奥鹏教育东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业三-0012

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东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业3-0012

偏差检测的基本方法是寻找( )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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( )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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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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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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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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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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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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数据挖掘在大型数据库中寻找预奥鹏东北财经大学平时在线作业测信息是( )。
A:随机的
B:自动的
C:单一的
D:被动的
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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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( )是数据分析工具最基本的要求。
A:预测性分析
B:数据挖掘
C:数据质量和管理
D:可视化分析
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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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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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在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是( )。
A:依赖规则
B:关联规则
C:相关规则
D:意外规则
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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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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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常用的挖掘算法都以( )为主。
A:单线程
B:多线程
C:以上都不是
D:死锁
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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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聚类分析目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能( )。
A:大
B:相同
C:随机
D:小
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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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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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社会将两个折中的想法不知不觉地渗入了我们的处事方法中,我们甚至不再把这当成一种折中,而是把它当成了事物的自然状态。这两个折中的方法是什么?( )
A:第二个折中是能够得到一个事物更完整的概念，我们就能接受模糊和不确定的存在
B:第二个折中出现在数据的质量上
C:第一个折中是我们默认自己不能使用更多的数据，所以我们就不会去使用更多的数据
D:第一个折中是我们能够容忍模糊和不确定出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域
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大数据与三个重大的思维转变有关,这三个转变是什么?( )
A:我们的思想发生了转变，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系
B:要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本
C:在数字化时代，数据处理变得更加容易、更加快速，人们能够在瞬间处理成千上万的数据
D:我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性
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聚类是( )的先决条件。
A:预测
B:概念描述
C:关联分析
D:偏差分析
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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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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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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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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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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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下列选项中,属于大数据分析的基本方面的是( )。
A:数据质量和管理
B:语义引擎
C:可视化分析
D:预测性分析能力
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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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大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。( )
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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K-Means算法对符号属性的数据特别有利。( )
A:对
B:错
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数据挖掘支持特定的发现问题,要求发现放之四海皆准的知识。( )
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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在大数据分析中,混乱不应该竭力避免。( )
A:对
B:错
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商品分析采取的是以分析结构为主线的分析思路。( )
A:对
B:错
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有些用户会使用Twitter的Storm来对数据进行流式处理。( )
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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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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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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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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数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。( )
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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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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意外规则的挖掘可以应用到各种异常的信息发现、分析、识别、评价和预警等。( )
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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大数据时代,数据的来源是单一化的。( )
A:对
B:错
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随机采样本身存在许多固有的缺陷和不足。( )
A:对
B:错
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