• 了解大数据的特点、来源与数据呈现方式


    本作业要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2639

    一、.浏览2019春节各种大数据分析报告

    二、这些分析所采用数据的来源

          春运的数据都是呈现在旅途上,所以一般数据会来自于铁路、航空、水运等交通运输部门,可以采用各种平台上春运售票的基本信息、机器和传感器数据如旅客的定位/ GPS 系统数据等来分析。购物大数据主要还是来自于网上的购物平台,如天猫、淘宝等,由于信息量庞大,是分析购物大数据的信息必要来源。分析人们的消费习惯的信息可以来自于支付宝等支付平台,它可以对消费信息进行一个分类,能更好的获取到有益的信息。春节的娱乐方式如旅游、看电影之类的活动,主要可以从美团、猫眼等各种APP或者政府机构、非营利组织和企业免费提供的数据等上面获取。春节微信上面的信息发送量主要来自于移动通信等上面得到的数据。

    三、大数据的呈现方式

    大数据主要可以有以下几种呈现方式:

    数据统计图数据图形化数据统计表数据可视化数据关系图形化

    四、大数据的特点

    大数据的特点主要是四个“V”:

            一、是数据体量巨大(Volume)。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

            二、是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

            三、是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

            四、是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。

    五、大数据对思维方式有何影响

    一、数据量的变化:人们处理的数据从样本数据变成全部数据;

    二、宏观处理数据:由于是获取到全样本数据,人们不得不接受数据的混杂性,而放弃对精确性的追求;

    三、关注数据关系:人类通过对大数据的处理,放弃对因果关系的渴求,转而关注相关关系。

    事实上,大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为,大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维,使得大数据像具有生命力一样,获得类似于“人脑”的智能,甚至智慧

    六、准备、安装python编程环境

     下载安装

             https://www.python.org/

             https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 

             基础学习

            廖雪峰https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000  

            菜鸟教程http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html 

    七、设计完成一个Mad Libs游戏

    1
    2
    3
    4
    name1 = input('请输入名字:')
    name2 = input('请再输入名字:')
    print('有一天,{}问:有4只猪掉进河里,你会去救吗? {}:救。 你救4(就是)只猪。'.format(name1,name2))
    input('press any key...')

      

  • 相关阅读:
    【技术博客】利用handler实现线程之间的消息传递
    BUAA软件工程个人作业-软件案例分析
    BUAA软件工程结对项目作业
    BUAA软件工程个人项目作业
    BUAA软件工程个人博客作业
    BUAA-软件工程第一次作业
    BUAA-OO-最后单元总结
    BUAA-OO-第三单元总结
    BUAA-OO-第二单元总结
    第四单元总结&&OO总结
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lingzihui/p/10471058.html
Copyright © 2020-2023  润新知