大数据时代对广告产业的挑战和影响

大数据与广告业

2012年3月，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略，奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。当时美国政府声明说通过提高美国从大型复杂的数据集中提取知识和管理的能力，来加强整个国家的竞争力，这被认为是跟互联网同一个级别的时代。

当我谈及这个话题时不得不让我想到最近以《新京报》、《南方都市报》为首的传统纸媒对手机资讯类移动应用APP“头条新闻“侵犯知识产权的控诉。“头条新闻”声称“我们不生产新闻，我们只是新闻的搬运工”，最近它完成了C轮融资1亿美元，并获得了市值超5亿美元的估值。我们先不管这款APP对各大纸媒的侵权行为，我们想知道的是这样一个手机资讯类移动应用是如何获得了如此巨大的成功？

今日头条拥有1000台左右的服务器，购买自华为和戴尔等公司，今日头条内部称这些服务器为“机器人”。研发人员在这些服务器上撰写各种代码，这些代码被称为爬虫或者蜘蛛，它们到传统媒体的网站和门户等网络媒体上抓取各种信息。如果抓取到一个内容，是门户网站购买自纸媒网站的，今日头条优先从纸媒的网站去抓取。这些信息抓取过来之后，今日头条的核心技术“算法”开始进行分析。一旦确定了这些信息是有价值的，接下来的工作就是把这些信息推送到感兴趣的用户手机里的今日头条客户端里。此外，用户注册的时候，可以使用新浪微博等各种社交工具账号。机器人会根据数据挖掘最终得出一个关于你的大致信息偏好，然后给你推荐相关信息。在用了一段时间之后，机器人会根据你阅读某篇文章的速度来判断你是否有兴趣，然后调整给你推荐的信息。

“今日头条”的成功正是利用了大数据对用户信息的抓取。大数据时代将给或者已经给很多产业带来了巨大的机遇以及挑战。对广告业来说，以大数据为基础的精准定向广告投放是未来互联网广告行业发展的必然趋势。在互联网产生大量数据的平台中，大数据引发的广告变革使整个广告行业生产效率得到了大幅度的提高。那么，大数据是如何实现精准的定向广告投放的呢？

大数据时代，传统粗放型广告遭遇了强力挑战，而以人群定向和RTB（实时竞价）模式通过用户使用行为的分析，以购买人群为目标，精准性大幅度提高，为广告主带来了更高的投资回报，成为大数据最好的应用模式之一。RTB广告一般而言是网络广告的一种，RTB 是“Real Time Bidding”的缩写，意思就是“实时竞价”，即在每个广告展示曝光的基础上进行实时竞价的新兴广告类型。跟传统广告购买形式相比，RTB最本质的区别在于，把按照广告位的方式售卖改变为受众人群售卖方式，在每一个广告展示曝光的基础上进行竞价，每一个PV（页面浏览量）都会进行一次展现竞价，谁出价高，谁的广告就会被这个PV看到。RTB对于消费者、对于广告主、对于媒体都是有价值的事情。消费者希望看到和自己相关的广告，广告主希望能够用最经济划算的方式覆盖所希望覆盖的目标人群，大数据技术可以帮助实现这一点。

通过大数据的采集和分析，互联网所标称的精准营销将更加精准。通过追踪、记录、分析用户在网络上的行为，几乎可以精准到一个个体的所有层面。大数据可以分析人的历史行

为，通过这些行为可以分析这个人对什么感兴趣，比如一个人看了一百次广告，看到汽车广告就点击，其它所有的广告都不点击，大数据就可以预测这个人可能对汽车感兴趣。

在我们惊叹大数据给我们带来好处的同时，也要看到我们面临的挑战，大数据不止是一个词汇，更是一门技术，是一个产业时代。随着互联网广告生态环境改变，大数据时代引发海量数据爆发，企业想要依托提升预算成本进行流量包段难度提升，它需要借助技术手段，提升海量流量覆盖能力及处理能力。

