奥鹏教育东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业二-0017

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东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业2-0017

大数据的核心是( )。
A:预测
B:匿名化
C:规模化
D:告知与许可
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采样分析的精确性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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( )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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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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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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小数据时代,( )成为现代社会、现代测量领域的主心骨。
A:统计分析
B:主观采样
C:随机采样
D:大数据分析
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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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( )央行已经开始运用大数据对房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。
A:中国
B:法国
C:美国
D:英国
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要想获得大规模数据带来的好处,( )应该是一种标准途径。
A:分析
B:混乱
C:预测
D:精确
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( )需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
A:预测性分析
B:数据挖掘
C:可视化分析
D:语音引擎
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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:增加奥鹏东北财经大学平时在线作业
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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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( )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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大数据不是要教机器像人一样思考。相反,它是( )。
A:预测与惩罚
B:把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性
C:被视为人工智能的一部分
D:被视为一种机器学习
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下列不属于传统数据源的是( )。
A:银行业交易
B:零售业交易
C:引擎中的传感器
D:电话呼叫详细记录
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大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的( )难题。
A:欺诈
B:逆向选择
C:信息不对称
D:信息对称
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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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本质上,世界是由( )构成的。
A:数据
B:信息
C:数字
D:知识
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数据存储空间的收费方式是( )。
A:易于使用的API
B:按数据安全性要求
C:按存储数据的种类
D:按次收费
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概念描述分析( )。
A:特征性描述
B:共同性描述
C:关联性描述
D:区别性描述
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从商业层面上看,数据挖掘的主要特点是( )。
A:对商业数据库中的大量业务数据进行分析
B:从商业数据库中提取辅助商业决策的关键性数据
C:对商业数据库中的大量业务数据进行其他模型化处理
D:对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换
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下列哪些属于数据废气?( )
A:商品每月被购买的数量
B:搜索关键词时，人们的错误拼写
C:人们浏览网页时停留的时间
D:人们阅读电子书章节的时间长短
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大数据在社会管理能实现( )。
A:提高社会管理的效能
B:实现信息透明
C:减少行政开支
D:创造新的价值
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( )及其他算法可深入数据内部,挖掘价值。
A:关联
B:集群
C:分割
D:孤立点
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大数据处理数据时代理念的转变主要体现在哪几个方面( )?
A:要相关不要因果
B:要整体不要部分
C:要效率不要绝对精确
D:要全体不要抽样
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供应商分析的主题有( )。
A:结款情况
B:送货情况
C:所供商品情况
D:供应商的组成结构
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下列选项中,属于传统的聚类分析手段的是( )。
A:层次方法
B:基于密度方法
C:基于网络方法
D:划分法
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关于数据的潜在价值,说法正确的是( )。
A:在基本用途完成后，数据的价值仍然存在，只是处于休眠状态
B:数据的价值是其所有可能用途的总和
C:判断数据的价值需要考虑到未来它可能被使用的各种方式，而非仅仅考虑其目前的用途
D:数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而绝大部分则隐藏在表面之下
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下列选项中属于偏差分析的是( )。
A:结果的异常
B:分类中的反常实例
C:模式的例外
D:对期望的偏差
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云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。( )
A:对
B:错
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传统数据源及大数据的产生通常都会涉及人工的因素。( )
A:对
B:错
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即使数据用于基本用途的价值会减少,但潜在价值却依然强大。( )
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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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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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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当结果簇是离散的,而簇与簇之间区别明显时,K-Means的效果越好。( )
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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在为客户提供增值服务的同时,获得客户的动态商业信息,为发展小微信贷奠定基础,是银行搭建电商平台的驱动力。( )
A:对
B:错
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大数据时代,数据的来源是单一化的。( )
A:对
B:错
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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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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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随着大数据的出现,数据的总和比部分更有价值。( )
A:对
B:错
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商业层面上的数据挖掘是为商业决策提供真正有价值的信息。( )
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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半结构化数据格式并不是用户友好的,这类数据,是不存有有价值的信息的。( )
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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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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拥有大数据思维的人必定具备专业技能。( )
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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