個人述職報告|大數據畢業實習個人總結（精選14篇）_大數據畢業實習個人總結
發表時間：2020-12-14大數據畢業實習個人總結（精選14篇）。
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近年來，大數據技術在各個領域迅速發展，成為推動社會進步和創新的重要力量。本報告旨在總結一次大數據建設的實踐經驗，闡述其在應用中的詳細過程和具體效果。
一、背景介紹
隨著數字化浪潮的涌入，各個行業不斷積累了大量的數據資源。為了更好地利用這些數據，我所在的公司決定進行一次大數據建設項目，以期提高生產效率和決策水平。本次建設的重點是將公司內部的數據進行整合和分析，以找出潛在的商機和經營隱患。
二、需求分析
在開始大數據建設之前，我們首先進行了需求分析。通過與各個部門的溝通和調研，我們確定了以下幾個主要需求：
1. 數據整合：需要將來自各個部門的數據進行整合，消除信息孤島，實現數據共享和協作。
2. 數據分析：需要利用先進的數據挖掘和機器學習算法，對整合后的數據進行深度分析，以發現隱藏在數據中的價值和規律。
3. 業務智能化：需要將分析結果直觀地展現給各個部門的決策者，以幫助他們做出更加科學、準確的決策。
三、系統架構設計
基于需求分析的結果，我們設計了一套高可用、可擴展的大數據平臺。整個系統由數據采集、數據存儲、數據處理和數據展示等模塊組成。
1. 數據采集：我們通過數據接口、數據爬蟲和設備傳感器等方式，實時采集各類數據，并存儲到數據倉庫中。
2. 數據存儲：我們采用分布式存儲系統，如Hadoop和HBase，來存儲大規模的結構化和非結構化數據。
3. 數據處理：基于Hadoop、Spark等技術，我們構建了一套強大的數據處理引擎，用于對海量數據進行高效的處理和計算。
4. 數據展示：我們使用BI工具和可視化技術，將分析結果以圖表、儀表盤等形式直觀地展示給各個部門，幫助他們進行決策。
四、實踐過程
在整個實踐過程中，我們采用敏捷開發的方法，采取迭代的方式逐步推進項目。首先是搭建了大數據平臺的基礎設施，包括數據倉庫、計算集群等。然后，我們與各個部門的代表進行了深入的需求溝通，確定了重點分析的維度和指標。接下來，我們依據設計，對數據進行清洗、過濾和加工，確保數據的準確性和完整性。最后，我們使用機器學習算法和統計分析方法，對數據進行深度挖掘和建模，得出有關業務的結論和建議。
五、業務效果
通過大數據建設的實踐，我們取得了顯著的業務效果。首先是生產效率的提升。關鍵指標監控和實時預警系統的建立，幫助我們及時發現和解決生產中的問題，減少了停機和延期，提高了生產效率。其次是市場競爭力的增強。通過對市場需求和消費行為的分析，我們能夠更好地理解客戶的需求，并及時調整產品和服務策略，提高了市場競爭力。最后是決策的科學化。通過對數據的深度挖掘和分析，我們能夠更加準確地預測未來趨勢和風險，并為決策者提供可靠的決策支持，提高了決策的科學性和效果。
六、總結與展望
本次大數據建設的實踐證明，大數據技術在數據整合、分析和決策支持方面具有巨大的潛力和價值。然而，與此同時，我們也面臨著數據隱私、安全和倫理等問題。因此，未來的大數據建設還需要進一步加強數據管理和合規意識。我們相信，在持續不斷的努力下，大數據技術將會發展得更加成熟和普及，為各個行業帶來更多的機遇和挑戰。
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1.算法。“算法”如何與大數據相關?即使算法是一個通用術語，但大數據分析使其在當代更受青睞和流行。
衣服、娛樂等方面具體花費占比呢?那你便是在做“分析”了。你正從一堆原始數據中來吸取經驗，以幫助自己為來年的消費做出決策。如果你正在針對整個城市人群對Twitter或Facebook的帖子做同樣的練習呢?那我們便是在討論大數據分析了。大數據分析的實質是利用大量數據來進行推斷和講故事。大數據分析有3種不同到的類型，接下來便繼續本話題進行依次討論。
在服裝上花費了娛樂活動上花費了剩下的就是雜七雜八的事項，這種便是描述性分析。當然你還可以參考更多的細節。
高級的統計過程(后文將對這些術語進行介紹)等先進的技術去預測天氣、經濟變化等。
服裝、娛樂等)對自己的整體支出產生巨大的影響。規范分析建立在預測分析的基礎之上，包含了“行動”記錄(例如減少食品、服裝、娛樂支出)，并分析所得結果來“規定”最佳類別以減少總體支出。你可以嘗試將其發散到大數據，并設想高管們如何通過查看各種行動的影響來做出數據驅動的決策。
6.批處理。雖然批量數據處理在大型機時代就早已出現，但大數據交給它更多大數據集處理，因此賦予了批處理更多的意義。對于一段時間內收集到的一組事務，批量數據處理為處理大量數據提供了一種有效的'方法。后文將介紹的Hadoop便是專注于批量數據處理。
7. Cassandra是由Apache Software Foundation管理的一款流行的開源數據庫管理系統。很多大數據技術都歸功于Apache，其中Cassandra的設計初衷便是處理跨分布式服務器的大量數據。
8. 云計算。顯而易見云計算已經變得無所不在，所以本文可能無須贅述，但為了文章的完整性還是佐以介紹。云計算的本質是在遠程服務器上運行的軟件和(/或)數據托管，并允許從互聯網上的任何地方進行訪問。
集群管理層、負載平衡和并行處理等。
呼叫中心日志、會議筆記，諸如此類。人們做出了諸多估計，在60-90%的所有企業數據都可能是“黑暗數據”，但無人真正知曉。
如何處理并讓其智能化使用。
提取見解。這與我們前文討論的使用個人數據做分析的術語“分析”密切相關。為了提取出有意義的模式，數據挖掘者使用統計學(是呀，好老的數學)、機器學習算法和人工智能。
統計、計算機科學、創造力、故事講述和理解業務環境。難怪他們能獲得如此高的薪水報酬。
14.分布式文件系統。由于大數據太大而無法在單個系統上進行存儲，分布式文件系統提供一種數據存儲系統，方便跨多個存儲設備進行大量數據的存放，并有助于降低大量數據存儲的成本和復雜度。
轉化和加載的過程。 它具體是指“提取”原始數據，通過數據清洗/修飾的方式進行“轉化”以獲得 “適合使用”的數據，進而“加載”到合適的存儲庫中供系統使用的整個過程。盡管ETL這一概念源于數據倉庫，但現在也適用于其它情景下的過程，例如在大數據系統中從外部數據源獲取/吸收數據。
檢索和分析。如果你真的想給別人留下深刻的印象，還可以談談YARN(Yet Another Resource Schedule，另一個資源調度器)，正如其名，它也是一個資源調度器。我由衷佩服這些為程序命名的人。為Hadoop命名的Apache基金會還想出了Pig，Hive和Spark(沒錯，它們都是各種軟件的名稱)。這些名字難道不讓你感到印象深刻嗎?