再者，进入个人主义时代和移动互联网的普及，消费越来越挑剔，原来的扁平化需求被无限延展至时间和空间中，不同地点、不同时刻，同一消费者的需求和偏好都会发生变化。在这一变化的驱动下，企业营销的受众对象不再是某一类群体，而是聚焦到每一个人，以及这个人在当时、当下的需求和行为。因而如何进一步提高广告效果，满足受众需求，也成为抓取信息后另一个必须解决的问题。在互联网飞速发展的大背景下，受众的行为、习惯，以及网络营销的形式、方法都会随时、随地发生变化，这就需要企业紧跟技术应用发展趋势，及时了解用户受众行为习惯，结合企业实际，不断调整自己的观念和思路，将新服务、新技术与营销相结合并加以综合应用，以顺应营销环境发展新变化。

我们看到的另一个危机是BAT（百度、阿里、腾讯），近期围绕微信和淘宝发生新一轮互相屏蔽，在早前百度和淘宝进行了屏蔽，这三家掌握搜索和社交和消费的数据，本来是三方的数据汇总才能拼凑出比较完整的网上信息图谱，但是三家公司为了彼此的商业利益，并没有体现出数据合作的意愿，而是互相封杀，这将给社会数据的流动带来伤害。

因而对于国家和社会来说，面对这样方兴未艾的大数据环境，同时在互联网广告业迅速发炸之际，当务之急是健全、普及网络法律体系，完善价格机制，制定一个明确的价格机制，从而规范网络广告市场和网络产品市场，使消费者的权益得到有效维护，增加网络广告的信服度，从而开拓更广大消费者市场。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图

大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]

大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代？ “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的？ 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展，数据正以前所未有的速度迅速增长和积累，数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大（Volume） 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。 2.类型繁多（Variety） 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低（Value） 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高（Velocity） 第四个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线，已经无法高效处理如此海量的数据，而对于相关组织来说，如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息，那将是得不偿失的。可以说，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享，成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心，及时搜集、实时处理数据信息，为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析，加强社会风险控制，提高政府预测预警能力和应急响应能力。

大数据题目及参考答案

公需科目大数据培训考试 考试时间：120分钟 选择题中红色代表正确答案，判断题X为错，R为对。 1.根据涂子沛先生所讲，摩尔定律是在哪一年提出的？（单选题1分） A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年，贵阳市的呼叫服务产业达到（）坐席。（单选题1分） A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后，下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”？（单选题1分） A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？（单选题1分） A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲，哪一年被称为大数据元年？（单选题1分） A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是（单选题1分） A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说，摩尔定律就是每（）个月，产品的性能将提高一倍。（单选题1分） A.18 B.16 C.12 D.6 9.“（）大数据交易所”2015年4月14日正式运营，目前，交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业，交易总金额突破6000万元。（单选题1分）

A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.（）说明如果联网越多，从介入方式、技术上越来越突破，则网络规模越大、成本越低，网络的成本可能会趋向于零。（单选题1分） A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项？（单选题1分） A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的？（单选题1分） A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底，全国电话用户总数达到（）。（单选题1分） A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第七位的是（）（单选题1分） A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是（）的时代。（单选题1分） A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年？（单选题1分） A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题1分） A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲，高德交通报告针对全国（）个城市交通状态进行挖掘分析。（单选题1分） A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中，位居第三位的是（）（单选题1分） A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市

大数据技术下的精准广告投放.docx

大数据技术下的精准广告投放 在广告行业发展过程中，大数据技术的应用成为其谋求创新、优化升级的重要手段，利用大数据的分析处理能力，能够为广告投放工作提供精准的信息数据支持，提升广告自身价值的同时提高了广告公司的自身效益。但是在当前广告行业利用大数据技术的过程中出现了众多问题，导致广告行业改革面临较大的风险。因此，一种有效的基于大数据环境下的数据挖掘技术对广告的精准投放具有十分重要的现实意义。 1大数据精准广告的特点 1.1个性的广告创意 广告投放主体之所以投放广告是想将广告传播价值转换为自身产品的经济价值。想要提高广告价值，那么首先需要向消费者表达自身产品的相关信息，以便能够引起消费者的注意，为消费者留下产品的重要印象。在当前各类型新媒体不断发展的情况下，媒体渠道呈现多样化发展，广告传播主体想要促使自身产品信息在众多信息中脱颖而出，那么在表达内容上需要创新。而基于大数据技术的精准广告，能够依托程序化创意平台在短时间内对产品信息的表达形式进行创新。程序化创意指的是经过程序化创意平台的算法与大数据技术相结合，向广告设计师推送符合设计内容的相关材料，其中包含有广告设计颜色、广告标识、广告语等，当设计师完成多份广告创意设计，由于不知道确切的投放效果，故由系统先进行自由组合投放，在投放过程中不断根据用户反馈确定最优的创意。

