知识目标：

1、了解大数据定义，熟知其四大特征（海量规模、多样类型、快速流转、价值密度低）；

2、掌握大数据处理依托的云计算关键技术基础概念。

能力目标：

1、能初步辨别大数据场景，简单运用工具处理小体量大数据任务；

2、学会解读分析结果辅助常规决策。

素质目标：

1、培养数据意识，养成用数据思考的习惯；

2、激发创新精神，尝试跨领域结合大数据应用；提升团队协作沟通能力。

思政目标：

1、增强爱国情怀，知晓我国大数据成就；

2、树立正确数据伦理观，重视隐私保护；辩证看待大数据利弊。

第10章 计算机新技术

10.3 10.4大数据、区块链等其他技术

一、选择题

1. 大数据的以下哪个特点体现了其数据量的规模？（ ）
   A. 从 TB 级别跃升到 PB 级别
   B. 包含网络日志、视频等多种类型
   C. 能在秒级时间范围处理
   D. 挖掘新知识用于各领域

2. 以下关于大数据处理的说法正确的是（ ）
   A. 可以使用单台计算机处理
   B. 主要依赖传统数据库软件工具
   C. 必须依托云计算的分布式处理
   D. 不需要任何特殊技术

3. 大数据的数据类型不包括以下哪种？（ ）
   A. 量子态数据
   B. 网络日志
   C. 地理位置信息
   D. 视频

4. 大数据的价值主要体现在（ ）
   A. 数据量本身的庞大
   B. 快速收集数据
   C. 从海量数据中挖掘有价值的信息
   D. 存储各种类型的数据

5. 1PB 等于（ ）
   A. 1024GB
   B. 1024TB
   C. 1024EB
   D. 1024ZB

二、判断题

1. 大数据技术的战略意义在于掌握庞大的数据信息。（ ）

2. 大数据的数据都是结构化的数据。（ ）

3. 大数据处理速度快和传统数据挖掘技术没有区别。（ ）

4. 大数据在当今互联网时代仅应用于少数几个行业。（ ）

5. 只要数据量足够大，就一定是大数据。（ ）

三、填空题

1. 大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和______共四大特征。

2. 大数据的数据计量单位从大到小依次为 YB、ZB、EB、PB、TB、GB、MB、KB，相邻单位之间的换算关系是______。

3. 大数据最大的价值在于通过机器学习、人工智能或数据挖掘深度分析，发现______，并运用于各个领域。

4. 大数据的数据类型繁多，既可以是不同的数据类别，如文字、图片等，也可以有不同的______，如传感器、互联网。

5. 大数据往往需要在______时间范围内从各种类型的数据中获得高价值的信息。

答案

一、选择题答案

1. A。从 TB 级别跃升到 PB 级别体现了大数据的数据量巨大的特点。

2. C。大数据无法采用单台计算机处理，必须依托云计算的分布式处理。

3. A。文中未提及量子态数据，大数据包含网络日志、地理位置信息、视频等多种类型。

4. C。大数据的价值主要在于从海量数据中挖掘有价值的信息。

5. B。1PB = 1024TB。

二、判断题答案

1. 错误。大数据技术的战略意义在于对含有意义的数据进行专业化处理，而非掌握数据本身。

2. 错误。大数据的数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。

3. 错误。大数据处理速度快，和传统数据挖掘技术有本质区别。

4. 错误。大数据在当今互联网时代应用于各个行业。

5. 错误。大数据不仅是数据量足够大，还包括其他特点，如流转快、类型多样、价值密度低等。

三、填空题答案

1. 价值密度低。

2. 1 大单位 = 1024 小单位。

3. 新规律和新知识。

4. 来源。

5. 秒级。

在当今数字化浪潮中，大数据科技前沿不断拓展人类认知与实践边界。于医疗行业，大数据助力实现超精准医疗。医院整合电子病历、基因数据、实时生理监测等海量信息，运用机器学习算法深度挖掘数据关联，一方面能够提前预测疾病风险，比如通过长期跟踪分析患者的生活习惯、家族病史以及日常生理指标变化，提前数年察觉潜在的心血管疾病风险，为提前干预争取时间；另一方面在治疗过程中可以为个体定制最优用药方案，依据患者当下身体对药物的代谢反应、过往药物耐受情况实时调整剂量，极大提高治愈率并降低药物不良反应。

在城市管理层面，大数据赋能智慧交通迈向新高度。通过遍布城市的传感器收集交通流量、车辆行驶速度、行人出行规律等数据，系统不仅能实时调控信号灯时长优化交通拥堵，还能精准预测交通高峰，提前引导市民调整出行计划。同时，利用大数据对公共设施使用情况进行监测，如根据垃圾桶满溢频率合理安排清运次数，依据公园人流量动态调配安保力量，全方位提升城市运行效率。

科研领域同样因大数据实现跨越式发展。天文学研究中，海量的天体观测数据借助大数据技术快速处理，以往需要耗费数年分析的星系演化数据如今能在数月内完成，加速人类对宇宙起源、演化的探索进程。生物科学方面，对物种基因库大数据的挖掘助力濒危物种保护，科学家可以依据基因多样性分析精准制定繁育计划，还能从基因层面预测物种对环境变化的适应能力，提前布局保护措施。

再者，大数据与 5G、边缘计算紧密结合，催生工业互联网新生态。工厂车间内，传感器采集设备运行参数、生产环境数据等海量信息，借助 5G 高速传输至边缘计算节点，即时完成数据处理与反馈，实现生产流程毫秒级优化调整，故障预警精准到零部件级别，确保生产线高效、稳定运行，推动制造业向智能化、柔性化转型升级，重塑全球产业竞争格局。