精华内容
下载资源
问答
  • 国际数据公司(IDC)发布的《数据时代2025》白皮书,预测数据增加态势及相关技术和行业发展趋势。
  • 今天跟大家分享一下学习通数据时代的推断陷阱章节测验答案 这门课是主讲杨楠老师,估计很多人对这个老师比较熟悉了,说不定还给自己上过课的 1.1 1【单选题】 (图)下图统计了2019年中国消费者购买食品时...

    今天跟大家分享一下学习通数据时代的推断陷阱章节测验答案

     

     

    这门课是主讲杨楠老师,估计很多人对这个老师比较熟悉了,说不定还给自己上过课的

     


    1.1
    1【单选题】
    (图)下图统计了2019年中国消费者购买食品时看重的因素,其中对品质因素的关注度百分比为()。B
    1.1-1.png
    A、0.557
    B、0.493
    C、0.372
    D、0.365
    2【单选题】
    (图)社交电商的高效获客和裂变能力吸引了众多企业加入,2018年社交电商成为资本的宠儿,拼多多、云集、蘑菇街等社交电商的上市更是将社交电商推上风口。行业规模快速增长,2018年中国社交电商行业规模达6268.5亿元,同比增长255.8%,成为网络购物市场的一匹黑马。下图统计并预测了2015-2021年中国社交电商行业规模及增速,其中增速最快的一年为()。B
    1.1-2.png
    A、2016年
    B、2017年
    C、2018年
    D、2019年
    3【单选题】
    (图)一项调查显示, “95后”喜欢通过网络渠道获取品牌的相关信息,具体统计结果如下图所示,其中,95后最青睐于()渠道获取相关信息。D
    1.1-3.png
    A、互联网广告
    B、电视节目和广告
    C、电商
    D、微博微信
    4【单选题】根据2019年4月发布的相关报告,抖音小镇90后女吃货的美食打卡的视频数量在以下哪个餐饮场景中所占份额最大l C
    A、快餐厅
    B、糕饼店
    C、中餐厅
    D、咖啡厅
    5【单选题】2018年中国晚睡党睡眠时长分布占比最多的时间是C
    A、5H
    B、6H
    C、7H
    D、8H
    6【判断题】
    (图)下图统计了2010年-2019年上半年中国年诊疗人次及人均诊疗次数,从图中可以看出,我国每年诊疗人次与人均诊疗次数均在逐年提升。()√
    1.1-4.png
    7【判断题】
    (图)下图统计了2012-2019年中国移动阅读市场规模,从图中可以看出,2012-2019年中国移动阅读市场规模稳步上升,增速也在逐年增加。()x
    1.2
    1【单选题】
    日本科学家越水重臣和他的团队运用压力传感器测量(),并用0-256的数值范围对其进行量化。A
    A、人对椅子施加压力的方式
    B、人的体重
    C、人的血压
    D、人的握力
    2【多选题】下列选项中属于贵金属期货的是()。AB
    A、纽约黄金
    B、东京白银
    C、现货黄金
    D、现货白银
    3【判断题】日本科学家越水重臣和他的团队对驾驶员坐姿的量化研究,不仅可以运用于汽车防盗系统,还可以用于检测司机是否疲劳驾驶。()√
    1.3
    1【单选题】
    1936年,乔治·盖洛普开创性的将抽样调查运用于民意调查,仅运用()份调查问卷就成功预测出了罗斯福的胜利。C
    A、5000
    B、4000
    C、3000
    D、2000
    2【单选题】根据2018年福布斯全美400富豪榜显示,美国最富有的前400位名人中,人数最多的年龄区间为()C
    A、(60,66)
    B、(66,72]
    C、(72,78]
    D、(78,85]
    3【单选题】在福布斯全美400富豪榜中,以下组合分别为数值型变量和分类型变量的是()B
    A、净资产、年龄
    B、年龄、所属行业
    C、所属行业、国籍
    D、所属行业、年龄
    4【判断题】据《哈佛深红报》相关调查显示:因资本惊人,资源过人,见识超人,精英的孩子被哈佛录取的概率非常高。()√
    5【判断题】1936年美国大选前夕,《文学文摘》发放出海量的调查问卷,成功预测出罗斯福获胜。()x
    1.4
    1【多选题】
    为了规避数据分析中可能存在的陷阱,首先需要学习正确的数据分析方法,了解陷阱的种类;其次不能完全依赖数据,需要将()有机结合,只有这样才能正确地进行数据分析并制定可靠的商业决策。ABCD
    A、数据分析方法
    B、业务知识
    C、商业逻辑
    D、数据本身
    2【判断题】“大数据”的“大”是一种相对概念,可以与“完整数据”相提并论。()x
    3【判断题】大数据和完整数据的混淆以及相关关系和因果关系的误判都可能产生数据分析陷阱。()√
    4【判断题】在银行致电满意度分析案例中,星期一是导致客户不满意的主要原因,可作为输入变量进行分析。()x
    5【判断题】在制定商业决策时可以完全依赖问卷调研数据。()x
    2.1
    1【单选题】
    (图)这是一个治疗肾结石的例子,下表展示了A疗法和B疗法两种疗法的康复率:单独看治疗效果方面的数据,A疗法对治疗两种大小的肾结石的效果都更好,但是将数据合并后发现,B疗法针对所有情况的疗效更优。我们通常称此现象为()。B
    2.1-1.png
    A、区群谬误
    B、辛普森悖论
    C、罗杰斯现象
    D、罗素悖论
    2【单选题】
    (图)英国统计学家辛普森提出了著名的辛普森悖论,下面这个案例可以让我们感受这个悖论:假设有甲乙两名法官,他们都在民事庭和行政庭主持审理案件,审理的部分案件被提出上诉,记录这些被上诉案件的终审结果如下图所示:(单位:件)记法官甲在民事庭、行政庭以及所有审理的案件维持原判的比率分别为x1、x2和x,记法官乙在民事庭、行政庭以及所有审理的案件维持原判的比率分别为y1、y2和y,则下列说法正确的是()。D
    2.1-2.png
    A、x1 y
    B、x1
    C、x1>y1,x2>y2,x>y
    D、x1>y1,x2>y2,x
    3【多选题】下面对辛普森悖论的描述正确的是()ABCD
    A、爱德华·辛普森在1951年的论文中首次提出该悖论
    B、辛普森悖论是一种统计现象
    C、当数据组合并时,原来出现在不同分组中的趋势可能会消失
    D、我们需要斟酌各分组的权重,并乘以一定的系数,来减少辛普森悖论的影响
    4【判断题】现实中的图表经常利用一些视觉(维度、刻度等)误导我们对数据的判断。()√
    5【判断题】缺乏相对基准的图表是一种坏图表。√
    2.2
    1【单选题】
    (图)某种商品在7个月内销售量增长率的变化情况如图所示,从图上看,以下结论不正确的是()。D
    2.2-1.png
    A、2~6月该商品的销售量增长率逐渐变小
    B、7月该商品销售量增长率开始回升
    C、七个月内该商品每月销售量不断上涨
    D、七个月内该商品销售量有涨有跌
    2【单选题】单个饼图的主要用途是()A
    A、用于总体中各组成部分所占比重的研究
    B、比较多个总体的构成
    C、反映一组数据的分布
    D、比较多个样本的相似性
    3【单选题】饼图中各组比例的总和应该()B
    A、小于100%
    B、等于100%
    C、大于100%
    D、不等于100%
    4【判断题】条形图用来表示数值型数据分组频率分布,相邻竖条之间没有间隔()x
    5【判断题】直方图通常被用来描述分类型数据。()x
