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5.磁盘分区、格式化

知识点​

1. 什么是大数据？ 答：大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效捕捉、管理和处理的数据集合，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。

2. 大数据是如何产生的？ 答：大数据的产生与人类日益普及的网络行为相伴生：物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、电脑以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据的来源或承载的方式；互联网生成的数据量在以爆发性的速度不断增长。

3. 从互联网产生大数据的角度看，大数据具有哪"4V"特征？ 答：大量（Volume）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、高速（Velocity）。

4. 简述大数据"4V"特征的具体表现。 答： （1）数据体量巨大，从 TB 级别跃升到 PB 级别； （2）数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等； （3）价值密度低，以视频为例，在连续不间断的监控过程中，有用的数据可能仅仅一两秒； （4）变化速度快，数据来自世界各地的网络终端，且以秒为单位快速变化。

5. 从互联网思维的角度看，大数据具有哪三个特征？ 答：样本渐趋于总体，精确让位于模糊，相关性重于因果。

6. 如何理解"样本渐趋于总体"？ 答：在大数据时代强调数据要全量而不是抽样，即强调数据规模全量；大数据时代有了更好的数据采集手段，让获取全量数据成为可能。

7. 如何理解"精确让位于模糊"？ 答：大数据时代研究的数据如此之多，追求的不是精确性，而是模糊性；只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。

8. 如何理解"相关性重于因果"？ 答：大数据时代注重事物之间的相关关系，而不是因果关系。在大数据时代，无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系；相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生，但是会提醒我们这件事情正在发生。

9. 什么是大数据技术？一般包括哪些内容？ 答：大数据技术是指对巨量数据资源进行采集、提取、存储、分析和表达的技术，一般包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘及大数据可视化与应用等技术。

10. 大数据采集技术的核心作用是什么？ 答：通过物联传感、社交网络等方式获得各种类型的海量数据。

11. 大数据预处理技术的核心作用是什么？ 答：不仅能提高数据质量、降低数据计算的复杂度，还能缩减数据规模、提升数据处理的准确性。

12. 大数据存储与管理技术的核心作用是什么？ 答：通过相应的数据中心把采集到的数据存储起来，并进行管理和调用。

13. 大数据分析与挖掘技术的核心作用是什么？ 答：从规模巨大的数据中，分析并提取出有潜在价值的信息。

14. 大数据可视化与应用技术的核心作用是什么？ 答：将分析或挖掘出来的数据进行直观、形象地呈现，为人们的社会活动提供依据，提高各个领域的运行效率，以发挥出更大的效益。

15. 大数据的应用主要体现在哪些方面？ 答：（1）生活服务；（2）智慧城市；（3）医疗健康；（4）社区管理。

16. 大数据在生活服务方面的应用是怎样的？ 答：目前大数据在生活服务方面的应用较为广泛，通过分析客户的爱好和消费行为及其趋势等，提供更为精准的服务。

17. 大数据在智慧城市方面的应用是怎样的？ 答：大数据可以用来改善城市生活，提升城市管理水平，促进智慧城市建设。

18. 大数据在医疗健康方面的应用是怎样的？ 答：大数据在医疗健康方面的应用改变了传统的医疗与健康服务模式，提高了服务的针对性。

19. 大数据在社区管理方面的应用是怎样的？ 答：大数据现在已经被广泛应用到社区管理中，为保护居民安全和维护公众利益发挥着越来越重要的作用。

20. 大数据给人们日常生活带来了哪些影响？ 答：大数据使人们日常生活更为便捷，方便出行、支付、购物、看病与诊疗等；但同时对人们日常生活产生了负面影响，如个人信息泄露、信息伤害和诈骗等。

21. 什么是大数据分析？它是为何应运而生的？ 答：面对海量的数据，为了搜索、处理、分析、归纳和总结其深层次的规律，大数据分析应运而生。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

22. 举例说明大数据分析的应用。 答：它的应用日益丰富，例如实时公交系统根据用户当前位置，迅速定位最近的公交站点，查找系统中公交车辆的位置数据，选出经过该站点所有线路车辆的即将到站信息，使用户可以直观地在手机上查看车辆实时位置。用户和车辆的位置信息通常通过卫星定位系统、Wi-Fi 热点和基站的位置确定。

23. 使用大数据应注意什么？ 答：大数据分析带来价值的同时，也在隐私保护、安全问题等方面带来危机。因此，合理、合规地使用大数据，遵循"数据道德"是我们的必备品质。

24. 简述大数据分析的一般流程。 答：大数据采集 → 分布式文件存储或分布式数据库存储 → 分布式处理 → 分析 → 数据可视化。

教材例题​

【例20·单选】 大数据使人们的生活、工作与思维方式等都产生了巨大的变革，下列属于大数据特征的是（ ）。

A. 数据量大、类型单一 B. 高价值密度、类型多样 C. 数据量大、类型多样 D. 低价值密度，类型单一

答案：C

解析： 从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有"4V"特征：大量（数据体量巨大）、多样（数据类型繁多）、低价值密度（价值密度低）、高速（变化速度快）。

【例21·单选】 下列关于大数据的说法，正确的是（ ）。

A. 大数据要分析的是获取来的全体数据，而不是其中部分抽样数据 B. 分析大数据时，必须保证所有数据都是准确无误的 C. 大数据蕴含着巨大的价值是因为它的价值密度高 D. 大数据更注重对事物因果关系的探究，而不是对相关关系的探究

答案：A

解析： 大数据时代研究的数据如此之多，追求的不是精确性，而是模糊性。故选项 B 错误。大数据虽然整体蕴含巨大的价值，但它的价值密度低。故选项 C 错误。大数据时代，无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系。故选项 D 错误。

