東財(cái)22年秋學(xué)期《大數(shù)據(jù)——概念、方法與應(yīng)用》單元作業(yè)2【標(biāo)準(zhǔn)答案】

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發(fā)布時(shí)間:2022-10-18 21:16:50來(lái)源:admin瀏覽: 15 次


東財(cái)《大數(shù)據(jù)——概念、方法與應(yīng)用》單元作業(yè)2

試卷總分:100  得分:100

一、單選題 (共 10 道試題,共 50 分)

1.( )是一些管理方面的最佳實(shí)踐。

A.數(shù)據(jù)挖掘

B.可視化分析

C.數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理

D.預(yù)測(cè)性分析

 

2.K-Means算法不適合處理( )屬性。

A.連續(xù)型

B.離散型

C.穩(wěn)定型

D.隨機(jī)型

 

3.在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中,管理者更感興趣的是( )。

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則

B.意外規(guī)則

C.依賴規(guī)則

D.相關(guān)規(guī)則

 

4.( )是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。

A.數(shù)據(jù)挖掘

B.可視化分析

C.數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理

D.預(yù)測(cè)性分析

 

5.兩個(gè)或多個(gè)變量的( )之間存在某種規(guī)律性,就稱為關(guān)聯(lián)。

A.范圍

B.特點(diǎn)

C.取值

D.字段

 

6.回歸分析發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的( )關(guān)系。

A.泛化

B.實(shí)現(xiàn)

C.局部

D.依賴

 

7.數(shù)據(jù)挖掘的分類方法是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的( )并按照分類模式將其劃分為不同的類。

A.共同點(diǎn)

B.不同點(diǎn)

C.屬性

D.值

 

8.偏差檢測(cè)的基本方法是尋找( )之間有意義的差別。

A.期望值與參照值

B.觀測(cè)值與參照值

C.預(yù)測(cè)值與參照值

D.期望值與預(yù)測(cè)值

 

9.( )需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

A.可視化分析

B.數(shù)據(jù)挖掘

C.預(yù)測(cè)性分析

D.語(yǔ)音引擎

 

10.半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析需求可以使用( )。

A.GreenPlum

B.Exadata

C.Infobright

D.Hadoop

 

二、多選題 (共 5 道試題,共 25 分)

11.從商業(yè)層面上看,數(shù)據(jù)挖掘的主要特點(diǎn)有( )。

A.對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換

B.對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

C.對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行其他模型化處理

D.從商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)

 

12.聚類技術(shù)主要包括( )。

A.傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法

B.數(shù)據(jù)分類法

C.特征分類法

D.屬性分類法

 

13.統(tǒng)計(jì)與分析的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)有( )。

A.分析設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)量大

B.對(duì)系統(tǒng)資源有極大的占用

C.對(duì)I/O有極大的占用

D.分析的效率低

 

14.回歸分析主要研究問(wèn)題包括( )。

A.數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征

B.數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)

C.數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計(jì)

D.數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系

 

15.概念描述分析( )。

A.特征性描述

B.區(qū)別性描述

C.共同性描述

D.關(guān)聯(lián)性描述

 

三、判斷題 (共 5 道試題,共 25 分)

16.統(tǒng)計(jì)分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和分類匯總。( )

 

17.電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)。( )

 

18.對(duì)于大數(shù)據(jù)分析需求,一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum。( )

 

19.分類的目的是通過(guò)分類模型,將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。( )

 

20.數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(shí)。( )



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