一、简述传统数据挖掘技术与现在数据挖掘技术？
1、传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。
2、现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。
二、简述数据库系统阶段数据管理技术的四大特点？
数据库系统阶段数据管理技术的四大特点：数据库管理系统来管理数据、数据共享性强、数据独立性高、结构化强等特点。
数据库管理技术有3个阶段：人工管理阶段、文件管理阶段、数据库系统管理阶段。
人工管理阶段数据的管理者是用户、面向有一应用程序、数据之间无共享。文件管理阶段数据的管理者为文件系统、有一定的共享性、记录内有结构。而数据库系统管理阶段是由数据库管理系统来管理数据、数据共享性强、数据独立性高、结构化强等特点。
三、简述剧库系统阶段数据管理技术？
剧库系统分三个阶段:
1、单机系统阶段
2、文件系统阶段
3、数据库系简述剧库系统阶段数据管统阶段一、人工管理阶段:特点
数据的管理者：人
数据面向的对象：某一应用程序
数据的共享程度：无共享,冗余度极大
数据的独立性：不独立，完全依赖于程序
数据的结构化：无结构
数据控制能力：应用程序自己控制
二、文件系统阶段:特点
数据的管理者：文件系统
数据面向的对象：某一应用程序
数据的共享程度：共享性差,冗余度大
数据的独立性：独立性差
数据的结构化：记录内有结构，整体无结构
四、大数据概念简述
大数据概念简述, 是当今信息科技领域中备受关注的一个重要主题。随着互联网的蓬勃发展以及数字化时代的来临，大数据的概念被广泛提及，成为许多行业和企业必须面对和解决的挑战之一。
在信息爆炸的时代，海量数据的产生已成为一种常态。大数据概念不仅仅指数据的数量庞大，更重要的是这些数据具有多样性、时效性、以及价值性等特征。大数据的分析和运用，可以为企业决策提供更多有力支持，帮助企业更好地了解市场、顾客需求以及竞争对手的动态，进而优化运营和业务决策。
什么是大数据？
大数据并不仅仅指数据的规模庞大，更多的是指数据的复杂性和多样性。大数据的定义通常以“3V”来概括，即Volume（规模）、Variety（多样性）、Velocity（时效性）。规模庞大的数据可以来自各种不同的来源，例如社交媒体、移动设备、传感器等，这些数据呈现出多样性的特点，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、音频、视频等。另外，数据的时效性也是大数据的一大特点，数据的产生和流动速度迅猛，需要及时采集、处理和分析。
- Volume（规模）： 大数据的“大”主要指的是数据量的巨大规模。传统数据库系统无法有效处理如此庞大的数据量，因此需要借助大数据技术来存储和处理这些数据。
- Variety（多样性）： 大数据不仅包括结构化数据，如关系型数据库中的数据，还包括非结构化数据，如文本、图片、音视频等各种形式的数据。
- Velocity（时效性）： 大数据的时效性要求较高，需要快速采集、实时处理和及时分析数据，以快速做出决策和应对变化。
大数据通常需要借助先进的技术和工具进行管理和分析，其中包括分布式存储系统、并行计算框架、数据挖掘和机器学习算法等。大数据技术的发展不仅可以帮助企业更好地利用数据资源，还可以为科学研究、社会管理等领域带来更多的机遇和挑战。
大数据的应用领域
大数据技术在各个行业中都有着广泛的应用，涵盖金融、电商、医疗、能源、交通等多个领域。通过大数据的采集、存储、处理和分析，企业可以更好地了解市场需求、用户行为、产品趋势等信息，为企业决策提供有力支持。
在金融行业，大数据技术被广泛应用于风险管理、精准营销、反欺诈等方面。通过大数据的分析，银行可以更好地监控风险，降低贷款违约率；同时，大数据也可以帮助银行更精准地进行客户定位和推荐产品，提升用户体验和客户满意度。
在电商领域，大数据技术可以被用于个性化推荐、用户行为分析、库存管理等方面。通过分析用户的购物习惯和兴趣，电商企业可以为用户提供更加个性化的产品推荐，提升购物体验和买家满意度，从而提高销售额。