    2.3
    1【单选题】
    可以分区间表示一定数量的数值型数据的图形为()C
    A、条形图
    B、散点图
    C、直方图
    D、饼图
    2【单选题】对于时间序列数据,用于描述其变化趋势的图形通常是()D
    A、直方图
    B、条形图
    C、箱线图
    D、折线图
    3【单选题】为了描述身高与体重之间是否有某种关系,适合采用的图形是()C
    A、条形图
    B、对比条形图
    C、散点图
    D、箱线图
    4【判断题】气泡图主要用于描述三个变量之间的相关关系。()√
    5【判断题】与直方图相比,茎叶图没有保留原始数据的信息 。()x
    2.4
    1【单选题】下列图表中最适合描述2011年1月-2018年12月我国月度CPI(居民消费价格指数)的是()C
    A、条形图
    B、散点图
    C、折线图
    D、饼图
    2【单选题】下列最适合展示并比较2个班级同学的语文、数学、外语、物理、化学、生物平均分(满分皆为100)的图表是()D
    A、饼图
    B、条形图
    C、散点图
    D、雷达图
    3【单选题】假设100位同学参加了某一心理学测试,结果分为A、B、C、D四种情况,则下列图表中能最直观地描述每种结果所占比例的是()C
    A、直方图
    B、雷达图
    C、饼图
    D、折线图
    4【判断题】散点图适合用于描述某大学大一新生中所有男生的体重与身高之间的关系。()√
    5【判断题】甲校女生占全校总人数的50%,乙校男生占全校总人数的50%,则两校的女生人数不能确定。()√
    2.5
    1【单选题】
    (图)下图表示同一时间段两个家庭在某一领域的消费支出(千元),错误的是()。A
    2.5-1(1).png2.5-1(2).png
    A、A家庭每年在该领域的消费支出与B家庭相比更加平稳
    B、A家庭每年在该领域的消费支出在2万元左右
    C、B家庭每年在该领域的消费支出总体呈上升趋势
    D、B家庭每年在该领域的消费支出与A家庭相比更加平稳
    2【单选题】
    (图)下图描述了佛罗里达州各年死于枪击的人数,下列选项中正确的是()。C
    2.5-2.png
    A、1999年死于枪击人数明显大于2007年
    B、2010年之后死于枪击的人数在逐渐下降
    C、1990-1999年内,每年死于枪击的人数总体呈下降趋势
    D、2006年死于枪击的人数与2005年相比有了显著减少
    3【单选题】
    (图)下面这张图表是一张反映各国人均寿命与财富的世界地图,纵轴反映该国家的人均寿命,人均寿命较长的国家在上面,人均寿命较短的国家在下面;横轴反映收入状况,较富裕的国家在右边,较贫穷的国家在左边。每一个气泡代表一个国家,气泡的大小表示每个国家的人口数量。下图呈现每个国家2017年的平均预期寿命和平均收入。下列选项中错误的是()( China为中国,Japan为日本,India为印度,Indonesia为印度尼西亚) B
    2.5-3.png
    A、日本的人均寿命处于较高的状态
    B、从图中可以大致看出,国家的人口多少与抚育情况有着正相关的关系
    C、从图中可以大致看出,国家越富裕,其人均寿命就越长
    D、与印度相比,印度尼西亚更加富裕
    4【判断题】有时会出现比例之和超过100%的饼图,这可能是因为允许一个人选多个选项造成的。√
    5【判断题】茎叶图适合描述分类数据。()x
    6【判断题】
    图)下列图形非常好地展示了表格内的数据。()。x
    3.1
    1【单选题】《小镇消息》案例中采用的调查方法是()。D
    A、简单随机抽样
    B、分层抽样
    C、整群抽样
    D、以上都不是
    2【多选题】抽样调查相比全面普查,具有的特点有()。ABC
    A、更节省时间
    B、更节省成本
    C、更加易操作
    D、结果更准确
    3【判断题】1936年美国总统大选前,《文学文摘》放出海量调查问卷,调查结果却没能指向罗斯福获胜,说明被调查者的数量大小不是决定结果准确性的唯一因素。()√
    4【判断题】抽样调查根据样本得出结论,结果并不可靠。()x
    3.2
    1【单选题】
    调查者根据自身或者事先选定专家的主观意见抽取样本,这种抽样方法被称为()。B
    A、便利抽样
    B、判断抽样
    C、系统抽样
    D、分层抽样
    2【单选题】非概率抽样一般用于()。D
    A、探索性分析
    B、预备性研究
    C、总体边界不清,难以实施概率抽样的研究
    D、以上都是
    3【多选题】下列属于概率抽样的有()。BCD
    A、判断抽样
    B、系统抽样
    C、分层抽样
    D、整群抽样
    4【判断题】非概率抽样操作简单、成本低、省时间,所抽取的样本可以推断总体的性质。()x
    5【判断题】确定抽样框是整个抽样过程的开始,假如抽样框没有覆盖总体的某个部分,则抽样所得的样本可能导致有偏差的结果。()√
    3.3
    1【单选题】分层抽样最重要的特点为?()C
    A、操作简单易行
    B、抽样的有效性低
    C、总体各个部分在样本中都有代表
    D、调查成本易控制
    2【单选题】为进行选举后的民意调查,调查人员通常使用哪种抽样方法?()D
    A、简单随机抽样
    B、方便抽样
    C、分层抽样
    D、整群抽样
    3【多选题】下面哪些属于常见的概率抽样方法?()AB
    A、简单随机抽样
    B、整群抽样
    C、方便抽样
    D、判断抽样
    4【判断题】概率抽样的一个重要特点在于使用与人为因素无关的随机方式来抽取样本。()√
    5【判断题】简单随机抽样过程必须是有放回的。()x
    3.4
    1【单选题】
    (图)以下哪幅图示意大偏差、小变异性?()A
    A、图13.4-1A.png
    B、图23.4-1B.png
    C、图33.4-1C.png
    D、图43.4-4D.png
    2【单选题】下列几种抽样方法中,哪种是最优的?()C
    A、偏差小,变异性大
    B、偏差大,变异性大
    C、偏差小,变异性小
    D、偏差大,变异性小
    3【多选题】非抽样误差产生的原因多种多样,主要可以分为哪几类?()ABC
    A、抽样框误差
    B、计量误差
    C、回应误差
    D、代表性误差
    4【判断题】调查中涉及敏感性问题,如“你考试作过弊吗?”可能会产生回应误差。()√
    5【判断题】因抽样框中包含异质单位或者缺失目标单位,都可以成为计量误差的来源。()x
    3.5
    1【单选题】
    在2016年美国大选民调预测案例中,“隐形选民“(不公开支持,但仍会投票)的出现会产生以下哪种误差?()B
    A、抽样框误差
    B、回应误差
    C、时间误差
    D、处理误差
    2【多选题】在2016年美国大选民调预测案例中,下列哪些行为可能会产生抽样误差?()AB
    A、对蓝领阶层的取样不足
    B、多通过座机电话进行民调
    C、选民在民调时刻意隐藏自己的观点
    D、选民在选举期内的观点发生变化
    3【判断题】在2016年美国大选民调预测案例中,由时间推移对结果所造成的影响可忽略不计。()x
    4.1
    1【单选题】假设A国2018年死于意外交通事故的人数分别为:汽车1200人,火车200人,轮船50人。现以单位里程死亡率作为评价出行方式安全性的标准,可以得出结论:()D

