大数据的关键技术

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。

美国大数据现状

美国以其大量的信息技术巨头牵头，大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位，特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性，美国加强了数据获取能力，并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度，旨在建立一个未来导向的大数据创新生态，涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面，同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。

怎样理解大数据的速度和多变特征？

探讨了大数据的两个关键特性：速度和多变性。速度涵盖了实时数据处理的时效性和响应速度，展示了数据分析的快速化需求，例如气象监测或疫情管理中的即时数据更新和处理。此外，强调了非结构化数据在大数据中的占比和对分析工具的挑战，指出大数据时代企业需面对数据管理和价值挖掘的复杂性。适合对高速数据处理和复杂数据分析感兴趣的技术人员、数据分析师、数据科学家和IT专业人士。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

系统集成项目管理工程师：信息技术基础

薛大楼老师在视频中为考生提供了软考高效备考的建议。通过利用28法则，即抓住20%的高频考点以达到80%的得分效率，老师强调了有针对性的学习比盲目全面地学习更为高效。此外，老师详细解释了国家信息化体系的六大要素并介绍了易于记忆的速记技巧，这不仅帮助考生明确考试要点，也加深了对信息化领域的理解。视频适合即将参加软考或对信息化领域有兴趣的学员观看。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

数据分析之电商数据整体任务分析

视频内容涵盖了从数据清洗到数据分析各个步骤的详细教学。主要介绍了如何处理交易数据中的缺失值、重复值和异常值之后，进入到数据分析阶段。具体分析内容包含交易额、订单量、客户数、商家数、商品种类（SPU）和数量（SKU）、客单价及评价量等关键指标。通过SQL查询，提取了指定时间范围内的电商平台的营业数据，计算了各类重要业务指标，并对数据分析结果进行了简要解读，如单月交易额、平均订单量、客户挖掘潜力、商品多样性等。此视频适合数据分析师、电商运营、SQL技术人员。

整个人类历史都是偶然的吗？我在统计学里寻找答案

这段内容介绍了统计学的重要性和在多个方面的应用。讲解者首先说明统计学怎样理解并应用于日常工作和生活中的随机现象，例如在供应链管理中如何处理设备故障率和配件库存问题。内容强调了单个案例和总体规律的区别，用一个关于健康与不良习惯的案例进行了说明。观众通过学习统计学可以更好地理解和预测随机事件的规律，优化决策过程，减少不确定性。内容适合对数据分析、规律识别和决策优化都感兴趣的专业人士。