大数据时代大学教育的机遇与挑战

大数据时代大学教育的机遇与挑战

摘要：随着大数据元年的到来，大数据已经开始冲击着各行各业，并影响着大学教育的方方面面。大数据时代将改善学习的核心要素，给大学教育带来深刻的影响。在大数据时代大学教育由单向度反馈转向多向度反馈，为实现个性化的教学方案提供必要的前提。同时大数据在大学教育中的应用还将面临技术层面、学生个人隐私及预测结果的正确运用等多方面的挑战。

关键词：大数据时代；大学教育；机遇；挑战

1.大数据时代的实质

早在2011年5月，麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出：大数据的规模以及其存储容量正在迅速增长，大数据已经渗透到各个行业中，成为重要的生产因素，成为可以与物质资料和人力资本并论的生产要素。正如马克思。所说“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器，而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”大数据的演进与生产力的提高将产生直接的关系，大数据将成为重要的生产资料。同时，用于大数据分析的关键技术包括云计算、数据仓库、Big Table

等日趋成熟，使大数据的整合、处理、管理、分析成为可能。2013年，被称为“大数据时代元年”，标志着大数据时代的

正式开始。进入2013年“大数据”走入了我们的生活，对

各行各业产生了深刻的影响，每个行业的经营模式、生产模式、管理模式等正产生翻天覆地的变化，也为各行业带来了改革的契机。维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变

我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”大数据时代不仅仅包含着各种类型数量众多的数据，更重要的是代表了快速取得并有效利用有价值资料的能力。在大数据时代到来之前，由于定量研究是建立在假设和有限的抽样数据的基础上，使得定量研究复杂而缺乏准确性，大数据时代将彻底改变这一状况，它可以让纷繁复杂、单调枯燥的数据变成可以说话的信息，它的实质不仅在于大量的占有数据，更多的是提供了预测性和前瞻性的信息和知识。淘宝、京东等众多购物网站可以根据顾客的浏览历史数据判断出顾客的喜好和最近的需求；沃尔玛等跨国连锁超市可以实现从啤酒、尿布、日用品等全系产品销售数据的分析，以此实现准确的物资仓储储备；美国洛杉矶警局利用各类案件的大数据的分析来合理安排巡逻

车和布置警力。这些无疑不是大数据预测性的体现。大数据的预测性帮助我们在特定的背景下提炼出数据潜在的规律，

从而指导实践，提高效率。

2.大数据时代给大学教育带来的深刻影响

麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出：大数据的有效应用可以创造出巨大的潜在价值。运用在教育领域也势必通过多种方式创造价值，第一，在大学教育中，让原本互相分离的部门之间更加容易的获得相关的数据就可以使教学方案、教学计划、教育回馈等实现并行，大大提高教学效率；第二，随着大学创造并储存更多数字形式的教育数据，应能够通过对比实验，提供更具有学习效果的教学方法；第三，利用大数据对学生进行具体的细分，可以精确的制定更具有个性化的教学方案；第四，在大学教育中利用大数据可以提供算法研究进而形成成熟

的分析方法，可以改善教育决策的科学性，实现教育决策的风险最小化。大数据在大学校园里是无处不在的，网络、计算机及智能手机的普及让大学生的社交活动、在线学习，日常的信息管理等都成为大数据的主要来源。这些大数据在技术支持下将为教学本身提供数据驱动的检测，同时也给大学教育带来了深刻影响。首先，大数据时代的大学教育，学生的学习、老师的教学都发生在数字的环境中。大学教育所依赖的教学工具，电子教科书、数字化讲坛、甚至是大学本身都将是大数据获取的平台。在这个数字平台中，大学将收集以往无法收集或即使收集起来也没有反馈的数据，如大学生