    A、汽车是A国最安全的出行方式
    B、火车是A国最安全的出行方式
    C、轮船是A国最安全的出行方式
    D、以上说法都是错误的
    2【多选题】通常我们要研究一个数据分析问题,首先要考虑选择什么作为我们的研究变量,其中的思考主要涉及到的几点包括()ABC
    A、变量是如何定义的
    B、该变量能否有效描述它所要度量的人或物的性质
    C、度量结果有多精确
    D、变量是否符合正态分布
    3【多选题】为实现对变量定义正确的度量,以下哪些做法是正确的()ABCD
    A、了解变量的具体含义
    B、注意度量单位
    C、选择有效度量
    D、尽量减小度量偏差
    4【判断题】度量同一个客观物体,在分析不同问题时可能会采用不同的变量。()√
    5【判断题】美元指数有许多种,其中有两种美元指数:(1)DXY指数:由老牌发达国家的六种货币来衡量,其中欧元占比57.6%,最早产生并广泛使用至今,但由于老牌发达国家在对美贸易份额中的下降,合理性被受到质疑;(2)TWEXB指数:调整货币种类为26种,增加了新兴市场货币,但权重仅由贸易量决定,未考虑金融市场因素以及货币市场流动性,仍受到质疑。然而,大部分市场参与者仍在采用有缺陷的 TWEXB 和 DXY指数作为主要指标。由此可以看出:很多情况下没有一个所谓完美的指数,都取决于应用的场景与目标,并不断改进发展。()√