1.2科学的广告决策 在传统的广告决策中，广告投放主体通常情况下会根据自身产品的特性寻找适合投放广告的平台，因此，广告主自身的经验对于广告决策起着至关重要的作用。而基于大数据技术的精准广告，在投放过程中，首先需要Graph-based推荐算法对数据信息进行处理，随后根据处理结果对消费者投放广告。这样一来，利用大数据技术处理过的信息数据能够为广告决策提供合理的建议，促使广告决策科学化。 1.3精准的广告投放 在大数据时代，精准广告的主要特点便是广告主对广告投放的关键点进行把控。在此过程中，广告主要善于总结发现消费者的自身需求，以便能够精准地针对消费者推送广告。当消费者浏览某类信息时，为消费者提供有关产品的链接，当消费者购买某类产品时，为消费者推动产品的价格，帮助消费者挑选性价比较高的产品，以此来促进产品的销售。广告主在此过程中，要善于捕捉消费者的信息，有针对性地对其投放广告，最终为提高产品经济效益打下基础。 2传统广告中的不足 结合传统模式下的广告投放情况来看，媒介既是受众接触广告的一个主要途径，也是受众不愿接受广告的屏障，在此情况下，广告投放者往往难以了解群众对于广告的评价以及群众是否愿意接受广告，在一定程度上会导致广告资源出现浪费情况，促使广告传播效果难以提高。除此之外，在传统的报纸广告时代，广告主在投放广告之后通常情况下较难接收到消费者的反馈，因此，广告主通常会将广告信息

大数据时代对市场营销的影响

大数据时代市场营销模式变革思考 在数字时代，人们的生活方式和思考方式在发生一系列的变化，这种变化同样也使得人们的消费观念发生较大的转变。它赋予消费者更广阔的视野，同时也在提高着消费者的自主意识。这些影响足够消费者不再完全相信传统营销“轰炸式”的传播和灌输，他们更加倾向于受到质疑的品牌和产品，他们能够在基础上发表自己的观点，影响到其他的人群。在这种时代环境下，如果企业和厂商对他们的观点是漠视的态度，那么他们将会失去大量的关注人群，也使得传统的营销模式传播的影响力大打折扣。 根据相关的调查研究，在我国有着超过一半的企业每天的数据生成量达到1T以上，有着一成企业的数据量每日达到10T以上，随着数本文由论文联盟https://www.sodocs.net/doc/c916953958.html, 收集整理字时代的不断成熟完善，这些数据还在大幅度的提高。由此可见，大数字时代已经成为时代的重点，在某些行业，数据就是业务，它已经成为企业与国家的战略资源。 一、数据的意义 数据对于现代的社会环境而言，已经成为一种新的经济资产，如同黄金等货币一样。数据已成为现如今主体的信息载体，它被运用到各个方面，像人工智能等技术，利用数据处理的自然语言和识别模式以及机器学习等技术，能够使得

计算机更加容易接受，同时数据也为互联网时代的数字营销打开了新的思路。 “大数据”的大字并不仅仅局限于容量，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。在IDC 和麦肯锡在对大数据的研究中指出，大数据至少能够在4个方面能够创造出巨大的商业价值：其一，对顾客用户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；其二，运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；；其三提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条和产业链条的投入回报率；其四，实现商业模式以及产品和服务的创新。 二、CMO转型 在数据时代，人们已经认识到新的经济环境的波动、不确定以及日益复杂和结构变动大的特点。在国内，由于多种变革的力量作用下，中国经济环境变得日益复杂，同时技术的互联互通，使得环境的变化出现更加复杂。 在今年，IBM组织了首次的全球首席营销官调查，这是一次最大规模的调研，其中有来自64个国家19个行业的1734名CMO接受长达一个小时的面谈，这次调研能够较好的帮助我们了解CMO在近些年所发生的角色变化，其中有着68名来自中国的高级市场主管。 与其它的CMO一样，中国的CMO们同样在应对变革

