1.浏览2019春节各种大数据分析报告，例如：
- 这世间，再无第二个国家有能力承载如此庞大的人流量。http://www.sohu.com/a/290025769_313993
- 春节人口迁徙大数据报告！http://www.sohu.com/a/293854116_679156
- 春节大数据:消费首破万亿 最佳伴手礼竟是教辅书?
- http://news.163.com/19/0211/19/E7OPDBBU0001899N.html
- 大数据中的春节http://www.xinhuanet.com/politics/2019-02/13/c_1124110671.htm
- 春节年味大数据都有啥 90后年味就是抢红包http://news.zol.com.cn/708/7087625.html
- 春节大数据出炉
- http://www.sohu.com/a/223982938_100012490
- 2019年微信春节大数据：收发红包人数超8亿
- http://www.hnbstx.com/zixun/caijingzawen/20190212/124158.html
2.这些分析所采用的数据的来源是什么？
①交易数据。包括POS机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(ERP)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(CRM)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
②移动通信数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
③人为数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书、Linkedin等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
④机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/GPS系统数据等。这包括功能设备会创建或生成的数据，例如智能温度控制器、智能电表、工厂机器和连接互联网的家用电器的数据。来自新兴的物联网(Io T)的数据是机器和传感器所产生的数据的例子之一。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
3.大数据的呈现方式有哪些？
（1）面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。
（2）颜色可视化
（3）图形可视化在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。
（4）地域空间可视化当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。
（5）概念可视化通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。
4.大数据的特点是什么？结合大数据应用案例，分析大数据对思维方式有何影响?
大数据最大的特点的是大，意味着广的意思。比如广州公交调度，通过长年大数据分析，提前预防哪里人多就派多点汽车去哪。可能会让人懒得思考，直接机械化地控制着我们的社会。但这又是大势所趋，势在必行。在积极一方面来说，这也是能让我们社会更久安定的，因为一切都是数据讲话。不用过多的浪费人力物力。
5.自己用python编辑一个小程序
print('你是上帝') print('这一天，你来到了一间酒馆，里面杀机四伏，你一进去说了一句话') neirong=input('请输入你想讲的内容：') print('然后你做出了一个惊人的动作') go=input('请输入连贯动作:') print('此时，一个飞镖飞出来，你') jieju=input('结局') print('这一天，你来到了一间酒馆，里面杀机四伏，你一进去就说"{}"，然后你"{}".此时一个飞镖飞出来，你"{}"'.format(neirong,go,jieju))
运行截图
觉得python容易上手好多，不知到后面会不会继续学深点。期待中。