并避免了將中間計算寫入磁盤的技術。Apache Spark便是一種內存內計算系統，它與I / O相比，在像Hadoop MapReduce這樣的系統上綁定具有巨大的優勢。
可穿戴設備、汽車、冰箱等)中的計算設備互連在一起，并且能夠發送/接收數據。IOT產生了大量的數據，這為呈現大數據分析提供了更多的機會。
調整、改進的系統的設計方法。機器使用預測和統計的算法進行學習并專注于實現“正確的”行為模式和簡見解，隨著越來越多的數據注入系統它還在不斷進行優化改進。典型的應用有欺詐檢測、在線個性化推薦等。
20.MapReduce。MapReduce的概念可能會有點混亂，但讓我試一試。MapReduce是一個編程模型，最好的理解方法是將Map和Reduce是看作兩個獨立的單元。在這種情況下，編程模型首先將大數據的數據集分成幾個部分(技術術語上是稱作“元組”，但本文并不想太過技術性)，因此可以部署到不同位置的不同計算機上(即前文所述的集群計算)，這些本質上是Map的組成部分。接下來該模型收集到所有結果并將“減少”到同一份報告中。 MapReduce的數據處理模型與hadoop的分布式文件系統相輔相成。
或技術上被稱作“圖表”(例如關系型數據庫的表)等數據的數據庫管理系統。NoSQL數據庫一般非常適用于大型數據系統，這得益于它們的靈活性以及大型非結構化數據庫所必備的分布式結構。
22.R語言。有人能想到比這個編程語言更糟糕的名字嗎?是的，’R’是一門在統計計算中表現非常優異的編程語言。如果你連’R’都不知道，那你就不是數據科學家。(如果你不知道’R’，就請不要把那些糟糕的代碼發給我了)。這就是在數據科學中最受歡迎的語言之一的R語言。
機器學習或SQL工作負載。Spark通常比我們前文討論的MapReduce快很多。
24.流處理。流處理旨在通過“連續”查詢對實時和流數據進行操作。結合流分析(即在流內同時進行連續計算數學或統計分析的能力)，流處理解決方案可以被用來實時處理非常大的數據。
社交媒體上的帖子、人類錄音等。
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信息技術作為時代不斷發展的象征，不管是在我國行業的發展中，還是在人們的日常生活，都起到了重要作用。同時，在信息技術不斷發展的過程中，大數據時代的應用范圍也在不斷的擴大，其來源渠道也非常多，數量也在不斷增加。在這種情況下，大數據時代的大數據信息管理就顯的尤為重要。由于大數據的數量不斷增加，現有的管理形式已經無法滿足大數據時代的發展，并且在利用計算機對大數據進行全面分析和處理的過程中，也受到了嚴重的影響，因此，要想有效的對大數據進行充分利用，就要對大數據管理形式給予高度重視，采取有效的措施，不斷加強大數據的管理形式，最終實現有效、便捷、安全等管理性能，這也為對我國信息技術提供了重要的發展方向。
1 大數據時代的大數據管理發展歷程
近幾年，在大數據管理不斷發展的過程中，也取得了一定的成績。但是，大數據管理也經歷了一個漫長的過程，主要經歷的人工、文件、數據庫等管理階段。同時，隨著大數據時代的大數據不斷增加，所管理的范圍和環境也在不斷的變化。并且，在大數據管理不斷發展的過程中，一些管理問題逐漸的暴露出來，為大數據管理的發展帶來了新的挑戰和機遇，下面就大數據管理的發展歷程，管理中存在的不足進行簡要的分析和闡述。
1。1 大數據時代的大數據人工管理形式
在20世紀50年代，計算機技術的形成主要是針對科學計算等形式。同時，根據當時的發展技術來說，并沒有磁盤、U盤等一些先進設備，將其計算的結果進行去全面的保存和整理，僅僅只是依靠紙帶、卡片等形式，對大數據的進行有效的記錄。大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不僅僅對大數據的記錄存在著一定程度上的誤差，并且在保存的過程中，也會經常發生丟失的現象，對大數據時代的大數據管理形式的發展，是沒有任何的幫助。但是，依照當時的技術水平來看，也只能的依靠人工管理的形式了。
1。2 大數據時代的大數據的文件管理形式
在大數據時代的大數據管理的人員管理形式，不斷發展和改革的過程中，計算機的軟件和硬件都得到了有效的提高，磁盤、磁鼓等儲存軟件，得到了全面的普及和發展。同時，在在不斷發展的過程中，計算機將大數據的組成形式，叫做大數據文件，并且在大數據文件上就可以直接的取名字，直接的進行查看，這對大數據的管理，無疑不是一個新的發展的起點。在大數據時代的大數據文件管理的過程中，由于大數據長期的保存在外面的，這樣在對的大數據處理、分析、查找、刪除、修改等操作的過程中，提供了極大程度上的便利，其對其操作的程序，也具有特點的要求。但是，在文件管理的過程中，由于共享性能較大，數據與數據之間缺乏一定的獨立性，對其管理和維護的費用和時間較大，這樣往往工作效率提高，不能被廣泛的使用。
1。3 大數據時代的大數據庫管理形式
數據庫管理形式是大數據管理不斷發展的重要成果，也是到目前為止最后的一個階段。在計算機技術不斷發展的過程中，計算機內部的容量得到了很大程度的提高，并且大數據的管理和維護成本也相應的有所下降。同時，在大數據管理形式不斷發展的過程中，對其系統管理內存不足等現象，進行了全面的提高，有效的實現了資源共享，也在最大程度上保證了大數據的安全、穩定等性能。另外，在大數據時代的大數據庫管理的過程中，不在近幾年只是固定在某一個計算技術應用體系，而是面向整個管理體系，以此在最大程度上提高了大數據共享的性能，使大數據與大數據形成一個獨立的個體，對其大數據進行了全面、有效的、統一的管理，為我國信息技術的發展提供了重要方向。
2 大數據時代的大數據管理策略
2。1 對大數據時代的大數據管理框架進行創新
在大數據時代的大數據管理形式不斷發展過程中，給企業發展帶來沖擊非常巨大。因此，企業要根據我國信息技術不斷發展的形式，對大數據管理框架進行全面的設計和創新，如圖1所示。在大數據的處理的過程中，主要是圍繞著數據資產進行管理的，同時對大數據時代的大數據管理制度，進行全面的規劃行、設計、創新，這樣對其它信息技術管理領域，提供了便利的條件。其實，大數據時代的大數據管理最主要的目的，就是將大數據的價值進行充分的展現。另外，在大數據時代的大數據管理框架不斷創新的過程中，有效的實現了大數據共享等性能，不斷擴大了大數據時代的大數據管理的內容，對我國現代化信息技術的發展，起到了重要的作用和意義。
2。2 開發與內容的管理形式
在不斷提高大數據時代的大數據管理形式的過程中，可以從兩個方面進行，一是大數據開發管理，二是內容管理。其中大數據開發管理注重于大數據管理的定義，和管理解決策略，對其大數據的`存在價值，進行有效的開發。換句話說，其實也就是在大數據時代的大數據管理的過程中，對其管理形式的開發，對大數據的功能和價值，進行充分的理解。
大數據時代的大數據管理中的內容管理是指：企業對大數據進行不斷的獲取、使用、存儲、維護等工作活動。因此，傳統的大數據時代的大數據管理形式，已經無法滿足對這個時代發展需求。因此，在時代快速發發展的推動下，要對開發管理和內容管理，進行全面的創新和設計，對需要專門設定的管理形式，要給予高度的重視，可以利用的集合型的保存形式，進行全面的保存。
其實，大數據時代的大數據管理主要是為企業提供重要的發展方向，為企業提供重要的價值信息。大數據時代的大數據管理在數據應用和開發的過程中，起到了重要的銜接作用，也為我國信息技術的發展，打下了堅實的基礎。
2。3 對大數據架構進行全面的管理
