1.瀏覽2019春節各種大數據分析報告，例如：
2.分析所採用數據的來源有哪些？
(1)有全國的交通局統計，旅遊業的統計，餐飲業的統計，等等消費的統計下得出大數據。
(2)各種軟件平臺的出來的各種所需的數據
3.大數據的呈現方式有哪些？
大數據的呈現方式次數最多的就是圖形，其中常用的圖形是散點圖，折線圖等。
4.大數據的特點是什麼？對思維方式有何影響?
大數據的特點：
（1）數據量巨大。例如，人類生產的所有印刷材料的數據量僅爲200PB。典型個人計算機硬盤的容量爲TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級。
（2）數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據佔絕對多數。
（3）處理速度快。數據處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
（4）價值密度低。以視頻爲例，一小時的視頻，在不間斷的測試過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
對思維方式有何影響：
（1）總體性思維
社會科學研究社會現象的總體特徵，以往的採樣方法一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於採樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。
（2）容錯性思維
在大數據時代之前，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據儘量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會“南轅北轍”的現象，導致數據的準確性大大降低，從而造成分析的結論與實際情況背道而馳，因此，就必須十分注重數據樣本的精確思維。
（3）關聯性思維
在大數據世界未出現時，人們往往執着於現象背後的因果關係，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在關聯關係。數據量小的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的關聯關係。
（4）智能化思維
不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智能和機器學習等新技術的發展，“智能機器人”技術研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。
