大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析

?作者：Cashcow

?星期四, 四月11, 2013

?大数据, 航空, 零售

?暂无评论

大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推

崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。

最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：

就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？

这些质疑并非没有道理。

中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）

而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。

即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。

在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。

但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。

案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

发挥你您的想象力，选择您认为可是的答案这里是上海城乡结合部九亭镇新华都超市的一个

角落，农夫山泉的矿泉水堆头静静地摆放在这里。来自农夫山泉的业务员每天例行公事地来到这个点，拍摄10张照片：水怎么摆放、位置有什么变化、高度如何……

注重参与的广度和深度

注重参与的广度和深度培养学生的创 新意识 （一）注重参与的广度，让全体学生运用多种感官参与教学的全过程，实现参与“量”的飞跃。 1、采取多种形式，让全体学生参与学习。素质教育的基本观点是使每个学生在原 有的基础上得到生动活泼的发展，为学生获得终身学习能力打好基础。因此，课堂教学必须采取“合作研讨”、“分层教学”等多种形式，引导全体学生参与学习活动。 2、展示知识的形成，让学生全过程参与学习。教学过程是一个以学生活动为主的动态发展过程。在这一过程中，教师应有意识地创设教学情境，创造条件让学生进行各种实践活动，使学生把握知识的来龙去脉，受到恰当的思维训练，完成知识的“发现”和“获取”过程。教师引导学生通过准备性参与、尝试性参与、理解性参与和巩固性参与，从而达到全程参与的目的。 3、调动多种感官，让学生全方位参与学习。多种感官协同参与学习活动，是最基本的、也是最重要的学习方法之一。读书、计算、操作、推理、判断等任何一项学习都不可能由眼、耳、口、手、脑某一感官独立完成。必须密切合，才能使学习卓有成效。心理学研究也表明：听觉通道的学习，效率只有30%，视觉通道的学习，效率为50%，而复合通道的学习效率可达70—80%。为确保学生的全方位参与，教师在课堂上应给学生提供丰富的、充足的、典型的、较为完整的感性材料，有目的地创设学生活动的空间，放手让学生动手、动口、动脑，使学生在生动活泼的实践中发现、认识、理解、掌握知识，发展自己的认知结构。（二）注重参与的深度，增强学生的独立性、主动性和创造性，实现参与“质”的飞跃。 1、培养自主意识，增强独立性。“独立性”指对自己有信心，相信自己能学好,能通过独立思考来认识和判断问题,对自己的学习结果和策略能作出适当的评价，并进行调控。 2、调动积极因素，增强主动性。“主动性”是指学生在学习时表现出的自觉性、积极性特征的总和。表现为对学习有兴趣，能主动确定较明确的学习目标，主动解决一些实际问题，有积极参与各种教学活动的热情。教学中，教师要创造条件，调动学生的内在积极因素，让学生成为信息的主动摄取者和加工者，以自身的力量去主动作用于教师的教。 （1）创设问题情境，产生认知兴趣，使学生“想学”。培养学生的学习兴趣，是学生主动学习的前提。俄国教育家乌申斯基指出：“没有丝毫兴趣的强制性学习，将会扼杀学生探求真理的欲望。” （2）教给学习方法，具有主动学习能力，使学生“会学”。“会学”是学生侧重于掌握学法，主动探求知识，提出新问题，解决新问题。要想使学生主动听课、积极动脑、学会学习，就必须教给他们科学的学习方法，养成良好的学习习惯，发展他们独立学、思、用的能力，只有这样才能使学生真正喜欢学习、主动学习。 3、注重思维发展，增强创造性。人才最本质的特点在于创造。对学生创造性品格的培养，主要包括创造意识、创造精神、创造思维、创造能力和创造人格的培养等。创造性思维是人的思维品质中最有活力、最有价值的方面。（1）发展学生的发散思维。（2）鼓励学生的直觉思维。

