奥鹏教育东北财经大学《大数据——概念、方法与应用》在线作业一-0005

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东财《大数据——概念、方法与应用》在线作业1-0005

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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随着数据科学家的崛起,( )的地位将发生动摇。
A:职业经理人
B:行业专家和技术专家
C:大型企业
D:国家领导人
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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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建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的( )。
A:核心
B:前提
C:基础
D:条件
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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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大数据时代,我们是要让数据自己“发声”,没必要知道为什么,只需要知道( )。
A:是什么
B:关联物
C:预测的关键
D:原因
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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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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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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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大数据的样本空间是数据的( )。
A:抽样
B:关键部分
C:总体
D:部分
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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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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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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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大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比( )。
A:相当
B:更有效
C:不具备可比性
D:无效
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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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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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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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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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数据挖掘在大型数据库中寻找预测信息是( )。
A:随机的
B:自动的
C:单一的
D:被动的
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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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下列选项中,属于数据创新的是( )。
A:数据的再利用
B:可扩展数据
C:数据的折旧值
D:重组数据
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大数据的科学价值和社会价值正是体现在( )。
A:大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。
B:大数据时代，很多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新性的用途。
C:大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。
D:对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。
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挖掘的特点和挑战是( )。
A:计算量很大
B:挖掘的算法很复杂
C:涉及的数据量很大
D:数据处理简单
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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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聚类分析是把一组数据按照( )分为几个类别。
A:差异性
B:相关性
C:相似性
D:逻辑性
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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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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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在客户关系管理中,关联规则为( )等决策支持提供参考依据。
A:产品定位
B:客户寻求
C:市场营销与摊销
D:定价与定制客户群
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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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大数据时代,银行业可以打破信息孤岛,全面整合客户的多渠道交易数据。( )
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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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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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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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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数据挖掘算法仅仅是处理大数据的量。( )
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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生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中单个对象的特征。( )
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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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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K-Means算法是解决聚类问题的一种经典算法,其简单、快速。( )
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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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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商品分析通过指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。( )
A:对
B:错
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计量和记录一起促成了数据的诞生,它们是数据化的最早根基。( )
A:对
B:错
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关联规则描述数据库中数据项之间存在的关系规则。( )
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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大数据中的“大”是绝对意义上的大。( )
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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银行自建电商平台,获得数据资源的独立话语权。( )
A:对
B:错
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