一、nosql的典型数据？
nosql数据库有哪些？
1. In-Memory KV Store : Redis 2. Disk-Based KV Store: Leveldb 3. Document Store: Mongodb 4. Column Table Store: HBase
二、云数据典型的服务模式？
第一种，最典型的叫集群托管模式
这种模式下云服务主要解决的是大数据组件集群的安装，监控，运维管理等，降低技术人员对大数据集群底层的技术知识门槛。云服务资源按需申请，加快了业务部署的时间，同时将一次性的采购成本转为按需使用的费用，降低了企业运营的风险。
第二种，server-less模式
server-less这个词来源于aws的lambda服务（https://aws.amazon.com/cn/lambda/），通过 AWS Lambda，无需配置或管理服务器即可运行代码。您只需按消耗的计算时间付费 – 代码未运行时不产生费用。借助 Lambda，您几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码，而且全部无需管理。只需上传您的代码，Lambda 会处理运行和扩展高可用性代码所需的一切工作。您可以将您的代码设置为自动从其他 AWS 服务触发，或者直接从任何 Web 或移动应用程序调用。
第三种，大数据saas服务
品牌机相对电脑散件肯定更易用，但是对完全没有电脑知识的人也很难用，而去很多用电脑的人核心是要使用word之类的office软件，更不关心电脑本身其他更多的功能。所以大数据最重要能根据行业提供saas类的服务或者应用。
客户的层次，和处于业务的情况是不一样的，所以需求也是多种的，因此这三种服务模式都有广阔的空间。第一种模式想对而已，已经陷入同质化竞争，创新的空间有限，未来更看好第二种，第三种模式的发展。
三、典型数据结构包括？
（1）线性数据结构：元素之间一般存在元素之间存在一对一关系，是最常用的一类数据结构，典型的有：数组、栈、队列和线性表。
（2）树形结构：结点间具有层次关系，每一层的一个结点能且只能和上一层的一个结点相关，但同时可以和下一层的多个结点相关，称为“一对多”关系，常见类型有：树、堆。
（3）图形结构：在图形结构中，允许多个结点之间相关，称为“多对多”关系。
（4）哈希表结构：称为散列表，是根据关键字值（key value）而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键字值映射到一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数称为哈希函数（也称为散列函数），映射过程称为哈希化，存放记录的数组叫做散列表。
四、简述大数据的典型行业应用？
大数据在许多不同行业都有着典型的应用。在零售行业，大数据被用来进行消费者行为分析和预测，以优化库存管理和定价策略。
在金融领域，大数据被用来进行风险管理和欺诈检测。
在医疗保健领域，大数据帮助医生们更好地理解病人的健康状况，并进行个性化治疗。
在制造业，大数据被用来进行生产流程优化和设备故障预测。总之，大数据的应用涉及到各个领域，为企业提供了更准确的决策和更高效的运营。
五、数据验证的五种典型用法？
数据验证是指对输入的数据进行检查，确保数据符合预期的规则和要求。以下是五种典型的数据验证用法：
数据格式验证：验证输入的数据格式是否符合预期，例如电子邮件地址是否包含@符号，日期是否符合指定的格式等等。这种验证可以防止用户输入无效的数据。
数据类型验证：验证输入的数据类型是否符合预期，例如数值、文本、日期等等。这种验证可以确保输入的数据可以正确地被处理和使用。
数据范围验证：验证输入的数据是否在指定的范围内，例如数字是否在指定的最小值和最大值之间。这种验证可以防止用户输入不合理的数据。
数据完整性验证：验证输入的数据是否完整，例如确保用户输入了所有必填字段，或者确保所有输入的数据都满足特定的要求。这种验证可以防止用户提交不完整的数据。
数据一致性验证：验证输入的数据是否与其他相关数据一致，例如确保两个日期之间的关系是正确的，或者确保两个相关的字段的值是一致的。这种验证可以防止输入不一致的数据。
总之，数据验证是保证数据质量的重要手段，它可以确保输入的数据符合预期的规则和要求，从而提高数据的可靠性和可用性。