在线课堂的反馈、网络课程的中途退出、电子教科书上的标注、图书馆的借书记录等等都将被记录并进行处理。在这一过程中，大数据有能力将数据的生成、处理分析、利用分隔开来分类利用。其次，大数据时代大学教育可以实现符合每名学生的个体需求，而不是为一组类似的学生定制的个性化学习。传统的大学教育系统是基于平均水平的设计的教学方案，那么一定会同时伤害位于正态分布曲线两侧的学生。大数据时代学生将在各自的多媒体学习平台进行学习、互动，老师给的教学回馈也将是具有针对性，真正实现维克托.迈克.合恩伯格所说的：实际上是“一个尺寸适合一个人”的方式。最后，通过对大数据的分析，通过概率预测优化学习内容，学习方式和学习时间等具体内容。在大学教育这个数字平台，将更全面的发挥“预测”这个大数据最重要的功能，帮助我们更加准确对学习内容、学习的方式和时间进行精准的安排设置，提高整体效率。

3.大数据时代大学教育面临的发展机遇

（1）单向度反馈向多向度反馈的变革。在传统大学教

育中，反馈随处可见，课后作业、课堂参与、出勤率、论文及考试成绩等分数，都是学校及老师给学生及家长的反馈，但这种反馈几乎都是单向度的，即由教师和学校指向学生和家长。这些分数代表着学生在学校的学业表现，同时社会及用人单位也依赖这些分数作为衡量学生的学习行为的指标。

现行的教育反馈只是对学生的学习表现进行打分，然而校方却很少评价自身，更不会全面和系统的对自身的教学进行评估，也不会对采用的教科书、测验和课堂讲解等教学内容和手段是否对学习有益进行衡量。大数据时代的到来正在彻底改变这一现状，大学将能够收集到过去无法获取的学习数据，并用于学习过程的处理。大数据还能使用新的方式组合数据，并充分发挥其作用以提高学习理解和学业表现，同时将分享给教师和学校管理者以改善教育系统，完成校方与学生的双向反馈。在传统大学教育中，学生在阅读教科书过程中，有的段落和篇章进行了反复阅读，那么是因为其讲述的内容丰富有趣，还是晦涩难懂，都无从可知。学生是否在特定的段落进行了标注及笔记，为什么这么做？学生是否在中途就已经放弃了阅读？如果是，放弃的位置是在哪里？这些问题传统方法无法给出准确答案。直到大数据时代的到来，才找到可行方案。当教科书出现在电脑上，上述的信息不仅可以采集还有可以进行处理，可是实现学生、教师、出版商之间的反馈。在传统大学教育中，也有专门的审核委员会对大量教材进行审核，但委员会的评估工作往往存在局限性，他们可以对内容的精确程度进行检验，并与公认的教学标准进行比较，但是缺少了解教材是否对学生有效的实证方法。在大数据时代，教科书出版商通过分析电子书平台上的综合数据分析，清楚地分析教科书中的有效内容和无效内容，以此作为

完善写作的基础。在过去，教科书信息的反馈是单向的，即从出版商到学校，在大数据时代，信息的反馈是多项进行的，实现与校方、学生、教师、出版商的多项反馈。（2）大学教育组织结构的变革。大数据时代大学的教学环节必然与大数据技术紧密相连，传统教育机构的组织管理机构势必作出调整与适应。

第一，大学教育将出现新的职业分工，大学数据的分析、处理和在教学中应用必须有专门的技术人员来完成。由一位对冲基金分析师创建的可汗学院，大数据成为了该学院运作的核心。截止2013年年底，这个非盈利组织共有50名员工，其中有10人专门从事数据分析并取得了骄人的成绩。因此，专业的数据管理人员，数据分析人员，数据开发应用技术人员必将成大学教育中的新成员。