在医疗领域，大数据技术可以帮助医院改善医疗服务质量、提升诊疗效率。通过分析患者病历数据、医学影像数据等信息，医院可以实现病情预测、疾病诊断等功能，为医生提供更准确的诊断和治疗建议，提高医疗质量。
大数据的挑战与未来发展
尽管大数据技术在各个领域中有广泛的应用前景，但也面临着一些挑战。其中包括数据隐私与安全、数据质量、数据治理等方面的问题。随着大数据的应用范围不断扩大，如何保护用户数据隐私、保证数据质量以及合规性成为了企业和政府部门面临的重要课题。
未来，随着人工智能、物联网、区块链等新技术的不断发展，大数据技术将与这些新技术相互融合，带来更多创新和可能性。大数据将为企业、科研机构以及社会管理部门提供更多智能化、个性化的解决方案，推动数字经济和智慧城市的发展。
总的来说，大数据概念简述是一个复杂而又前沿的领域，对于企业和社会来说都具有重要意义。只有不断学习和探索，把握好大数据技术的发展方向，才能更好地应对未来的挑战和机遇。
五、简述大数据思维
简述大数据思维
随着信息时代的到来，数据已经成为了当今社会中最宝贵的资源之一。而随之而来的大数据思维，也成为了各行各业探索和实践的重要方向之一。简单来说，大数据思维是指在处理海量数据时所形成的一种思考方式和处理逻辑。本文将深入探讨大数据思维的定义、特点以及在实际应用中的重要性。
大数据思维的定义
大数据思维并非简单地将大量数据集中存储和管理，更重要的是如何从这些海量数据中发现问题、挖掘价值，并辅以合理的分析方法得出有效结论。大数据思维涵盖了数据收集、存储、处理、分析和应用等各个环节，强调利用数据驱动决策、创新和发展。
大数据思维的特点
首先，大数据思维注重对数据的广泛收集和深度挖掘，不仅限于结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。其次，大数据思维强调数据的实时性和多样性，对实时数据和多源数据的处理能力是其重要体现之一。此外，大数据思维突出了数据的智能化利用，通过人工智能、机器学习等技术手段实现数据的自动分析和处理。
大数据思维在实际应用中的重要性
在当今数字化、网络化的时代背景下，大数据思维已经成为各行业追求发展和竞争优势的关键利器。通过大数据思维，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、提升服务质量，从而更好地满足客户需求。同时，政府部门也可以利用大数据思维进行社会治理、政策制定等工作，提升治理效率和服务水平。
总的来看，大数据思维在实际应用中的重要性主要体现在以下几个方面：
- 1. 提升决策效率：大数据思维可以帮助决策者根据数据分析结果做出更明智的选择，降低决策风险。
- 2. 挖掘商业机会：通过对数据的深度挖掘，企业可以发现市场机会和潜在需求，做出相应调整和创新。
- 3. 优化运营效率：大数据思维可以帮助企业优化生产流程、供应链管理等运营环节，提升效率和降低成本。
- 4. 提升用户体验：通过对用户行为数据的分析，企业可以更好地了解用户需求，提供个性化的产品和服务，提升用户体验。
结语
综上所述，大数据思维已经成为了当今社会中不可或缺的重要思维方式。在信息爆炸的时代，具备大数据思维将有助于个人和组织更好地应对挑战、抓住机遇。通过不断学习和实践大数据思维，我们可以更好地把握数据的力量，实现个人和组织的可持续发展。
六、简述报文交换技术的数据交换过程？
报文交换技术是一种常见的数据交换技术，其数据交换过程如下：
1. 发送端将要发送的数据封装成报文，并加上目标地址和源地址等必要的控制信息。
2. 发送端将报文发送给第一个中间节点（例如路由器），中间节点接收到报文后，进行转发或处理，并根据目标地址将报文发送给下一个中间节点或最终目标节点。
3. 中间节点或最终目标节点接收到报文后，进行解封装和处理，并根据需要生成新的报文或响应报文，再次发送给下一个中间节点或发送端。
4. 报文在中间节点之间进行传输时，可能会经历多个中间节点，每个中间节点都会根据自己的路由算法选择最佳的路径进行转发，以保证报文能够快速、准确地到达目标节点。
