自考14382物联网大数据处理技术考试大纲（2025年版）
湖南 省高 等教 育自 学考 试课 程考 试大 纲物联网大数据处理技术 （课程代码：14382） 湖南省教育考试院组编 2025 年 6 月高等教育自学考试课程考试大纲课程名称：物联网大数据处理技术课程代码：14382
第一部分
课程性质与目标
一、课程性质与特点
物联网大数据处理技术课程是高等教育自学考试物联网工程专业的选考课程；
本课程是一门融合物联网、计算机科学、数据科学及通信技术的交叉学科课程，其性质兼具理论深度与实践导向，旨在培养面向物联网时代的数据处理复合型人才。
课程特点主要体现在：①技术前沿性，聚焦实时数据流处理、边缘计算、多源异构数据融合等关键技术；②数据复杂性，涵盖海量感知数据、非结构化设备日志及时空关联数据的处理挑战；③应用驱动性，通过工业物联网、智慧城市等典型场景案例，强化数据清洗、特征提取与智能分析的全流程实践；④跨学科整合性，需整合传感器网络、分布式计算、机器学习等多领域知识体系；本课程通过理论建模与工程实践的双向融合，系统性提升解决物联网大数据全生命周期问题的能力。
二、课程目标与基本
要求通过本课程学习，考生应具备理解物联网数据的特征（如高并发性、异构性、 时空关联性等），掌握大数据处理的核心理论（如分布式计算、流式计算、数据清洗等）。学习物联网与大数据技术的融合应用场景（如智慧城市、工业物联网、环境监测等）。基本要求：
1. 了解物联网大数据处理技术的基本概念；
2. 掌握物联网大数据处理技术中数据采集、存储、分析及可视化的全流程技术的方法；
3. 能够结合物联网与人工智能技术，探索数据挖掘、机器学习在物联网中的应用。
三、与本专业其他课程的关系
本课程的先修课程为物联网工程导论、数据库系统等，两门课程中物联网基础知识及关系型数据库与非关系型数据库的原理等知识为本课程基本知识概念的理解打下基础。
第二部分
考核内容与考核目标通过本章的学习，理解大数据的 4V 特征；了解大数据的崛起、大数据的发展历程、各国大数据战略等。本章的难点内容是大数据的 4V 特征及产生原因。
（一）大数据的时代背景（次重点）识记：1.大数据的崛起
2.大数据的发展历程理解：各国大数据战略（二）从数据到大数据（重点）识记：1.大数据的 4V 特征
2.大数据的属性
理解：1.大数据的困难
2.大数据的产生原因（三）大数据价值期望（重点）识记：1.新型范式
2.赋能价值
理解：1.数据要素化
2.数据智能
（四）大数据理论技术（次重点）识记：大数据技术通过本章的学习，可以将不同来源的数据，掌握通过数据抽取、网络爬虫等对应不同类别数据来源的数据获取方法。本章的难点是物联网设备产生的内部数据获取及应用。
（一）分析数据来源，实现数据价值（次重点）识记：1.数据类型
2.数据来源
理解：数据价值
（二）内部数据及获取方法（重点）识记：1.内部数据
2.政府部门内部数据理解：1.企事业单位的内部数据
2.物联网设备产生的内部数据
3.内部数据获取应注意的问题应用：1.观察政府部门
2.企事业单位官网
3.了解他们的内部数据（三）外部数据及获取方法（重点）识记：1.外部数据
2.国家数据
3.互联网数据
理解：1.浅网数据获取方法
2.深网数据获取方法
3.深网、浅网的描述应用：1.观察互联网商业网站官网
2.了解他们的内部数据
第三章 大数据管理
通过本章的学习，了解数据管理系统的发展历史及大数据管理系统的特征，掌握大数据模型及其查询语言，并从层次结构、大数据的组织与存储、大数据系统容错与故障恢复等方面了解大数据管理系统的相关概念、方法和关键技术，并了解新兴的大数据管系统。本章的难点是数据仓库、数据湖的理解及在各大互联网平台的情况。
（一）数据管理系统发展历史（重点）识记：1.网状数据库
2.层次数据库管理系统
3.关系数据库管理系统理解：1.分布式数据库管理系统
2.NoSQL 数据库管理系统
3.NewSQL 数据库管理系统
4.数据仓库、数据湖及湖仓一体系统应用：1.数据湖的应用，例如阿里各平台
2.数据仓库的应用，例如阿里各平台（二）大数据模型与查询语言（重点）识记：1.关系模型与查询语言
