大数据在教育领域出现的问题

文章阐述了关于大数据教育的表达不正确的，以及大数据在教育领域出现的问题的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据工程师数据治理误区包括哪些?
• 2、大数据既会使用随机分析法,也会采用所有数据进行分析处理,是否正确?
• 3、大数据泛指巨量的数据集,因其可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。网...
• 4、对大数据调查法的特点表述错误的是什么?
• 5、大数据怎样用英文表述呢?

大数据工程师数据治理误区包括哪些?

误区一：客户需求不明确 客户既然请厂商来帮助自己做数据治理，必定是看到了自己的数据存在种种问题。但是做什么，怎么做，做多大的范围，先做什么后做什么，达到什么样的目标，业务部门、技术部门、厂商之间如何配合做···很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。数据治理，难在找到一个切入点。

企业缺乏对数据治理成果的感知，导致数据治理缺乏存在感，特别是企业的领导决策层，自然不会痛快地对项目进行验收。

数据标准不一致：各业务系统存在不同标准，统一业务元素对应多种数据类型和长度，同一英文字段对应多个中文名，导致数据命名不规范，一致性差。数据影响分析困难：大组织历史数据庞大，表间关系复杂，元数据变更影响范围难评估，数据接口人不明，影响应用。

框架包括产出领域：数据风险管理、价值创造；驱动领域：组织机构/流程、管理制度、数据责任人；核心领域：数据质量管理、信息生命周期管理、安全/信息披露/合规；支撑领域：数据模型/数据架构、元数据/主数据/数据标准、质量审计与报告。

大数据既会使用随机分析法,也会***用所有数据进行分析处理,是否正确?

1、Hadoop。Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce。Hive。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。Avro与Protobuf。

2、大数据与人工智能 大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。

3、大数据时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

4、在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

5、从操作层面看：数据***集：是大数据处理的起点，涉及从传统ERP系统获取高价值密度的结构化数据，从互联网系统获取丰富且实时更新的非结构化数据，以及从物联网获取大量且多样化的数据。数据分析：是大数据处理的关键环节，既可以使用统计学方法处理结构化数据，也可以利用机器学习技术在复杂环境中处理复杂数据。

6、祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。

大数据泛指巨量的数据集,因其可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。网...

D 试题分析：对大数据中所蕴含规律性信息的认识程度会影响对信息有效利用的程度，但绝不会起决定作用，故①项表述错误，不能入选；对大数据有效地组织和使用，源于社会实践，而不是正确的认识，故②项表述错误，不能入选；③④两项表述正确且符合题意要求，可以入选。因此，答案是D项。

大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。

这里有篇关于DAQmx用法的***教程，有涉及输出的介绍。 在软件安装目录下也有例程，在examples\DAQmx\Analog Out目录下。

大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。

对大数据调查法的特点表述错误的是什么?

对大数据调查法的特点表述错误的是数据价值密度高。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

数据源丰富：大数据调查法能够获取全球范围内的数据，并从其中获取必要的信息。数据量大：大数据调查法的数据量通常很大，能够在数据中准确找到趋势和规律。数据更新快：大数据调查法的数据更新速度很快，能够反映最新的信息和趋势。

其特点包括三个主要方面。首先，大数据调查法注重数据的收集。在这一过程中，调查者选择性地从海量数据中筛选出所需信息，而非进行全面搜集。这种选择性收集使得调查工作更为高效。其次，大数据调查法***用间接方式获取信息。它通过大数据平台和大数据服务等中介手段，实现与调查对象的间接联系，而无需直接接触。

《大数据时代》一书中明确指出：大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而***用对所有数据进行分析处理。故表述错误。

大数据调查法的特点主要集中在五个维度：数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和数据可信度。随着大数据技术的不断进步，数据规模的扩大不仅反映了大数据概念的深化，也推动了数据分析方法的革新。数据量的增加为数据分析提供了更为丰富的数据来源。

大数据怎样用英文表述呢?

1、大数据的英文表述是Big Data。大数据是指海量、复杂、多样化的数据***，其英文表述为Big Data。这一术语涉及计算机科学与技术的方方面面，用以描述信息存储和分析的最新挑战和趋势。下面将详细解释这一概念。大数据的含义 大数据是指数据量极大、来源复杂且处理速度要求高的信息***。

2、大数据的英文表达为“Big Data”。关于“大数据”的英文表达，有多种不同的翻译方式。其中，“Big Data”是最常见且广泛接受的一种译法。这个词组直接而准确地传达了“大数据”所代表的概念，即涉及巨大体量、复杂结构和快速变化的数据。大数据概念在当今世界的应用十分广泛，涉及各个领域。

3、Big Data大数据；海量资料；海量数据 词语使用变化：big adj.（形容词）big作“大”解时，形容物时指体积、面积、范围、容量和重量等“大”；形容人时侧重指身大体胖或辈分大，用于儿童则含“长大成熟”之义，有时也指大人物。当抽象名词不表示一般概念而表示某一具体内容时也可用big修饰。

4、大数据，英文通常被译为big data，其中核心词汇是data，发音为英［＇det］。它主要指的是大规模、复杂和高速增长的数据集，这些数据往往超出了传统数据管理工具的处理能力。

5、大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

6、大数据的英文是Big Data。解释：大数据是一个广泛使用的术语，用来描述涉及大量结构化和非结构化数据的***。这些数据集的大小、复杂性、多样性和生成速度超出了传统数据处理技术的处理能力。在英语中，Big Data直接对应了中文中的“大数据”概念，是全球通用的表达方法。

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