大数定律

1、经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化 管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。
二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发2 展。
1、 制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息 系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、 梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、 在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济。

2、据平台 整合 省社会经济发展资源 ，打造集 数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台 于一体的大数据平台 ， 以信息化提升 数据 化 管理与服务能力，及时准确掌握 社会经济发展 情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握 社会经济 发展主动权和话语权。
二、建设目标 大数据平台 是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。
它的主要目标是 强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性 ， 加大宏观调控力度，促进经济持续健康发2 展。
1、 制定统一信息资源管理规范， 拓宽数据获取渠道， 整合业务信息 系统数据、 企业单位 数据和互联网抓取数据，构建 汇聚式一体化数据库 ， 为平台打下坚实稳固的数据基础。
2、 梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。
3、 在大数据分析监。

3、内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。
“医药医疗大数据”是具有更强的决策力、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，但需要新计算处理模式。
1. 背景介绍 根据国际著名分析机构 Gartner 给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。
大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。
通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。
随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。
2009 年 2 月 27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至 2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到 2.6 亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有 30%，同时这些病人中的治疗率只有 25%，控制。

4、015年 8 月 7 日 2 附件 招 标 文 件 （征求意见稿） 项目名称： 成都市软件产业发展中心成都市政务大数据平台采购项目 招标编号： 成都市政采招 2015143 号 中国成都 成都市公共资源交易服务中心印制 二一 五 年 八 月 3 目 录 第 1 章 投标邀请 . 5 第 2 章 投标人须知 8 2.1 投标人须知前附表 . 8 2.2 总则 10 2.3 招标文件 11 2.4 投标文件 13 2.5 开标、评标和中标 . 20 2.6 签订及履行合同和验收 . 22 2.7 投标纪律要求 . 23 2.8 资金支付 24 2.9 质疑和投诉 25 2.10 中小企业信用担保融资 . 26 第 3 章 投标文件格式 . 28 3.1 投标文件封面格式 . 28 3.2 投标函 . 29 3.3 投标报价表 31 3.4 分项报价明细表 32 3.5 法定代表人身份证明书 . 33 3.6 法定代表人授权委托书 . 34 3.7 联合体协议书（格式） . 35 3.8 投标人基本情况表 . 37 3.9 商务条款偏离表 38 3.10 服务 。

5、不用大型机和高端存储,革命性变化1：成本降低，能用PC机，就不用大型机和高端存储,革命性变化2：软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性,革命性变化3：简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换,Map,Reduce,但是，Google只发表了相关的技术论文，没有开放源代码。
,一个模仿Google大数据技术的开源实现来了。
,为何取名Hadoop？,Hadoop是什么？,http:/hadoop.apache.org/,开源的,分布式存储 + 分布式计算平台,Hadoop的组成,包括两个核心组成：,HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据,MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度,Hadoop可以用来做什么？,搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务,搜索引擎,商业智能,数据挖掘,日志分析,Hadoop的优势,优势1：高扩展,优势2：低成本,优势3：成熟的生态圈,目 录,HDFS介绍,Hadoop概述,MapReduce介绍,HDFS基本概念,块（Block）,NameNode,DataNode,HDFS的文件被分成块。

6、全面推进大数据的发展与应用； 在实践方 面， 2016 年以智慧城市为代表的 “互联网+交通” 项目在在全国范围内遍地开花， 有效提升了城市的智能化水平。
交通大数据是 “ 互联网+交通”发展的重要依据， 其发展及 应用在 宏观层 面能为综 合交通 运输体 系的“规、 设、 建、管 、运、养” 等提供支撑； 在微观层面能够指导优化区域交通组织， 如： 优化交通信号、 交通 诱导、路况融合、规范停车场管理等。
2一、 “互联网+ 交通”发展形势分析 根据高德 地图 发布的 中国“互 联网+交通 ” 城市指数 研究报 告 ，2016 年 “互联网+交通 ”领域 中数据开 放、资 源共建 、政务智 能服务 、智能 出行、交通 拥堵、 绿色出行、 交通大数据发展势头强劲， 七大热点紧跟时代前沿， 符合国家 政策导向， 且与社会大众的生活就业息息相关。
3 在新常态新形势之下， 结合国 家“ 创新、 协调、 绿色 、 开放和共享” 五大发 展理念， “互联网+交通” 领域将重 点发展绿色、 便捷、 安 全、 经济、 高效的大容 量公共交通， 一是通过 借助 “互联 网+交通 ”领域。

