東財(cái)《大數(shù)據(jù)——概念、方法與應(yīng)用》單元作業(yè)2
共20道題 總分：100分
一、單選題(共10題，50分)
1.導(dǎo)入與預(yù)處理過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是（ ）。
A、數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)致企業(yè)不堪重負(fù)
B、成本增長(zhǎng)速度快
C、隱私安全
D、以上選項(xiàng)都不正確
2.回歸分析方法反映的是將事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在（ ）的特征。
A、地點(diǎn)上
B、空間上
C、時(shí)間上
D、以上都不是
3.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
4.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(lài)規(guī)則
D、相關(guān)規(guī)則
5.聚類(lèi)分析目的是使得屬于同一類(lèi)別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能（ ）。
A、小
B、大
C、相同
D、隨機(jī)
6.數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)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(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)。
A、共同點(diǎn)
B、不同點(diǎn)
C、屬性
D、值
7.可視化是給人看的，（ ）是給機(jī)器看的。
A、數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理
B、數(shù)據(jù)挖掘
C、預(yù)測(cè)性分析
D、語(yǔ)音引擎
8.（ ）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
9.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
10.在大數(shù)據(jù)的采集過(guò)程中，其主要的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是（ ）。
A、安全
B、隱私
C、并發(fā)數(shù)高
D、死鎖
二、多選題(共5題，25分)
1.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)
2.挖掘的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)有（ ）。
A、挖掘的算法很復(fù)雜
B、涉及的數(shù)據(jù)量很大
C、計(jì)算量很大
D、數(shù)據(jù)處理簡(jiǎn)單
3.數(shù)據(jù)挖掘出的知識(shí)表現(xiàn)為（ ）。
A、可接受的
B、可理解的
C、可運(yùn)用的
D、有規(guī)則的
4.下列選項(xiàng)中，屬于數(shù)據(jù)挖掘功能的有（ ）。
A、自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為
B、關(guān)聯(lián)分析
C、聚類(lèi)
D、概念描述
5.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題，25分)
1.用戶(hù)在導(dǎo)入時(shí)是不可以進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作的。( )
A、對(duì)
B、錯(cuò)
2.K-Means算法是用均值算法把數(shù)據(jù)分成K個(gè)類(lèi)的算法。( )
A、對(duì)
B、錯(cuò)
3.K-Means算法對(duì)符號(hào)屬性的數(shù)據(jù)特別有利。( )
A、對(duì)
B、錯(cuò)
4.商業(yè)層面上的數(shù)據(jù)挖掘是為商業(yè)決策提供真正有價(jià)值的信息。( )
A、對(duì)
B、錯(cuò)
5.數(shù)據(jù)挖掘算法僅僅是處理大數(shù)據(jù)的量。( )
A、對(duì)
B、錯(cuò)
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