在大數據時代的大數據管理的過程中，數據框架管理起到了重要的作用，并且與大數據開發的過程中，有很多相似的地方。在傳統的大數據時代的大數據管理的過程中，對其數據的開發、處理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在對大數據時代的大數據架構管理的過程中，對其操作形式，進行了全面的管理創新，避免受到范圍的限制。另外，隨著大數據不斷的增加，大數據構架管理可以根據大數據的用途，質量良好的應用形態。例如：社交網絡等形式。
與此同時，在最近幾年的發展中，大數據時代的大數據管理形式，也面臨著新的挑戰基機遇。以此，只有對大數據時代的大數據管理形式，對個人信息、隱私等進行全面的管理，避免個人信息、隱私等發生泄露、不對稱等現象的發生，這樣不僅僅企業在發展的過程中，提供了最大程度上的安全保障，也為大數據時代的發展，帶來了新的發展篇章。
3 結語
綜上所述，大數據時代是信息技術時代不斷發展的產物，不管對我國經濟的發展，還是人們在日常工作、生活的過程中，都起到了重要的作用和意義。因此，本文對大數據時代的大數據管理發展的歷程進行了簡要的分析，并對大數據時代的大數據管理形式，提出了一些可參考性的建議，只有對大數據時代的大數據管理形式，進行不斷的創新，對大數據時代的大數據管理框架，進行不斷的構建，也只有這樣的才能在最大程度上促進了我國信息技術的發展，也為我國各行各業的發展，提供了重要的發展方向，對我國經濟的發展，也起到了推動性的作用。
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【摘要】首先梳理了大數據時代發展的歷程，表明目前已經進入到數據3.0時代，接著解析數據3.0時代是消費者成為主宰的時代，更是企業精準營銷的時代，最后以京東為例，窺探了大數據在企業中的運用并給出新時代發展策略，以期給現有中小企業轉型提供參考依據。
【關鍵詞】大數據 大數據營銷 京東
一、數據分析時代演變歷程
(一)數據1.0時代
數據分析出現在新的計算技術實現以后，分析客戶交互、市場等數據錄入數據庫并且整合分析。但是由于發展的局限性對數據的使用更多的是準備數據，很少時間用在分析數據上。
(二)數據2.0時代
互聯網、傳感器和各種公開發布的數據。比如領英公司，充分運用數據分析搶占先機，開發出令人印象深刻的數據服務。
(三)數據3.0時代
又稱為富化數據的產品時代。分析3.0時代來臨的標準是各行業大公司紛紛介入。公司可以很好的分析數據，指導合適的商業決策。但是必須承認，隨著數據的越來越大，更新速度越來越快，在帶來發展機遇的同時，也帶來諸多挑戰。如何商業化地利用這次變革是亟待面對的課題。
二、大數據營銷的本質
隨著顧客主導邏輯時代的到來以及互聯網電商等多渠道購物方式的出現，顧客角色和需求發生了轉變，世界正在被感知化、互聯化和智能化。大數據時代的到來，個人的行為不僅能夠被量化搜集、預測，而且顧客的個人觀點很可能改變商業世界和社會的運行。由此，一個個性化顧客主導商業需求的時代已然到來，大數據沖擊下，市場營銷引領的企業變革初見端倪。
(一)大數據時代消費者成為市場營銷的主宰者
傳統的市場營銷過程是通過市場調研，采集目前市場的信息幫助企業研發、生產、營銷和推廣。但是在大數據以及社會化媒體盛行的今天，這種營銷模式便黯然失色。今天的消費者已然成為了市場營銷的主宰者，他們會主動搜尋商品信息，貨比三家，嚴格篩選。他們由之前的注重使用價值到更加注重消費整個過程中的體驗價值和情境價值。甚至企業品牌形象的塑造也不再是企業單一宣傳，虛擬社區以及購物網站等的口碑開始影響消費者的購買行為。更有甚者，消費者通過在社交媒體等渠道表達個人的需求已經成為影響企業產品設計、研發、生產和銷售的重要因素。
(二)大數據時代企業精準營銷成為可能
在大數據時代下，技術的發展大大超過了企業的想象。搜集非結構化的信息已經成為一種可能，大數據不單單僅能了解細分市場的可能，更通過真正個性化洞察精確到每個顧客。通過數據的挖掘和深入分析，企業可以掌握有價值的信息幫助企業發現顧客思維模式、消費行為模式。尤其在今天顧客為了彰顯個性，有著獨特的消費傾向。相對于忠誠于某個品牌，顧客更忠誠與給自己的定位。如果企業的品牌不能最大化地實現客戶價值，那么即使是再惠顧也難以保證顧客的持續性。并且，企業不能奢望對顧客進行歸類，因為每個顧客的需求都有差別。正是如此，大數據分析才能更好地把握顧客的消費行為和偏好，為企業精準營銷出謀劃策。
(三)大數據時代企業營銷理念――“充分以顧客為中心創造價值”
傳統的營銷和戰略的觀點認為，大規模生產意味著標準化生產方式，無個性化可言。定制化生產意味著個性化生產，但是只是小規模定制。說到底，大規模生產與定制化無法結合。但是在今天，大數據分析的營銷和銷售解決的是大規模生產和顧客個性化需求之間的矛盾。使大企業擁有傳統小便利店的一對一顧客關系管理，以即時工具和個性化推薦使得大企業實現與顧客的實時溝通等。
三、基于數據營銷案例研究――京東
京東是最大的自營式電商企業。其中的京東商城，涵蓋服裝、化妝品、日用品、生鮮、電腦數碼等多個品類。在整個手機零售商行業里，京東無論是在銷售額還是銷售量都占到市場份額一半的規模。之所以占據這樣的優勢地位，得益于大數據的應用，即京東的JD Phone的計劃。
JD Phone計劃是依據京東的大數據和綜合服務的能力，以用戶為中心整合產業鏈的優質資源并聯合廠商打造用戶期待的產品和服務體驗。京東在銷售的過程中，通過對大數據的分析，內部研究出一種稱為產品畫像的模型。這個模型通過綜合在京東網站購物消費者的信息，例如：年齡、性別、喜好等類別的信息，然后進行深入分析。根據分析結果結合不同的消費者便有諸如線上的程序化購買、精準的點擊等營銷手段，有效的幫助京東實現精準的營銷推送。不僅如此，通過對于后續用戶購物完成的售后數據分析，精確的分析商品的不足之處或者消費者的直接需求。數據3.0時代的一個特征便是企業不在單純的在企業內部分析數據，而是共享實現價值共創。所以，京東把這些數據用于與上游供應商進行定期的交流，間接促進生產廠商與消費者溝通，了解市場的需求，指導下一次產品的市場定位。總的來說，這個計劃是通過京東銷售和售后環節的大數據分析，一方面指導自身精準營銷，另一方面，影響供應商產品定位和企業規劃，最終為消費者提供滿足他們需求的個性化產品。
四、大數據營銷的策略分析
(一)數據分析要樹立以人為本的思維
“以人為本”體現在兩個方面，一方面是數據分析以客戶為本，切實分析客戶的需求，用數據分析指導下一次的產品設計、生產和市場營銷。另一方面，以人為本體現在對用戶數據的保密性和合理化應用。切實維護好大數據和互聯網背景下隱私保護的問題，使得信息技術良性發展。
(二)正確處理海量數據與核心數據的矛盾
大數據具有數據量大、類型繁多、價值密度低和速度快時效高的特點。所以在眾多海量的數據中，只有反映消費者行為和市場需求的信息才是企業所需要的。不必要的數據分析只會影響企業做出正確的決策。鑒于此，首先企業需要明確核心數據的標準;其次企業要及時進行核心數據的歸檔;最后要有專業的數據分析專業隊數據進行分析，得出科學合理的結果以指導實踐。
(三)整合價值鏈以共享數據的方式實現價值創造
單純的企業內部數據已經無法滿足今天市場上顧客多樣性的需求，大數據的共享已經迫在眉睫。首先，可以通過擴展常規上下游渠道的數據。例如京東與上游供應商的合作。其次，與社會化媒體數據建立聯系。社會化媒體數據是外圍數據的一個重要來源。但是如果只是搜集并沒有把數據與企業本身營銷策略或者數據發布者建立聯系，那么數據就沒有發揮其應有的價值。最后，虛擬人脈交換獲取數據。比如建立企業自媒體收獲粉絲獲取數據等。
參考文獻
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[3]魏伶如.大稻縈銷的發展現狀及其前景展望.遼寧大學新華國際商學院.