大数据时代的信息安全试题答案

单选题 1.信息主权领域范围不受地域边界影响，而根据信息传播的深度和广度动态变化。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下，我国中小企业在数量、创造GDP、拉动就业方面的占比均已超过70％。（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误 3.美国拓展信息主权的主要措施不包括（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施 4.大数据核心价值是（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 5.云计算是对（）技术的发展与运用(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是 6.云计算体系结构的（）负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作(分数:10分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层

C.管理中间件层 构建层 7.大数据区别于传统数据的特征有（)(分数:10分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 8.大数据应用需依托的新技术有（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有（）(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施 10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。（）(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 一.单选题 1.大数据应用需依托哪些新技术（）(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.以上都有

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。

思考的深度

思考的深度 如何使你的思考更有深度：第一步就是打造你的逻辑思维。 一、逻辑思维： 就是你思考至少是得符合逻辑的，但就算是在这一层，也依然有绝大部分人不能达标。 听着好像挺简单，不就是逻辑思维吗 我们来测试一下： 比如，你看如下的言论有无逻辑 “你别看刘某某捐了多少钱，他只是为了逃税罢了...” “她穿得那么暴露，活该被色狼盯上...” “你说他打球不行，你行你上啊...” 我们生活中，经常会听到这类的神逻辑，乍一听，好像是那么回事，可是细细一想，这逻辑好像有点不太对劲，那么究竟是哪里不对劲呢 要回答这个问题，让自己的逻辑变得无懈可击，你就需要学习逻辑思考中的核心思维方式：三段论。 1、什么是三段论 简单来说，这是一种「大前提→小前提→结论」式的推理过程。 其基本逻辑是：如果大前提是什么，且小前提是大前提的一部分，那么小前提也是什么； 比如，著名的「苏格拉底三段论」： （大前提）所有的人都是要死的 （小前提）苏格拉底是人 （结论）所以苏格拉底是要死的 嗯，无可辩驳… 也许你以前已经听过三段论，但感觉这种说话方式好费劲，平时我们也不是这样说话的啊，只有科学研究，学术论文需要用到这种文体吧其实三段论的应用范围很广，大到治理公司、设计产品；小到说一句话，写一段文字，其实都需要用到三段论，它是你逻辑的基础。

只是，在实际应用中，它并不是那样标准的三段形态，或者是隐去了大前提，或者是隐去了小前提，或者是隐去了结论，因而，才让你忽略到了它的存在。 我们回到前面的三句神逻辑： “你别看 XXX 捐了多少钱，他只是为了逃税罢了…” 之所以这位同学有这样的言论，是因为他的大脑中，可能有一个这样的价值论断：做好事的人，都有自私的目的。 这个就是他的大前提。我们用三段论的方式，拆解一下他的逻辑推断： （大前提）做好事的人，都有自私的目的； （小前提）XXX捐钱了，他在做好事； （结论）XXX一定有自私的目的；所以，他得出了XXX的捐钱是为了逃税的结论。 .只不过，他在表达的时候，把这个大前提给隐藏了，因此我们才会觉得这个逻辑听着有些不对劲，这个不对劲，就是指对那个没露脸的错误的大前提... 我们再来看另外一句： “她穿得那么暴露，活该被色狼盯上…” 这句话可能隐藏了什么大前提 我猜，他脑海中的大前提可能是：受害者必有罪过。 （大前提）受害者必有罪过 （小前提）她是受害者（被色狼盯上） （结论）她一定有罪过（穿着暴露） 所以，他得出了这样的结论：“她穿得那么暴露，活该被色狼盯上…” 可是，这个大前提是对的吗所有的受害者都是有罪吗穿着暴露也是一种罪过吗 他的逻辑千疮百孔... 我们可以看到，这些因果推论，其实都符合三段论的形态，只是隐去了大前提，而错误恰恰就发生在这个大前提上。 当你能熟练运用三段论的眼光去看待这些推论的时候，就能很快的找到对方逻辑的谬误点。所以，想要让自己的逻辑变的严密，第一步，就是要学会使用三段论。