第二，大学组织管理机构的重组。数据之所以在大学教育中可以发挥巨大的作用，其中最重要的原因就是大数据能够迅速反映知识在各个环节传递中所遇到的问题和发生的

状况，具有数据价值的时效性。校方的政策执行过程中的数据、老师教授过程的数据、学生学习过程中的数据都会第一时间被收集、分析、挖掘。

分析的结果也会实时呈现出来，如果还是通过传统的直线型或智能型的组织结构模式，很难在有效的时间内将数据分析结果快递下去。为了适应大数据时代信心的快速响应及

传播的要求，扁平化的大学组织管理机构将成为大数据时代发展的趋势。

（3）提供个性化的教学方案。至今为止，大学的教学方式虽然进行了很大的改变，学生可以进行诸如小组讨论等多种方式的学习，但从本质上看并没有什么不同。学生们接受相同内容的课程学习，使用同样的教材，做着同样的习题。大数据时代的来临将给大学教育注入新的活力，大数据时代的预测性和前瞻性，为大学教育的个性化教学提供了可行前提。在大学校园，能够借助大数据对学生的学习情况进行记录及分析。学生普遍使用的QQ、微信、微博等社交网站、图书馆、网络课程、在线教育平台等可以记录并分析学生的每个学生的思想动态、家庭背景、考试成绩、学习过程等等。这些数据不仅可以帮助学校完成学生各自的思想教育，还能有针对性的进行专业知识的学习，从而形成系统的，有针对性的教学方案。大数据能够实现学习知识的扁平化，不需要把学科的知识按照专业、科目、年级进行严格划分，而是构建学科知识库，通过大数据来分析和预测学生的学习态度、学习习惯、对知识的掌握程度、进而向每名学生提供合适的课程内容，恰当的课程进度，适宜的辅导教师及准确的课程形式。正如维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据同行》一书中举的案例：在可汗学院，教师通过控制面板取得学生的学习进度，学生也在系统中发挥积极作用。学生每一次与系统的

交互都被记录下来，这些是数据用于分析，并向教师、学生及家长提供学习情况的反馈。

（4）科学的教育决策方法。教育决策方法一定会紧跟

大数据时代发展，利用大数据的科学方法分析决策活动，改变以往的依靠经验进行判断，采用大数据的新技术和方法进行决定，保证决策的精准性和可靠性。第一，大数据时代使决策信息的获取与处理更加科学。现代决策理论创始人伯特.西蒙认为在决策的过程中至关重要的因素就是信息，信息是合理决策的生命线。大数据的信息平台为信息的收集提供了基础，大数据的数据处理技术让信息变得更加有效。决策者可以根据收集和处理过的信息，及时掌握问题的本质，做出科学的决策，同时在其后的反馈中发现决策方案的偏差，做出调整，保证教育决策的有效性和科学性。第二，定量分析与定性分析相结合的科学决策方法。以往的教育决策往往是按照决策人的经历和主观判断做出的，而忽视问题的复杂性、环境的多样性进行分析，特别是在大数据时代，教育决策呈现出很多新特点和新问题，传统的定性分析已经不能满足实际需求，定量分析则可以弥补定性分析在微观上的弱点，对备选方案进行定性和定量分析相结合的基础上，可以提升备选方案的可比性，做出科学的判断。

4.大数据时代大学教育的面临的挑战

（1）大数据技术层面的挑战。大数据技术层面的挑战

既包括计算机等硬件条件的制约，同时也包括大数据人才缺乏的挑战。2012年10月，美国教育部发布的《通过教育数

据挖掘和学习分析促进教与学》的报告中指出大数据在教育应用的技术挑战主要有3个方面：第一，大数据的应用基础是首先拥有大量的数据样本，那就会涉及到对海量数据的采集、分析、储存和整理的问题，包括计算机的数据处理能力、云计算的技术挑战；第二，大数据在大学教育中应用，对采集到的数据进行分析，最终得出解决问题的方法是大数据的核心环节，那必然要面对数据分析技术的挑战；第三，数据兼容性的挑战，大学教育中的数据是以多种形式存在的，不同数据在不同的存储系统中有着各自的编码和格式，造成不同系统间的数据可能无法共享问题。人才短缺的挑战也不容忽视，麦肯锡公司预测美国到2018年将缺乏数据分析人才14万～19万人，这些人才不仅需要具备固有的数学能力和