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第一天
今天是我在大數據公司的第一天實習，我對于大數據分析充滿了好奇和期待。早上9點，我按照安排來到了公司總部，迎接我的是一個熱情而友善的導師。他帶領我參觀了整個公司，讓我對公司的大數據分析流程和工作環境有了初步的了解。
隨后，導師帶我進入了大數據分析部門。這個部門的工作環境非常舒適，有寬敞的工作區域和先進的工作設備。我的工作臺上放著一臺高配置的電腦和一本厚厚的筆記本，我迫不及待地想開始我的實習工作了。
導師給我講解了公司的大數據分析項目，以及我在其中的具體任務。我將負責從公司收集來的大量數據中提取有價值的信息，并進行統計和分析。這些數據涉及到消費者行為、市場趨勢、產品表現等方面的信息，通過大數據分析，我們希望能夠為公司提供有效的決策支持和業務發展建議。
在導師的指導下，我學會了如何使用常用的大數據分析工具和軟件，例如Hadoop、Spark和Python編程語言等。我們使用這些工具來對龐大的數據集進行處理和分析，從中發現有關消費者行為的規律和趨勢。這些工具的功能非常強大，但也需要一定的學習和實踐才能熟練運用。
第二天
今天是我在大數據分析部門的第二天，我開始正式進行數據分析的工作。我的任務是對公司最近一段時間的銷售數據進行分析，分析銷售額和銷售渠道之間的關系，以及不同產品類別的銷售情況等。
首先，我先對數據進行了清洗和整理，去除了重復數據和錯誤數據，并將原始數據轉化成可用于分析的形式。隨后，我使用Python編程語言和Pandas庫對數據進行了統計分析，計算了每個銷售渠道和產品類別的銷售額，并繪制了相應的柱狀圖和折線圖。
通過數據分析，我發現公司的銷售額主要來自線上渠道，而線下渠道的貢獻相對較小。同時，我也發現某個特定產品類別的銷售額在最近一段時間有了明顯的增長，而其他產品類別的銷售情況較為平穩。我將這些分析結果整理成報告，并向導師進行了匯報。
第三天
今天是我在大數據分析部門的第三天，我繼續進行銷售數據的分析工作。導師給了我一個新的任務，希望我能夠分析不同地區的銷售情況，并找出潛在的市場機會。
為了完成這個任務，我需要首先從原始數據中提取出地區信息，然后對不同地區的銷售額進行統計和分析。我使用了Python編程語言和Matplotlib庫，通過繪制熱力圖和地圖來展示不同地區的銷售情況。通過分析，我發現某些地區的銷售額較高，而某些地區的銷售額較低。這些分析結果為公司的市場擴展和銷售策略提供了重要的參考。
在完成任務的過程中，我遇到了一些困難和挑戰。為了解決這些問題，我向導師和其他同事尋求了幫助和建議。他們非常耐心地給予了我指導和支持，幫助我解決了問題，并提出了一些建議和改進意見。
第四天至第十天
在接下來的幾天里，我繼續進行數據分析的工作。我分析了消費者購買行為、產品推廣效果、市場份額等方面的數據，為公司提供了有價值的數據洞察和業務建議。
通過這段實習經歷，我學到了很多關于大數據分析的知識和技能。我不僅學會了使用各種大數據分析工具和軟件，還了解了數據分析的基本原理和方法。通過實際操作和項目實踐，我對大數據分析的流程和應用有了更深入的理解。
此外，我還有機會與導師和其他同事進行了深入的討論和交流。他們在工作中給予了我很多指導和建議，讓我受益匪淺。他們的經驗和知識讓我對大數據分析的前景和發展充滿了信心和激情。
總結
通過這次大數據分析實習，我不僅學到了很多專業知識和技能，還培養了實踐和團隊合作的能力。我深刻體驗到了大數據分析的重要性和價值，以及它對企業的決策和業務發展的重要性。我相信，未來的大數據行業將會有更廣闊的發展空間和更多的就業機會，我希望能夠在這個領域取得更大的成就。
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一、前言隨著互聯網技術的飛速發展，大數據已經成為了當前最熱門的技術話題之一。作為一種全新的技術應用手段，大數據在各個行業都有廣泛的應用，并極大地優化和提高了業務運營效率。而在這場大數據風潮中，大數據核查也逐漸成為了一個不可忽視的重要領域。
大數據核查主要是指對大量的數據進行分析、抽取和比對，以找出其中存在的異常情況，并采取相應的反制措施。在一些重要的行業領域，如金融、安全和醫療等，對數據的準確性和安全性要求非常高，因此大數據核查越來越受到重視。
本文將詳細探討大數據核查的相關內容，并就此撰寫一份述職報告。
二、工作職責
我是某公司大數據核查團隊的一名成員，主要負責制定和執行數據核查工作計劃、分析和解決異常數據問題、編寫報告等工作。
在這個崗位上，我的工作職責主要包括以下幾個方面：
1. 制定和執行數據核查計劃
針對公司關鍵業務部門的數據現狀，制定合理的數據核查計劃，保證數據的準確性和安全性。同時，對于已經發現的異常情況，制定相應的反制計劃，并及時組織實施。
2. 分析和解決異常數據問題
在核查過程中，我們會發現數據中存在很多的異常情況，包括數據的篡改、錯誤、遺漏等等。我的任務就是針對這些異常情況，進行數據分析和問題解決。具體包括通過數據挖掘和分析方法，查找異常數據來源、分析異常數據的特征、重新構建數據模型等。
3. 編寫數據核查報告
針對每一次數據核查工作，我都要編寫相應的報告，詳細記錄工作計劃、數據核查過程、問題解決情況、下一步工作計劃等內容，并及時向領導匯報。
三、工作成績
在這一年多的時間里，我在大數據核查領域取得了不錯的工作成績，主要表現在以下幾個方面：
1. 成功執行多項數據核查任務
在大數據核查團隊中，我負責的數據核查任務都順利完成，并且取得了比較好的效果。通過數據挖掘和分析方法，我們成功地發現和解決一些異常數據問題，有效的提高了數據的準確性和安全性。
2. 提高數據核查效率
在執行多項數據核查任務的過程中，我逐漸摸索出了一套高效的處理方法，比如分批處理、自動化數據分析等方法，極大地提高了核查效率，縮短了處理時間。
3. 成功開發一套數據分析工具
在獨立完成多項數據核查任務的過程中，我發現手動分析數據的效率非常低下，于是我和團隊成員一起，開發了一套智能數據分析工具（包括數據抽取、處理和分析模塊），使得數據核查的效率進一步提升，對于解決一些復雜異常問題具有非常重要的作用。
四、后續工作計劃
在今后的工作中，我將繼續深入研究大數據核查技術，并負責開展更多的數據核查工作。具體的工作計劃如下：
1. 進一步優化數據分析工具
目前，我們自主開發的數據分析工具已經初具雛形，但仍存在一些不足。在今后的工作中，我將進一步優化這個工具，提高其數據分析的準確性和穩定性。
2. 逐步引入機器學習技術
機器學習作為當今最火熱的技術之一，具有很強的數據分析和處理能力。在今后的大數據核查工作中，我將逐步引入機器學習技術，以便更好的解決異常數據問題。
3. 完善數據核查報告
在今后的工作中，我將進一步完善數據核查報告，使其更具可讀性和可操作性，以便更好的展示核查工作的成果。
五、結論
總體來說，大數據核查是一項非常重要的工作，直接影響到業務的發展和安全。在今后的工作中，我將不斷學習和探索，不斷提高自己在這個領域的專業能力，為公司的發展貢獻自己的力量。
? 大數據畢業實習個人總結 ?