2. 键值对模型与查询语言理解：不同模型与查询语言应用：1.对结构化的关系数据进行处理
2.图数据及半结构化的数据进行处理
3.非结构化的多媒体数据进行处理
4.网页数据进行处理（三）大数据管理系统（次重点）
理解：1.大数据管理系统层次结构
2.大数据的组织与存取
3.大数据系统容错与故障恢复应用：1.根据大数据管理系统的层次结构能处理小型的大数据管理系统等
2.根据大数据管理系统中数据的组织与存取方式能处理小型的大数据管理系统等
3.掌握系统容错与故障恢复机制
4.处理小型的大数据管理系统等
第四章 大数据处理
通过本章的学习，能根据不同类型的数据，采用不同的计算处理模式，掌握大数据的处理生态系统，理解三种典型的大数据处理编程模型与框架，学会并掌握内存计算系统和批流混合系统等两种新型的大数据处理系统。本章的难点是网络爬虫的设计。
（一）大数据处理生态系统（重点）识记：1.数据传输
2.数据存储
3.资源管理
理解：1.数据计算
2.配置管理
3.分布式协调服务
（二）典型大数据处理编程模型与框架（重点）识记：1.批处理编程模型与框架
2.流处理编程模型与框架理解：1.图计算编程模型与框架
2.代表性的框架
应用：1.具备应用 Hadoop 等代表性框架
2.具备大规模数据集并行运算的能力
3.从某一官网运用爬虫得到的数据进行处理等（三）新型大数据处理系统（次重点）
理解：1.批流混合系统
2.内存计算系统
应用：1.基于内存计算大数据
3. 根据计算框架系统 Spark 来解决实时性问题等
4.
第五章 大数据分析
通过本章的学习，能根据所获得的数据，将其转换为有用的知识，应用大数据分析算法、大数据学习技术、大数据分析系统和数据可视化技术等，将发现的知识与信息应用于实践以实现多种高附加值的增值服务。本章的难点是机器学习、深度学习及联邦学习等。
（一）大数据分析方法（重点）识记：1.统计分析
2.机器学习
3.深度学习
理解：1.大数据统计分析有哪些算法
2.机器学习有哪些算法
3.深度学习有哪些算法
4.图结构挖掘与分析（二）分布式大数据分析技术（重点）识记：1.分布式学习理解：常用的横向联邦学习系统架构应用：1.用机器学习解决使用网络爬虫获得的数据进行数据可视化处理
2.深度学习解决使用网络爬虫获得的数据进行数据可视化处理
3.联邦学习解决使用网络爬虫获得的数据进行数据可视化处理（三）大数据分析平台（次重点）识记：机器学习大数据分析平台理解：分布式大数据分析分布应用：1.多种技术和组件，支持数据处理
2.多种技术和组件，数据管理和数据分析
3.尝试建设一个大数据分析平台（四）数据可视化（一般）识记：1.可视化的定义
2. 数据可视化的发展理解：1.数据可视化工具及图形库
2.文本数据可视化
3.数据可视化的技术应用：1.针对运用网络爬虫获得的文本数据
2.尝试生成标签云
第六章 大数据安全
通过本章的学习，能掌握大数据安全的相关概念和技术，从多个维度了解大数据安全的现状与未来，掌握大数据安全的基本概念、重要性、理论基础、主要技术、 安全治理以及对未来的掌握，能够更好地理解和应对大数据时代的安全问题；在技术层面，重点掌握保护大数据安全的先进技术，如数据加密、访问控制、身份认证、 数据脱敏、联邦学习以及大数据平台自身的安全性问题，包括分布式存储、容灾等；
最好要了解我国数据安全法律规范和数据分类分级方法，包括制定数据安全政策、 评估和管理数据风险等，了解大数据安全的发展趋势和挑战，探索未来的大模型安全等。本章的难点是大数据系统、应用及各种加密算法。
（一）大数据安全概述（重点）识记：1.大数据系统
2.大数据应用
3.大数据安全
理解：1.大数据安全知识体系
2.大数据安全风险
3.大数据安全意识
（二）数据安全基础（次重点）识记：1.密码学
2.密码算法
理解：1.对称加密算法
2.非对称加密算法
3.杂凑密码算法
4.密码协议
5.通信安全
6.软件安全
应用：1.用对称加密算法
2.非对称加密算法进行简单的明文加密
3.密文解密。
（三）数据安全技术（重点）识记：1.数据采集
