一、大数据产生的数据基础？
1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
二、数据产生的背景？
大数据产生的背景：
1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。
2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。
3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。
4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。
5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。
6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。
三、雅典教育目的产生的原因？
雅典工商业的迅猛发展给国家创造了大量的财富，促进了科学技术和文化艺术的发展和繁荣，也加速了奴隶主阶级内部的分化，经济势力不断壮大的工商业奴隶主贵族与传统农业奴隶主贵族的矛盾非常激烈，他们都力图争取自由民的支持，这对雅典的教育产生了重要的影响。
和斯巴达一样，雅典统治者同样也高度重视对年轻一代的教育，“把教育儿童当做国家和每个做父亲的职责，但它并不干预整个教育的细节，也不对教育进行绝对地控制。”在雅典，既有国家设立的学校，也有私人创办的学校
雅典教育，雅典是约公元前8世纪建立的古希腊奴隶制城邦。公元前5世纪初成为全希腊最繁荣富强的国家。雅典的教育强调通过身体、道德、智力和审美等方面的训练，把受教育者培养成具有健美体格、高尚情操、广泛文化素养和智力发展、有多方面兴趣、能言善辩，即“身心既美且善”的公民。
四、主数据目的？
主数据管理目的：
1、建立统一、集中、规范的主数据管理平台，提高数据质量。
2、通过主数据管理消除在信息系统间业务数据的差异和沟通过程的不畅，提高历史数据对比和数据决策分析的效率。
3、通过主数据管理最大限度体现企业信息数据的价值，是实现信息数据高端分析和利用的关键基础和保障。
4、通过主数据管理为各业务系统提供主要维度的数据源，实现对组织、人员、客户、供应商等领域的通用流程，保证数据的录入、检索和分析。
五、定义数据标准的目的？
数据标准是进行数据标准化的主要依据，构建一套完整的数据标准体系是开展数据标准管理工作的良好基础，有利于打通数据底层的互通性，提升数据的可用性。简述之，即数据标准（Data Standards）是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。
用通俗一点的话来讲，我们需要在组织内定义一套关于数据的规范，好让我们都能理解这些数据的含义。比如在银行业，对于“客户”这个字段，往往不同部门的理解都会出现偏差，可能客户部就认为“客户”就是办了他们银行的卡的人，而网银部认为是在他们的银行网站注册过、或者通过这个银行转账的人都属于客户。就这样没有统一标准的话，不仅增加沟通成本，而且项目实施、交付、信息共享、数据集成、协同工作往往会出现各种问题，这些花了大代价的数据就体现不出应有的价值。
而数据标准管理就是将这一套数据标准，通过各种管理活动，推动数据进行标准化的一个过程，是数据标准落地必不可少的过程。
六、数据预处理的目的？
数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到错误纠正，重复数据的清除。
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据归约是数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间。
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
七、数据情感分析的目的？
是识别和了解文本数据中的情感内容。数据情感分析是基于自然语言处理技术，通过计算机对文本数据进行语义理解和情感分析，从而获取文本数据中蕴含着的情感信息。数据情感分析可以用于许多不同领域，例如市场调研、舆情分析、品牌管理、客户服务等。通过了解文本中的情感内容，可以帮助企业了解消费者的需求和情感状态，制定更加适合市场的营销策略和提供更好的客户服务。同时，通过情感分析，还能判断消费者对于某种产品、服务或品牌的态度，从而为企业提供更加精准的决策支持。
八、tcp数据控制的目的？
TCP协议的主要功能如下：
1、慢启动：
每当建立一个TCP连接时或一个TCP连接发生超时重传后，该连接便进人慢启动阶段。进人慢启动后，TCP实体将拥塞窗口的大小初始化为一个报文段，即：cwnd=1。
此后，每收到一个报文段的确认（ACK），cwnd值加1，即拥塞窗口按指数增加。当cwnd值超过慢启动闽值（sshterhs）或发生报文段丢失重传时，慢启动阶段结束。前者进人拥塞避免阶段，后者重新进人慢启动阶段。
2、拥塞避免：
在慢启阶段，当cwnd值超过慢启动阐值（ssthresh）后，慢启动过程结束，TCP连接进入拥塞避免阶段。在拥塞避免阶段，每一次发送的cwnd个报文段被完全确认后，才将cwnd值加1。在此阶段，cwnd值线性增加。
3、快速速重传：
快速重传是对超时重传的改进。当源端收到对同一个报文的三个重复确认时，就确定一个报文段已经丢失，因此立刻重传丢失的报文段，而不必等到重传定时器（RTO）超时。以此减少不必要的等待时间。
4、快速恢复：
快速恢复是对丢失恢复机制的改进。在快速重传之后，不经过慢启动过程而直接进人拥塞避免阶段。
每当快速重传后，置sshtesrh=cwnd/2、ewnd=ssthresh+3。此后，每收到一个重复确认，将cwnd值加1，直至收到对丢失报文段和其后若干报文段的累积确认后，置cwnd=ssthesrh，进人拥塞避免阶段。
扩展资料：
TCP是一种面向广域网的通信协议，目的是在跨越多个网络通信时，为两个通信端点之间提供一条具有下列特点的通信方式：
1、基于流的方式；
2、面向连接；
3、可靠通信方式；
4、在网络状况不佳的时候尽量降低系统由于重传带来的带宽开销；
5、通信连接维护是面向通信的两个端点的，而不考虑中间网段和节点。
九、大数据审计的目的？
大数据审计的主要目的在于对数据进行深入、复杂和综合的分析，以便揭示问题的深度和提出建议的高度。这种审计方式充分利用内部和外部数据、财务和业务数据，构建了一个“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”的数字化审计模式。此外，大数据审计也关注数据的安全性和可靠性。在网络安全日益重要的今天，大数据审计对于保护数据安全和物联网建设具有至关重要的意义。同时，它还要确保大数据来源和数据质量的可靠性，包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性以及可解释性。总的来说，大数据审计的目的是通过深入的数据分析，提高审计效率，增强审计结果的准确性和可靠性，从而帮助组织或国家更好地管理资源，提高绩效，维护经济安全。
十、数据产生溢出的条件？
数据类型超过了计算机字长的界限就会出现数据溢出的情况。导致内存溢出问题的原因有很多，比如：
(1) 使用非类型安全(non-type-safe)的语言如 C/C++ 等。
(2) 以不可靠的方式存取或者复制内存缓冲区。
(3) 编译器 设置的内存缓冲区太靠近关键数据结构 。