7、精准投放,其它,人群 分群,金融风控,人群 画像,人群 管理,行为 预测,其它,U-DIP自有数源,600万网站,120万APP,覆盖全网14亿 设备/天,SDK统计监测,JS广告监测,商业WIFI部署,PUSH推送,网站统计监测,第三方数据合作,线上线下各类应用场景数据270亿,U-DIP标签体系,基本属性,预测性别 预测年龄 消费水平 地域 。
,社会属性,兴趣偏好,行为习惯,心理学属性,预测职业 家庭情况 婚姻状态 孩子状态 有无房 有无车 。
,品牌偏好 阅读偏好 游戏偏好 社交偏好 旅行偏好 母婴偏好 理财偏好 教育偏好 。
,上网时间偏好 上网方式偏好 使用设备偏好 工作状态 作息时间 。
,性格 生活态度 工作类型 消费观 。
,U-DIP标签加工,网站浏览数据,APP行为数据,广告效果数据,CRM数据,其它数据,日志层,特征层,公共特征库,知识库,模型层,用户画像层,人口学标签,兴趣标签,地理标签,其它,监督学习模型,消费标签,统计模型,规则引擎,自然语言处理,其它,线下行为数据,U-DIP数据优势,打通,多类型ID聚合， 跨屏打通,An。

8、体系，提供支撑经营管理的各类数据 应用，支撑上层应用。
2 大 数据应用系统 基于基础数据平台，持续建设各类数据应用系统， 通过数据挖掘、计量分析和机器学习 等手段，对丰富的大数据资源进行开发使用， 并将数据决策化过程结合到风控、营销、 营运 等经营管理活动，充分发挥大数据价值。
3 大 数据管控 建立数据标准，提升数据质量，加强元数据管理能力，为平台建设及安全提供保 障 （二）大数据平台建设原则 大数据 平台是大数据 运用 的基础实施，其 设计 、 建设 和系统实现过程中，应遵循如下指导原则： 经济性： 基于现有场景分析，对数据量进行合理评估，确定大数据平台规模，后续根据实际情况再逐步优化扩容。
可扩展性： 架构设计与功能划分模块化，考虑各接口的开放性、可扩展性，便于系统的快速扩展与维护，便于第三方系统的快速接入。
可靠性： 系统采用的系统结构、技术措施、开发手段都应建立在已经相当成熟的应用基础上，在技术服务和维护响应上同用户积极配合，确保系统的可靠；对数据指标要保证完整性，准确性。
安全性： 针对系统级、应用级、网络级，均提供合理的安全手段和措施，为系统提供全方位的安全。

9、实时查看与统计，方便客户快速做出决策和即时响应，适应当今快节奏发展趋势。
如传统监控对年、月、周、日的频次统计，我们可以实现 24 小时内的实时监控，和管理当前实时变化的统计仪表盘数据，更能实现 7*24的用户实时行为监测及秒级分析。
3、全面运营监控指标体系 不仅拥有常见的接入站点的运营监控流量指标如 UV、 PV、 IP、新旧访客数，还建立了行为质量指标如用户访问停留时间、访问次数、访问深度、跳出次数等，并对此进行了立体性汇总，如平均停留时间、平均加载时间、跳出 率 等以便进行全局分析。
该平台具备业务所需的自定义业务指标，并可在此基础之上加入客户行为分析、网站访 客背景分析、鼠标点击行为等高智能的分析功能，从而为业务发展及运营策略提供了有力的数据支撑。
4、对用户来源的深入挖掘与分析 通过该平台不仅可以看到接入网站用户的基本信息 (跳出率、回访次数、回访频率、国家分析、省份分析、城市分析、网络位置、浏览器、移动终端等 )，还可以了解到客户来源 (如来源页面、网站、搜索引擎、关键字等 )。
并且 在此基础上可以了解到客户访问路径，对数据进行多维钻取，进而对网站客户数据信息的采集 、挖掘更。