六、大数据典型应用
大数据典型应用：探索数据世界的无限潜力
大数据在当今信息时代的应用已经变得无处不在，其在各行各业中的重要性与日俱增。随着技术的不断进步和数据处理能力的提高，大数据正逐渐成为企业决策的关键因素。
那么，大数据的典型应用究竟是怎样的呢？让我们一起来探索数据世界的无限潜力。
1. 业务决策与预测分析
大数据在业务决策中的应用越来越受到关注。通过对海量数据的分析和挖掘，企业可以获取宝贵的市场洞察和消费者行为，从而制定出更加科学和精准的决策。
例如，零售业可以利用大数据分析预测销售趋势，优化库存管理，降低运营成本。金融行业可以利用大数据建立客户信用评级模型，预测风险，降低坏账率。医疗健康领域可以通过大数据分析推动个性化医疗，提高患者治疗效果。
无论是哪个行业，大数据的应用都可以帮助企业更好地理解市场需求，提高竞争力。
2. 精准营销与个性化推荐
大数据在精准营销和个性化推荐方面也有广泛的应用。通过对用户行为和偏好的分析，企业可以将广告、促销活动和产品推荐精准地投放给目标用户，提高用户的购买转化率。
以电子商务为例，通过分析用户的访问记录、购买记录和评价信息，大数据可以帮助电商平台实现个性化推荐，增加用户粘性和复购率。社交网络平台则可以通过分析用户的兴趣爱好和社交关系，向用户推荐更加合适的内容和好友。
大数据的精准营销和个性化推荐不仅可以提高企业的销售额，也可以提升用户的体验和满意度。
3. 智能制造与物联网
大数据在智能制造和物联网方面的应用也变得越来越重要。通过将设备、传感器和互联网连接起来，企业可以获取大量实时数据，并通过大数据分析优化生产过程和产品质量。
例如，制造业可以通过大数据分析预测设备故障和维修需求，实现故障预警和预防性维护，提高设备利用率和生产效率。物流行业可以通过大数据分析优化运输路线和配送计划，降低运输成本，提高交付效率。
智能制造和物联网的大数据应用不仅可以帮助企业提高生产效率和降低成本，还可以推动工业的转型升级。
4. 城市管理与智慧城市
大数据在城市管理和智慧城市建设中也有重要的应用。通过对城市各类数据的收集、整合和分析，可以实现城市交通、环境、能源等方面的精细化管理。
例如，通过大数据分析交通流量和交通状况，可以实时调整交通信号灯的配时，减少交通拥堵。通过大数据分析能源使用情况，可以合理规划能源供给和优化能源消耗结构，提高能源利用效率。
智慧城市的建设需要依赖大数据的支持和分析，通过提供更加智能化和便捷化的服务，提升居民的生活品质和城市的可持续发展。
5. 金融风控与反欺诈
大数据在金融风控和反欺诈方面的应用也非常重要。通过对金融交易、用户行为和风险指标的分析，可以识别潜在欺诈行为和风险事件，保障金融系统的安全稳定。
大数据分析可以帮助银行和金融机构发现异常交易和洗钱行为，预警风险，减少损失。保险行业可以通过大数据分析识别虚假保险索赔，加强风险控制。信用卡公司可以通过大数据分析识别信用卡诈骗行为，保护持卡人权益。
金融风控和反欺诈的大数据应用可以有效地预防和应对各类金融风险和欺诈行为，维护金融市场的正常运行。
结语
大数据的典型应用丰富多样，既涉及到电商、金融、制造等传统行业，也包括了智慧城市、医疗健康等新兴领域。通过充分挖掘和利用海量数据，企业可以获得更多商机和竞争优势。
然而，大数据应用也面临着诸多挑战，如数据隐私、数据安全等问题。因此，在大数据应用的过程中，企业需要遵守相关法律法规，确保数据的合法、安全和合理使用。
随着科技的不断进步，大数据的应用前景将变得更加广阔。相信在不久的将来，大数据将持续为各行各业带来更多的机遇和突破。
七、大数据 典型特征
大数据已成为当今信息时代的重要组成部分，其在各个领域的应用越来越广泛。其特点之一是数据量庞大，包括结构化数据和非结构化数据，其数据量大到传统数据处理工具难以处理。
大数据的典型特征
在大数据领域中，典型特征包括数据量大、处理速度快、数据种类繁多、价值密度低等。数据量大是大数据最基本的特征之一，大数据的数据量通常达到PB、甚至EB级别。处理速度快则要求大数据处理系统具备强大的计算和存储能力，能够实时或较实时地处理大规模数据。数据种类繁多意味着大数据不仅包括结构化数据，还包括文本、图像、音频等多种类型的非结构化数据。价值密度低则表示大数据中存在着大量冗余和无效信息，需要进行精准的数据分析和挖掘。
