1大数据的弱点主要是哪些方面
其实技术最重要的也是需要操作嘛，大数据自学和java不同，大数据必须要数据操作练手，这样学习才有效。自己很难找到数据的，建议找个好的学习吧。
2大数据的优与劣
《与大数据同行》一书告诉我们大数据的优与劣。 大数据的优点。大数据为学习带来了三大改变：一是我们能够收集对过去而言，既不现实也不可能集聚起来的反馈数据；二是我们实现迎合学生个体需求的，而不是为一组类似的学生定制的个性化学习；三是我们可以通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式。 反馈、个性化和概率预测是大数据的三个核心要素。 大数据的劣势。主要是滥用大数据会带来危害。因为大数据永久地保留了学生的过去。这些数据将永远储存学生表现、喜好、习惯及其它回忆，包括那些不愿意提及的过往。还有大数据可以进行概率性的预测，但是这种预测可能将学生的未来引到“歧路”上去。 但无论怎样，大数据将把教育带入一个崭新的未来！
3大规模领域搜索算法优点和缺点
1、优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定、适合于多分类问题，理解起来较简单。 2、缺点：计算复杂度高、空间复杂度高、算法原理可解释性较差。应用领域：客户流失预测、欺诈侦测、模式识别等。
4大数据的意义
大数据的意义价值体现在以下几个方面：
1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；
2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；
3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。
不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
扩展资料：
在这个快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率、覆盖范围、传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生：
1、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
2、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
3、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
4、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
5、从大量客户中快速识别出金牌客户。
6、使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
5大数据存在哪些误区?
1.大数据是新时代的新玩意
事实上，数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数弯耐据，充其量只是科学方法的应用。
2.100TB以上才叫大数据
数据的大小埋厅春，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出准确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。
3.数据非常客观
采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只伏则是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。
6大数据安全问题有哪些类型?
【导读】大数据运用有助于公司改善事务运营并猜测职业趋势。然而，这项技能可能会被歹意利用，如果没有适当的晌缺数据安全策略，黑客就有可能对用户隐私造成重大要挟。那么，大数据安全问题有哪些类型呢?
1、散布式体系
大数据解决方案将数据和操作散布在许多体系上，以便更快地进行处理和分析。这种散布式体系能够平衡负载，并避免发生单点故障。然而，这样的体系很简单遭到安全要挟，黑客只需攻击一个点就能够渗透到整个网络。因而，网络犯罪分子能够很简单地获取敏感数据并损坏连网体系。
2、数据拜访
大数据体系需求拜访控制来约束对敏感数据的拜访，否则，任何用户都能够拜访机密数据，有些用户可能将其用于歹意目的。此外，网络犯罪分子能够侵入与大宽谨粗数据体系相连的体系，以盗取敏感数据。因而，运用大数据的公司需求查看并验证每个用户的身份。
3、不正确的数据
网络犯罪分子能够经过操纵存储的数据来影响大数据体系的精确性。为此，网络罪犯分子能够创立虚伪数据，并将这些数据提供给大数据体系，例如，医疗机构能够运用大数据体系来研究患者的病历，而黑客能够修正此数据以生成不正确的诊断成果。这种有缺陷的成果不简单被发现，公司可慎镇能会持续运用不精确的数据。此类网络攻击会严重影响数据完整性和大数据体系的性能。
4、侵略隐私权