    剩余章节答案到下面网站买即可  ↓↓↓↓↓

    https://www.tuxiaonian.com/587.html

    4.2
    1【单选题】一组数据中出现频数最多的数值称为()
    A、众数
    B、中位数
    C、四分位数
    D、均值
    2【单选题】下列关于众数的叙述,不正确的是()
    A、一组数据可能存在多个众数
    B、众数适用于分类数据,也适用于数值数据
    C、一组数据的众数一定是唯一的
    D、众数不受极端值的影响
    3【单选题】按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数称为()
    A、众数
    B、中位数
    C、四分位数
    D、均值
    4【单选题】某居民小区准备采取一项新的物业管理措施,为此,随机抽取了100户居民进行调査,其中表示赞成的有69户,表示中立的有22户,表示反对的有9户。该组数据的中位数是()
    A、赞成
    B、69
    C、中立
    D、22
    5【判断题】人均国内生产总值的计算方法是:一个国家核算期内(通常是一年)实现的国内生产总值除以这个国家的常住人口(或户籍人口)。由此得出,人均国内生产总值是一种均值。()
    6【判断题】均值在任何情况下描述数据集中趋势的效果都比中位数好。()
    4.3
    1【单选题】一组数据的最大值与最小值之差称为()
    A、平均差
    B、标准差
    C、极差
    D、四分位间距
    2【单选题】标准差的平方是()
    A、极差
    B、平均差
    C、方差
    D、标准差
    3【单选题】如果一个数据的Z-得分是-2,表明该数据()
    A、比均值高出2个标准差
    B、比均值低2个标准差
    C、等于2倍的均值
    D、等于2倍的标准差
    4【单选题】比较两组数据的离散程度最适合的统计量是()
    A、极差
    B、平均差
    C、标准差
    D、变异系数
    5【单选题】对某个高速路段驶过的120辆汽车的车速进行测量后发现,平均车速是85公里/小时,标准差是4公里/小时,下列哪个车速可以看作异常值。()
    A、78公里/小时
    B、82公里/小时
    C、91公里/小时
    D、98公里/小时
    6【判断题】数据值减去均值后再除以标准差后得到的值称为Z-得分。()
    7【判断题】变异系数的主要用途是比较多组数据的平均水平。()
    4.4
    1【单选题】经验法则表明,对于钟形分布的数据,落在距离均值1倍标准差内的数据大约有()
    A、0.68
    B、0.95
    C、0.99
    D、1
    2【单选题】经验法则表明,对于钟形分布的数据,落在距离均值2倍标准差内的数据大约有()
    A、0.68
    B、0.95
    C、0.99
    D、1
    3【单选题】
    (图)对于如下的右偏分布,均值、中位数和众数之间的关系是()。
    4.4.png
    A、均值>中位数>众数
    B、中位数>均值>众数
    C、众数>中位数>均值
    D、众数>均值>中位数
    4【单选题】关于正态分布,下面哪个说法不正确。()
    A、正态分布具有对称性
    B、正态分布的均值和方差能够决定分布的位置和形态
    C、正态分布的方差越小,密度函数的形状越扁平
    D、标准正态分布的均值为0,方差为1
    5【判断题】对称分布的均值和中位数必然相等。()
    6【判断题】假设将大量独立的随机变量相加,不论原来的随机变量是多少,它们的和会趋向于正态分布。 ()
    4.5
    1【单选题】把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值称为()
    A、众数
    B、中位数
    C、四分位数
    D、平均数
    2【单选题】四分位间距的值为()
    A、Q1减Q3
    B、Q3减Q1
    C、Q3加Q1
    D、Q3与Q1的中间值
    3【单选题】某班共有25名学生,期末商务口语课程的考试分数分别为:68,73,66,76,86,74,61,89,65,90,69,67,76,62,81,63,68,81,70,73,60,87,75,64,56,该班考试分数的下四分位数和上四分位数分别是()
    A、64.5和78.5
    B、67.5和71.5
    C、64.5和71.5
    D、64.5和67.5
    4【单选题】假定一个样本由5个数据组成:3,7,8,9,13。该样本的方差为()
    A、8
    B、13
    C、9.7
    D、10.4
    5【单选题】在离散程度的测度中,最容易受极端值影响的是 ()
    A、极差
    B、四分位间距
    C、标准差
    D、平均差
    6【多选题】下列统计量中,稳健性度量包括()
    A、均值
    B、四分位间距
    C、中位数
    D、极差
    7【判断题】如果一个数据小于下四分位数1.5倍的四分位数间距或大于上四分位数1.5倍的四分位数间距,则该数据可被认为是数据集中的异常值。()
    8【判断题】
    (图)下列盒型图说明该分布是右偏分布。 ()
    4.6
     

    后面的题目太多,下次再添加到这里

     

    展开全文
  • 数据时代程序员必备技能:数据可视化

    千次阅读 多人点赞 2019-03-01 14:48:33
    说到数据可视化,大家可谓耳熟能详,设计师、数据分析师、数据科学家等,都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作… 实际上,我们每一个人,天生具有可视化思维,甚至经常性地做一些可视化操作。 比如,做工作总结...

    说到数据可视化,大家可谓耳熟能详,设计师、数据分析师、数据科学家等,都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作…

    实际上,我们每一个人,天生具有可视化思维,甚至经常性地做一些可视化操作。

    比如,做工作总结 PPT,要尽量字少有图; 展示报表,会选择柱状图;走在马路上,更容易被图形而不是文字吸引…这并不是因为我们聪明,只是大脑讨厌枯燥的数据,天生喜欢鲜明直观的可视化图形。

    下面我们看个例子。

    2018 年中美“贸易战”,美国的媒体为了向美国老百姓说明中国经济发展的情况,特别是对美国经济的威胁,一定要使用到中国经济和美国经济相关数字。那么,你觉得这些数字怎么展示?
    在这里插入图片描述

    图 1 常规展示中美 GDP (图片来源

    这是一张预测中美 GPD 走势的图示。看此图,我想,美国人也没有什么太被刺激的感觉,因为看看两条线,未来即使有高低之别,但差别也没有那么吓人,况且,预测还可能不准确呢。

    再对比图 2。
    在这里插入图片描述
    图 2 可视化表示中美 GDP(图片来源

    虽然这张图中也包含了数字,但是,它同时配置了表示数字的图示,并且都很形象,人的视觉无形中就被图示所吸引了。把数字本来的抽象意义,用直观方式表达出来,更刺激人的大脑。

    这是个普通的数据可视化案例。今天我们想跟大家分享的是数据科学领域的数据可视化。分享的过程中,我们会明白,数据可视化已经成为数据时代程序员的必备技能。

    我们从数据科学开始说起。

    数据科学

    下面的定义来自“维基百科”中的“数据科学”词条。

    数据科学(英语:Data Science),又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

    阅读了词条的解释,算是对数据科学有了初步的感性认识。

    根据经验,对于专有名词的英文词条解释与其对应的汉语说明,还是有差异的。因此,特别建议再阅读“数据科学”的英文词条:Data science

    Data science is an interdisciplinary field that uses scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured, similar to data mining.

    Data science is a “concept to unify statistics, data analysis, machine learning and their related methods” in order to “understand and analyze actual phenomena” with data. It employs techniques and theories drawn from many fields within the context of mathematics, statistics, information science, and computer science.