八大案例深度解析电力大数据应用

八大案例深度解析电力大数据应用 麦肯锡曾有报告预测，在全球范围内，大数据分析方案的广泛使用能够带来每年3000亿美元的电费削减。电力大数据的有效应用可以面向行业内外提供大量的高附加值的增值服务业务，对于电力企业盈利与控制水平的提升有很 高的价值。有电网专家分析称，每当数据利用率调高10%，便可使电网提高20%~49%的利润。 电力行业的数据源主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节，可大致分为三类：一是电网运行和设备检测或监 测数据;二是电力企业营销数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面数据; 三是电力企业管理数据。通过使用智能电表等智能终端设备可采集整个电力系统的运行数据，再对采集的电力大数据进行系统的处理和分析，从而实现对电网的实时监控；进一步结合大数据分析与电力系统模型对电网运行进行诊断、优化和预测，为电网实现安全、可靠、经济、高效地运行提供保障。 一、电网监测及维护 1.运维监测系统及时反应 Enphase Energy（美国Enphase 能源股份有限公司） Enphase Energy每天从来自80个不同国家25万个系统收集大约2.5TB的数据。这些数据可以用来检测发电和促进远程维护、维修来确保系统无缝运行。另外，Enphase Energy还利用从发电系统收集到的数据来监测、控制或调整网络中的发电和负载状态，在电网和在出错或需要升级时做出相应的反应。 2.设备检修运维专题分析

电力企业可以基于永洪自研发的一站式大数据分析平台开展各业务领域的深度分析，如在电网检修运维领域，通过对电力设备资产管理、设备运检管理、设备技术管理、技改大修管理等方面，从安全、效益、成本三个方面进行关键 指标选取，分析检修管理中“安全”、“效益”、“成本”三者之间的相互影响，协调 三个因素综合最优，同时实现对电网企业检修指标的实时在线监控，为公司检修策略制定提供指导和服务。 （图中分析场景所用的数据为测试数据） 3.预防基础设备故障导致的停电 American Electric Power Co., Inc. (AEP）（美国电力有限公司） 在AEP的资产健康中心，数据分析师把设备派生的运行信息和智能信息应 用程序结合在一起。通过采用大数据算法和分析软件，他们可以密切监测传输基础设施的运行情况。 如今，AEP使用智能电表、通信网络和数据管理系统得到稳健的常规信息。 智能电网技术使客户更有效地用电和合理管理用电成本，收集到的数据也有助于该公司为客户定制电力管理程序和提供个性化定制服务。