专业知识，还要经过长时间的培训。面对中国大学教育大数据的挖掘及使用较晚，能够驾驭大学教育大数据的数据工程师也必将成为稀缺人才，从而制约着大数据在大学教育中的应用。

（2）大学生个人隐私及信息的挑战。在大学教育中，

我们一方面享受大数据时代带给我们的便捷和具有个性化

的教学方案，同时我们也在大数据的采集中为此付出了代价。每名学生在数字化的校园已经变得完成透明，课程内容、学

习的进展，甚至于晚饭吃的什么都被一一记录下来，每个人似乎没有隐私可谈。虽然有一些国家和法律对已经颁布了一些隐私保护法，来防止对个人信息的全面采集和长期储存。这些法律通常都会要求数据的使用者公布数据采集的对象

及用途，并且必须征得本人同意后才可以使用。大数据的价值在于数据可以重复利用，但在搜集数据的初期通常不会考虑数据的下次利用。个人的教育信息是特别敏感的，它深入到每名学生的成长历程中，在教育中，可以允许通过个人数据改进学习资料、学习工具，学习方法等，但如果要使用这些数据来预测学生未来的能来，必须有更加严格的监督管理机制。那么如何保护好每名学生的个人信息，让数据的使用机构为自己的滥用行为承担责任。在这个道路中还有很长的路要走，还要清除很多的障碍，面临着巨大的挑战。

（3）理性对待概率预测。在大学教育中，大数据的预测将无处不在，它会以所有人为对象进行教育数据的全面收集，用于对未来的学习进行预测。比如斯坦福大学的吴恩达教授发现在一门机器学习的课程中，有超过一半的同学做错了“计算成本”的线性回归，但经统计分析在浏览过编号为830的论坛文章的学生中，则有64%不会再犯同样的错误。如有学生再犯这个错误时，就不需要学生的自行判断而是依靠大数据的预测为驱动手段，系统将自动推送这篇文章帮助学生解决问题，提高学习效果。在大数据时代诸如此类的概

率预测比比皆是，那这些概率的预测是否会限制学生学习的自由选择，并最终影响到学习的效率的提高。就如上面的例子，如果没有大数据的预测和驱动，有些学生可能只需要将相关知识遗忘的部分进行简单的温习，而不是需要花费大量时间进行大篇幅的阅读。如何利用旧的个人数据进行预测，预测的结果也必须理性的看待。大学生作为每个个体，都要不断的成长、发展和变化，而收集到的数据却始终保持不变，这些数据只能显示在数据收集的那个时期学生一些学习状况，那么未来的预测是否也要加入这些数据的影响呢。也就要求数据分析人员积极谨慎地对待这些数据，客观的判断这些数据信息与现在的学生是否存在着关联的关系。正如维克托?迈尔?合恩伯格在《大数据同行》一书中讲到：“全面教育数据带来的首个重大威胁，并不是信息发布的不当，而是束缚我们的过去，否定我们进步、成长和改变的能力。”

大数据时代大学教育面临以上3个方面的挑战，还要面临一些其他挑战，其一，在大学教育中大数据意识及大数据观念淡薄，缺乏一些数据公开和数据共享方面的政策和制度，导致虽然产生了大量的数据但对数据的保存、利用不够。其二，如何确定数据的可信性，在大学校园数据无处不在，社会的数据、通过传感器收集的数据和网络空间的数据，但这些数据并不都是可信数据。大数据在大学教育中面临的挑战是多种多样的，有些涉及技术层面，有些涉及政策层面，还