- 大数据的处理需要采用分布式计算和存储技术，如Hadoop、Spark等，以实现大规模数据的存储、处理和分析。
- 数据挖掘、机器学习、人工智能等技术的发展促进了大数据的应用和发展，帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息。
大数据在各行业中的应用
大数据技术在金融、医疗、零售、物流等各个行业中都有着广泛的应用。在金融领域，大数据可以用于风险管理、欺诈检测、个性化推荐等方面；在医疗领域，大数据可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案；在零售领域，大数据可以帮助企业了解消费者的偏好、优化商品推荐，提升销售额；在物流领域，大数据可以优化物流路径、提高配送效率，降低成本。
此外，大数据还在智能制造、城市管理、农业等领域有着重要的应用价值。通过大数据分析，可以实现生产过程的智能化控制，提高生产效率；可以帮助城市管理者更好地规划城市发展、提升城市运行效率；可以帮助农民科学种植、提高农产品质量。
大数据发展趋势
随着科技的不断进步和社会的不断发展，大数据领域也在不断创新和进化。未来，大数据领域可能会朝着数据安全与隐私保护、人工智能与数据挖掘的融合、多源异构数据的整合应用等方向发展。
数据安全与隐私保护是大数据发展中面临的重要挑战，如何在保证数据价值的前提下保护用户隐私和数据安全是大数据发展的重要课题之一。人工智能与数据挖掘的融合可以进一步提升数据处理和分析的效率和精度，为企业决策提供更有力的支持。多源异构数据的整合应用则可以帮助企业更全面地了解市场和用户需求，提升竞争力。
八、大除法的典型例题？
三位数除以两位数，先看被除数前两位； 两位不够看三位， 除到哪位商哪位； 不够商1用0站位，每次除后要比较， 余数要比除数小， 最后验算不能少。
九、大数据 典型案例
大数据：典型案例分析
大数据已经成为当今信息时代的核心概念之一，它是指规模巨大且难以通过传统方法处理的数据集合。随着信息技术的飞速发展，大数据分析已经被广泛应用于各个领域，从金融到医疗再到市场营销等等。在本文中，我们将深入探讨几个典型的大数据案例，以揭示其在实际应用中的价值和影响。
金融行业
金融领域一直是大数据分析的热点，银行、保险公司和投资机构等机构都在利用大数据技术来改善业务流程、增强风险管理和提高客户体验。例如，银行可以通过分析大数据来识别潜在的欺诈活动，保险公司可以利用大数据来精准定价，投资机构可以通过大数据分析预测市场走势，从而做出更明智的投资决策。
一个典型的大数据案例是某知名银行利用大数据分析技术来改善客户服务。通过收集和分析客户的交易数据、信用评分和行为模式等信息，银行可以更好地了解客户的需求，从而精准推出定制化的金融产品和服务。这不仅提升了客户满意度，也为银行带来了更多的业务机会。
医疗健康
在医疗健康领域，大数据分析的应用也日益普遍。医疗机构可以通过分析海量病例数据、患者信息和医疗记录来提高诊断精准度、优化治疗方案和预防疾病的发生。大数据技术还可以帮助医疗机构实现智能化医疗、远程诊断和个性化治疗。
举个例子，某医院利用大数据分析技术进行病例匹配，可以快速找到与患者病情相似的病例，从而为医生提供参考依据。通过这种方式，医生可以更加准确地进行诊断和制定治疗计划，提高了治疗效果和患者生存率。
市场营销
在市场营销领域，大数据分析的应用可以帮助企业更好地了解消费者行为、预测市场趋势和优化营销策略。通过分析消费者的购物偏好、社交媒体活动和在线行为等数据，企业可以制定更具针对性和个性化的营销方案，提升营销效果和销售业绩。
一个典型的大数据案例是某电商公司利用大数据分析技术实现个性化推荐。通过分析用户的购物历史、浏览记录和喜好，电商公司可以为每位用户提供个性化的产品推荐，从而提高用户体验和购买转化率。这种个性化推荐系统不仅增加了用户粘性，也提升了电商公司的销售额。
结语
总的来说，大数据在各个领域的应用都展现出了巨大的潜力和价值。通过充分利用大数据分析技术，企业和机构可以更好地理解和把握数据背后的规律，优化决策和提升效率。典型案例的深入分析不仅有助于我们更好地了解大数据的实际应用，也为未来的发展指明了方向。
十、什么是大数据，大数据的典型案例有哪些？
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。