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

教师提问有深度,学生思维才有深度

教师提问有深度，学生思维才有深度 生本理念下的课堂教学，是以学生为主体的教学，需要充分调动学生学习的积极性，让学生自主地学习，只有通过学生自主学习得来的知识，才是学生真正拥有的知识。从心理专家调查研究的情况来看，通过学生亲自动脑动手获得的知识，能长时间保持记忆的达90%。这充分表明了学生自主学习是多么的重要。但在这一过程中，教师的积极引导又起着非常重要的作用。能否让学生迅速地把握文章，能否将学生的思维引到一定的高度，靠得是是教师精心设置的提问。 好的提问难度要适宜。浅了，学生不假思索就可以脱口而出，这对培养学生的思维深度是毫无作用的，只是课堂热闹罢了；深了，学生也会感到无从下手，让课堂冷场，教学陷入尴尬的局面。如在《故乡》一文的教学中，在需要认识少年闰土的性格时，一般会问：文章是从哪些方面来刻画少年闰土的？可以看出少年闰土是一个怎样的人？这个问题就太平淡了，激发不了学生多大的兴趣。如果问成：你从哪些地方可以看出少年闰土的聪明、能干、活泼等，这个问题似乎又太直白了，只需要对号入座就行了。如果将问题设计成：文中有许多“我”和闰土的对话描写，但在表达有什么不同，为什么会这样？这个问题就有深度了，也能启发学生思考。“我”的对话简短，而闰土的对话丰富多彩，他总是那样知无不言，言无不尽。他的善谈，健谈，不正表明了少年的闰土是多么地富有生气，纯真健康。如果在此处解决好了这个问题，那么在学习下文中年闰土时，我们就会明显地感到中年闰土的语言是那样的简短，并且都是吞吞吐吐的，这是因为他苦啊，他是苦不堪言。这样，一个木讷、迟钝的中年闰土就展现在了我们的眼前。从而，我们就可以从更深的层面上来探究造成这种变化的社会因素了。 好的提问要问得巧妙。问得巧妙，才能扣住学生的心思；才能将思考引入一定的深度；才能使思维的火花碰撞开来。如在《孤独之旅》的教学中，到文章结尾处，杜小康发现鸭下蛋了，他惊呼的语句：蛋！爸！鸭蛋！鸭下蛋了！这语句就很值得玩味。但教师在此不巧设问题，学生是不会多想到什么的。在此处的教学中，我设计了这样一个问题：如果将原句改成：爸爸，鸭子下蛋了。行不行，为什么？多数学生一读，明显地摇头，改句，根本不足以表达杜小康喜悦的心情，那又是为什么呢？学生不得不去比较语言，有的会发现原句是感叹句，感叹句的情感强烈，能发现到这个地步，也还停留在较浅的层次上，再进一步去发现：原句是四个特别简短的句子，但到这儿，学生不能再发现什么了。这时，我才进行分析：杜小康发现鸭蛋，他是多么地兴奋，想想哪个暴风雨的夜里，这里面凝聚着杜小康的多少艰辛。看到鸭子下蛋了，他能不高兴吗，因而，不自觉地就叫了出来，但正是这直观的思维意识和行为表现，表现出他的兴奋和喜悦；他又急于将这一喜讯告诉父亲，因而，又急切地叫到：爸！在极度的兴奋后，思维意识才渐渐明了，因而才又叫到：鸭蛋！鸭子下蛋了！这样，让学生明白了人在极度的兴奋中，会产生失语的现象。而杜小康这么激动，不仅仅是鸭子长大了，更主要的在于什么呢？他历经磨难也长大了，这是成长的自豪和喜悦。语言的表达形式是为内容和情感服务的，只有这样深入地去品味语句，自己的语言表达能力才能提高。

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析学习资料

大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。

我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水

深度学习,深化思维

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c6647891.html, 深度学习，深化思维 作者：殷雯 来源：《数学大世界·下旬刊》2018年第11期 【摘要】深度学习是一种自主性、理解性学习，强调学习的主动性与思维的挑战性，深度学习课堂以真实情境为背景，以核心问题为驱动，以高阶思维培养为指向。深度学习基于深度思维，我们在数学课堂中应以问题探究为导向，以正向迁移为方法，以思维导图为手段，引领学生深度学习、发展学生深度思维。 【关键词】？深度学习；问题情境；正向迁移；知识地图 深度学习是学生围绕具有挑战性的学习主题，全身心积极参与、体验成功、获得发展的有意义的学习过程。深度学习强调学习的自主性与思维的挑战性，要求学生能够运用常规思维与创新思维去解决问题。思维是深度学习的表征，深度学习基于深度思维，那种浅表思维层面的识记教学，算不上是深度学习。深度学习是一种自主性、理解性学习，深度学习课堂以真实情境为背景，以核心问题为驱动，以高阶思维培养为指向。我在小学数学教学中基于数学思维涵养，建构深度学习课堂。 一、问题情境驱动，点燃思维 陶行知提出创造始于问题，认为问题是思考的引擎，苏格拉底把问题比作是诞生新思想的接生婆，问题的重要性不言而喻。深度学习离不开问题，问题是深度学习课堂的主线，问题是学生探究欲、思维力的源泉，深度学习的课堂中学生应当带着问题去学习，没有问题的课堂绝不是深度学习的课堂。 深度学习的主题虽然具有挑战性，但也要经历由浅入深的过程，深度学习基于学生的立场，以生动形象的情境为起点，创设情境是深度学习的首要任务。我在数学课堂中，将问题与情境结合起来，把抽象问题融入具体情境，用生动的情境催发学生学习情感，引发学生探究欲望，用問题情境点燃学生思维。例如，在教学《升和毫升》一课时，我给学生创设了一个生活情境：星期天，小玲和妈妈一起做馒头，妈妈和面，小玲倒水，妈妈说：“小玲，给我往面盆中倒1升水。”“1升水到底是多少呢？”这可难住了小玲。“同学们，你们能帮帮我吗？”看到小玲向大家提出请求，同学们一个个开动脑筋，有的说：“我听奶奶说过，1升水大约是1碗。”还有的说：“找个1升的空饮料瓶去灌满水不就行了。”“1升水到底是多少呢？今天就让我们一起来认识升。”我趁机板书了课题。融入情境的数学问题散发着生活气息，理性的数学问题具有了情感色彩，吸引了学生眼球，激发了学生的好奇，引发了学生的思考，自然地将学生带入“升”的探究之中。 二、正向迁移点化，助推思维

