奥鹏教育东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业二-0010

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东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0010

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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( )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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( )可以帮助我们捕捉现在和预测未来。
A:因果分析
B:统计分析
C:随机抽样
D:相关关系分析
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相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的( ),帮助我们进一步接近事实的真相。
A:完整性
B:完整性和混杂性
C:安全性
D:混杂性
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根据国家数据公司(IDC)统计,2010年人类已经进入( )时代。
A:ZB
B:GB
C:MB
D:TB
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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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当前,( )成为登录互联网的主要手段。
A:固定电话
B:手机
C:电视
D:电脑
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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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以下哪种说法是错误的?( )
A:预测与惩罚，不是因为所做，而是因为将做
B:随着数据量和种类的增多，大数据促进了数据内容的交叉检验，匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私
C:采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中，比如网页和智能手机应用程序
D:将罪犯的定罪权放在数据手中，借以表达对数据和分析结果的崇尚，这实际上是一种滥用
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在大数据时代,我们需要设立一个不一样的隐私保护模式,这个模式应该更着重于( )为其行为承担责任。
A:数据分析者
B:数据提供者
C:数据使用者
D:个人许可
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相关关系强是指当一个数据值增加时,另一个数据值有可能也随着( )。
A:减少
B:不变
C:无法确定
D:增加
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回归分析发现变量或属性间的( )关系。
A:实现
B:依赖
C:局部
D:泛化
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( )是一些管理方面的最佳实践。
A:数据质量和管理
B:数据挖掘
C:可视化分析
D:预测性分析
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大数据公司的多样性表明了( )。
A:数据技术的发展
B:数据思维的创新
C:数据作用的体现
D:数据价值的转移
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采样分析的精确性奥鹏东北财经大学平时在线作业随着采样随机性的增加而( ),但与样本数量的增加关系不大。
A:提高
B:降低
C:不变
D:无关
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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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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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银行建立第三方数据中介,专门挖掘金融数据的核心是对客户的( )进行分析。
A:选择数据
B:偏好数据
C:交易数据
D:消费数据
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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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运用大数据分析软件,可以预防( )欺诈。
A:借记卡
B:购物卡
C:信用卡
D:礼品卡
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下列选项中,可以进行数据化的是( )。
A:人类行为
B:方案执行
C:交易过程
D:产品使用
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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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下列选项中,属于大数据处理流程的是( )。
A:采集
B:导入/预处理
C:挖掘
D:统计/分析
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管理客户关系的目的是( )。
A:提高客户消费
B:增加新的客户
C:降低客户流失率
D:提高客户的忠诚度
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统计与分析的主要特点和挑战是( )。
A:对I/O有极大的占用
B:分析设计的数据量大
C:对系统资源有极大的占用
D:分析的效率低
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下列选项中,属于大数据商业价值的是( )。
A:管理客户关系
B:对顾客群体细分
C:模拟实境
D:提高投入回报率
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通过大数据对银行业务的分析,可以从( )等领域防御欺诈的能力。
A:监控客户
B:交易
C:转账
D:在线付款
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商品分析的主要数据来自( )。
A:生产数据
B:销售数据
C:运输数据
D:商品基础数据
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预测性分析可以让分析员根据( )的结果做出一些预测性的判断。
A:可视化分析
B:数据挖掘
C:语音引擎
D:预测性分析
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大数据的核心思想就是用规模剧增来改变现状。( )
A:对
B:错
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导入处理是将来自前端的数据库导入到集中的大型集中式数据库中。( )
A:对
B:错
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数据挖掘的分类方法应用到商业数据的挖掘可以实现一对一营销,从而增加了商业机会。( )
A:对
B:错
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数据挖掘可以让分析员更好地理解数据。( )
A:对
B:错
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K-Means算法是用均值算法把数据分成K个类的算法。( )
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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大数据时代,最终的价值还必须从数据本身挖掘。( )
A:对
B:错
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商业层次的数据挖掘是单纯为了研究的需要。( )
A:对
B:错
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火车票售票网站和淘宝需要在采集端部署大量的数据库。( )
A:对
B:错
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顾客分析主要是针对单个顾客的购买行为的分析。( )
A:对
B:错
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特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的差异性。( )
A:对
B:错
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数据挖掘算法仅仅是处理大数据的量。( )
A:对
B:错
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在进行关联分析时,在分析之前就已经知道了数据库中数据的关联函数。( )
A:对
B:错
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随着时间的推移,大多数数据都会失去一些基本的用途。( )
A:对
B:错
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营销人员对客户流失因素的特征提取,可有效地预防客户的流失。( )
A:对
B:错
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事实上,大数据都是半结构化的或者多结构化的,而不是非结构化的。( )
A:对
B:错
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云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下,实时地把这些数据连同交易行为的数据进行存储和分析。( )
A:对
B:错
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小数据时代,随机采样需要严密的安排和执行。( )
A:对
B:错
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商业层面上的数据挖掘是按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,展示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效方法。( )
A:对
B:错
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统计分析主要利用分布式数据库对存储于其内的海量数据进行分析和分类汇总。( )
A:对
B:错
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