有些涉及大数据本身，面对这些挑战，教育者只有前瞻性地思考应对大数据时代大学教育的策略，才可以利用好大数据的潜在价值，推动大学教育的变革。

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

大数据时代对教学改革的影响

大数据时代对教学改革 的影响 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据时代对教学改革的影响 摘要：目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显，随着大数据时代的到来，在教学中引入在线教育、数字化学习平台、云平台、大数据技术，通过改变传统授课模式和教学方案的制定，不仅能改善教学质量，提升学生水平，还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。 关键词：大数据；云平台；在线教育；数字化学习平台 中图分类号：文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）19-0143-02 随着互联网、信息系统及电子设备的发展，人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来，大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。 高校教育也深受大数据时代的影响，正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中，通常采用面授课为主的教学方式，也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于：（1）教学内容单

一，不能与时俱进；（2）教学模式固定；（3）无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。 因此，现代教育迫切需要将新一代信息技术（云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等）融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源，使教师能蚋深入地了解学生，不断调整教学方案和模式，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。 一、教学模式的转型 在教学改革不断推进的今天，传统教学方式的局限性逐渐凸显，单一的教学模式太过刻板枯燥，常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法，整堂课只有老师对着学生讲解知识，难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临，学习知识不再局限于课堂，先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。 对传统的教育体制而言，以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式，降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合，便可充分发挥各自的优势，使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。 在线教育服务Knewton是最着名的适应性学习体系之一，该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前

我们的大数据时代题目及答案(2016全文本)

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 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

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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

大数据时代下可能出现的工作变化资料讲解

大数据时代下可能出现的工作变化在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代

庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力 互联网、大数据在教育教学系统内部扩散，重构了教育教学系统内部各要素相互之间的关系。互联网时代的新的技术带来教学观的变革，教学过程的重组，教学空间的重构，教师角色的转变和教学模式的创新。互联网教育不仅重塑了教育教学系统的结构，而且改变了教育教学系统的过程与行为模式，效率不断增强，复杂程度不断提高，时空场景持续扩展，从而使教育教学脱胎换骨。新技术在教育教学系统内部的扩散构成教育系统变革的内部动力。全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。互联网、大数据带给教育的影响不仅仅是技术层面的变革，而是在技术在

2018年度大数据时代的互联网信息安全考试题及答案

2018 年度大数据时代的互联网信息安全考试
考试时间：2017-06-01 11:23-2017-06-01 11:44
100 分
得分：2 分
?
1.要安全浏览网页，不应该（ ）（单选题 2 分）
o o o o
A.定期清理浏览器缓存和上网历史记录 B.在公用计算机上使用“自动登录”和“记住密码”功能 C.定期清理浏览器 Cookies D.禁止开启 ActiveX 控件和 Java 脚本
?
2.李同学浏览网页时弹出“新版游戏，免费玩，点击就送大礼包”的广告，李同学点了之后 发现是个网页游戏，提示： “请安装插件” ， 请问， 这种情况李同学应该怎么办最合适? （ ） （单选题 2 分）
o
得分：2 分 A.网页游戏一般是不需要安装插件的，这种情况骗局的可能性非常大，
不建议打开
o o o ?
B.为了领取大礼包，安装插件之后玩游戏 C.先将操作系统做备份，如果安装插件之后有异常，大不了恢复系统 D.询问朋友是否玩过这个游戏，朋友如果说玩过，那应该没事 得分：2 分
3.“短信轰炸机”软件会对我们的手机造成怎样的危害（ ）（单选题 2 分）
o o o o
A.会使手机发送带有恶意链接的短信 B.会大量发送垃圾短信，永久损害手机的短信收发功能 C.会损害手机中的 SIM 卡 D.短时内大量收到垃圾短信，造成手机死机 得分：2 分
?
4.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）
o o o
A.位置隐私太危险，不使用苹果手机，以及所有有位置服务的电子产品 B.我就是普通人，位置隐私不重要，可随意查看 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
o ?
D.通过网络搜集别人的位置信息，可以研究行为规律 得分：2 分
5.注册或者浏览社交类网站时，不恰当的做法是：（ ）（单选题 2 分）
o
A.信任他人转载的信息