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析

电信运营商大数据业务运营流程深度剖析 【摘要】为了对电信运营商大数据业务运营流程进行剖析，首先针对运营商在对外开展大数据业务的过程中所面临的管理困境进行了总结和分析，并从数据资产管理流程及大数据端到端业务流程两方面提出相应的改进建议，以期为电信运营商大数据业务整体推进提供有益的参考。 【关键词】大数据业务数据资产管理流程端到端业务流程 1 引言 2015年，在“互联网+”战略及创新氛围的带动下，三大运营商均已完成大?稻萦τ贸【按幽诓坑τ米?向外部变现的破局。2016年以后，运营商的大数据业务正逐渐走向规模化和商业化。在大数据业务的规模化商业化运营过程中，运营商面临怎样的挑战，又该如何应对，成为值得探讨的问题。 本文将针对运营商的大数据业务运营全流程，从数据资产管理和大数据端到端业务流程两条管理制度流程，详细剖析运营商开展大数据业务所面临的困难，并针对这些困难提供出优化提升的管理建议，以期为后续大数据业务运营管理提供参考。 2 大数据业务管理现状及相关理论介绍

2.1 大数据业务管理现状 运营商在开展大数据业务过程中通常会涉及两条流程支线：数据资产管理流程和大数据端到端业务管理流程。 如图1所示，在大数据端到端业务管理流程方面，大部分运营商已形成了前端部门收集汇总大数据需求，后端部门与外部支撑厂商进行大数据应用功能的具体开发实现的端到端业务管理流程。 如图2所示，在数据资产管理流程方面，大部分运营商仍延续传统的采集存储规则，并未形成针对大数据应用的系统性的数据资产管理流程及制度。完整的数据资产管理是包括针对数据的计划、规范定义、采集存储、提取使用、盘点维护、数据清除环节在内的全生命周期管理，而目前大部分运营商的数据管理仅包含采集存储、提取使用、数据清除环节，且现存管理制度不适应大数据业务特征，制度有效性受限。 2.2 BPMMM和数据质量管理评估维度 （1）业务流程管理成熟度模型 业务流程管理成熟度模型（BPMMM，Business Process Management Maturity Model）是用来评价并提高企业业务流程管理水平的模型，包括外部结构和内部结构。如图3所示，BPMMM的外部结构划分为初始级、可复用级、已定义级、可管理级和优化级五个层级。