全球知名數據公司IDC統計，2014年全球大數據金融領域開支上漲30%，超過140億美元，產值約161億美元，增速達全球IT產業的7倍。量化其在金融改革、社會便利、人員就業和技術進步等方面的紅利，3年內至少高達1000億美元。
當下，大數據已全面嵌入產業、商業中，釋放出巨大的革新動力。隨著移動互聯網技術的創新性發展，大數據金融也將進一步顛覆傳統行業，構建成本更低、效率更高的行業新格局。
普惠金融提速
“從事金融行業多年，始終在關注新技術，但大多都是隔靴搔癢。只有大數據讓人眼前一亮。”正德人壽保險公司CIO裴兆旭說，大數據金融就是那只能伸進靴子里的抓手。
國內首家互聯網保險公司——眾安保險CEO陳勁也公開表示，自己面臨的最大考驗便是跳出傳統金融思維，以技術創新和開拓性眼光規劃未來。眾安的互聯網生態、直達用戶以及開發空白領域這三大定位，抓手均是大數據技術。
馬云要打假，靠的是大數據，通過智能識別、數據抓取與交叉分析、智能追蹤、大數據建模等技術手段，將假貨從10億量級的在線商品中撈取出來。而阿里小貸的運營乃至開設民營銀行，更需要大數據的支撐。
阿里人常說，淘寶上每一筆交易的背后都有無數技術細節和信息抓取，有8000多個工程師在組織和修正模型——消費者的消費偏好、上網時長、登陸IP、發退貨、信用評價、維權記錄和社交媒體數據等16個維度、上千個數據變量被提取和交叉分析。
“住址、手機、證件號等基礎搜集相對簡單，阿里更看重個人習慣的微妙變化，比如輸入密碼時習慣停頓，或者某個字母常用左手。”支付寶一位技術部門主管稱，互聯網銀行旨在精準定位，比貸款者更了解貸款者。
同樣，在阿里小微金融服務集團副總裁俞勝法看來，大數據就意味著無極限。他認為，所有看似毫無關聯的數據皆可用作信用評級。之于個人，是對其細微行為的全畫像；之于企業，是對其現金流、貿易流、訂單流等的全維度描述。
之于個人，阿里等大數據公司會從微博、社交平臺、同學錄等獲取大事記、信用卡限額、訴訟信息、朋友圈、中小學教育甚至既往病史等等，還可能獲取婚姻狀況、投資偏好、配偶、擔保人、房貸車貸、個人和家庭年收入等信息。
一些大數據公司還會利用個人瀏覽器中的痕跡，發現瀏覽足跡和生活習慣，描繪出一幅包括社會關系、網絡關系和企業關系的全圖譜。
“不同于傳統征信關注還款、負債、抵押等資金流動信息，大數據對個人行為的刻畫無孔不入?！庇釀俜ㄕf，這一切幾乎完全自動化，人工部分僅限于事后的模型完善。
這樣的原理也被運用在對企業的考察中。
“我們給多家銀行提供服務，統計對象已達1億規模，既包括資產負債表和水表、電表、報關表等傳統信息，也包括企業訂單、庫存、物流和聯?；ケ５葦蛋賯€變量?！苯痣娐撔校ū本┬畔⒓夹g有限公司董事長范曉忻介紹，數據一有異動就會生成風險提示，比如某筆訂單收貨期被拖延，系統會立即關注其聯保、互保企業?！帮L控方式從傳統金融的事后降低不良率，變為了事前提高風險抑制率”。
截至2014年上半年，淘寶已擁有900多萬店鋪，針對其提供信貸的阿里小貸從2010年起，業務規模每年數倍翻番。其微貸事業部累積客戶數已達60萬人，貸款余額150億元，且全年預計超過250億元，累計放款超過1900億元。
同樣，微眾銀行的貸款業務原理趨同，數據偏重社交信息，但最終殊途同歸。
近年來，國務院多次針對融資難、融資貴問題發文，將其作為新常態下金融改革的重中之重。一部分無法在傳統金融中找到位置的“小微”們，在大數據上終于嘗到了普惠金融的甜頭。
征信監管新局
“所有領域中，最早使用大數據的是征信行業?！毙哦恍≠J公司創始人王征宇表示。消費信貸、信用卡等需要大量數據積累，龐大的受眾又需要大型運算功能和存儲體系，且資金流動風險亦亟須深度把控，使得金融征信業理所當然地成為享用大數據技術紅利的首個行業。
例如，針對額度10萬元以下的信用卡客戶，銀行會盯住三個問題：還款能力、還款意愿和收入穩定性，盡管央行征信系統能囊括90%，但壞賬率卻隨著經濟下行而不斷上升。解決之道，便是用社交、電商等大數據來深入分析剩下的10%，豐滿用戶“全畫像”。
目前，征信數據來源于多個方面：
一是電商，即阿里等的風控數據挖掘系統；二是銀行信用卡類，其申請年份、審批、授信額度、還款情況等均為信用參考數據；三是社交網站，以美國LendingClub為例，搭建借貸雙方平臺，將借款人分為若干信用等級；四是小額貸款類，例如信貸額度、違約記錄等，但目前單一企業數據地域性強、數量級低，亟須建立業內共享模式；五是第三方支付，其資金入口和結算通道的角色，使其用戶支付方向、月支付額、消費品牌等均可用作評級參考；六是生活服務類，例如水、電、煤氣、物業費等傳統金融中的基礎信息。
要致富、先修路，這是常識。
1月5日，央行印發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，要求阿里旗下的芝麻信用管理有限公司、騰訊征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鵬元征信有限公司等8家機構做好個人征信業務的準備工作。這一舉動，被視為央行架構個人征信“高速公路”的開始。
央行人士稱，大數據征信既防范風險，又能提高銀行凈收益，且隨著信貸行業和消費行業的發展提速，將催生出征信業的巨大需求。《中國征信業發展報告（2003—2013）》顯示，目前我國擁有約150家征信機構，總規模僅20億元左右，與美國和日本分別近800億元和40億元的規模相去甚遠。以現有規模和征信產品價格計算，我國僅個人征信的市場空間就將達1000億元，未來將以50倍的力量飆漲。
央行旗下征信機構上海資信有限公司的數據也顯示，該公司網絡金融征信系統（NFCS）共接入203家P2P平臺，日均查詢量達2000次。而北京安融惠眾征信有限公司的小額信貸行業信用信息共享服務平臺，上線一年半內，會員機構達405家，會員間信用信息共享查詢量日均約9000次，有信用交易記錄的個人更是突破了100萬。
監管層真正的顧慮在于，征信市場一旦開放，尋租空間可能難以估量。但大數據時代已大勢所趨，在頂層設計上逆勢蹣跚不如順勢而為，摸索出一條正道。
當然，不能任由各種民間征信機構扒掉民眾的“衣服”，如何對隱私保護拿捏得當，還需司法部門盡快跟上。
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QQ音樂通過大數據分析發現，用戶聽歌播放量每年都有大幅度增長，音樂已經成為滲透到人們生活方方面面的一種生活方式。
有意思的是，春運期間的“回家、返程”兩個時間點，聽歌風格形成很大反差，一部分用戶在歸鄉期間醉聽澎湃的搖滾，卻在返程期間靜聽淡淡的民謠。
用聽搖滾的方式表現放假回家的愉悅，用聽民謠的方式表現開始工作的惆悵，這是大數據能直接告訴我們的.。
其實，搖滾更多的表達一種極強的精神信仰，而民謠則具有遠不止惆悵的精神氣質。
有人認為當今民謠鮮有精品，多數都是為賦新詞強說愁，南方北方、麥田姑娘的混搭。但無論如何，好的音樂總會被人們發掘。
民謠儼然已經成為某種情感的連接點，正彌補著千千萬萬個返程人空虛的情感。
民謠產生了大數據，大數據也開始了分析民謠。
有人用大數據分析發現，民謠中出現最多的幾個意象是：再見，姑娘，夜空，孤獨，快樂。
于是，再見吧，姑娘，這夜空孤獨又快樂！愛民謠的我們，感受著世界的悲催，卻還是在憧憬著美好的明天。
這是大數據直接告訴我們的，也是大數據里的民謠。
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大數據與小生活
--讀《大數據時代》有感
施佳奇不知道什么時候開始，“大數據”已經悄然成為我們的常用詞匯；我們不知道什么時候進入了“大數據時代”。那么大數據時代是什么樣的時代呢？英國"大數據時代的預言家"維克托邁爾·舍恩伯格和肯尼思庫克耶的《大數據時代》對此有著詳細而深刻的洞見。
一、什么是大數據？
根據《大數據時代》中所說，"大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新認知、創造新價值的源泉。大數據也有助于改變市場、組織以及**與公民之間的關系。大數據是一種新功能：
以前所未有的方式，通過對海量數據的分析，我們可以獲得具有巨大價值的產品和服務，或者說是深刻的見解。“大數據有兩層含義。一是大數據是一個總結性的概念，是海量數據的總稱；書中指出的第二種意義是一種新的能力和方式。區別于小規模數據時代的抽樣分析，大數據時代，分析的樣本不再需要經過抽樣，直接將全體數據進行更快更準確地分析。
二、大數據的核心是什么？
大數據的核心應該是減少冗余，提高資源配置效率。根據收集到的數據分析，挖掘出一個龐大數據庫的獨**值，以便介入或提供相應的資源和服務。自古以來，人類社會的發展便是資源配置不斷優化的過程，大數據作為一種新型的生產工具，它能讓我們通過分析海量的數據，得知該如何更有效地分配稀缺的資源。
如醫院通過對某個病人病史、生活習慣、衣食住行、工作娛樂情況等進行全方位分析，便可以準確了解病人的生活情況與生活環境，精確地指出癥結引起原因所在，只要建議病人針對引起病源的因素做出調整或進行醫學干預，便可以了，避免了對病人過多的用藥與過大范圍的盲目干預。
同樣的道理，如果銀行通過分析某一申請人的家庭情況、消費歷史、生活習慣、財務習慣、網頁瀏覽記錄等各方面的數據，便可以清晰了解此申請人各方面的情況，甚至可推測其內心的真實想法與將要采取的做法，從而判斷申請人的貸款申請資格，決定該不該授信，授信多少等內容，所有的信息在大數據時代，能在系統中搜索一下，幾分鐘便能全部收集完成。相比以前，申請人申請后，銀行得派出兩名客戶經理上門進行訪問、調查、收集電信、征信等多方面的信息，再進行人工分析、鑒別等過程，耗費的時間多不說，風險也相對更高。
可見，大數據的運用不但提高了工作效率，節省了機構與申請人的時間，更能基于精確的信息，確保風險可控，且保證了授信給該申請人的正確性，將有限的資金用在刀刃上，提高資源配置質量。
三、什么是大數據思維？
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大數據又稱海量數據，是指通過新的處理模式產生的具有較強決策能力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。目前，電子商務等行業已經進入大數據時代。作為一個企業的信息技術人員，我們應該有一個敏感的**，并積極迎合這種心態。大數據技術的戰略意義不在于掌握海量數據信息，而在于將這些有意義的數據專業化。
換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。如何利用大數據服務甚至計劃指導礦山生產經營，是擺在我們面前的一個新課題。
行動勝于言語。只有有效的數據才是正確的方法。為了保證數據的有效性，必須從現實出發，從問題的根源入手。只有以解決問題為目的的主動搜集，才能確保數據的“質”量，這也是品覺老師行文之中處處體現的精神所在。
脫離了任何一個場景，再談大數據已毫無意義。
品覺提醒我們，我們的思維能力每天都是有限的。如果我們想做更有意義的思考，就不要把有限的思考資源浪費在無法產生價值的思考上。有人問美國前**奧巴馬：“為什么你每天穿的都是一樣的衣服？
”而奧巴馬的答案是：“因為這樣可以減少我的思考時間，我就可以將更多的時間留下來做更有價值的決策了?！比缡沁@般。
所以，我們要利用好時間，利用好數據。
那么，我們如何利用數據幫助企業識別機會呢？品覺老師的理念是“人人都是數據分析師?！?，也就是說讓公司的業務人員都能夠通過數據去做決策，讓數據來驅動業務，以實現真正的數據數據化運營。
