大数据技术:从信息技术浪潮到大数据应用解析
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"大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案 (2).docx" 本文档提供了关于大数据技术及其应用的相关习题解答,涵盖了信息技术的发展历程、数据产生的不同阶段、大数据的特性、思维方式的变化、大数据决策与传统决策的区别、大数据的应用实例以及关键技术等核心知识点。 首先,信息技术的三次信息化浪潮被提及。第一次浪潮以个人计算机的普及为标志,由Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等公司推动;第二次浪潮是互联网的兴起,以雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等为代表;第三次浪潮则是物理网、云计算和大数据的发展,预示着新的市场标杆企业的出现。 数据产生方式经历了运营式系统阶段、用户原创内容阶段和感知式系统阶段。运营式系统阶段主要指企业内部的数据处理;用户原创内容阶段则随着社交媒体的崛起,用户生成的内容成为数据的重要来源;感知式系统阶段是通过传感器等设备收集环境或设备的实时数据。 大数据的四个基本特征包括:大规模(Volume)、多样性(Variety)、高速度(Velocity)和低价值密度(Value)。其中,数据量的快速增长是“数据爆炸”特性的体现,年增长率高达50%,每两年翻一番。 数据研究经历了实验、理论、计算和数据四个范式。大数据时代,人们开始注重全样本分析、追求效率和关注相关性,而非传统的抽样、精确性和因果关系。 大数据决策与传统基于数据仓库的决策的主要区别在于,数据仓库侧重历史数据和实时数据的结合,而大数据决策更强调对非结构化数据的分析,提供更广泛、实时的决策支持。 大数据的应用包括金融创新(如高频交易、社区情绪分析、信贷风险分析)、自动驾驶、商品推荐和个性化广告、个人生活行为分析等。这些应用展示了大数据在各个领域的广阔潜力。 大数据的关键技术主要包括批处理计算、流计算、图计算和查询分析计算,它们分别用于处理大量数据、实时处理、复杂关系分析和快速查询分析。 大数据产业的关键技术层次包括IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应用层,形成了一套完整的产业链。 最后,云计算被定义为通过网络提供可扩展的低成本计算能力,而物联网是连接物体的互联网,通过通信技术连接传感器、控制器等设备,实现物物之间的交互和信息共享。 这些习题答案详细阐述了大数据技术的核心概念、发展历程、影响以及实际应用,为理解和掌握大数据技术提供了基础框架。
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