在现代计算机的应用领域中,数据处理是一个重要方面 。数据处理是对各种类型的大批量的数据进行收集、 存储、排序、检索、计算、修改、输出等分析和加工 处理的过程。例如,用计算机进行企业管理、财务工 资管理、仓库物资管理、情报检索、统计报表等都涉 及到数据存放到外存储器上。有时,为了长期保存原 始数据和加工处理过的数据,也需要将这些数据以文 件的形式存放在外存上。学完本章读者应能掌握文件 的概念、逻辑特性、物理结构和基本操作

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据关键技术 1.5 大数据计算模式 1.6 代表性大数据技术

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据关键技术 1.5 大数据计算模式 1.6 代表性大数据技术

• 第一节 数据通信概念 • 第二节 传输代码 • 第三节 数据通信系统 • 第四节 数据传输速率 • 第五节 数据传输方式 第六节 数据传输质量 第七节 信道容量 第八节 数据通信网 第九节 数据通信的简史、特点、应用与发展

Ｃ语言定义的几种基本数据类型，它们有规定 的类型说明符、数据长度及数据组织和存储形式， 程序设计时可直接用它们来定义数据对象。 在实际应用中仅有这些基本数据类型是不够的, 为了增强数据的表示能力,能够使用各种数据,常需 要各种新的数据类型来满足问题求解的需要。 例如,一个传统的例子:

文件：存储在外部介质上数据的集合,是操作系统数据管理的单位使用数据文件的目的 1、数据文件的改动不引起程序的改动——程序与数据分离 2、不同程序可以访问同一数据文件中的数据——数据共享

在线性表中,数据元素之间仅有线性关系,除第一个元素 外每个数据元素只有一个直接前趋,除最后一个元素外,每个 数据元素只有一个直接后继.在树形结构中,数据元素之间有 明显的层次关系,每一层上的数据元素可能和下一层中多个元 素相关,但只能和上一层中一个元素相关.而在图形结构中, 任意两个数据元素之间都可能相关,即结点之间的关系可以是 任意的.所以图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构

从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为

第一数据的来源 数据的来源主要有两种渠道: 一种是通过直接的调查获得的原始数据,一般称之为第一手或直接的统 计数据; 另一种是别人调查的数据,并将这些数据进行加工和汇总后公布的数 据,通常称之为第二手或间接的统计数据

在群智感知（mobile crowd sensing，MCS）数据收集过程中，任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题，提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制，通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度，进而，根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时，为准确衡量感知数据可信程度，利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类，从而在多任务并发场景下，服务器根据结果合理地选择任务参与者，达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性，显著提高感知数据质量，有效降低服务器总奖励开销