這一理念和之前分享的“讓公司所有的員工參與到業務上來”不謀而合。
數據對于企業和用戶來說，意味著什么？
企業價值是利益的最大化。在以數據為寶的電子商務平臺中，企業價值就是點擊購買率。
用戶價值是提高用戶體驗，讓用戶購買自己急需的產品或服務。
有時企業價值和用戶價值之間存在著強烈的沖突。企業追求的利潤最大化理念將引導用戶購買產品。推薦系統做到了這一點，但忽略了用戶的意愿。
許多人在網上被逗樂時會迷失自我。對于電子商務推薦的產品，遇到新的東西就會下訂單購買。例如，當我看到有趣的書時，我就點菜。
你說這些書對我有什么急需的功效嗎，好像有也好像沒有，但是買來儲存著以后看，說不定哪天還絕版了呢。
既擴展了用戶價值，還提高了企業價值。
大數據的本質是分析用戶，還原真實屏幕數字背后的邏輯。
不用“大”來形容，數據的本質就是洞悉用戶，與大小無關。
在《別再死盯著roi》這篇文章里，車品覺談到了他當年的一個決定，根據復購率最高的30%的廣告關鍵詞進行跟蹤，看看跟著這些廣告詞而來購物的用戶，在三個月后，是不是還會再次進行登錄并購物。
這個故事背后的實現，完全靠技術。在這個場景中，技術人員是產品經理的槍，要射哪個槍。做的好是產品經理的功勞。當然，一些產品經理也在承擔風險。因為產品經理或運營不好，他們直接與收入掛鉤，而技術總是在他們背后做出貢獻。
技術員有著明確的敵人，就是技術難題；而產品，則有太多的敵人，有時候看不清敵人在哪；有時候明知道敵人就在**，卻苦思冥想而不得戰術要領。兩者都是在費腦子，只不過這么看來，技術的腦子費得不如產品那么多，那么強度大。
? 大數據畢業實習個人總結 ?
篇1：《大數據》閱讀答案<\/h2>
近年來，“大數據”這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數據”，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理?！按髷祿备拍钍恰靶畔ⅰ备拍畹?.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。
我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對于人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執地認為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數據’時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。
信息的超速繁殖源自于信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在后面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90%以上數據是近幾年才產生的。，數字存儲信息占全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。到，世界上存儲的數據中，數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。
“大數據”時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以“一場革命”來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為“大數據”時代會引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。
我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了“機械復制時代”的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。在“大數據”時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在“大數據”時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面。
篇2：《大數據》閱讀答案<\/h2>
9.下列對“大數據時代”的特點解說正確的一項是
A.數據規模巨大，信息嚴重過剩，總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。B.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播，信息傳播方式不再是自上而下，而是相反。
C.精英與貴族的知識壟斷被沖破，傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。 D.“機械復制時代”知識生產和傳播方式被顛覆，呈動態、多向和空前的不確定性。 10.下列理解，不符合原文意思的一項是
A.人們在信息稀缺時代形成的占有信息越多越好、越有力量的認識，將隨著“大數據”時代的到來而改變。
B.人類主宰信息的能力遠遠落后于信息的產生，是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。
C.從20數字存儲信息占全球數據量的四分之一，到20超過98%，說明了傳統媒體被新媒體取代。
D.印刷革命開啟了知識傳播的大眾時代, 與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。
篇3：《大數據》閱讀答案<\/h2>
篇4：大數據時代閱讀答案<\/h2>
大數據時代閱讀答案
近年來，“大數據”這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數據”，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理?！按髷祿备拍钍恰靶畔ⅰ备拍畹?.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。
我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對于人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執地認為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數據’時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。
信息的超速繁殖源自于信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在后面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90％以上數據是近幾年才產生的。，數字存儲信息占全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7％是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。到，世界上存儲的數據中，數字數據超過98％。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。
“大數據”時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究競有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以“一場革命”來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為“大數據”時代會引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系；不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。
我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識的`生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了“機械復制時代”的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。在“大數據”時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。
新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在“大數據”時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面。
1.下列對“大數據時代”的特點解說正確的一項是
A．數據規模巨大，信息嚴重過剩，總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。
B．信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播，信息傳播方式不再是自上而下，而是相反。
C．精英與貴族的知識壟斷被沖破，傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。
D．“機械復制時代”知識生產和傳播方式被顛覆，呈動態、多向和空前的不確定性。
2.下列理解，不符合原文意思的一項是
A．人們在信息稀缺時代形成的占有信息越多越好、越有力量的認識，將隨著“大數據”時代的到來而改變。
B．人類主宰信息的能力遠遠落后于信息的產生，是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。
C．從20數字存儲信息占全球數據量的四分之一，到20超過98％，說明了傳統媒體正被新媒體取代。
D．將印刷革命和“大數據”時代稱為“哥白尼式的革命”，表明了知識生產與傳播的改變具有劃時代的意義。
3.根據文意，寫出如何應對“大數據”時代的兩點建議。
1.D
2.C
1.試題分析：論述類文體閱讀的命題主要從概念、判斷、推理三個角度命題，概念注意“答非所問”“內涵、外延不準”“誤劃類別”“張冠李戴”；判斷類注意“范圍不當”“偷換概念”“曲解文意”；推理注意“強加因果”“強行推理”等錯誤。答題的關鍵是審清題干、找準區位、對讀原文、尋找細微的差別。選項A原文“信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負”現在是“大數據”時代，但還沒有到“當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時”，時間范圍混淆；選項B 原文“新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中”選項“信息傳播方式不再是自上而下，而是相反”，偷換了文中的概念“拋入空前的不確定之中”為“自下而上”；選項C對應的原文“印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的‘哥白尼式革命’，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷”讓“知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷”是“印刷革命”，選項是“大數據時代”，犯了張冠李戴的錯誤。