大数据时代的教育管理模式变革

大数据时代的教育管理模式变革 发表时间：2018-11-02T17:03:57.630Z 来源：《知识-力量》2018年12月上作者：潘婷立 [导读] 随着信息科学技术的迅猛发展，当前时代逐渐迈入大数据时代，利用大数据处理日常工作。针对我国的当前的教育而言，教育管理模式已经逐渐不能满足当前教育的发展，需要借助大数据体现自身专业的专业性，运用先进的科学技术 （重庆医药高等专科学校，重庆市 401331） 摘要：随着信息科学技术的迅猛发展，当前时代逐渐迈入大数据时代，利用大数据处理日常工作。针对我国的当前的教育而言，教育管理模式已经逐渐不能满足当前教育的发展，需要借助大数据体现自身专业的专业性，运用先进的科学技术进行教育改革，采用先进的教育管理方法进行日常管理，维护教育管理的日常运转。为使我国教育管理模式进行时代化的变革，本文着重讲述大数据时代下的教育管理模式变革问题。 关键词：大数据；教育管理模式；变革 一、秉承教育大数据为当前发展导向 利用信息技术，使云端技术成为一种技术软件可以被日常应用，这也是大数据发展成熟可以被日常应用的重要体现。云端大数据的出现是划时代的，主要因为其可以较小的成本完成高质量的工作。信息科技的不断进步，促使信息转化为大数据，并且逐渐为大数据时代所取代。我国的科技时代云技术以及大数据技术的使用下真是拉开了帷幕。而针对于教育管理而言，从本质上说是对信息的收集、处理、安排过程，其不可能阻挡大数据的到来。教育管理所规划的教学目的以及教学任务，包含了数以万计的信息数据，仅仅依靠人力根本无法完成日常的工作，也无法在短时间内达到教育管理的需求。因此，应在大数据背景下，对教育管理模式进行变革，其应考虑以下几个问题：（一）教育资源的有效利用 通过社会调查以及采访诸多研究专家发现，当务之急在于改革教育体系。在对我国当前的教育体系深入研究之后，发现其本质在于对教育资源进行合理配置，这也是教育发展的核心问题。在大数据时代背景下，教育资源丰富且繁杂，依靠人力很难将教育资源进行合理分配。面临这项庞大的工作，首先需要对其内在本质进行深入研究，理解其概念。但是当前对大数据时代下的教育管理的研究依旧停留于理论层面，对于接连出现的问题也缺乏良好的解决方法。 （二）注重教育评估 教育管理其中重要的一环便是教育评估，其为教育管理模式中的有力工具。评估是对教育的各项指标进行量化，通过对这些指标进行评估，从而计算出有效的数据，来对教育的总体发展进行规划，同时对教育未来的发展进行规划。科学技术的进步为教育评估开创了许多的的评估工具，可以利用大数据解决以往的诸多难题。但是在当前的教育实践中，教育管理者依旧面临着诸多问题，这不仅仅是工具的问题，同时也是这些问题出现的原因。我国现在依旧是应试教育，理性工具一直占据着主导地位，数据得分一直是教育评估的直接体现。 （三）教育决策的科学性 对教育管理进行改革取决于所采用的教育决策，决策的含金量直接决定了教育管理改革的成败。教育管理在改革的过程中，需要注意所采取的教育决策的可行性、合理性、实用性，利用教育科技，完善教育决策。曾有著名学者指出，在我国教育发展相当长的一段时间内，教育部门制定出了诸多政策保障教育事业的发展，但是这些教育政策只是关乎整体教育的细枝末节，没有对教育管理模式进行本质上的变革。教育政策在一定程度上决定了教育决策，因此其应尽量避免政治战略对其的影响，以专业为本，最终实现大数据时代下的教育管理模式变革。 （四）重视教育管理者的专业能力 教育管理从本质上而言是人利用信息技术对教育进行管理，专业人员能力的高低直接决定着教育管理改革的成败。在信息时代，农村地区的教育改革面临着巨大的苦难。长期以来，农村教育的教育管理者缺乏的专业的职业素养，行政方面的工作不断加强，但是关于教育的专业能力不断减弱，无法满足教育管理改革的需求。因此，应加强教育管理方面的职业培训，增强业务人员的业务能力。 二、大数据下的教育管理模式 （一）教育管理于大数据下应具备的特点 教育管理因为大数据的介入环境逐渐开放，开放性是大数据下教育管理模式应具备的特点。大数据为教育管理提供专门的公示栏以便分割信息，并且为传统教育提供数据支持，可以针对不同的环境体现不同的专业能力。利用大数据，教育管理不仅仅可以采取以往教育中的基础数据，如学生成长状况，教师个人发展等；同时可以采取社会信息，采取外部的社会资源，从中选取适宜学生发展的教育体系。 （二）建立大数据教育管理模型 从世界范围来看，西方教育自从上个世纪中期便开始发展并进行演变，其教育模式不断变化，逐渐改变原有的窗台教育模式，形成了从特殊角度发展而来的具备特色理论的文化形式。在过去的数年当中，我国教育科研人员为了我国教育事业的发展做出了诸多研究，但是这些研究仅仅是从理论以及思维上进行研究，研究力度不深，取得的效果也不十分明显。我国为分析深层次的教育科研以及教育管理实践，尝试建立大数据时代下的教育管理数据模型，以主体、客体、资源、目标为四大支柱，建立一个共享的教育交流平台。通过这个复杂系统的建立，利用信息科技处理教育数据，为社会公众提供服务，注重学生以及教师的双重发展，可以24小时提供教育服务，满足不同教育人员的不同个性需求，从而保障教育资源得到科学公正公平的分配以及合理的使用。 （三）合理配置教育资源 为保障教育行业的良好发展，教育资源应得到科学配置。首先，要注重人力资源，每一位教师各有所长，各有所短，应充分发挥每一位老师的长处，同时注重弥补其不足，对其进行相关的职业培训；其次，便是财力以及物力资源，这两种资源使教育行业有效开展教育事业的物质保障；知识资源，是指在大数据下可以寻找到的教育理论知识，教学资料，不同学者对于学科的不同见解，并且通过不同学者之间的交流，可以提升教师的教学经验；技术资源，是指保障大数据的正常运转，使其便于为每一个人所使用，使其深入到教学当中的任何一个部分。在大数据下对教育管理模式进行变革，主要是为了成就智慧教育，使教育现代化，利用大数据来保障教育的顺利发展，使每一个人平等的使用教育资源，平等的获得教育资源。建立基于数据的现代化教育公共服务体系（数据为基础）；提升教育服务的主要对象和教育的管理，使其能够按照所需要的教育管理模式实现最终的转变，促进教育的智力开发数据的挖掘和指挥产能的利用率。