    显然,中文“数据科学”和英文的“Data Science”两个词条的内容,从信息量上看,还是有差别的。

    根据 Data Science 中的说明,数据科学所处理的数据包括“Structured”和“Unstructured”(即“结构化的”和“非结构化的”)。数据科学中有一个重要环节,名曰“特征工程”,就是要将一些非结构化的数据转变成通常算法能够处理的结构化的数据。

    通常,科学是基础理论部分,它不直接产生价值,它的价值会通过工程体现出来。因此,对应着“数据科学”的应用,就是“数据工程”。那么“数据工程”是怎样的实施流程呢?

    数据工程

    下图是综合了一些书籍所述和个人工作经验而来的。
    在这里插入图片描述
    图 数据工程流程

    图的优势是能够把很多信息集中显示在眼前,给人以直观视觉化的体验,这也是“可视化”的优势。

    但是,图示也有明显的劣势,那就是表述上不严谨,容易产生歧义。比如面对一幅山水画,可能会有各种不同的理解;但是面对 F = ma 这个牛顿第二定律的表达式时,就只能有一种理解,不能仁者见仁智者见智。

    因此,通常图示都要配说明。

    理解商业问题

    这是“数据工程”的开始,从业者——数据工程师,必须对相应的业务有所了解,这也是数据工程师特有的市场价值之一。

    理解商业问题,并非是成为业务高手,而是要能够从业务中梳理出与数据工程项目有关的环节,特别是将业务中某些问题转化为数据问题。

    比如,某公司打算开发一套能够评价学生学习情况的软件系统,其中应用了所谓“过程性评价”的学习发展评价方式,要实现这种评价方式,就需要用到数据分析、机器学习的有关技能。

    面对这个项目,首先问如下几个问题:

    • 哪些类型的数据能够支持“过程性评价”?
    • 通过什么渠道可以获取这些数据?
    • 所获得的数据可靠程度如何?

    以上问题获得了明确答复之后,再考虑后续的工作,否则项目就成为了空中楼阁。

    通过理解商业问题,把通常的业务人员习惯用的描述性语言,转变为具体的科学性语言,才能对某些环节作出“数据性”回复,实现“数据驱动决策”目标。

    还是用前面的例子来说明,通常的教育工作者或者业务人员,会对“过程性评价”的结果这样描述:过程性评价能够对学生的成长发展提供指导,而不是一考定终身。

    这种说法貌似容易理解,但里面充满了歧义,列出几项(包含但不限于):

    • 学生成长发展的指标是什么?是考试成绩?心理发展?身体状况?
      • 如果是考试成绩,是周考试成绩?月考试成绩?学期末考试成绩?
      • 如果是心理发展,用什么量表测量?还是凭借主观观察?
      • 如果是身体状况,又要测量哪些项目?
    • 衡量学生发展的周期是多长?学年?学期?月?周?日?小时?每次作业?

    显然,要落实所谓的“素质教育”,需要解决的问题真的太多、太复杂,绝非几句口号和几篇文章就能解决的。

    若要从数据层面解决上述问题,就必须把有关数据的问题提炼出来,用准确的语言表述,然后考查业务是否能够支持这些问题。

    数据收集

    数据收集和前述理解商业问题,两者之间是一个互动关系。研究收集数据的方法,也是对商业问题的再度理解。

    此外,数据收集还包含着从某个数据集中获得数据的含义。这里所说的数据集,包括但不限于:

    • 数据库,包括关系型和非关系型
    • 数据接口(API)
    • 保存数据的文件,比如 Excel、CSV 文档等

    以上这些是常用的数据集,如何从这些数据集中读取到数据?需要的技能应该是:

    • 熟练使用 SQL
    • 熟练使用某种编程语言

    数据清洗和特征工程

    假设已经通过某种合法的方式“不作恶”的途径得到了某些数据,接下来要做的是了解这些数据,主要通过以下两种方式:

    • 对数据进行简单的描述性统计
    • 对数据实行可视化,直观地了解数据概况

    两个分支

    有了“训练好”的数据之后,根据商业问题的目标,可以从事两个方面的具体工作。

    (1)数据分析

    应用各种数据分析的方法,最终得到一份分析报告。

    分析结果,除了用数字表达之外,可视化是不可避免的(又见“数据可视化”)。

    (2)机器学习

    机器学习是另外一个专门领域,目前正火热。

    通过机器学习算法,实现对数据的分类、预测和聚类等操作,在这个过程中,也难免要用“数据可视化”表达某种结论。

    评估

    不论是机器学习,还是数据分析,其结果都要进行评估。

    对于机器学习而言,有专门的模型评估方式。即便如此,用可视化的方式把结果表达出来,也是一种重要的手段。

    根据评估结果,确定是否采用机器学习所获得的模型,亦或数据分析的报告是否被采纳。

    以上是数据工程项目的基本流程,从中可知,“数据可视化”并不是流程中的一个独立环节,它是几个环节中必不可少的实现手段

    数据可视化是必备技能

    毋庸置疑,人工智能正在改变着现在和将来。

    数据可视化就是人工智能领域诸项技术的宠儿。

    • 数据清洗、特征工程中有它的身影
    • 机器学习、数据分析离不开它
    • 项目评估、商业分析中需要它出手

    不仅如此,数据可视化还能作为独立的业务。

    同时,数据可视化还广泛存在于各种商业、政务、教育等领域的业务表述之中。

    图才是喜闻乐见、通俗易懂的,是大脑喜欢的。

    数据可视化技能已经成为数据时代程序员的必备技能。

    灯火阑珊处的选择

    数据可视化的学习材料有很多了,为什么要选择本达人课作为学习资料?
    在这里插入图片描述
    那就要了解本达人课为读者做了什么。

    • 深入浅出阐述有关知识点和技能,同时“授人以渔”,这是核心目标。
    • 介绍目前常用的几种工具,当然不可能穷尽所有工具,挑选了部分具有代表性的。
      • Matplotlib
      • Seaborn
      • Plotnine
      • Plotly
      • Pyecharts
      • Bokeh
    • 在讲解的过程中,配以丰富的示例。

    本课程只是静静地为你搭建了发展的阶梯,迷茫于各种选择之时,不妨看看灯火阑珊处,方向就在那里——数据可视化。
    在这里插入图片描述

    相关推荐

    展开全文
  • 通过各种商业智能系统对历史数据进行系统...因为我们已经进入了“大数据(Bigdata)”时代,此时,数据的准备和分析难度已经今非昔比。 最大化数据的价值 分析能力正在成为越来越多企业日益倚重的技术手段。在IDC...