10、量则会在 2020 年超过 8ZB，比 2015 年增长 22 倍。
数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。
IDC 亚太区 (不含日本 )最新关于大数据和分析 (BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从 2012 年的 5.48 亿美元增加到 2017 年的 23.8 亿美元，未来 5 年的复合增长率达到 34.1%。
该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。
数据量的增长是一种非线性的增长速度。
据 IDC 分析报道 ，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。
在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数 据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅 ;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。
用户们开始评估以 Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。
最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。
目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以。

11、目标 错误 !未定义书签。
1.4.2 建设内容和规模 错误 !未定义书签。
1.4.3 建设期 错误 !未定义书签。
1.5. 项目总投资及资金来源 错误 !未定义书签。
1.6. 效益及风险 . 5 1.6.1 社会效益 . 5 1.6.2 经济效益 . 6 1.6.3 项目风险 . 6 第二 章 现状与需求分析 8 2.1. 本次工程依托的信息化环境现状 8 2.1.1 XXX 区域概况 8 2.1.2 主要业务现 状及存在的问题 . 8 2.1.3 数据及信息资源现状 . 9 2.2. 业务需求分析 . 11 2.2.1 业务角色需求 . 11 2.2.2 社会管理需求 . 12 2.3. 建设需求分析 . 12 2.3.1 标准规范建设 . 12 2.3.2 数据库与交换共享平台 . 13 2.3.3 基础支撑平台 . 13 2.3.4 应用系统 . 14 2.3.5 终端系统 . 14 2.3.6 网络系统 . 14 2.3.7 信息安全系统 . 14 2.3.8 运行维护系统 . 15 2.3.9 数据中心 . 15 2.4. 信息量指标 . 15 2.5.。

12、为跟踪10合作伙伴：百度413百 度在游客行为跟踪领域领先行业每日 60亿次定位数据线上购物行为数据线上社交行为数据移动端下载 APP行为数据其他 20多个产品线数据14百 度既拥有大数据也具备大数据分析能力拥有大数据具备大数据能力BAIDUIBM银行电信保险OracleSAPGoogleAmazonSplunkSalesforce传统企业软件厂商互联网厂商传统企业PrincelineQunar跨界创新企业合作、渗透、创新创新升级学习Microsoft强弱弱强15百 度在数据采集和应用方面经验丰富数据能力应用互联网移动互联网 Internet of Everything可穿戴设备摄像头图片信息化交易记录行为记录地理信息语音图像设备状态BigtableHadoopDeepLearning图像识别语音识别大规模分布式存储与计算自然语言理解知识发现Machine Learning搜索翻译广告预测 公共安全智慧生活智慧城市 智慧家庭新医疗新教育个性化推荐智能制造新商业文字8数据 服务：旅游预测城市旅游热度预测模型准确性超过 90%旅游 预测助力 出游景点拥挤度预测17数据 服务：游客人群属性分。

13、 2（D）n 为 2 或 42 设 X1，X 2，X n 是来自标准正态总体的简单随机样本， 和 S2 为样本均值和样本方差，则3 设随机变量 Xt(n)(n1) ，Y= ，则（A）Y 2(n)（B） Y 2(n-1)（C） YF(n，1)（D）YF(1，n)4 设随机变量 X 服从 n 个自由度的 t 分布，定义 t满足 PXt=1-(01)若已知 PXx=b(b0)，则 x 等于5 设 X1，X 2，X n 是取自正态总体 N(0， 2)的简单随机样本， 与 S2 分别是样本均值与样本方差，则6 设 X1，X n，X n+1，X 2n，X 2n+1，X 3n 是取自正态分布总体 N(， 2)的一个简单随机样本(n2)，记则一定有二、填空题7 已知 X1，X 2，X 3 相互独立且服从 N(0， 2)，则 服从的分布及参数为_.8 已知(X，Y)的联合概率密度为 则 服从参数为_的_分布9 设总体 X 的密度函数 f(x)= 分别为取自总体 X 容量为 n的样。