2.数据传输
理解：1.数据存储
2.数据使用
应用：1.如何通过传感器实时采集生产线设备的温度，用于维护和优化生成效
2.如何通过传感器实时采集生产线设备的震动，用于维护和优化生成效
3.如何通过传感器实时采集生产线设备的能耗等数据，用于维护和优化生成效率
4.工厂利用振动传感器检测机床状态，提前预警故障等（四）数据共享和流通安全（重点）识记：1.数据共享和流通概述
2.数据匿名化
3.安全多方计算
理解：1.机密计算
3.安全多方学习
4.同态加密技术
应用：同态加密的应用，如医疗机构在不共享患者数据的前提下，通过同态加密实现分布式模型训练，突破数据孤岛限制等（五）数据安全治理（重点）识记：我国数据安全法律规范理解：1.数据分类分级
2.数据安全治理指南
3.数据安全能力成熟度模型（六）大数据安全展望（次重点）识记：大数据对抗理解：大数据安全与大模型安全应用：1.基于多方安全计算的医疗数据跨机构共享系统设计
2.运用多方安全计算进行流行病学研究
3.运用多方安全计算进行罕见病例诊断模型训练等
第七章 大数据治理
通过本章的学习，系统掌握大数据治理的核心概念与方法论，理解数据生命周期管理、技术架构设计、治理体系构建等关键环节，培养跨学科整合能力以应对数据安全、伦理与法律挑战。能够掌握数据质量评估、元数据管理、数据生命周期模型等基础理论；熟悉治理框架（如 DAMA-DMBOK）与关键技术工具（如区块链、 隐私计算）；结合行业案例分析治理实践中的风险控制与合规要求；强化数据伦理意识，关注数据主权、隐私保护与社会公平等前沿议题。本章的难点是元数据及主数据的定义及管理方案。
（一）大数据治理概述概述（重点）识记：大数据治理的概念理解：大数据质量的技术体系应用：医疗行业，例如通过流数据技术监控病人的体征指标（二）元数据管理（重点）识记：元数据的定义理解：1.元数据的管理方式
2.元数据标准和规范
3.元数据的分类
应用：电厂的大数据集成与分析计划；风速数据错误等（三）主数据管理（重点）识记：主数据的定义理解：主数据的管理方案应用：某品牌零售商的大数据分析计划，通过噱头提升销量（四）数据质量管理（重点）识记：数据质量维度（完整性，准确性，一致性，时效性，实体同一性）
理解：1.数据质量管理技术常用手段
2.数据质量管理框架应用：某高铁公司现金的状态监测实践（五）数据集成（一般）识记：数据集成的难点理解：1.数据集成的定义
2.传统集成技术
3.跨界数据集成技术应用：某典型公司的数据集成，例如建立数据仓库等（六）数据标准化（次重点）识记：数据标准定义理解：数据标准管理应用：某空调噪声大数据智能分析等
第八章 大数据案例
通过本章的学习，了解大数据在推动当今国民经济快速发展方面的作用，例如医疗行业、机器翻译领域、自动驾驶领域等；根据大数据应用的主要分析场景等三个层次，理解网页重要性排序、贷款违约预测、自动驾驶三个大数据案例的实践应用。本章的难点是金融风控、自动驾驶等。
（一）网页重要性排序（一般）识记：大数据分析场景应用的层次理解：PageRank 算法应用：谷歌搜索引擎中网页重要性评估（二）贷款违约预测（次重点）识记：金融风控的作用理解：1.数据探索
2.数据预处理
3.数据特征
应用：1.模型训练
2.贷款用户数据分析等（三）自动驾驶（重点）识记：1.感知识别
2.决策规划
理解：控制执行
应用：自动驾驶项目探索
第三部分
有关说明与实施要求
一、考核的能力层次表述
本大纲在考核目标中，按照“识记”“理解”“应用”三个能力层次规定其应达到的能力层次要求。各能力层次为递进等级关系，后者必须建立在前者的基础上， 其含义是：识记：能知道有关的名词、概念、知识的含义，并能正确认识和表述，是低层次的要求。
理解：在识记的基础上，能全面把握基本概念、基本原理、基本方法，能掌握有关概念、原理、方法的区别与联系，是较高层次的要求。
应用：在理解的基础上，能运用基本概念、基本原理、基本方法联系学过的多个知识点分析和解决有关的理论问题和实际问题，是最高层次的要求。
二、教材
指定教材：《大数据导论》，梅宏，高等教育出版社，2024 年第 2 版