大数据体系通常包括机密数据，这是许多人十分关怀的问题。这样的大数据隐私要挟现已被全球的专家们评论过了。此外，网络犯罪分子经常攻击大数据体系，以损坏敏感数据。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“大数据安全问题有哪些类型?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
7云终端的优缺点
云终端的优点分析：
优点1：免维护，个人认为禹龙云终端一个最大的优点就在于它的免维护，由于云终端在大多数情况并不进行数据的存储和计算，终端运行的系统桌面都通过服务器统一的运行和管理，也就是说当终端运行的系统出现故障和需要升级的时候，我们只需要在服务器上就可以操作完成，云终端是不需要维护和管理的。
优点2：成本低，云终端之所以在短短的几年里就发展的如此的迅速和被大家所接受，它还有一个很重要的优势就是成本低，云终端本身体积小、里面容纳不了更高的硬件资源，所以也就造成了它的硬件成本会更低的。而低成本优势这也是很多人选择使用它的一个重要原因的。
优点3：能耗低，云终端第3个优点我认为是它的能耗低，不管是ARM架构还是X86架构的云终端它和传统的台式机相比，功耗都会更低的，特别是ARM架构的云终端，正常使用的功耗只有5W的，比我们使用的手机功耗还要低的，低功耗的优势使得它的用电成本会更低的，同时能耗小符合国家环保节能的政策需要的。
优点4：体积小，云终端还有一个优点我认为也是很重要的那就是体积小，体积小的好处就是不占空间，可直接挂与显示器后面，使得我们的办公环境看上去更简洁明了，而不像使用台式机时一样杂乱无章的。
云终端的缺点分析：
缺点1：配置低，通过观察我们可以发现云终端它本身的配置并不是很高的，别说是ARM架构的云终端，就拿X86的云终端来说，虽然它的CPU、内存和硬盘这些跟PC是一样，但是从配置上来仍然无法和PC相比的。
缺点2：兼容性差，云终端和传统的PC相比还有一个很明显的缺点就是兼容性比PC差，由于我们使用的桌面系统并不是通过云终端硬件资源发布，而是连接的服务器上虚拟桌面，因此受到传输协议和虚拟化等一些因素的影响，不管是对于软件的兼容性还是对于一些外设设备的兼容性都会相对弱些的。
缺点3:性能低，这里所说的性能低是和高配置的PC而言的，云终端虽然对于其他的一些办公要求基本上都可以满足的，但是对于一些大型的3D应用来说它的性能还是无法达到我们想要的使用效果的。
8近年来，大数据、物联网、云计算等互联网应用发展迅猛，传统犯罪快速向互联网迁移，犯罪手段不断翻新。下列犯罪中的材料可作为电...
A B C D
解析：
本题考查刑事执法依据。
A、B、C三项正确，电子数据是指基于计算机应用、通信和现代管理技术等电子化技术手段形成包括文字、图形符号、数字、字母等的客观资料。微信支付记录、虚拟货币交易记录、网络游戏聊天记录属于电子数据。
D项正确，伪基站，又称假基站、假基地台，是一种利用GSM单向认证缺陷的非法无线电通信设备，主要由主机和笔记本电脑组成，能够搜取以其为中心、一定半径范围内的GSM移动电话信息，并任意冒用他人手机号码强行向用户手机发送诈骗、推销等垃圾短信，通常安放在汽车或者一个比较隐蔽的地方发送。伪基站运行时，用户手机信号被强制连接到该设备上，无法连接到公用电信网络，以影响手机用户的正常使用。伪基站发送的信息记录属于基于通信等电子化技术手段形成的包括文字、图形符号、数字、字母等的客观资料，可作为电子数据证据。
故正确答案为ABCD。
9几种主流数据统计研究软件优缺点体会
数据统计分析软件是绝大部分学科研究者必须掌握的工具。下表中列出了学习和研究过程中对于几种主流数据分析和统计软件的优缺点总结体会，其中一些运用较自如，有的还属“没吃过猪肉，只见猪跑路”阶段。 软件名优势缺点常见应用领域定位与前景Matlab功能全面；算法工具箱；统计图形；需编程基础；统计学功能不完善；工科；自然科学；数值计算老大，或能一统江湖SPSS易用；统计学功能全面；版本功能升级快；不灵活；运行效率不高；社会科学；统计学入门级软件SAS统计学功能强大；大样本分析；需编程； 社会科学；统计学；理科；进阶的统计学软件Stata易用；类似于SPSS； 数学；自然科学； Excel极其易用；统计图形；运行效率低；样本量限制；统计学功能不完善；商务运用更多小样本数据初步分析R免费；统计图形；统计学功能； 数学；统计学；经济学； Origin优秀的统计图形；版本功能升级快；统计学功能不完善； 统计图形绘制老大，或能一统江湖注：（1）空白不代表没有，只是不知该怎么描述。（2）Origin实际上并不完全算是统计分析软件，其统计功能正在不断增添中，但已经很多研究者直接使用其作为统计分析工具。 以上仅是个人肤浅体会，望斧正、补充。一点建议是，研究不应为工具所累。纯熟一种，熟悉两种，知道三种即可。灵活运用，相互补充。以研究问题选择工具，而不是工具或方法导向式进行研究。也不建议耗费过多时间专门学习工具，而应以研究题目为驱动，实践中掌握，熟能生巧。精习一种软件后，自当触类旁通。掌握学习方法后，定会无师自通。分析化学 仪器分析 红外光谱