2.試題分析：選項“說明了傳統媒體正被新媒體取代”，文中沒有依據，屬于無中生有。
3.試題分析：此題抓住文中的句子“所謂‘大數據’，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理”“在‘大數據’時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識生產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面”可以得出答案。
篇5：“大數據”的閱讀答案<\/h2>
大數據
這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數據”
，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理?！按髷祿备拍钍恰靶畔ⅰ备拍畹?.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對于人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執地認為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數據，’
時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。信息的超速繁殖源自于信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的能力遠遠落在后面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩翻一番，目前世界上的90%以上數據是近幾才產生的。，數字存儲信息占全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7%是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。到，世界上存儲的數據中，數字數據超過98%。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆?！按髷祿睍r代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究競有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞·金則以“一場革命”來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為“大數據”時代會引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系;不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15
世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了“機械復制時代”
的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。在“
大數據”時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在“
大數據”時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識車產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面。
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.下列對“大數據時代”的特點解說正確的一項是
A
.數據規模巨大，信息嚴重過剩，總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。
B
.信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播，信息傳播方式不再是自上而下，而是相反。
C
.精英與貴族的知識壟斷被沖破，傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。
D
.“機械復制時代”知識生產和傳播方式被顛覆，呈動態、多向和空前的不確定性。
9
.下列理解，不符合原文意思的一項是
A
.人們在信息稀缺時代形成的占有信息越多越好、越有力量的認識，將隨著“大數據”時代的到來而改變。
B
.人類主宰信息的能力遠遠落后于信息的產生，是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。
C
.從2000數字存儲信息占全球數據量的四分之一，到超過98%，說明了傳統媒體正被新媒體取代。
D .將印刷革命和“大數據”時代稱為“哥白尼式的革命”，表明了知識生產與傳播的改變具有劃時代的意義。
10.根據文意，寫出如何應對“大數據”時代的兩點建議。
8.D 9
.C10. ⑴改變舊有的知識生產觀念及方式。⑵變革傳統信息處理技術，提升信息主宰能力。
閱讀理解解題技巧一——讀材料
所謂“讀材料”，就是要閱讀試卷上的文字材料，粗讀全文內容，把握文章主題。了解材料的基本大意，理清材料的層次和段落。在瀏覽全文，了解全文的概貌之后，應記住文章的要點，重要的結論以及一些關鍵性的人名、地點、定義和數字，不同的人名、地點可用鉛筆在試卷上分別打上不同的記號，以便查找。
閱讀理解試題的文字材料主要用來測試學生的閱讀速度、理解能力和記憶能力。有的采用一個句子，有的采用一段文章或整篇文章。內容廣泛，題材各異。以題目的難易程度分析，人們常常把它們分為表層理解和深層理解。所謂表層理解就是對文中的客觀事實 的感知和記憶;所謂深層理解是根據文中的客觀事實， 在認真思考后進行邏輯推理、總結或概括，得出結論。
通常閱讀試卷上的文字材料，第一遍需要速讀，首先要重點理解文章的體裁是記敘文還是說明文。答題時切忌文章都沒完整的閱讀過試卷上的文字材料，就匆匆忙忙地寫答案。最好先把文章從頭到尾通讀一遍，對文章有一個整體的認識和理解。其次要初步理清文章的思路。一般來講，文章的每一段、每句話歸根到底都是為闡明中心服務的，都歸向文章的主旨。平時要學會為文章標段，歸納每段意思，歸納中心思想。它在要求概括段落大意一類的閱讀理解的解題中，往往是行之有效的一個辦法。
有的學生要用“順讀法”，就是先讀短文后讀題目，然后再讀短文尋找正確答案。有的學生采用“倒讀法”，就是先讀題目后讀短文， 最后尋找答案。我比較贊成“倒讀法”，因為這種閱讀方法 是帶著問題閱讀， 目的明確，容易集中，能及時抓住文中與解題關系密切的信息，從而節省了閱讀 時間?！暗?讀法”對表層理解的題目效果最好，對深層理解的題目，要從短文的整體內容出發，進行概括和總結，分析所提供選項，作出準確的判斷。
因此，解答這類題的中心步驟就是閱讀，既要閱讀短文，又要閱讀題目。閱讀時要注意閱讀技巧，提高閱讀效率。在做到以上幾點的基礎上，就可以對文章后面所給的問題，分別用“一次判斷”、“逐個分析”以及 “排除法”等方式來進行判斷解答了。
篇6：大數據閱讀原文及答案<\/h2>
大數據閱讀原文及答案
近年來，“大數據”這個概念突然火爆起來，成為業界人士舌尖上滾燙的話題。所謂“大數據”，是指數據規模巨大，大到難以用我們傳統信息處理技術合理擷取、管理、處理、整理?！按髷祿备拍钍恰靶畔ⅰ备拍畹?.0版，主要是對新媒體語境下信息爆炸情境的生動描述。
我們一直有這樣的成見：信息是個好東西。對于人類社會而言，信息應該多多益善。這種想法是信息稀缺時代的產物。由于我們曾吃盡信息貧困和蒙昧的苦頭，于是就拼命追逐信息、占有信息。我們甚至還固執地認為，占有的信息越多，就越好，越有力量。但是，在“大數據”時代，信息不再稀缺，這種成見就會受到沖擊。信息的失速繁衍造成信息的嚴重過剩。當超載的信息逼近人們所能承受的極限值時，就會成為一種負擔，我們會不堪重負。
信息的超速繁殖源自于信息技術的升級換代。以互聯網為代表的新媒體技術打開了信息所羅門的瓶子，數字化的信息失速狂奔，使人類主宰信息的`能力遠遠落在后面。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每兩年翻一番，目前世界上的90％以上數據是近幾年才產生的。，數字存儲信息占全球數據量的四分之一，另外四分之三的信息都存儲在報紙、膠片、黑膠唱片和盒式磁帶這類媒介上。，只有7％是存儲在報紙、書籍、圖片等媒介上的模擬數據，其余都是數字數據。到，世界上存儲的數據中，數字數據超過98％。面對數字數據的大量擴容，我們只能望洋興嘆。
“大數據”時代對人類社會的影響是全方位的。這種影響究竟有多大，我們現在還無法預料。哈佛大學定量社會學研究所主任蓋瑞?金則以“一場革命”來形容大數據技術給學術、商業和政府管理等帶來的變化，認為“大數據”時代會引爆一場“哥白尼式革命”：它改變的不僅僅是信息生產力，更是信息生產關系；不僅是知識生產和傳播的內容，更是其生產與傳播方式。
我們此前的知識生產是印刷時代的產物。它是15世紀古登堡時代的延續。印刷革命引爆了人類社會知識生產與傳播的“哥白尼式革命”，它使得知識的生產和傳播突破了精英、貴族的壟斷，開啟了知識傳播的大眾時代，同時，也確立了“機械復制時代”的知識生產與傳播方式。與印刷時代相比，互聯網新媒體開啟的“大數據”時代，則是一場更為深廣的革命。在“大數據”時代，信息的生產與傳播往往是呈幾何級數式增長、病毒式傳播。以互聯網為代表的媒介技術顛覆了印刷時代的知識生產與傳播方式。新媒體遍地開花，打破了傳統知識主體對知識生產與傳播的壟斷。新媒體技術改寫了靜態、單向、線性的知識生產格局，改變了自上而下的知識傳播模式，將知識的生產與傳播拋入空前的不確定之中。在“大數據”時代，我們的知識生產若再固守印刷時代的知識車產理念，沿襲此前的知識生產方式，就會被遠遠地甩在時代后面。
A．數據規模巨大，信息嚴重過剩，總量已超過了人們的承受極限值而成為社會的負擔。
B．信息生產呈幾何級數式增長、病毒式傳播，信息傳播方式不再是自上而下，而是相反。
C．精英與貴族的知識壟斷被沖破，傳統知識主體不再是唯一的知識生產者和傳播者。
D．“機械復制時代”知識生產和傳播方式被顛覆，呈動態、多向和空前的不確定性。
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- 大數據實習報告?|?護士個人總結精選四篇?|?大數據述職報告?|?大數據技術自我鑒定?|?大數據畢業實習個人總結?|?大數據畢業實習個人總結
A．人們在信息稀缺時代形成的占有信息越多越好、越有力量的認識，將隨著“大數據”時代的到來而改變。
B．人類主宰信息的能力遠遠落后于信息的產生，是因為信息技術的升級換代帶來的數字化信息的失速狂奔。
C．從20數字存儲信息占全球數據量的四分之一，到20超過98％，說明了傳統媒體正被新媒體取代。
D．將印刷革命和“大數據”時代稱為“哥白尼式的革命”，表明了知識生產與傳播的改變具有劃時代的意義。
參考答案：
12、D。詩人是怎樣抒發自己情感的?這樣表達有何效果?
答題步驟：
準確的指出用了何種手法。
結合詩句，闡述為什么用這種手法。
闡述此手法有效傳達詩人怎樣的感情?