三、
自学方法指导
1．在开始阅读指定教材某一章之前，先翻阅大纲中有关这一章的考核知识点及对知识点的能力层次要求和考核目标，以便在阅读教材时做到心中有数，有的放矢。
2．阅读教材时，要逐段细读，逐句推敲，集中精力，吃透每一个知识点，对基本概念必须深刻理解，对基本理论必须彻底弄清，对基本方法必须牢固掌握。
3．在自学过程中，既要思考问题，也要做好阅读笔记，把教材中的基本概念、原理、方法等加以整理，这可从中加深对问题的认知、理解和记忆，以利于突出重点，并涵盖整个内容，可以不断提高自学能力。
4．完成书后作业和适当的辅导练习是理解、消化和巩固所学知识，培养分析问题、解决问题及提高能力的重要环节，在做练习之前，应认真阅读教材，按考核目标所要求的不同层次，掌握教材内容，在练习过程中对所学知识进行合理的回顾与发挥，注重理论联系实际和具体问题具体分析，解题时应注意培养逻辑性，针对问题围绕相关知识点进行层次（步骤）分明的论述或推导，明确各层次（步骤）间的逻辑关系。
四、对社会助学的要求
1．应熟知考试大纲对课程提出的总要求和各章的知识点。
2．应掌握各知识点要求达到的能力层次，并深刻理解对各知识点的考核目标。
3．辅导时，应以考试大纲为依据，指定的教材为基础，不要随意增删内容，以免与大纲脱节。
4．辅导时，应对学习方法进行指导，宜提倡“认真阅读教材，刻苦钻研教材，主动争取帮助，依靠自己学通”的方法。
5．辅导时，要注意突出重点，对考生提出的问题，不要有问即答，要积极启发引导。
6．注意对考生能力的培养，特别是自学能力的培养，要引导考生逐步学会独立学习，在自学过程中善于提出问题，分析问题，做出判断，解决问题。
7．要使考生了解试题的难易与能力层次高低两者不完全是一回事，在各个能力层次中会存在着不同难度的试题。
8.助学学时：本课程共 5 学分，建议总课时 90 学时，其中助学课时分配如下：
章次内容学时
第三章
大数据管理
第四章
大数据处理
第五章
大数据分析
第六章
大数据安全
第七章
大数据治理
第八章
大数据案例共计
五、关于命题考试的若干规定
1．本大纲各章所提到的内容和考核目标都是考试内容。试题覆盖到章，适当突出重点。
2．试卷中对不同能力层次的试题比例大致是：“识记”为 30%、“理解”为40%、“应用”为 30%。
3．试题难易程度应合理：容易、中等、难比例为 3：4：3。
4．每份试卷中，各类考核点所占比例约为：重点占 60%，次重点占 30%，一般占 10%。
5．试题类型一般分为：单项选择题、多项选择题、名词解释题、简答题、综合题。
6．考试采用闭卷笔试，考试时间 150 分钟，采用百分制评分，60 分合格。
六、题型示例（样题）
一、单项选择题
（本大题共 20 小题，每小题 1 分，共 20 分）在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题卡” 上的相应字母涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。
1．大数据的四个基本特征是：Volume、Variety、Velocity 和A．Value B．Vehicle C．Video D．Vegetable
二、多项选择题
（本大题共 5 小题，每小题 2 分，共 10 分）在每小题列出的五个备选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其选出并将 “答题卡”上的相应字母涂黑。错涂、多涂、少涂或未涂均无分。
21．大数据在信息技术社会的演进过程中经历的三个阶段包括A．萌芽 B．发展 C．兴盛 D．创新 E．黑暗
三、名词解释题
（本大题共 5 小题，每小题 3 分，共 15 分）
26．大数据的 4V 特征
四、简答题
（本大题共 5 小题，每小题 6 分，共 30 分）
31．大数据一般包含哪三个方面的属性。
五、综合题
（本大题共 2 小题，第 36 小题 12 分，第 37 小题 13 分，共 25 分）
36．大数据分析中常用的方法有哪些，分别描述一下。
