㈠ UC大數據分析：這個NBA有多少令人意想不到的事情

（辨析首先要抄指出這句話的對錯）這句話是片面的 1、 這句話強調了「沒有做不到的事情」，也就是強調人與動物的最大區別的特點，人具有主觀能動性。人可以認識世界，並在尊重客觀規律的前提下去能動的改造世界，來為人類的生存和發展更好的服務。 2、但是他卻過大的誇大了人的主觀能動性，認為只有想不到沒有做不到的。人類的能力和知識是有歷史性和局限性的，不同歷史時期人們的能力和做法不一樣，所以不是所有的事人們都能做到。

㈡ NBA的大數據非常完整，這些數據能全面反映球員的能力么

Nba的大數據確實厲害，但是NBA的大數據也只能衡量一些小的，一部全面的數據。不能夠完全作為評價球員能力高低的標准！

臨場發揮

不可否認真正能夠衡量一個球員是好是壞的，還是要看球員在球場上的發揮以及臨場作戰的功效，畢竟所有的結果都要在場上體現，因此即使理論上的球員再好，也不能夠保證他場上發揮的非常穩定，能夠給球隊帶來很高的效率，同時在場上的特殊情況是否能夠拯救球隊，也成為了衡量一個球員是好是壞的一個標准，比如說曾經的麥克格雷迪創造的麥迪時刻就為球隊爭得了最大的奇跡！

㈢ 淺談NBA球員數據，占據各大數據榜單球員都有誰

截至2017年12月來27日，NBA常規賽源已經接近半程，各大數據榜單都是被哪些球員霸佔著呢？

得分榜上，火箭當家球星哈登以場均32分牢牢占據榜首，字母哥、詹姆斯、利拉德、庫里排名2到5位。

場均助攻，威少當仁不讓以場均9.8個助攻佔據榜首，火箭雙星哈登、保羅均以9.5個排名2-3位，沃爾、詹姆斯緊隨其後。

籃板野獸德拉蒙德以場均15.1個籃板領先全聯盟，德安德烈-喬丹、懷特塞德、考辛斯、霍華德分列2-4位，轉會到黃蜂的霍華德有煥發第二春的趨勢。

雷霆的保羅-喬治場均搶斷2.4次，聯盟第一，給雷霆隊帶來不一樣的防守效果，所在球隊正在取得一波連勝。保羅、西蒙斯、威少、哈登也不甘示弱，在搶斷榜上依次排開。

誰是蓋帽王呢？步行者中鋒特納，場均2.4個，賽季初期可能大家都沒有預料到。後面是爵士的戈貝爾、尼克斯胡波爾津吉斯、杜蘭特、科斯特洛。

場均失誤有點尷尬，考辛斯、威少、哈登、詹姆斯、拉塞爾均在榜上.

㈣ 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

㈤ 談談美國是如何運用大數據來維護國家安全。300字

美國政府將大復數據視為強化美國競制爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面。3月29日，奧巴馬政府宣布投資2億美元啟動《大數據研究和發展計劃》，希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力。以美國科學與技術政策辦公室（OSTP）為首，國土安全部、美國國家科學基金會、國防部、美國國家安全局、能源部等已經開始了與民間企業或大學開展多項大數據相關的各種研究開發。美國政府為之撥出超過2億美元的研究開發預算。奧巴馬指出，通過提高從大型復雜的數字數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，改變教學研究，加強國家安全。據悉，美國國防部已經在積極部署大數據行動，利用海量數據挖掘高價值情報，提高快速響應能力，實現決策自動化。而美國中央情報局通過利用大數據技術，將分析搜集的數據時間由63天縮減到27分鍾。

㈥ 報告：大數據前景廣闊，看大數據如何重塑NBA

大數據專業前景怎麼復樣制，細心看看近期的政策心裡就有數了。
今年3月份，教育部公布了第二批獲准開設「數據科學與大數據技術」的高校名單，加上去年獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大數據專業本科生，開設數據科學與大數據技術本科專業 大都是重點大學。
今年2月份，教育部發布《教育部高等教育司關於開展「新工科」研究與實踐的通知》，隨後「新工科」的討論在高校里逐漸升溫，培養「新工科」人才成為新的指導方向。其中新工科專業就包括數據科學與大數據技術、網路空間安全、物聯網工程、飛行器製造工程等專業，國家重視對整個社會轉型和經濟升級需要的人才培養。
考大數據研究生的話，北航在13年開了大數據技術與應用軟體工程碩士的專業，是國內很早就開設大數據相關專業的高校。清華大學的數據科學研究院於2014年招收大數據專業的學生，復旦大學於2015年9月開設數據科學專業，貴州大學、華南理工、武漢大學、對外經貿大學這些學校與慧科集團合作共建了碩士層次的大數據技術應用專業，這些學校的大數據專業開設時間長比較成熟，這些高校可以考慮。

㈦ 美國大數據分析專業和商業分析專業的區別

美國大數據分析抄專襲業和商業分析專業的區別在於課程內容設置、培養目標、就業崗位不同：

1、課程內容設置的區別

大數據分析專業：大數據專業涵蓋的內容涉及到數據的採集、整理、存儲、分析、呈現等內容，還有需要學習Computer Science計算機科學和Statistics統計的課程。

商業分析專業：商業分析專業綜合了數學與統計、計算機科學、商業三大領域的知識內容，而且該專業是以數據分析和呈現為主。

2、培養目標的區別

大數據分析專業：大數據分析專業的培養目標是培養大數據相關領域的各類人才，包含專科教育。

商業分析專業：商業分析專業注重培養整合數據、分析數據並且能夠給企業的運營提供支持的專業型人才。

3、就業崗位的區別

大數據分析專業：大數據分析專業的畢業生可以從事大數據平台開發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維。

商業分析專業：商務數據分析專業的畢業生則集中在數據分析崗位，比如電子商務運營。

㈧ 美國和歐洲在大數據方面比我們領先的地方在於什麼

在我看來中國這叫後來者居上不得不承認歐美在科技的先進性要領先全球，但是在這幾年祖國發展的突飛猛進，距離已經很大成度的被縮短，甚至從5G技術乃至很多領域我們也已經優先於歐美，而基於這些我有理由相信祖國大數據方面的應用與開發不敢妄稱全球稱霸起碼也是排在前幾位的存在了。

㈨ 美國為什麼將大數據技術及其應用上升到了國家戰略的高度

你在書上絕對能找到答案的只是需要你自己總結。我講一下思路啊專
第一次工業革命後，首先是英國的屬經濟發展，成為世界工廠。然後講一下法國，德國，還有美國。而發展中國家此時卻在經濟落後中徘徊掙扎。兩者的差距越來越大了，這要你講些具體的例子，資本主義國家對亞非拉進行殖民侵略。，導致亞洲革命風暴
第二次工業革命之後，美國，德國超過英國，還有日本的快速發展。對亞非拉的資本輸出。亞非拉民主運動開始
第三次工業革命，發達國家恢復飛速發展。亞非拉國家開始利用新的新的科技革命發張本國經濟。

㈩ 大數據如何改變NBA

數據是根本不可能改變NBA的，只能統計出NBA的某種趨勢而已，NBA是人組成的，只有人改變NBA，數字怎麼可能改變呢。