打破定性思维_培养思维深度广度

打破定性思维_培养思维深度广度 定性思维把事物的量与质统一起来，明确事物规定性的思想过程。下面就是小编给大家带来的培养学生思维深度广度的方法，希望能帮助到大家! 培养学生思维深度广度的方法 1 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们需要在教育学生的时候，超前进行教育，一般来说，也就是如果是一年级的学生，我们在教育的时候，可以时不时带着说一些二年级的知识，这样是可以提高学生的思维深度和广度的。 2 培养学生思维深度广度的方法 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们还需要经常性的提出一些问题，让学生自主的进行思考，当他们进行思考后，往往会遇到很多问题，这样是可以培养学生对于问题的思维深度和广度的，因为他们会不断的思考，在这其中，我们需要给予一定的帮助。 培养学生思维深度广度的方法 3 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们需要经常加以引导，这个往往最好选择在室外进行授课，很多时候，学生的思维往往是需要引导的，因为他们的思维方式往往相对来是比较简单，深度不足，更别说广度了，当我们进行引导思维后，往往也就容易培养出他们思维的深度和广度。 培养学生思维深度广度的方法 4 想要培养学生的思维深度和广度的话，我们还需要经常性的给予学生们看一些图文书籍，这些图文书籍也是可以帮助学生们培养出思维的深度和广度的，因为图文对于学生们的吸引力还是比较大的，往往可以让他们沉浸进去，从而培养出思维的深度和广度。 培养学生思维深度广度的方法 5

想要培养学生的思维深度和广度的话，我们还需要经常让学生处于疑问的状态， 这样会让他们不断的进行思考，他们不知道的，会先进行思考，之后才会尝试寻找到 答案，这种方法也是非常好的，因为这样是容易让他们培养出思维的深度和广度的。 培养学生思维深度广度的方法 6 想要培养学生的思维深度和广度的话，在学生说出很多错误答案的时候，我们需 要告知正确的答案，当他们说的答案是错误的时候，我们也需要给予足够的赞赏，这 样也是培养他们思维深度和广度的好方法之一，是非常不错的。 如何打破固定思维 生活中，每个人的思维模式都是不一样的。可是大部分人的思维模式都是固定式 思维模式。这个与人们的生活环境，成长环境，受教育的模式，个人经历等都有很大 的关系。固定思维模式是一种自我保护式的思维模式，这是长期以来形成的思维习惯。可是现实生活中，那些取得比较大的成就的人，往往思维模式比较独特，看问题的角 度也是与众不同。那么，我们应该如何打破固定思维模式呢? 打破固定思维模式 首先，要有意识地去尝试新鲜的事物。人们都有一个特点，针对新事物，往往一 开始是看不惯的，也不愿意去尝试，一般都是等普及了以后再去做，这也是一种自我 保护的本能，怕上当。就像淘宝刚开始出来的时候，很少有人相信可以在网上买卖东西，不会轻易的尝试，那些前期尝试的人，往往都赚到了大钱。 打开思维 其次，常常让大脑进入深度思考。人的大脑就像人一样不喜欢深度思考，喜欢浅 层次的思考问题，往往很多错误的决策都是浅层次思考决策的结果。比如，冲动导致 犯错，事后又后悔就是典型的代表。只有深度思考，才能慢慢的发现事物的本质，才 会接近事物的真相，才不至于作出离谱的选择。 深度思考 最后，进行学习训练，像高人学习。其实打破固定思维模式，是可以通过学习训 练的。通过学习新的思维模式，接触新的事物，结交不同思维的人，对自己的影响应 该还是很大的。为什么很多人经过跟高手学习几年后，以前是穷困潦倒，后来发家致 富了。很大程度上是思维模式发生了转变，又遇上了比较好的机会，从而实现了人生 的华丽转变。