数字化学习：变革“作文修改”模式

数字化学习：变革“作文修改”模式 一、鉴往知来，变革有因 综上这些情况是之于教者的我们在学生时代的苦恼，更是当下我们的学生常有的困惑。儿童作文修改究竟如何突围教学带来的人为屏障？ 《2011版小学语文新课程标准》也明确指出：三、四年级的学生应该“学习修改习作中有明显错误的词句。根据表达的需要，正确使用冒号、引号等标点符号。”五、六年级的学生应该学会“修改自己的习作，并主动与他人交换修改，做到语句通顺，行款正确，书写规范、整洁。根据表达需要，正确使用常用的标点符号。”作文教学过程中应该“重视引导学生在自我修改和相互修改的过程中提高写作能力。”伴随着年龄增长，孩子们的需求以及应该达到的程度，都在发生着动态的变化，要想作文质量有效提高，作文能力显著加强，儿童作文修改亟待一股“生长”的力量！ 二、对比辨析，变革有道 1.传统模式 传统的作文修改“力量”无外乎两种表现形式：课堂式和媒介式。课堂式的作文修改在范文的引领和同化中实现孩子对于自己的习作的修改，这种同化相对高效但过于机械易出现习作千篇一律的弊病。媒介式作文修改通过借助“作文小报”等媒介呈现作文，创造作文修改的条件，这种方式相对深入，但却耗费了过多的人力和时间。 2.变革模式 生长的作文修改模式指的是孩子通过自主修改、交互修改形成的自我作文能力的提升的模式。要使作文的修改具有生长的力量，首先需要解决的就是传统作文修改模式中高效和机械之间矛盾。 3.变革支撑 美国教育技术首席执行总裁论坛（The CEO Forum on Educational Technology，简称ET-CEO论坛）在2000年6月召开的以“数字化学习的力量：整合数字化内容”为主题的第3次年会中，将这种数字技术与课程教学内容的整合的方式就是数字化学习。数字化学习平台由于其操作环境的特殊性和强大的技术支持，会让孩子们的作文修改拥有同步进行的操作环境和交互开展的修改空间。作文修改在

