1、了解微信、微博、小视频每天产生的数据量与数据类型。
答：微信：数据类型： String：字符串 数据量：4亿+
Number：数字
Object：对象
Array：数组
Bool：布尔值
Date：时间
Geo：多种地理位置类型
Null
微博：数据类型：字节 数据量：5亿+
抖音：数据类型：字节 数据量：2.5亿+
2、选择一个你感兴趣的领域应用数据思维进行分析决策的案例。
答：很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?
为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：
在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内这一有价值的规律的。
3、大数据 人工智能 云计算 物联网 区块链的概念及相互关系。
答：大数据：大数据也称为巨量资料，大数据的规模庞大到无法通过主流软件工具在合理时间内处理，所以需要采取一些特殊技术来有效处理数据，比如大数据技术可以专业化处理、通过“加工”实现数据的“增值”。
人工智能：人工智能是一种可以跳脱出人类指令之外，具有一定思考能力，能够模拟人类行为，延展人类能力的一种计算机技术。
云计算：云计算简单来讲就是出售强大的计算能力，比如说你准备好了一些数据准备用电脑计算结果，但是发现个人电脑计算能力不够需要很长很长时间才能得出结果。但是如果为了这个事情去买一台超贵的计算强的电脑很不划算，所以你只能将计算公式和数据发送到云服务器(由多个计算能力强大的服务器组成)上，云服务器很短时间内反馈结果给你。而你也只需要支付少量的费用即可。
物联网：简单的说物联网就是通过网络将物品之间连接起来，比如智能家居系统就是属于物联网的集合，远程控制家里的灯具、家电等的开关。
区块链：区块链本质是一个去中心化的分布式账本数据库，这种分布式的特点就是买家和卖家直接交易不需要任何中介，而交易过程中数据多人有备份。
相互关系：数字经济建设在数字新技术体系上，数字新技术主要包括物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等五大技术。根据数字化生产的要求，物联网技术为数字传输，云计算技术为数字设备，大数据技术为数字资源，人工智能技术为数字智能，区块链技术为数字信息，五大数字技术是一个整体，相互融合呈指数级增长，才能推动数字新经济的高速度高质量发展。
4、大数据的职业前景。
答：据最新统计2018年全国的大数据人才仅46万，在未来五年内企业对大数据专业人才的缺口将达到150万，近年来越来越多人想要从事这一职位，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份高薪的工作。未来云计算相关的大数据将会是未来最有发展前景的职业。
1、大数据开发方向，所涉及的职业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向，所涉及的职业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向，对应岗位：大数据运维工程师。
在这个信息化时代，未来大数据和云计算区块链等新兴产业将成为国家大力提倡的重点产业，因此，与之相关的行业将成为新一代从业人员所追随的。未来这些相关专业就业前景可期。
