奥鹏教育东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业二-0008

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东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0008

大数据思维是指一种( )。
A:想法
B:意识
C:思想
D:知识
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数据挖掘的分类方法是找出数据库中一组数据对象的( )并按照分类模式将其划分为不同的类。
A:属性
B:值
C:不同点
D:共同点
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导入与预处理过程的特点和挑战是( )。
A:数据量大，导致企业不堪重负
B:成本增长速度快
C:以上选项都不正确
D:隐私安全
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( )意味着当一个数据值增加时,另一个数据值几乎不发生变化。
A:没有相关关系
B:相关关系强
C:相关关系弱
D:不确定
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( )一些基金公司开始借助社交媒体大数据,分析市场情绪变动。
A:美国
B:法国
C:英国
D:中国
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偏差检测奥鹏东北财经大学平时在线作业的基本方法是寻找( )之间有意义的差别。
A:期望值与预测值
B:预测值与参照值
C:观测值与参照值
D:期望值与参照值
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在大数据的采集过程中,其主要的特点和挑战是( )。
A:死锁
B:安全
C:隐私
D:并发数高
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从商业层面上看,数据挖掘是一类( )数据分析方法。
A:浅层次的
B:深层次的
C:多元化的
D:多方法的
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只要得到了合理的利用,而不单纯只是为了“数据”而“数据”,大数据就会变成( )。
A:强大的威胁
B:分析工具
C:预测工具
D:强大的武器
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下列说法正确的是( )。
A:有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据
B:数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了
C:在大数据时代，收集、存储和分析数据非常简单
D:所有数据都是有价值的
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关于数据创新,下列说法正确的是( )。
A:数据只有开放价值才能得到真正释放
B:由于数据的再利用，数据应该永久保存下去
C:多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加
D:相同数据多次用于相同或类似用途，其有效性会降低
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下列属于半结构化数据的是( )。
A:视频数据
B:网络日志
C:文本数据
D:音频数据
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促进隐私保护的一种创新途径是( ):故意将数据模糊处理,促使对大数据库的查询不能显示精确的结果。
A:个人隐私保护
B:差别隐私
C:匿名化
D:信息模糊化
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可视化是给人看的,( )是给机器看的。
A:数据挖掘
B:数据质量和管理
C:语音引擎
D:预测性分析
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两个或多个变量的( )之间存在某种规律性,就称为关联。
A:范围
B:特点
C:取值
D:字段
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对于大数据,其最大的风险就是( )。
A:隐私
B:非结构化
C:数据量大
D:成本
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数据关联是数据库中存在的一类重要的( )的知识。
A:不确定的
B:确定的
C:无法发现
D:可被发现
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在大数据时代,下列说法正确的是( )。
A:收集数据很简单
B:数据是最核心的部分
C:对数据的分析技术和技能是最重要的
D:数据非常重要，一定要很好的保护起来，防止泄露
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回归分析方法反映的是将事务数据库中属性值在( )的特征。
A:以上都不是
B:空间上
C:地点上
D:时间上
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在小数据时代,当样本数量达到某个值之后,我们从个体上得到的信息会( )。
A:不确定
B:不变
C:越多
D:越少
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数据化最早的根基是( )。
A:记录
B:计量
C:数字化
D:阿拉伯数字
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大数据可分成( )、大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
A:大数据工程
B:大数据收集
C:大数据科学
D:大数据技术
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下列选择中,属于大数据风险的是( )。
A:数据量大，导致企业不堪重负
B:成本增长速度快
C:隐私安全
D:以上选项都不正确
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聚类技术主要包括( )。
A:传统的模式识别方法
B:特征分类法
C:属性分类法
D:数据分类法
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零售业对“大数据”应保持的正确态度是( )。
A:对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制
B:以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的
C:要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心
D:确认在企业已有的数据基础上或者未来方向的前提下，如何达成基础建设方案
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挖掘常用的算法有( )。
A:Naive Bayes
B:K-Means
C:Hadoop
D:SVM
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数据挖掘出的知识是( )。
A:可接受的
B:可运用的
C:可理解的
D:有规则的
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( )在传统数据领域已得到较充分运用。
A:数理模型
B:计量模型
C:价值分析
D:数据分析
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下列选项中,属于数据挖掘功能的是( )。
A:自动预测趋势和行为
B:聚类
C:概念描述
D:关联分析
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进行大数据分析的人可以轻松地看到大数据的价值潜力,这极大地刺激着他们进一步( )我们个人数据的野心。
A:分析
B:采集
C:循环利用
D:存储
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从商业层面上看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术。( )
A:对
B:错
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大数据是指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据的方法。( )
A:对
B:错
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有些欧美银行运用大数据评价分支机构绩效,但成效并不显著。( )
A:对
B:错
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相关关系的核心是量化两个数值之间的数理关系。( )
A:对
B:错
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错误是属于大数据固有的特性。( )
A:对
B:错
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用户在导入时是不可以进行一些简单的清洗和预处理工作的。( )
A:对
B:错
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大数据的数据采集目前多是分布式的。( )
A:对
B:错
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小数据时代,随机采样适合考察子类别的情况。( )
A:对
B:错
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当前,大多数据都是结构化的。( )
A:对
B:错
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对于大数据分析需求,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum。( )
A:对
B:错
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分类的目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。( )
A:对
B:错
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拥有大数据思维的人必定拥有大数据。( )
A:对
B:错
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可视化可以直观地展示数据,让数据自己说话,让观测者听到结果。( )
A:对
B:错
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所有的数据都会贬值。( )
A:对
B:错
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数据挖掘对某个问题可以迅速直接由数据本身得出结论。( )
A:对
B:错
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任何一个数据集,无论它们有多大或者多小,其自身都会带来价值。( )
A:对
B:错
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对于大数据分析需求,一些实时性需求会用到MySQL的Infobright。( )
A:对
B:错
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大数据时代,对相关关系分析和因果关系分析则摈弃了初始假设,使相关关系分析变得更加简单。( )
A:对
B:错
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数据的价值会随着它的使用而不断减少。( )
A:对
B:错
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零售业谈的“大数据”的最大价值是在零售策略上与“大数据”技术进行结合。( )
A:对
B:错
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