《我们的大数据时代》考试题目及答案

我们的大数据时代 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） 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 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D） 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我不是因果分析 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 3. 万维网之父是（C） A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。 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 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。 A. 因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关

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

大数据时代下教育的变革与创新

大数据时代下教育的变革与创新 一、大数据及其特点什么是大数据呢？最早提出对大数据收集和分析的设想以及提出大数据时代已经来临的是咨询公司麦肯锡。麦肯锡全球数据分析研究所在2011 年5 月是这样阐释大数据的：大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。[1] 此后，研究机构Gartner 又对大数据的概念进行了完善。Gartner 公司认为：大数据是指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。[2] 大数据是相对于一般数据而言的，目前还没有严格的权威的定义.[3] 但是从上述两个定义中可以看出，大数据不仅体量巨大、结构复杂而且类型众多，单单从规模大来考量和定义是不准确也不客观的。 大数据的特点[4]主要包括：（1）大量（Volume）:主要指对数据的存储容量大，计量单位甚至上升到EB、ZB、YB 及以上级别；（2）高速度（Velocity ）：指对数据分析的速度极快，般在秒级时间范围内可以给出海量数据分析的结果；（3）多样化 （Variety ）：指包含的数据类型非常多，既包括网站记录、网络日志、图片信息，又包含动画、视频、地理位置等信息；（4）价值（Value ）：指大数据的重点在于发现海量数据背后隐藏的有价值的信息。 我们通过大数据的定义和特点可以看出，大数据技术就是通过

高速的采集、处理和分析从大量的，多类型的数据中提取有价值的 数据。而大数据时代就是人们应用计算机、互联网产生的海量数据的处理与分析，以促进人们学习、生活与工作变革的时代。 二、大数据时代对教育的影响维克托认为“大数据”也必然影响教育：“通过大数据分析，我们可以找出学校教科书中的哪一部分对学生而言效果最好，也可以找出效果不好的部分。[5] 当然，“大数据”对教育的影响不仅于此，下面我们分别从教学思维、教育管理、教育模式、教育评价方式和学习分析等各方面来分析。 （一）变革教育管理的理念和思维方式陈霜叶等[6] 指出：传统教育政策的制定通常没有全面考虑现实情况，只是决策者通过自己或群体的有限理解、推测教育现实，而采用调研的方法也常常是被指定“抽样”和座谈的样本，使得随机中掺杂了更多的人为干预，所以制定的教育政策就容易出现失灵的现象。在大数据的支持下，大数据时代将可以进行对教育数据的分析，挖掘出教学、学习、评估等符合学生实际的情况与教学实际的情况，这样就可以有的放矢地制定、执行教育政策，从而为学生制定出更符合实际的教育策略。 建立大数据教育决策支持模型，通过对教育数据的分析，挖掘出教与学、管理与评估的普适性规律，可以有的放矢地制定、执行教 育政策，合理地分配与管理教育资源。 二）教育模式从传统课堂的集体化教学向数字化个性教学 发展 大数据可以为学生的个性化教育需求提供彰显教师个人特质的教

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