思维的深度与理解的宽度

思维的深度与理解的宽度 要引导学生集中精力来思考问题。“未来的教育应当充分地彰显人与动物的最大区别，会的不要教，要教的是不会的。人与动物最本质的区别是什么呢？我认为是人有想象能力、抽象能力，而动物没有。”10月20日于杭州举行的首届中国小学数学教育峰会上，义务教育《数学课程标准(实验稿)》修订组组长、东北师范大学校长史宁中从追溯教育的本原开始，进行了他激情澎湃的演讲。“小学那点知识不到半年就学会了，为什么要用6年的时间来学习呢？就是要培养能力。”他进而发问：“教育是干什么用的呢?”“是要培养素质的。什么素质？向上的精神，学习的兴趣，创造的激情，社会的责任感。”他认为，一个优秀的教师最根本的表现，就是他教的孩子愿不愿意读书。“这次修改课标，对一堂好课也进行了界定。好课除了要传授知识，还要培养学生学习的兴趣和良好的学习习惯。”在常人看来，良好的学习习惯无非就是课前预习、上课认真听讲、课后复习。但是史宁中校长认为，良好的学习习惯绝不是这些。 “孩子的学习兴趣很大程度上在于他的好奇心，小孩子提前预习过了，他到学校还听不听讲？好奇心没有了，你怎么去激发他的兴趣？而且孩子的判断能力不是很强，他都不知道他懂没懂，其实没懂，他以为他懂了，又不听老师讲课了，这知识不就夹生了吗？ “我觉得良好的学习习惯第一条就是集中精力。我带了很多博士生，有些人思考就是不深人，后来我发现他们的问题出在不能集中精力。” 史宁中校长说，小学生精力集中的时间，一般只有十几分钟，最多20来分钟，老师就要在这十几二十分钟内把你要讲的东西讲出来。如果老师掌握了知识的本质以后，再精炼语言，肯定能在20分钟内讲完。而反复地唠叨、重复，反而分散了学生的精力。 作为国内研究统计与概率的数学大家，史宁中校长甚至认为，学数学不用笔不用纸，用脑袋想就能想出来，而这正是锻炼一个人集中精力思考问题的办法。教师应该引导学生真正集中精力来思考问题。 数学是思维的科学。培养思维能力也一再被我们的数学教育所强调，然而在这次峰会上，学生不会思考的问题被一再提起，这是为什么呢？史宁中校长深有感触地讲了个故事。

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

大数据技术与应用专业深度解析含课程说明师资介绍资料

大数据技术与应用专业深度解析（含课程说明、师资介绍） 大数据技术与应用专业是是新兴的“互联网+”专业，该专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合，并引入企业真实项目演练，依托产学界的雄厚师资，旨在培养适应新形势，具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据技术与应用专业人才。 专业背景 近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将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，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下，大数据从业人员的两个主要趋势是：1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长；2、大数据人才供不应求。 图示说明：2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送，但互联网发展一日千里，大数据技术、手段日新月异，企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注，政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向，也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解，慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业，其率先联合各大高校最早开设了互联网营销，这也是它们的优势专业，后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据技术与应用专业方向，在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT 以及各大行业企业一线的技术大拿参与，所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，共享一些主要特色给大家参考： 1.培养模式 采用校企联合模式，校企双方（即慧科教育集团和合作校方）发挥各自优势，在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下，植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究，现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力，学生在完成每个学期的理论学习后，至少有两个企业项目实战跟进，让学生在项目中应用各类大数据技术，训练大数据思路和实践步骤，做到理论与实践的充分结合。 大数据技术与应用专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