大数据时代广告营销

移动媒体广告拓展 大数据时代的广告营销 随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满 与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了 “大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的一道金光”。

大数据与精准营销研究综述

大数据与精准营销研究综述 摘要：随着互联网的日益普及，人们对互联网技术的利用率越来越高，由此而来的大数据对社会的各行各业都带来很大变化，人们正步入大数据时代。在企业营销中，大数据的应用可以大大促进精准营销的发展，为其带来前所未有的发展机遇。本文首先分别对大数据与精准营销的研究进行综述，然后提出大数据时代下精准营销模式的问题，最后针对该问题提出一些思考与建议。 关键词：大数据；精准营销；精准营销模式 一、大数据研究现状 1.大数据起源与兴起 1980年，著名未来学家托夫勒在其《第三次浪潮》提出了“大数据”的概念，并热情地将其称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”，但是之后很长一段时期内，由于技术发展制约，“大数据”的概念并没有得到人们的重视。 2008年开始，移动计算、物联网、云计算等一系列新兴技术相继兴起，这些技术的发展及其在社交媒体、协同创造、虚拟服务等新型模式中的广泛应用，使得全球数据量呈现出前所未有的爆发式增长态势，数据复杂性也急剧增长，客观上要求新的分析方法和技术来挖掘数据价值，大数据技术应运而生，并得到迅速发展和应用，如此，“大数据”时代真正到来。 2008 年末，三位信息领域资深科学家卡内基梅隆大学的R.E.Bryant、加利福尼亚大学伯克利分校的R.H.Katz、华盛顿大学的https://www.sodocs.net/doc/c916953958.html,zowska联合业界组织计算社区联盟（Computing Community Consortium）发表了非常有影响力的白皮书《大数据计算：商务、科学和社会领域的革命性突破》，使得研究者和业界高管意识到大数据真正重要的是其新用途和带来的新见解，而非数据本身。随后，包括EMC、IBM、惠普、微软在内的全球知名企业纷纷通过收购大数据相关厂商来实现技术整合，实施其大数据战略；国内外咨询机构也相继发布与大数据相关的研究报告，积极跟进大数据领域的研发与应用。2011 年5 月，EMC 公司在主题为“云计算相遇大数据”的World 2011 大会中阐述了云计算与大数据的理念和技术趋势。同年10 月，Gartner 将大数据列入2012 年十大战略新兴技术；11 月，由CSDN 举办的中国大数据技术大会在北京成功举行。大数据在产业界逐渐形成燎原之势。 目前，大数据研究和应用已经成为信息科技领域中的热点。世界各国均高度重视大数据领域的研究探索，并从国家战略层面推出研究规划以应对其带来的挑战。2012 年3 月，

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称： 评阅成绩： 评阅意见： 成绩评定教师签名： 日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 （一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？ 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

大数据时代的精准广告

近两年，互联网行业正在经历一系列深刻变革，如移动互联网的爆发式增长，如web2.0的兴起，如云计算和大数据时代的开启。这些变革，让沉寂多年的网络广告生存法则岌岌可危，技术革新带来的驱动效应正在倍增显现，充满想象增长空间的创新商业模式正在慢慢浮出水面。 而新的行业大洗牌来临之前，传漾科技代表的一类新兴技术公司，早便已开始了自己的探索和布局，成功抢占了未来先机。 从技术先行者到交易所 在国际领域，RTB实时竞价正逐渐成为越来越多互联网企业和广告主的选择——媒体供应方希望最大化的提高某一广告位、某一时段的价值，更有效利用自己的资源；需求方广告主则希望用最少的钱取得最大的广告效果，提高了投资回报率，对网络广告的购买行为也从单纯的注重流量和点击的“购买媒体”向注重有效客户的“购买受众”转变。 传漾技术副总裁王跃告诉记者，以技术起家的传漾，在2009年创立之初便是携带着正宗的RTB基因，其最早开发出的Dolphin广告发布协作平台及Eagle 广告监测协作平台一直保持业内领先水平。 Dolphin是传漾科技总结了行业过去近10年经验、自主研发的一套适合大中型垂直媒体和联盟使用的广告发布系统。它重建了一套新一代高效投放内核，推出更人性化的桌面式流程界面，扩展了广告的发布管理结构理念，同时又摒弃了一些传统广告投放系统中僵化、不符合时代规范的逻辑功能。Dolphin首创的ONE-TAG技术、首次应用于广告系统的MVC框架、强化的UI设计，让行业系统软件更贴近网络人士的习惯。

