大数据实验报告总结

㈠ 怎样提升自己的大数据测试经验

业务篇
1.业务为核心，数据为王
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果。
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
· 比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能篇
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有Excel、R、Python等工具。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，方便业务方快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果常用excel，那需要用PPT展示，这项技能也需要琢磨透。如果用tableau、FineBI之类的工具做数据可视化，FineBI有推送查看功能，也就是在企业上下建立一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。
4.多学几项技能
大多数据分析师都是从计算机、数学、统计这些专业而来的，也就意味着数学知识是重要基础。尤其是统计学，更是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
现在社会心理学也逐渐囊括到数据分析师的能力体系中来了，尤其是从事互联网产品运营的同学，需要了解用户的行为动向，分析背后的动机。把握了整体方向后，数据分析的过程也就更容易。

㈡ 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗诈骗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，网络、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。

㈢ 财务大数据实训目的是什么

通过会计实训，使得学生较系统地练习企业会计核算的基本程序和具体方法，加内强学生对所学专业理论容知识的理解、实际操作的动手能力，提高运用会计基本技能的水平，也是对学生所学专业知识的一个检验。

实训目的：
通过会计实训，使得学生较系统地练习企业会计核算的基本程序和具体方法，加强学生对所学专业理论知识的理解、实际操作的动手能力，提高运用会计基本技能的水平，也是对学生所学专业知识的一个检验。使每位学生掌握填制和审核原始凭证与记账凭证，登记账薄的会计工作技能和方法，而且能够切身的体会出纳员、材料核算员、记账员等会计工作岗位的具体工作，从而对所学理论有一个较系统、完整的认识，最终达到会计理论与会计实践相结合的目的。
实训过程：
以企业的实际经济业务为实训资料，运用会计工作中的证、账等对会计核算的各步骤进行系统操作实验，包括账薄建立和月初余额的填制、原始凭证、记账凭证的审核和填制，各种账薄的登记、对账、结账等。

㈣ 完成实验报告 实验内容 实验操作及现象、结论 &nb...

㈤ 以大数据时代为题写一篇年终总结

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数
大数据时代来临
据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
大数据时代，什么最贵?
十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么最贵?”——“人才”，深以为然。只是，十年后的今天，大数据时代也带来了身价不断翻番的各种数据。由于急速拓展的网络带宽以及各种穿戴设备所带来的大量数据，数据的增长从未停歇，甚至呈井喷式增长。[7]
一分钟内，微博推特上新发的数据量超过10万；社交网络“脸谱”的浏览量超过600万……
这些庞大数字，意味着什么？
它意味着，一种全新的致富手段也许就摆在面前，它的价值堪比石油和黄金。
事实上，当你仍然在把微博等社交平台当作抒情或者发议论的工具时，华尔街的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用其预判市场走势，而且取得了不俗的收益。
让我们一起来看看——他们是怎么做的。
这些数据都能干啥。具体有六大价值：
●1、华尔街根据民众情绪抛售股票；
●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；
●3、银行根据求职网站的岗位数量，推断就业率；
●4、投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；
●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；
●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博，实时分析选民对总统竞选人的喜好。[1]
可视化

“数据是新的石油。”亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说。Instagram以10亿美元出售之时，成立于1881年的世界最大影像产品及服务商柯达正申请破产。
大数据是如此重要，以至于其获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化地呈现，都成为了当前重要的研究课题[1] 。
“当时时变幻的、海量的数据出现在眼前，是怎样一幅壮观的景象？在后台注视着这一切，会不会有接近上帝俯视人间星火的感觉？”
这个问题我曾请教过刘建国，中国著名的搜索引擎专家。刘曾主持开发过国内第一个大规模中英文搜索引擎系统“天网”。
要知道，刘建国曾任至网络的首席技术官，在这样一家每天需应对网民各种搜索请求1.7亿次（2013年约为8.77亿次）的网站中，如果只是在后台静静端坐，可能片刻都不能安心吧。网络果然在提供搜索服务之外，逐渐增添了网络指数，后又建立了基于网民搜索数据的重要产品“贴吧”及网络统计产品等。
刘建国没有直接回答这个问题，他想了很久，似乎陷入了回忆，嘴角的笑容含着诡秘。
倒是有公司已经在大数据中有接近上帝俯视的感觉，美国洛杉矶就有企业宣称，他们将全球夜景的历史数据建立模型，在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究报告。
在数据可视化呈现方面，我最新接收到的故事是，一位在美国思科物流部门工作的朋友，很聪明的印度裔小伙子，被Facebook高价挖角，进入其数据研究小组。他后来惊讶地发现，里面全是来自物流企业、供应链方面的技术人员和专家，“Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用户的路径和行为。”

㈥ 一句话总结大数据

一句话总结大数据大数据为我们的生活提供了很多的方便，而且为我们的只管问题提供了一个简单便利的方法，这是一个非常不错的方法。

㈦ 大数据用一句话总结

数据（big data）指承受复间范围内用规软件制工具进行捕捉、管理处理数据集合
数据比喻蕴 藏能量煤矿煤炭按照性质焦煤、烟煤、肥煤、贫煤等类露煤矿、深山煤矿挖掘本与类似数据并于用价值含量、挖掘本比数量更重要于行业言何利用些规模数据赢竞争关键

数据价值体现几面：
1)量消费者提供产品或服务企业利用数据进行精准营销;
2) 做美模式尾企业利用数据做服务转型;
3) 面临互联网压力必须转型传统企业需要与俱进充利用数据价值