    通过各种商业智能系统对历史数据进行系统分析,找出规律或者发现潜在问题,再结合管理者的智慧制订出策略来,这是很多企业的决策者习惯的决策流程。随着市场竞争日趋激烈,很多组织越来越依赖于商业智能系统来辅助决策,这给IT部门带来了很大压力。因为我们已经进入了“大数据(Bigdata)”时代,此时,数据的准备和分析难度已经今非昔比。

    最大化数据的价值

    分析能力正在成为越来越多企业日益倚重的技术手段。在IDC去年年底预测的2011年10大破坏性技术中,分析能力与云计算、移动设备、社交网络等热门技术一起名列其中。IDC认为这些技术日渐成熟并逐渐成为主流。很显然,作为专注于数据仓库技术和数据分析技术的Teradata,对该技术的每一步进步都有切身体会。

    “数据和分析的业务价值已经毋庸置疑,甚至可以说分析的重要性从来没有像现在这么突出,越来越多的企业开始设法从海量数据中找出二次和三次商业机会。对我们而言,就是要利用自己的产品和技术帮助这些企业从各种各样的数据中找到这些商业机会,实现数据价值的最大化。”Teradata天睿公司应用及业务拓展执行副总裁兼首席营销官DarrylMcDonald在Teradata5月20日召开的第11届大中华区数据仓库和企业分析峰会上表示。共有500多位业内专家和用户代表参加了本次会议,他们就如何解决“大数据”时代的分析难题、如何应对数据社交化等与数据价值有关的热点问题进行了深入探讨。

    DarrylMcDonald认为,随着数据的日益庞大和复杂,相关的分析技术也在不断改进,而Teradata也正在通过自己研发和并购等多种手段强化自己的服务能力。这包括先后收购整合营销管理软件供应商Aprimo和具有强大的非结构化数据分析能力的AsterData公司,以及推出满足各种级别需求的强大数据仓库平台等。

    “大数据”的分析

    “大数据(BigData)”是近来很流行的一个词汇,也是本次大会上谈得最多的话题之一。Teradata认为现在已经进入“大数据时代”。这个时代的特征之一是数据成指数级增长;另一个更为重要的特征是数据类型多且复杂。比如,随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术不断涌现,出现了大量新型数据,与过去主要是结构化数据不同,如今有一半以上的公司面对的最主要的数据类型是半结构化或者非结构化的,如XML、邮件、博客、即时消息等。商业智能等分析系统必须采取办法应对这些问题。

    “大数据时代的来临已经毋庸置疑。只有那些能够运用这些新数据型态的企业,方能打造可持续的竞争优势。”Teradata天睿公司首席技术官宝立明表示,新的数据世界需要有新的数据处理能力来处理各种新的数据源,需要有新的分析能力(而非传统的SQL)来发现新的趋势,同时,还要提供新的功能来满足企业的新需求。

    为了帮助企业应对“大数据”时代带来的挑战,Teradata正在设法增强其在非传统数据方面的分析能力。比如,新收购的AsterData就突破了SQL分析的限制,其独有的SQL-MapReduce分析技术可以对包括社交网络在内的多种数据进行分析和挖掘,从而为企业提供深入的业务智能,以完全发挥“大数据”蕴藏的商业机会。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    如何利用数据赚钱?大数据价值变现的10种商业模式及利弊分析
    http://www.duozhishidai.com/article-8948-1.html
    如何让隐藏在大数据背后的价值发挥出来?
    http://www.duozhishidai.com/article-6860-1.html
    大数据时代来临,大数据的价值主要体现在哪几个方面?
    http://www.duozhishidai.com/article-927-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、云计算、物联网的学习服务的好平台
    展开全文
  • 在大数据领域,也存在着类似的扩散问题(异常数据流向下游),其带来的危害有时也是灾难性的。面对这样的问题,我们又该如何解决?本文就对该问题,说明网易有数大数据平台是如何解决离线开发中的快速阻断和高效恢复...
    2020年初新冠疫情爆发,然后迅速在全球范围内扩散,其蔓延速度之快、后果之严重令人生畏。在大数据领域,也存在着类似的扩散问题(异常数据流向下游),其带来的危害有时也是灾难性的。面对这样的问题,我们又该如何解决?本文就对该问题,说明网易有数大数据平台是如何解决离线开发中的快速阻断和高效恢复。

    作者:网易有数

    起源:数据开发的灾难不期而遇

    2020年4月的某一天凌晨,分析师小易在凌晨3点接到一个电话。在迷迷糊糊中,听到了电话那头传来网易有数电话报警的声音,小易瞬间明白是自己负责的任务出错了(“离线开发”的实例失败电话报警功能)!

    于是他迅速起床并打开了电脑,通过“任务运维中心”找到被报警的实例,发现是实例触发了质量监控阻断(“数据质量中心”的强规则阻断实例运行功能),具体的原因是数据量行数波动超过阈值。随后,小易在网易有数大数据平台的“自助分析”模块进行相关数据探查,发现是上游数仓的dwd明细表出现明显地丢失,数据量骤降。于是小易赶紧电话联系数仓值班人员小孙反馈该问题。

    小孙挂断电话后,心想:“完蛋了,早知道应该多配置些数据质量监控规则,今天要是真出了问题,那么多下游都已经调度起来,明天一大早,丁三石(丁磊先生花名三石)都要找过来,我三年出任CEO的计划就要泡汤了!” 于是,小孙赶紧起来排查,最终发现是ODS原始层就出现了数据丢失。之后,小孙又联系团队平台组的小徐来定位原因。小徐经过一番排查,发现是团队自研的数据采集工具的设计缺陷,导致特定场景下数据会延迟写入。到目前为止,数据已全部采集完成。

