从网上购物开始的。”她表示，与网上购物刚刚兴起时不同，近几年上购物网站，你会发现很多商品是系统自动推荐的。“它甚至能猜到我喜欢什么、最近缺什么，你说神不神？”她说。 《亮报》记者发现，打开淘宝网，页面下方有一栏专门显示“猜你喜欢的宝贝”;登录亚马逊网站首页，第一屏就显示“根据购物习惯为您推荐”，下面依次是：更多为你首选的商品、更多为您推荐的图书等；1号店、京东等网上购物商城也会按照不同人群的消费习惯推荐个性化商品。 推荐系统给出的“猜你（还会）喜欢”，有时候好像比你自己都还要了解你的需求。那么，它究竟是怎样“猜”中你心思的呢？ 美国明尼苏达大学的计算机科学教授乔瑟夫·康斯坦和约翰·瑞德在一篇论文中提到：“你有没有想过自己在亚马逊眼中是什么样子？答案是：你是一个很大、很大的表格里的一串很长的数字。” 这串数字记录了你在网站中浏览过的每一样东西，同样，数百万到亚马逊购物的人的数字也在这个大表格里。你每次登录网站，你在网站上每动一下，这个数字就会跟着改变。而这个信息又会反过来影响你在访问的每个页面上会看到什么，还有你会从亚马逊公司收到什么邮件和优惠信息。

大数据在生活中的应用事例集

近年来非常热门的词汇“大数据”，在社会的各种领域都有所登场。大数据作为情报，真的能够有效地被利用吗？这一点仍然被不少人所怀疑。今天，本站就介绍一些生活中应用到的数据的事例。————上海CPDA 大数据通过收集分析客户自由上传，共享的大量数据而确立了自己的地位。组织和调查团队，通过与高性能的分析相结合，使得从数据中分析出客户模式，改善商品和服务质量成为可能。并且，这也是在数字技术中，成长最为迅速的领域之一。如果你是一个数据分析师，那么你踏足任何一个职业领域都是可以的。 就如同追踪第三世界国家粮食价格高涨的能力，或者预测流行性感冒一样，这是在企业领域以外，具有划时代意义的工作，大数据革命正在我们的身边发生着。我们正是通过对个人信息的高性能分析，才能够对自身更加了解的。“QuantifiedSelf”团队所引导的个人追踪现象正在渐渐成为一种潮流。 大数据听起来像是一种对于日常生活毫无帮助的活动，但事实正相反。有效率地追踪个人习惯，生活特定侧面，睡眠模式，运动能力，甚至中央暖气的使用量等等的应用和插件正在市场上大量涌现。大数据分析为了提供革命性的服务，从大量收集数据开始到人们能够自己分析参照自身数据为止，必然能够对人们的生活起到很大的作用。 自我分析所需的数据： 这个领域已经和Nike Run Plus这种手机应用一起确立了下来。这个简单的手机应用，一边考虑地形和天气等等外部因素，一边显示出自身的速度和燃烧卡路里量，在慢跑界兴起了一场革命。这最大程度减轻的使用者的负担：仅仅通过在跑步前和跑完步点击一下屏幕，记录自己的历程，便能够记录下自己的进步。 更有甚者，Mood Panda扩大了对自我追踪的范围，记录下你特别高兴或特别失落的时间等等，便能够追踪你的情绪。也就是说，它使用了智能数据，有助于使你的情绪更为愉悦。从心情日记发展而来，MoodPanda实际做到了用日记这种形式，使用智能手机能够很简单地上传，通过它更加详细地进行自我分析。 和其他的同类产品类似，这在你实际使用数据时十分有用。也就是说，比如说你注意到自己在周日（也就是在周六玩到深夜的第二天）总是心情低落，在运动时特别情绪高涨，那么你就可以去除不良的生活习惯，只保留好的生活习惯了。 节约金钱： 为了节约家庭开支而使用数据听起来如何？Opower是这个领域的正面例子，能够从中窥见未来的良好家庭模式。这个软件从本质上来说，也就是根据你所提供的数据，能够自动反应的wifi温度调节器。与人们一直以来使用恒温调节器的方法（比如说，一到冬天，第一次设定了温度之后整个冬天都不再变更了）不同，Opower能够根据自身实际的生活习惯来进行设定。

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析(100分)

1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（单选题2分） 得分：2分 C.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（）（单选题2分）得分：2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信，短信内容是这样的：“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到XXXX网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?（）（单选题2分）得分：2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（单选题2分）得分：2分 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时，卖家突然说交易出现异常，并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?（）（单选题2分）得分：2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式，并进行核实 7.重要数据要及时进行（），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分）得分：2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行（）保护。（单选题2分）得分：2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（）（单选题2分）得分：2