林职院高职单招大数据技术与应用专业好不好学

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截至2015年12月，福建林业职业技术学院有天麟和江南两个校区，校园占地752亩，建筑面积 17.1 万平方米。有专任教师327人，在校生9000多人，其中全日制高职在校生7000多人，全日制应用型本科生86人

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《大数据评测》

通过分析软件测试在大数据时代面临的挑战，介绍了基于大数据的典型应用，最后对大数据的相关测试技术进行了详细论述。第一章介绍大数据对软件测试的挑战，第二章介绍了大数据的应用，第三章给出了针对大数据处理框架的测试技术以及基准测试的现状，第四章提出了大数据应用中相关算法的评测技术，第五章针对大数据应用的性能测评方法给出了测试设计和执行的相关技术，第六章从信息安全角度提出了大数据应用中有关隐私等安全测评技术。

大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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