14、均匀分布（D）服从同一连续型分布 2 假设随机变量 X1，X 2，相互独立且服从同参数 的泊松分布，则下面随机变量序列中不满足切比雪夫大数定律条件的是（A）X 1，X 2，X n，（B） X1+1，X 2+2， Xn+n，（C） X1，2X 2，nX n，（D）3 设随机变量序列 X1，X n，相互独立，根据辛钦大数定律，当 n时依概率收敛于其数学期望，只要X n，n1（A）有相同的数学期望（B）有相同的方差（C）服从同一泊松分布（D）服从同一连续型分布，4 设 Xn 表示将一枚匀称的硬币随意投掷 n 次其“正面”出现的次数，则5 设随机变量序列 X1，X 2，X n，相互独立，则根据辛钦大数定律，当 n时 依概率收敛于其数学期望，只要X n，n1（A）有相同的期望（B）有相同的方差（C）有相同的分布（D）服从同参数 p 的 01 分布6 设随机变量 X1，X 2，相互独立，记 Yn=X2n-X2n-1(n1)，根据大数定律，当n时 依概率收敛到零，只要X n，n1（A）数学期望存在（B）。

15、随机变量序列中不服从切比雪夫大数定律的是(A) X1，X 2/2，X n/n， (B) X 1，X 2，X n，(C) X1，2X 2，nX n， (D) X 1，2 2X2，n 2Xn，（分数：1.00）A.B.C.D.3.假设 Xn，n1 为随机变量序列， ，则当 n 充分大时，可以用正态分布作为 Sn的近似分布，如果(A) Xn，n1 相互独立、同分布(B) Xn，nI 相互独立，且方差 存在(C) Xn，n1 相互独立，且有共同的密度函数(D) Xn，n1 相互独立，且有共同的密度函数 （分数：1.00）A.B.C.D.4.设 Xn，n1 为相互独立的随机变量序列且都服从参数为 的指数分布，则(A) (B) (C) (D) （分数：1.00）A.B.C.D.5.设随机变量 X1，X n相互独立， ，则根据列维-林德伯格中心极限定理，当 n 充分大时，S n近似服从正态分布，只要 X1，X n(A) PXi=m=pmq1-m，m=0，1，(1in)(B) (1in)(C) (1in)，常数 （分数：1.。

16、2.设随机变量 X 1 ，X 2 ，X n 相互独立，S n =X 1 +X 2 +X 2n ，则根据列维一林德伯格中心极限定理，当 n 充分大时 S n 近似服从正态分布，只要 X 1 ，X 2 ，X n（分数：2.00）A.有相同期望和方差B.服从同一离散型分布C.服从同一均匀分布D.服从同一连续型分布3.假设随机变量 X 1 ，X 2 ，相互独立且服从同参数 的泊松分布，则下面随机变量序列中不满足切比雪夫大数定律条件的是（分数：2.00）A.X 1 ，X 2 ，X n ，B.X 1 +1，X 2 +2，X n +n，C.X 1 ，2X 2 ，nX n ，D.4.设随机变量序列 X 1 ，X n ，相互独立，根据辛钦大数定律，当 n时 （分数：2.00）A.有相同的数学期望B.有相同的方差C.服从同一泊松分布D.服从同一连续型分布，5.设 X n 表示将一枚匀称的硬币随意投掷 n 次其“正面”出现的次数，则 （分数：2.00）A.B.C.D.6.设随机变量序列 X 1 ，X 2 ，X n ，。