2021高考作文：思考有深度和广度(深入开拓)的10种方法

2021高考作文：思考有深度和广度（深入开拓）的 10种方法 1、“在多维度的比较中说理论证” 例：历史漫溯到距我们很远的古代，那失意的谪仙人正在花间独酌，清冷的月光投下他寂寞的影子。青莲居士李太白，纵有“我本楚狂人”的豪气和“秀口一吐就是半个盛唐”的才气，无奈命运多舛，使他明珠蒙尘。（叙述简洁。）他无力改变这社会现实，却选择纵情山水，去努力适应这不公的世界。整理好一颗报国心，收敛一份凌云志，他不再选择让自己的豪情受辱的宫廷，而是游历名山大川，用适应的智慧，让自己融入这凡世，得以挥洒诗情，纵情称意，成为后人眼中仰之弥高的诗仙，这就是适应的智慧。（议论生动，切题。） 桂树做的櫂，兰木做的桨，击打着空明，漫溯的流光，曾经高唱大江东去的东坡如今竹杖芒鞋，吟诵着“也无风雨也无情”的词句。仕途不顺，接连被贬，苏轼的人生充满了无奈与寂寞。（叙述简洁。）是在这世俗中继续挫磨掉自己的骄傲，还是寻一清静所在，静心明智，与这世俗安然相处？（注意句式的变化。）苏轼毫不犹豫地选择后者，他在蛮荒的海南岛整顿吏治，在承天寺里夜游吟诗，再被贬的辗转路途中留下潇洒诗篇，既然无法改变自己宦海沉浮的处境，不如为自己的心寻觅一清净之地。适应，就像苏轼这样。他不是陶渊明隐居世外，不问红尘，却在红尘之中保持精神的清洁，这便是适应的智慧。（议论切题。注意比较。） 历史回到我们现今的世界，（过渡自然。）我们仍能看到许多人在艰难困苦的处境中，奋力让自己符合客观需要，适应这困境，（采用总分结构，后面的四个例子构成排比，富有气势。）仅有一只指头能动的霍金，在轮椅上写下来时空著作。双腿残疾的史铁生在经历，颓废，迷茫之后，活出新的自我。身有残疾的罗斯福用伟大的人格和不凡的气度在大选中获胜，成为美国总统。海伦凯勒历尽艰难困苦，写成《假如给我三天光明》，鼓舞无数残疾人，（举例不忘分析。）他们都是把苦涩的现实，酿成了醉人的美酒，面对无法改变的现实，去改变自己，去适应，去创造，这便是适应的智慧。 一一《适应是一种智慧》 2、“提出解决处理问题的想法和方案”

大数据思考与练习答案 (1)

2020学年大数据思考与练习 一、单选题 1.当前大数据技术的基础是由（）首先提出的。 A.微软 B.百度 C.谷歌 D.阿里巴巴 2.大数据的起源是（）。 A.金融 B.电信 C.互联网 D.公共管理 3.智能健康手环的应用开发，体现了（）的数据采集技术的应用。 A.统计报表 B.网络爬虫 C.API接口 D.传感器 4.2012年，（）政府发布了《大数据研究和发展倡议》，标志着大数据已经成为重要的时代特征。 A.中国 B.美国 C.日本 D.英国 5.大数据的最显著特征是（）。 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 6.下列关于大数据特点的说法中，错误的是（）。 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 7.当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。 A.互联网 B.物联网 C.综合国力 D.自然资源 8.医疗健康数据的基本情况不包括以下哪项？（） A.诊疗数据 B.个人健康管理数据 C.健康档案数据 D.公共安全数据 8.下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。 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 9.在数据生命周期管理实践中，（）是执行方法。 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 10.大数据时代，数据使用的关键是（）。 A.数据收集 B.数据存储 C.数据分析 D.数据再利用 11.大数据的本质是（） A.联系 B.挖掘 C.洞察 D.搜集 12.规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（）。 A.大数据 B.贫数据 C.富数据 D.繁数据 13.信息技术的发展非常快，表现在（）。 A.集成电路的规模每18到24个月翻一倍 B.信息的存储能力每9个月翻一番 C.信息的存储能力每9个月翻一番 D.光通讯的速率和容量每年翻一番 14.与大数据密切相关的技术是（）。 A.蓝牙 B.云计算 C.博弈论 D.WiFi 15.大数据应用需依托的新技术有（）。 A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 16.数据科学就是从（）中提取知识的研究。 A.流量 B.互联网 C.数据 D.人群 17.IBM在3V的基础上又归纳总结了第4个V是指（）。 A.真实和准确 B.无时不在 C.巨量 D.极速