了解大数据的特点、来源与数据呈现方式

一.浏览2019春节各种大数据分析报告，例如：

二.这些分析所采用数据的来源是什么？

数据来源：中国铁路，淘宝，微信，百度地图导航等用户在网络上使用后留下的大量的数据信息。

 

三.大数据的呈现方式有哪些？

词云，数据统计图、数据图形化、数据统计表、数据可视化、数据关系图形化等

 

四.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?

大数据特点：

1、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。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、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、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、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

4、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

5、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

大数据对思维方式影响：

1.人们处理的数据从样本数据变成全部数据。

2.由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求。

3.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。

 

五.简单的输入输出编程练习

设计完成一个Mad Libs游戏：

1）.创造一个让人欢乐的有趣的故事；

2）.提示伙伴输入相应类别的词；

3）.将故事完整地输出。

代码：

name=input("输入一个名字：")
profession=input("输入一个职业：")
num=input("输入一个数字：")
print("{}是一个{}，他从未忘记他现在的处境都是{}年前的事情所造成的。".format(name,profession,num))

截图：

 

posted @ 2019-03-04 01:11  陈世炯  阅读(335)  评论(0)  编辑  收藏  举报