材料阅读以下材料,回答43-45题。 大数据的产生,简化了人们对…
材料阅读以下材料,回答43-45题。 大数据的产生,简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成为无数个可以量化的数据节点,从而为人提供了一个“数据画像”。然而,目前的一些大数据应用还停留在标签化的层面,忽略了个体的差异,容易导致千人一面的结果。 如果说大数据关注的是总体和大致规律,那么 。和大数据相比,小数据的价值在于它来源于各类社会行为的细节,更贴近人们的个体感受,对需求的呈现也更精准。比如,按照大数据画像,婴儿尿布可能会和奶粉、玩具等商品相关联,啤酒的消费者可能会同时选购花生米、薯片等零食。而国外一家零售商依据小数据的分析显示,男性顾客在购买婴儿尿片时,常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段,竟然取得了成功。 不论是大数据还是小数据,最重要的是对数据的分析。举一个古代的例子,在马陵之战中,庞涓善于数据分析,而孙膑通过编造“使齐军入魏地为十万灶,明日为五万灶,又明日为三万灶”的数据,反其道而用之,对庞涓实施诱杀。这就是庞涓惯用“灶”的大数据,而忽视对脚印等小数据的分析而导致的。要达成对事物的更深入理解,就需要把大数据思维和小数据细节相结合。 关于未来趋势,有专家预言,在不久的将来,大数据、小数据的界限或将被消除,取而代之的是“全数据”或全量数据,也就是所有数据。比如,未来在智能交通领域,将有可能用全量实时的数据,来感知城市每辆车所在的具体位置、每个红绿灯路口的车辆信息,并对这些情况进行全局调控,从而大幅提升城市交通运营效率。而实现这一目的,离不开对数据的挖掘和分析,以及人工智能的深度学习。 问题:因为所有包装精美的歌碟都是制作很好的歌碟,所有中国风歌碟都是情调高雅的歌碟,所有这家音响店中我不推荐去听的歌碟都是情调不高雅的歌碟。因此,所有中国风歌碟都是制作很好的歌碟。 上述推论得以成立的前提条件是( )。
A. 所有情调高雅的歌碟都是包装精美的歌碟B. 所有包装不精美的歌碟都是我不可能会推荐去听的歌碟C. 所有情调高雅的歌碟都是中国风歌碟D. 所有我不推荐去听的歌碟都不是中国风歌碟先想一想,再看答案与解析 ▸
正确答案:A
【正确率 61%|考点:搭桥】
第一步:找出论点和论据。
论点:中国风歌碟[图]制作很好的歌碟。
论据:包装精美的歌碟[图]制作很好的歌碟,中国风歌碟[图]情调高雅的歌碟,这家音响店中不推荐去听的歌碟[图]情调不高雅的歌碟(根据逆否规则可将后两句串联推出:中国风歌碟[图]情调高雅的歌碟[图]这家音响店中推荐去听的歌碟)。
本题论点要得出中国风歌碟是制作很好的歌碟的结论,而论据中中国风歌碟与制作很好的歌碟之间没有直接关系,要使推论得以成立,需建立“中国风歌碟”与“制作很好的歌碟”之间的联系。
第二步:逐一分析选项。
A项:翻译为:情调高雅的歌碟[图]包装精美的歌碟,将其补充到论据,可以得到:中国风歌碟[图]情调高雅的歌碟[图]包装精美的歌碟[图]制作很好的歌碟,因此可以得到论点,可以加强,当选;
B项:翻译为:[图]包装精美的歌碟[图][图]会推荐去听的歌碟,根据逆否可以推出:推荐去听的歌碟[图]包装精美的歌碟,但论据中限定了是“这家音响店中”会推荐去听的歌碟,而选项中会推荐去听的歌碟并不明确是否指的是在论据中的这家店,为不明确项,因此无法加强,排除;
C项:翻译为:情调高雅的歌碟[图]中国风歌碟,将其补充到题干中,无法得到论点,因此无法加强,排除;
D项:翻译为:[图]推荐去听的歌碟[图][图]中国风歌碟,根据逆否可以推出:中国风歌碟[图]推荐去听的歌碟,将其补充到题干中,无法得到论点,因此无法加强,排除。
故正确答案为A。
考点搭桥