    说明一下问题发生的原因:该自研的数据采集工具独立于网易有数大数据平台,没有任务依赖可配置,是采用在有数中启动script脚本,持续去检查文件产出标记,这种设计在数据量过大或挤压到一定量时,就会出错。对于大数据平台的“数据传输”产品,就可以很好地解决上述问题。

    至此,数仓团队的负责人老魏也已经起来在了解问题,此时,已经过去了2个小时……大量的下游任务实例在继续调度运行,也有部分因为配置的数据质量监控规则执行异常被终止,其下游暂时未被调起。有不少人也因为实例失败,被电话报警唤起。

    故事讲到这,也许已经勾起了有些人的相似经历,沉浸在慢慢长夜人肉处理这种问题的无限痛苦中。确实,故事中数仓团队的老魏和小孙,在当天夜里从5点开始,从出问题的源头任务实例开始,查找下游依赖的任务实例,如果实例已经运行,则手动终止。在人肉遍历期间,小孙也完成了ODS层表的重跑。由于依赖是网状的,下游任务中同一个任务就可能处在不同的深度,因此需要人工去按照最小的深度逐级去重跑。当几千个任务构成的任务依赖DAG图,有几百个任务的实例已经运行成功,想要逐级去重跑是多么费时费力,需要逐个触发重跑,然后等待重跑运行结束,再继续下一层的实例的重跑,直至所有已经运行成功的下游实例都运行成功。最终,花了3天时间才完全把问题解决,而且中间还存在部分未进行重跑的实例。

    看完上面这个惨淡的故事,当同样的黑天鹅落在我们身边时,我们该如何应对?下面,我们来看一下网易有数大数据平台是如何解决的。

    利器出世:冻结池的登场

    在发生上面的事故之后,网易有数大数据平台的产品与该团队的相关人员做了多次沟通。最终,大数据平台的任务运维中心上线了“冻结池”功能。除了上面故事中提到的ods原始层数据异常,也会有任务加工逻辑错误、依赖缺失导致任务提交计算等其他场景导致数据被污染,向下游扩散的情况。此时,都可以使用“冻结池”功能来解决。对于数据污染扩散时的处理,可以总结为以下三步:第一步:停止受影响实例的继续执行;第二步:恢复异常的数据;第三步:重跑受影响的所有实例。

    对于“冻结池”而言,主要完成了其中的第一步和第三步。当用户遇到数据异常时,需要先定位到直接受影响的源头离线开发任务集(比如叫任务集G1),接着可以创建一个冻结池任务,通过批量导入方式,将任务集G1添加到冻结池中,这些任务将作为源头任务。之后创建并执行冻结池,系统会自动扫描任务集G1中任务的所有下游依赖任务,并放入冻结池的任务列表中。

    生成冻结池后,冻结池中的所有任务将被冻结,所有运行中的实例将被终止,未生成的实例会停止生成。至此,完成扩散处理的第一步——切断污染传播。

    第二步,则需要数据开发人员来分析出现问题的原因,制定解决方案,并尽快恢复问题数据。

    第三步,对冻结池执行解冻操作,系统会自动从源头任务开始,开始逐个解冻任务。单个任务的解冻过程为:任务会从冻结状态变为解冻中,之后对应的实例(如有)执行重跑,重跑成功后,任务状态变为已解冻。通过基于依赖的重跑,即可实现被污染数据的重刷。如果期间出现重跑失败等,则需要人工介入处理,强制置为成功,任务继续往下解冻,直至所有任务都被解冻。

    下面,通过一张图来说明冻结和解冻是如何影响任务实例的。对于下图中的第一个DAG图,包含A、B、C、D和E共计5个任务,依赖关系和对应实例的状态已经标记在节点中。如果管理者发现A任务产出的数据有异常,则管理者可以创建一个冻结池,并把A放入其中,然后执行冻结操作。则系统会把所有潜在受影响的下游B、D和E冻结,将运行中的B和就绪的E的实例终止。当执行解冻时,则会把A、B和E的实例都重跑一次,对于D则直接解冻。在整个过程中,任务解冻后,下游任务没有被解冻的,则实例会正常生成和运行,如下图第三个DAG的C。

    此外,冻结池还支持暂停、更新、废弃等功能,应对问题修复过程中出现的多种突发情况。比如,当日解决完数据问题时已经很晚,没办法解冻所有的任务,为避免夜间资源抢占,影响第二天的调度,则可以将冻结池暂停,等第二天白天再来恢复解冻。再比如,开始解冻任务时,发现遗漏了部分任务等,可以执行更新,添加任务再重新生成冻结池。

    所以对于拯救被连锁扩散污染的数据,是不是就像把大象放进冰箱需要几步一样简单?“冻结池”帮你打开冰箱门,最后再帮你关上冰箱门,你只需要完成第二步——把大象塞进冰箱(即修复数据)。

    结局:1分钟和0介入

    2020年的黑天鹅事件特别多,似乎黑天鹅们喜欢在2020年成群结队出现。就在网易有数大数据平台的任务运维中心的“冻结池”功能上线后不久,故事中的团队又出现了一次日志文件重复问题,巧合的是,当天又是小孙值班,虽然在定位问题上花了一些时间,但是系统最终在1分钟之内,把1370多个的任务生成并冻结,及时阻断了异常数据向下游扩散

    后来,冻结池解冻,250多个实例自动完成了重跑,并恢复了下游,完全不需要人工介入处理。这对于分秒必争的故障恢复场景,极大的提高了故障恢复的速度。

    从业务方使用的效果看,“冻结池”极大程度降低了数据污染扩散时带来的风险,也有效节约了人力处理成本。相信大家也不愿看到 “冻结池”隔三差五就上去力挽狂澜。

    目前,网易有数大数据平台还提供了“数据质量中心”、“数据测试中心”、“离线开发的CI/CD流程管控”等辅助企业提升数据质量的利器,为需要提升数据质量的企业提供服务。