豆包作业​

一、填空题（共 15 题，每空 1 分）​

  1. 数据可视化表达中，最常用的基本图表类型包括柱状图、饼图和______等。
  2. 数据分析报告是项目______结果的展示，也是数据分析结论的有效承载形式。
  3. 大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行高效______、管理和处理的数据集合。
  4. 从互联网产生大数据的角度来看，大数据具有"4V"特征：大量（Volume）、多样（Variety）、______（Value）、高速（Velocity）。
  5. 大数据的数据体量巨大，从 TB 级别跃升到______级别。
  6. 以视频为例，在连续不间断的监控过程中，有用的数据可能仅仅______秒。
  7. 从互联网思维的角度来看，大数据具有三个特征：样本渐趋于总体、______、相关性重于因果。
  8. 大数据技术一般包括大数据采集、大数据预处理、______、大数据分析与挖掘及大数据可视化与应用等技术。
  9. 大数据采集技术通过物联传感、______等方式获得各种类型的海量数据。
  10. 大数据预处理技术不仅能提高数据质量、降低数据计算的复杂度，还能缩减数据规模、提升数据处理的______。
  11. 大数据分析与挖掘技术是从规模巨大的数据中，分析并提取出有______的信息。
  12. 大数据的应用主要体现在生活服务、智慧城市、______和社区管理四个方面。
  13. 大数据现在已经被广泛应用到______管理中，为保护居民安全和维护公众利益发挥着越来越重要的作用。
  14. 面对海量的数据，为了搜索、处理、分析、归纳和总结其深层次的规律，______应运而生。
  15. 大数据分析的一般流程：大数据采集 → ______ → 分布式处理 → 分析 → 数据可视化。

二、单选题（共 10 题，每题 2 分）​

  1. 下列不属于大数据"4V"特征的是（ ） A. 大量　　B. 多样　　C. 高价值密度　　D. 高速

  2. 从互联网思维的角度看，大数据时代人们更应注重寻找事物之间的（ ） A. 因果关系　　B. 相关关系　　C. 对比关系　　D. 从属关系

  3. 大数据的数据体量巨大，从 TB 级别跃升到（ ） A. KB 级别　　B. MB 级别　　C. GB 级别　　D. PB 级别

  4. 下列属于大数据来源或承载方式的是（ ） A. 物联网、云计算　　B. 移动互联网、车联网 C. 手机、电脑、传感器　　D. 以上都是

  5. 大数据价值密度低，以视频为例，在连续不间断的监控过程中，有用的数据可能仅有（ ） A. 一两秒　　B. 一分钟　　C. 一小时　　D. 一天

  6. 下列不属于大数据技术一般环节的是（ ） A. 大数据采集　　B. 大数据预处理 C. 大数据删除　　D. 大数据可视化与应用

  7. 大数据预处理技术的核心作用不包括（ ） A. 提高数据质量　　B. 降低数据计算的复杂度 C. 缩减数据规模　　D. 直接挖掘出有潜在价值的信息

  8. 下列不属于大数据典型应用领域的是（ ） A. 生活服务　　B. 智慧城市　　C. 医疗健康　　D. 传统手工作坊

  9. 关于大数据时代，下列说法正确的是（ ） A. 必须保证所有数据都精确无误 B. 强调数据要全量而不是抽样 C. 更注重事物之间的因果关系 D. 价值密度高是其核心特征

  10. 下列大数据分析的一般流程，顺序正确的是（ ） A. 采集 → 分析 → 存储 → 处理 → 可视化 B. 采集 → 分布式存储 → 分布式处理 → 分析 → 可视化 C. 存储 → 采集 → 分析 → 处理 → 可视化 D. 采集 → 分布式处理 → 存储 → 分析 → 可视化

三、判断题（共 5 题，每题 2 分）​

  1. 大数据时代研究的数据如此之多，追求的不是精确性，而是模糊性。（ ）
  2. 在大数据时代，无须再紧盯事物之间的因果关系，而应寻找事物之间的相关关系。（ ）
  3. 大数据整体蕴含着巨大价值，因此它的价值密度很高。（ ）
  4. 大数据可视化与应用技术能将分析或挖掘出来的数据进行直观、形象地呈现，为社会活动提供依据。（ ）
  5. 大数据在带来价值的同时不会涉及隐私保护和安全问题，使用时无需遵守"数据道德"。（ ）

参考答案​

一、填空题​

  1. 折线图
  2. 研究
  3. 捕捉
  4. 低价值密度
  5. PB
  6. 一两
  7. 精确让位于模糊
  8. 大数据存储与管理
  9. 社交网络
  10. 准确性
  11. 潜在价值
  12. 医疗健康
  13. 社区
  14. 大数据分析
  15. 分布式文件存储或分布式数据库存储

二、单选题​

  1. C（应为低价值密度，而非高价值密度）
  2. B（相关性重于因果）
  3. D
  4. D
  5. A
  6. C（无"大数据删除"环节）
  7. D（挖掘潜在价值是分析与挖掘技术的作用）
  8. D
  9. B（A错在追求模糊；C错在重相关；D错在价值密度低）
  10. B

三、判断题​

  1. √
  2. √
  3. ×（大数据价值密度低）
  4. √
  5. ×（大数据也带来隐私保护、安全危机，必须合理合规使用并遵循"数据道德"）