目前，Dolphin通过核心技术优势服务于众多大型垂直网络媒体，例如汽车之家、东方财富网、天极网等，其2012年的市场覆盖率已达60%，是商用网络广告发布系统市场占有率第一的产品，而基于Dolphin广告发布系统每天发布近100亿次的广告。 在长达三年的时间里，传漾同时还积累了、Max品牌广告网络平台、Mix效果营销网络平台、SamBa富媒体广告协作平台、TG媒体联合协作营销平台等一系列技术平台和营销解决方案、RT电子商务智能平台、移动互联网整合营销平台、Data网民数据智能引擎、并且沿供应方和需求方几条线均衡布局。 而随着这些实时竞价平台核心产品的成功建立，传漾也得以轻松完整的打造了DSP（广告主、代理商投放需求平台）、SSP（互联网资源管理与优化平台）和DMP（数据管理分析）三大平台，并以AdPlace竞价系统作为实时交易的枢纽——这也意味着传漾自身的角色发生了重大的改变：它不再仅仅是一个营销技术

浅谈大数据时代的精准营销

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/c916953958.html, 浅谈大数据时代的精准营销 作者：陈稳 来源：《商情》2016年第43期 【摘要】随着大数据时代的到来，精准营销对于持续有效提高商业银行效益尤为重要。为了促进商业银行的不断发展，提升银行效益，需要采取精准营销管理，推动银行的建设与发展。对于当前商业银行精准营销管理进行分析，挖掘大数据下的顾客需求与商业银行营销之间的关系，为推动银行的发展提出建议与意见。 【关键词】大数据；精准营销；意见建议 一、精准营销的概念 精准营销是指在可量化的数据基础上分析消费者个体的消费模式和特点，并以此来划分顾客群体，精准地找到目标顾客，以及精准地开展营销活动，以提高营销成本效益率的过程。 精准营销核心是“精准”。依托强大的数据库资源，通过现代信息技术手段实现个性营销活动，以现代信息技术、市场定量分析为手段，对客户进行精确衡量和分析，做到合适的时间、合适的地点、以合适的价格、通过合适的营销渠道，向合适的顾客提供合适的产品，商业银行实现效益最大化。 二、精准营销的作用 （一）精准营销降低营销成本 随着精准营销的发展，借助于数据挖掘技术、用户定位技术、云计算等现代信息技术，实现了精准营销信息推送以及线上与线下营销的连接，商业银行的营销更加有的放矢，有效地降低了营销成本。 （二）精准营销缩短销售周期 精准营销与传统营销的显著区别在于更加注重细分客户和精确定位，同时精准营销更侧重于顾客便利，通过细化社会分工，把销售渠道缩到最短。第三方物流的兴起，也使得当前商品流通更加快速，从而有效缩短了销售周期。 （三）精准营销实现可持续发展 先进科技手段的运用实现了商业银行与顾客之间的直接沟通，也使商业银行和客户的个性化互动成为可能，从而不断满足客户的需求，为商业银行建立稳定的顾客群，从而实现商业银行长期稳定的发展需求。

