了解大数据的特点、来源与数据呈现方式

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  • 这些分析所采用数据的来源是什么?

    从2019年春节各大数据分析报告中可以看出其分析胡数据来源有:关于春运时用户的购票信息数据;城市迁移量的数据来源于平时该城市中人们使用各种交通时所留下的数据进行统计的;而对于某些城市的GDP等统计则是通过各种交易数据进行统计分析得到的;最佳伴手礼的得出是则是从人们的购物app中进行订单的数据统计得出的,不仅如此,我们还可以从购物app中对大多数用户的购买数据进行统计分析,可以得到我们想要研究的数据信息,从而进行相对应得商业计划或研究分析。从看到的各种数据中,我认为分析所采用的数据来源于我们每一个人的生活,例如我们生活中的交易数据、移动通信时使用的数据、出入境的各种交通数据、使用各种机器、传感器所积累的数据等等。

  • 大数据的呈现方式有哪些?

    从上面的链接文章中我们可以很直观的看到各种由大数据分析得到的图表、文字、数值。将大量的数据进行分析挖掘可以让我们直观的了解到某类事物的各种发展趋势,使得我们可以对各种数据进行相应的概念转换,将密密麻麻的数据进行时间空间可视化。

  • 大数据的特点是什么?对思维方式有何影响?

    1.大数据的特点

      1)数据量大

        淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB;脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。可以从这个数据中得出在大数据时代,人们所产生的数据是大量的,因此大数据就是需要根据大量的数据进行分析挖掘得出有价值的信息。

      2)数据多样

        因为数据来源广泛,得到的数据也是各式各样的。在大数据中,任何数据都有其相对应得作用。也可以得出无论所在什么行业,大数据的价值都是不可估计的,各种行业的app如今都有使用大数据,为提供更好的用户体验感,例如淘宝、网易云音乐、今日头条等等都会使用大数据进行相对应得用户分析,而来提高用户的使用感,使得更多用户使用该app。

      3)数据产生速度高速

        因为我们处于互联网时代,数据产生是十分迅速的,全球许多人都离不开互联网,也就是说每个人每时每刻都在为大数据提供大量的数据原料,因此对数据进行高速处理也是大数据时代我们需要研究的主要方向之一。

      4)价值密度低价值高

        如今的时代可以说是有数据就有机会,收集数据,对数据进行分析挖掘,预测出未来趋势,无论于商业而言还是于一个国家发展而言,大数据的价值都是非常高的。大数据还有一个方面就是价值密度低,海量的数据中,有用的信息要根据相应的时间才有相对的用处。

    2.对思维方式的影响

      1)处理数据时有相应的宏观变量,从一开始对单一样本数据分析到如今对海量数据分析,概括范围更加广泛全面。

      2)大数据处理时专注于相关性关系的分析挖掘,对一开始分析的因果关系逐渐变淡

      3)对预测数据的准确性、精确性放低了相对的要求。因为从海量数据进行分析和预测得到的是一种估计预测值,准确性有了一定的降低。也就是从微观到宏观的研究转变。

  • 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。

详细代码:

answer1 = input('请输入今日天气:')
answer2 = input('请输入一个地点:')
answer3 = input('请输入第一个名字:')
answer4 = input('请输入第二个名字:')

print('今天的天气是{},{}和{}相约去看{},但是他们忘记了时间,忘记了地点,他们去到发现隔壁坐着的人儿居然是对方!太神奇了叭!!'.format(answer1,answer2,answer3,answer4))

运行截图:

    

原文地址:https://www.cnblogs.com/lawn/p/10457621.html