篇8：“大數據殺熟”閱讀答案<\/h2>
“大數據殺熟”閱讀答案
閱讀下面的文章，完成5-7題。
“大數據殺熟”這件事，基本還是各說各的理：消費者言之鑿鑿“這個可以有”，在線服務攤手表示“這個真沒有”?；仡^看，20xx年以來，爆料或控訴在線旅游、酒店、機票等電商平臺的疑似“大數據殺熟”行為不勝枚舉；乃至十年之后的20xx年，“大數據殺熟”被評為年度中國媒體十大新詞語，中消協甚至還將其列為20xx年新春重點關注對象。但詭異的是，迄今沒有認定出一個板上釘釘的殺熟案例。信息不對稱與不透明如一堵厚重的銅墻鐵壁，將真相阻隔在電商的最終解釋權手里。所謂的“大數據殺熟”，其實就是依據數據的精準分析，對于粘性強的用戶，利用信息不對稱不動聲色加價或者拒絕優惠推送的差別化價格策略。消費行為往往就是這樣，用慣了、用多了，價格反而不敏感了。因此，新客50塊錢就能買到的服務，老客戶可能還是停留在100塊錢的檔位上。電商平臺的這種策略偏好其實是很容易理解的，在最大化利潤的目標面前，大數據提供的便利是不可能受道德誠信制約的。有人說愿打愿挨，誰讓消費者不去貨比三家呢？這話經不起基本邏輯的考量：首先，利用大數據來殺熟果真合法嗎？且不說消費者權益保護法等，實施不久的《電子商務法》第十七條亦規定，電子商務經營者應當全面、真實、準確、及時地披露商品或者服務信息，保障消費者的知情權和選擇權。第十八條規定，電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其提供商品或者服務的搜索結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項，尊重和平等保護消費者合法權益。利用消費偏好選擇性推送本就是一個過于精明的商業選擇，更別說少數電商平臺扭曲價格信息等主觀惡意行為了。再說，市場進化得再高級，終究是“人”的市場。如果技術只是為賣方提供了耍心眼兒的機會，市場信用豈非要隨著技術迭代而灰飛煙滅？很多時候，個性化服務與“大數據殺熟”是叫人傻傻分不清的，消費者即便是熟諳“貨比三家”的道理，恐怕終究逃不開數據的惦記。就比如這些所謂的“系統Bug”，誰來為之驗明正身呢？有人說，拿過的折扣、用過的滿減紅包，最后總得通過“大數據殺熟”的方式吐出來。這話或有偏頗，卻說破了一個道理：在宰客這件事上，線上線下是沒什么差別的；監管若不到位，肯定是會出問題的?，F在最大的'疑問是：在“大數據殺熟”這件事上，電商平臺們異口同聲說是假的，那么，就真的只是消費者的群體癔癥嗎？這個問題，職能部門應該及時出手，為迷茫的消費者解惑答疑。
A、“大數據殺熟”是一種“宰客”現象，是電商平臺違背道德誠信追求最大化利潤的做法。
B、“大數據殺熟”是否存在，消費者和在線服務大體上還是各執一端，爭論不休。
C、“大數據殺熟”問題由來已久，成為各媒體乃至中國消費者協會高度關注的問題。
D、根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特點而向其提供個性化服務的做法是不合法的。
A、作者認為，面對“大數據殺熟”，相關職能部門不能袖手旁觀，應該有一個明朗的態度。
B、作者站在消費者的立場上，從兩個方面批駁了“大數據殺熟”的責任在消費者自身的說法。
C、文章從“大數據殺熟”現象談起，以呼吁職能部門監管到位結束全文，指出了解決“大數據殺熟”這一問題的具體做法。
D、文章采用舉例和引用的論證方法，既闡述了“大數據殺熟’’的概念，又論述了電商平臺推卸責任的錯誤做法。
A、迄今為止，中消協尚未認定一個確鑿的殺熟案例，這說明職能部門監管不到位。
B、消費者對某件商品或某項服務用慣了、用多了，對價格失去敏感了，就一定會掉入“殺熟”的陷阱里。
C、利用對數據的精準分析，電商經營者可以掌握消費者的偏好，從而實現選擇性
推送。
D、“大數據殺熟”的真相之所以難以明了，原因是消費者沒有掌握相應技術，賣方因而有了“殺熟”的機會。
閱讀答案：
5、D “提供個性化服務”并沒有違法。
6、C “具體做法”錯誤，應該只是大方向，談不上具體。
7、C
A推理錯誤，“中消協尚未認定一個確鑿的殺熟案例”不能推論出職能部門監管不到位。另文章沒有明確說明是由“中消協”來“認定”案例的；
B說法絕對；前后之間也沒有必然的條件與結果的關系。
D “真相”應該是“信息不對稱與不透明”?？赐旰?，我整個腦袋被典雅、別致、韻味、細膩、綿密的語言包裹，整個身心被作品展現的人生百態、豐富內心、美好人性和時代變化所感染。
篇9：《dna數據》閱讀理解答案<\/h2>
A.堿基是DNA編碼遺傳信息的最基本的材料。
B.電影數碼化是通過合成器將電影資料轉化成二進制語言的。
C.DNA片段如頭發絲一樣漂浮在裝有液體的玻璃容器里，可見DNA儲存都是在液體里。
D.2016年4月，好萊塢影視技術公司特藝集團的研發團隊宣稱自己已經購買1000萬條DNA，儲存了100萬份電影《月球旅行記》的拷貝。
不足：①DNA儲存還無法立即取得硬盤。讀取，尤其是寫入所需的時間還很漫長;②這兩個步驟目前耗資甚巨，合成成本可達數百甚至數千歐元。
附原文：DNA存數據
王佳蕾 編譯
①2016年4月，著名的好萊塢影視技術公司特藝集團的研發團隊宣稱自己已經在幾段DNA上儲存了100萬份電影《月球旅行記》的拷貝。
②DNA一直是生物遺傳信息的載體，它能將數量驚人的數據儲存在極小的體積里，因此也是最高效的：在體積不到一只螞蟻的百分之一的人類細胞核中，DNA包含有35億對堿基，后者是編碼遺傳信息的最基本的材料。在硬盤上，信息以“字節”形式記錄，每個字節要占200納米的空間;而在DNA上，記錄一個字節只需0.2～0.3納米。
③那么，DNA是如何記錄視頻的呢?特藝集團請來美國基因學家當顧問。他們首先將電影數碼化，轉化成電腦能識讀的二進制語言，也就是轉化成一系列0和1的編碼。然后研究人員將這些二進制編碼轉化成由四個堿基構成的DNA編碼。得到這串編碼后，就能制成相應的DNA序列，并在合成器的幫助下，拷貝數千份。這樣就獲得了DNA片段，它們如頭發絲一樣漂浮在裝有液體的玻璃容器里，每一份都包含著電影的一個片段。
⑤不過DNA儲存還無法立即取代硬盤。讀取尤其是寫入所需的時間還是太漫長了。不僅如此，這兩個步驟目前耗資甚巨，合成成本可達數百甚至數千歐元。
⑥但數十年后，或許DNA儲存就會普及。對于沒有迫切使用需求的信息，我們就可以考慮用DNA來儲存。事實上，DNA儲存已經引起了電影公司、博物館、檔案室，還有諸如亞馬遜、Google之類有長期信息儲存需求的機構的興趣。
⑦信息技術巨頭微軟公司即于2016年4月宣布，將購買1000萬條DNA，用于研究數據儲存。這次可以肯定的是，科學終于追上了科幻小說的步伐。
李白唐詩中的10大經典詩句
1、最大氣蒼涼的景色描寫：
黃河之水天上來，奔流到海不復回。
2、最自信的詩句：
天生我才必有用，千金散盡還復來!
3、最狂傲不羈的句子：
仰天大笑出門去，我輩豈是蓬蒿人!
4、最無奈的詩句：
大道入青天，我獨不得出。
5、最膾炙人口的憂愁詩：
抽刀斷水水更流，舉杯消愁愁更愁。
6、最細膩的景物描寫：
云青青兮欲雨，水澹澹兮生煙。
7、化為經典成語的詩句：
一夫當關，萬夫莫開。
8、最驚心動魄的景物描寫：
飛流直下三千尺，疑是銀河落九天。
9、最摧人淚下詩句：
令人慚漂母，三謝不能餐。
10、中國人最熟悉最經典的詩：
床前明月光，疑是地上霜。舉頭望明月，低頭思故鄉。