大数据时代广告营销

大数据时代广告营销

移动媒体广告拓展 大数据时代的广告营销 随着互联网的快速普及与网络终端的多元化，我们的生活维度正从一元结构（现实生活）逐渐走向二元结构（线下与线上）。十几年前，我们与周围的人在现实生活中基于各种纽带，以一种近乎鸡犬相闻的状态相处，互联网对于所有人而言仅仅是一个新颖、陌生甚至带有欺骗色彩的虚拟存在；十几年后的今天，人与人在现实生活中变得无比陌生而私密，以至于一墙之隔却“老死不相往来”，反而那张无形的网络却赋予了人们更多的“存在感”。男女老少，有哭有笑——互联网世界着实显得真实而丰满 与此同时，我们不得不承认一个事实：与现实生活的私密性相比，身处网络世界的我们是近乎透明的！我们从事的浏览门户、搜索信息、收发邮件、网络购物、即时聊天等几乎一切的网络行为，都被那块“曲奇饼”（cookie）默默地记录了下来，并随时可以被网络服务商抓取与挖掘。这种大量网民网络生活形态的历史与即时的海量信息，是我们以上种种网络行为的“数据痕迹”，并形成了一幅庞大的有关网民的“数据影像”；这些数据的“体量（Volume）”、“类型（Variety）”、“处理速度（Velocity）”均超乎我们对常规数据的感知，堪称“大数据”（Big data）。至此，不管你信不信，“大数据时代”已经以一种汹涌澎湃的姿态扑面而来了 “大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着大价值。目前，大数据比较明朗化的商业价值开发，发生在互联网广告精准营销领域。传统的广告营销，在经历了大众传播的喧嚣、分众传播的繁荣后，开始迎来新的变革窗口----针对特定网民的精准营销（有人称其“个众传播”）。基于对记录着用户人口属性、兴趣喜好、消费习惯、价值导向等信息的大数据的挖掘，通过人群定向技术，向特定的某个用户传播极具针对性的广告，从而降低广告的无效损耗，提升品牌的投资回报率（ROI）,这是大数据在网络精准营销领域“闪出的

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响 大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影

响主要包括以下几个方面： (1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 (2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 (3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据时代下的精准营销精编版

大数据时代下的精准营 销精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

2012年以后，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。哈佛大学社会学教授加里·金说“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”本文总结一下：利用海量数据和先进的数据挖掘技术，研究客户行为特征，进行精准营销。 数据库营销 关于数据库营销，美国全国数据库营销中心是这样定义的：“数据库营销是一个动态的数据库管理系统，该数据库的内容涵盖现有顾客和潜在顾客，并可以随时扩充、更新。就其功能而言，要能实现以下目标：确认最佳目标顾客及潜在顾客，然后与顾客建立起长期的、牢固的、融洽的关系，同时根据数据库建立先期模型，进行针对性营销。”? 拉克萨根据数据库营销的产生和演进，把数据库营销的发展过程划分成交易信息、名录管理、数据库分析、接触管理、软件进化、客户关系管理等不同的阶段，所有不同的阶段都可以认为是发展全功能数据库营销策略的一个又一个里程碑。? 数据挖掘 通过数据挖掘技术对数据库中的数据进行分析是数据库营销的主要分析技术。数据挖掘的目的就是要在数据庞大的、信息不完全的、有噪声的、表述模糊的、随机的数据中，提取出隐含于其中的、人们不知道的、但又是潜在的、有用的信息和知识。可以说数据挖掘是一个利用现有的各种分析工具，用以在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，然后依据这些模型和关系作出预测。数据挖掘能通过预测未来趋势及行为，帮助人们作出前瞻的、基于知识的决策。? CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是世界公认的方法论之一，也较有影响力。在这一流程中DM不再只是数据的组织或者简单的呈现，也不仅仅表现为对数据的分析和统计建模，其强调的则是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。? CRISP-DM将整个挖掘过程分成了以下六个步骤：商业理解，数据理解，数据准备，建立模型，模型评估，模型发布。? 通常来说，把模型的结果转化成一段数据库存储过程的代码，并与数据处理代码进行整合，就可以在数据库存储过程中实现

大数据时代创意营销的实用及网络营销策划

《基于创意营销的实用网络营销策划》 【课程收获】 怎样写网络营销策划方案，究竟怎样策划自己公司的网络营销？ 要撰写网络营销策划方案，为什么首先要先了解什么是策划、营销策划？ 网络营销策划究竟策划什么、有哪些内容？ 网络营销策划与线下营销策划有什么相同和区别？ 实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介： 滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。 黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。 擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销 授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。 主讲课程： 《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》 《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、

2018年大数据时代的互联网信息安全试题和答案解析(100分)

1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（单选题2分） 得分：2分 C.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（）（单选题2分）得分：2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信，短信内容是这样的：“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到XXXX网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?（）（单选题2分）得分：2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（单选题2分）得分：2分 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时，卖家突然说交易出现异常，并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?（）（单选题2分）得分：2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式，并进行核实 7.重要数据要及时进行（），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分）得分：2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行（）保护。（单选题2分）得分：2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（）（单选题2分）得分：2