17、2.设 X 1 ，X 2 ，X 3 ，X 4 是来自正态总体 N(0，2 2 )的简单随机样本，记 Y=a(X 1 -2X 2 ) 2 +b(3X 3 -4X 4 ) 2 ，其中 sa，b 为常数已知 Y 2 (n)，则（分数：2.00）A.n 必为 2B.n 必为 4C.n 为 1 或 2D.n 为 2 或 43.设 X 1 ，X 2 ，X n 是来自标准正态总体的简单随机样本， 和 S 2 为样本均值和样本方差，则 （分数：2.00）A.B.C.D.4.设随机变量 Xt(n)(n1)，Y= （分数：2.00）A.Y 2 (n)B.Y 2 (n-1)C.YF(n，1)D.YF(1，n)5.设随机变量 X 服从 n 个自由度的 t 分布，定义 t 满足 PXt =1-(01)若已知PXx=b(b0)，则 x 等于 （分数：2.00）A.B.C.D.6.设 X 1 ，X 2 ，X n 是取自正态总体 N(0， 2 )的简单随机样本， 与 S 2 分别是样本均值与样本方差，则 （分数。

18、离散型分布D.服从连续型分布2.假设天平无系统误差将一质量为 10 克的物品重复进行称量，则可以断定“当称量次数充分大时，称量结果的算术平均值以接近于 1 的概率近似等于 10 克”，其理论根据是（分数：1.00）A.切比雪夫大数定律B.辛钦大数定律C.伯努利大数定律D.中心极限定理3.下列命题正确的是（分数：1.00）A.由辛钦大数定律可以得出切比雪夫大数定律B.由切比雪夫大数定律可以得出辛钦大数定律C.由切比雪夫大数定律可以得出伯努利大数定律D.由伯努利大数定律可以得出切比雪夫大数定律4.设 X1，X n是相互独立的随机变量序列，X n服从参数为 n 的指数分布(n=1，2，)，则下列随机变量序列中不服从切比雪夫大数定律的是（分数：1.00）_5.假设随机变量序列 X1，X n独立同分布且 EXn=0，则 =（分数：1.00）A.B.C.D.6.设 Xn，n1 为相互独。

19、一连续型分布2 假设随机变量 X1，X 2，相互独立且服从同参数 的泊松分布，则下面随机变量序列中不满足切比雪夫大数定律条件的是（A）X 1，X 2，X n，（B） X1+1， X 2+2， Xn+n，（C） X1，2X 2，nX n，（D）X 1， Xn，3 设随机变量序列 X1，X n，相互独立，根据辛钦大数定律，当 n时Xi 依概率收敛于其数学期望，只要X n，n1（A）有相同的数学期望（B）服从同一离散型分布（C）服从同一泊松分布（D）服从同一连续型分布4 设 Xn 表示将一枚匀称的硬币随意投掷 n 次其“正面”出现的次数，则5 设随机变量 X 的方差存在，并且满足不等式 PXEX3 ，则一定有（A）DX=2（B） PX EX3（C） DX2（D）PXEX36 设随机变量序列 X1，X 2，X n，相互独立，则根据辛钦大数定律，当 n时 Xi 依概率收敛于其数学期望，只要X n，n1（A）有相同的期望（B）有相同的方差（C）有相同的分布（D）服从同参数 P 。

20、2.设随机变量 X 1 ，X 2 ，X n 相互独立，S n =X 1 +X 2 +X n ，则根据列维一林德伯格中心极限定理，当 n充分大时 S n 近似服从正态分布，只要 X 1 ，X 2 ，X n（分数：2.00）A.有相同期望和方差B.服从同一离散型分布C.服从同一均匀分布D.服从同一连续型分布3.假设随机变量 X 1 ，X 2 ，相互独立且服从同参数 的泊松分布，则下面随机变量序列中不满足切比雪夫大数定律条件的是（分数：2.00）A.X 1 ，X 2 ，X n ，B.X 1 +1， X 2 +2， X n +n，C.X 1 ，2X 2 ，nX n ，D.X 1 ， 4.设随机变量序列 X 1 ，X n ，相互独立，根据辛钦大数定律，当 n时 （分数：2.00）A.有相同的数学期望B.服从同一离散型分布C.服从同一泊松分布D.服从同一连续型分布5.设 X n 表示将一枚匀称的硬币随意投掷 n次其“正面”出现的次数，则 （分数：2.00）A.B.C.D.6.设随机变量 X的方差存在，并且满足不等式 PXEX。