    展开全文
  • 如何应对海量数据时代的挑战

    万次阅读 2012-06-29 17:48:54
    如何应对海量数据时代的挑战? 大数据的浪潮有多迅猛?IDC在2006年估计全世界产生的数据量是0.18ZB(1ZB=100万PB),而今年这个数字已经提升了一个数量级,达到1.8ZB,差不多对应全世界每个人一块100多GB的硬盘。...
  • 大数据时代所分析的数据的最主要特征是“多源异构”,其分析过程是逐层抽象、降维、概括和解读的过程。从数据采集的源头进行划分,可将大数据时代分析处理的数据对象划分为以下几个类别: (1)各网页中用户的浏览...
  • 在大数据的处理的过程中,主要是围绕着数据资产进行管理的,同时对大数据时代的大数据管理制度,进行全面的规划行、设计、创新,这样对其它信息技术管理领域,提供了便利的条件。其实,大数据时代的大数据管...
  • 但不可否认的是,在大数据时代数据挖掘、分析,那么就可以通过方方面面来影响我们的生活,不仅更便利,而且还直接可以提升幸福感。  1、趋势一:物联网 物联网:“一句式”理解物联网 把所有物品通过信息传感设备...
  • 二百多年前,英国批判现实主义小说家狄更斯曾经说过:“这是一个最好的时代,这也是一个最坏的时代。”这句话放在今天,依然适用。随着科技的进步,计算机技术的成熟以及移动互联网的普及,我们已经步入
  • 自进入二十一世纪以来,我国科技产业一改以往的形象,其发展速度不断加快,全面带领我国进入大数据时代,所谓大数据即是大型数据的整合,不仅象征着我国当下先进科技对于信息资产的优化整理,同时大数据也代表着创新...
  • 世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值,其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦,现实是,许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的...
  • 大数据时代已经来临,它将在众多领域掀起变革的巨浪。 因此,针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。我们相信,在国家的统筹规划与支持下,通过各地方政府因地制宜制定大数据...
  • 数据时代

    千次阅读 2011-12-04 16:02:15
    数据时代 李敬球 2011/12/4 人类世界,有很多个“时代”。如原始社会时代、奴隶主时代、封建帝国时代、资本主义、社会主义时代。拿器物来说,石器时代、铜器铁器时代、蒸汽时代、电气时代、信息时代。信息时代是...
  • 大数据时代数据分析

    热门讨论 2015-08-14 15:51:03
    一本真正能解决实际问题的数据分析书,大数据时代产品经理、市场营销、管理者等数据分析学习必读
  • 1、大数据时代数据特点 (4V) 1.1 规模性(Volume):即大数据具有相当的规模,其数据量非常巨大。数据的数量级别可划分为B 、KB 、MB 、GB 、TB 、PB 、EB 、ZB 等,而数据的数量级别为PB 级别的才能称得上是...
  • 火热的数据中台时代,很多人停留在概念阶段,本课程由一线大厂数据中台团队总结,涉及到数据中台由来、落地方法、落地分析、各种建模方法! 系统讲解数据中台最为核心的内容数据资产:系统讲解主流场景下的建模体系 ...
  • 谈谈大数据时代下的数据仓库

    千次阅读 2018-08-12 17:14:11
    众所周知,当前是一个数据爆炸的时代,大数据背景下的数据治理是每一个企业应该重点考虑的问题。例如金融机构、电信运营商这种“传统”行业每日需要处理的数据量都已经十分巨大了,更不必说掌握着上千万日活的互联网...
  • 《前浪:传统数据中心的网络模型》已经为大家介绍了数据中心网络建设的基本要求、传统web时代的网络架构;本文将从以下几方面对移动互联网时代数据中心进行介绍。 01 移动互联网时代数据中心...
  • 大数据时代数据是最重要的。从个人角度来看,衣食住行都会产生数据,包含着最基本的个人信息以及历史消费记录等等。如果被盗,就会造成财产损失甚至更严重的后果;从企业来看,数据是市场竞争的关键部分,而保护...
  • 大数据时代数据挖掘技术的应用

    万次阅读 多人点赞 2018-11-09 15:49:28
    随着社会信息化的迅速发展,无论是数据的变化速率,还是数据的新增种类都在不断更新,数据研究变得越来越复杂,这意味着“大数据时代”到来。2011年,互联网数据中心(internet data center,IDC)将大数据重新定义...
  • 更为重要的是,政府也在大力发展数字经济,包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素,这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快,数据对提高生产效率的乘数作用凸显,成为最具时代特征新生产要素...
  • 大数据时代数据=财富!

    千次阅读 2018-03-21 14:31:20
    我把我的未来全部都放在那里”,世界开始迎接“大数据时代”的来临。什么是大数据呢?顾名思义大数据便是数量巨大,类型众多,结构复杂的数据集合。数据具有较小的价值,而数据的集合因为数量的众多,量变引起的质变...
  • 蔡莉-大数据时代下的数据质量挑战及数据质量评估 数据质量是分析和利用大数据的前提,是获取大数据价值的重要保障。目前,国内外尚缺乏针对大数据质量维度和质量评估方法的全面分析和研究。基于此,本报告沿着...
  • 大数据时代数据价值与利用

    千次阅读 2018-03-02 16:41:39
    大数据时代数据价值与利用随着信息技术的发展,生活发生了天翻地覆的变化,同时,它也改变着人们的思维模式。 现在我们之所以能接触到如此多的信息,是得益于网络技术与数据存储技术的发展。而要管理和利用这些...
  • 大数据时代的时序数据 陈超

    千人学习 2016-05-27 11:10:50
    1024大数据技术峰会邀请到11位来自一线互联网企业的大数据核心研发团队骨干成员,针对选型开源技术搭建大数据平台、持续运维、优化提升大数据平台的各项性能,技术架构演进以及实现应用大数据支持业务创新发展,这几...
  • 高伟:数据资产管理——大数据时代的掘金术

    千次下载 热门讨论 2014-12-18 10:53:27
    该文档来自于亚信科技大数据事业部数据资产管理部门产品总监高伟,在2014中国大数据技术大会大数据技术分论坛的演讲“数据资产管理——大数据时代的掘金术”。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 455,767
精华内容 182,306
关键字:

数据时代