5. 当报文到达目标节点后，目标节点可以进行响应操作，例如发送确认消息、更新状态等。
需要注意的是，报文交换技术是一种面向连接的数据交换技术，每个报文都需要建立连接和维护状态，因此在进行大量数据传输时，需要考虑报文交换的效率和可靠性。
报文交换技术是一种常见的数据交换技术，其用处主要有以下几个方面：
1. 实现不同计算机之间的通信：报文交换技术可以实现不同计算机之间的通信，通过报文的传输和交换，可以使不同计算机之间互相发送和接收数据，实现信息共享和协作。
2. 实现计算机网络中的数据传输：报文交换技术是计算机网络中常用的数据传输方式之一，通过报文的传输和交换，可以实现数据在网络中的快速、准确传输。
3. 实现数据的可靠性和安全性：报文交换技术可以通过在报文中添加控制信息和错误检测码等方式，保证数据的可靠性和安全性，避免数据传输过程中出现错误或数据丢失等问题。
4. 实现网络资源的共享：通过报文交换技术，可以将网络资源（如打印机、硬盘等）共享给不同的用户，实现资源的最大化利用。
5. 实现远程控制和管理：报文交换技术可以实现远程控制和管理，通过报文的传输和交换，可以远程控制和管理不同计算机和网络设备，实现对网络的监控和管理。
总而言之，报文交换技术是计算机网络中非常重要的一种数据交换技术，其应用非常广泛，对于实现数据传输、资源共享、远程控制和管理等方面都具有重要意义。
七、简述电缆驱动技术？
电缆驱动技术就是用数据传输系统直接传送基带信号的传输方式。
基带是指电信号所固有的基本频率。
基带传输以电话技术为基础，以长线驱动，用同轴电缆或明线传输。
这种电缆驱动技术方式信号失真大，不能远距离传输，通常不超过5公里，传输速度不大于300位/秒，但简单经济。
八、简述dna测序技术？
DNA测序技术，即测定DNA序列的技术。在分子生物学研究中，DNA的序列分析是进一步研究和改造目的基因的基础。目前用于测序的技术主要有Sanger等（1977）发明的双脱氧链末端终止法和 Maxam和 Gilbert（1977）发明的化学降解法。这二种方法在原理上差异很大，但都是根据核苷酸在某一固定的点开始，随机在某一个特定的碱基处终止，产生 A，T，C，G四组不同长度的一系列核苷酸，然后在尿素变性的PAGE胶上电泳进行检测，从而获得DNA序列。目前 Sanger测序法得到了广泛的应用。
九、简述数据库中数据内涵？
1、需求分析：
调查和分析用户的业务活动和数据的使用情况，弄清所用数据的种类、范围、数量以及它们在业务活动中交流的情况，确定用户对数据库系统的使用要求和各种约束条件等，形成用户需求规约。
需求分析是在用户调查的基础上，通过分析，逐步明确用户对系统的需求，包括数据需求、围绕这些数据的业务处理需求、安全性及完整性要求。
2、概念结构设计：
对用户需求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过数据抽象，进行综合、归纳与抽象，建立抽象的概念数据模型，一般为E-R模型。
这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。
3、逻辑结构设计：
将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。
4、物理结构设计：
设计数据的存储结构和存取方法，如索引的设计；将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。
5、数据库的实施：
运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库、编制应用程序、并进行试运行。
6、数据库的运行和维护：
数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中需要进行长期的维护工作，必须不断地对其进行评价、调整与修改
十、简述视频图像技术？
视频图像技术意思是指图像的压缩技术和视频图像的处理技术。
