21秋东财《大数据——概念、方法与应用》单元作业2[答案]答案
东财《大数据——概念、方法与应用》单元作业2
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试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.导入与预处理过程的特点和挑战是( )。
A.数据量大,导致企业不堪重负
B.成本增长速度快
C.隐私安全
D.以上选项都不正确
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2.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.地点上
B.空间上
C.时间上
D.以上都不是
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3.K-Means算法不适合处理( )属性。
A.连续型
B.离散型
C.稳定型
D.随机型
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4.在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是( )。
A.关联规则
B.意外规则
C.依赖规则
D.相关规则
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5.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.小
B.大
C.相同
D.随机
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6.数据挖掘的分类方法是找出数据库中一组数据对象的( )并按照分类模式将其划分为不同的类。
A.共同点
B.不同点
C.属性
D.值
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7.可视化是给人看的,( )是给机器看的。
A.数据质量和管理
B.数据挖掘
C.预测性分析
D.语音引擎
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8.( )需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
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A.可视化分析
B.数据挖掘
C.预测性分析
D.语音引擎
9.半结构化的数据分析需求可以使用( )。
A.GreenPlum
B.Exadata
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C.Infobright
D.Hadoop
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10.在大数据的采集过程中,其主要的特点和挑战是( )。
A.安全
B.隐私
C.并发数高
D.死锁
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21秋东财《大数据——概念、方法与应用》单元作业2[答案]多选题答案
二、多选题 (共 5 道试题,共 25 分)
11.从商业层面上看,数据挖掘的主要特点有( )。
A.对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换
B.对商业数据库中的大量业务数据进行分析
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.从商业数据库中提取辅助商业决策的关键性数据
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12.挖掘的特点和挑战有( )。
A.挖掘的算法很复杂
B.涉及的数据量很大
C.计算量很大
D.数据处理简单
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13.数据挖掘出的知识表现为( )。
A.可接受的
B.可理解的
C.可运用的
D.有规则的
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14.下列选项中,属于数据挖掘功能的有( )。
A.自动预测趋势和行为
B.关联分析
C.聚类
D.概念描述
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15.概念描述分析( )。
A.特征性描述
B.区别性描述
C.共同性描述
D.关联性描述
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三、判断题 (共 5 道试题,共 25 分)
16.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。( )
17.K-Means算法是用均值算法把数据分成K个类的算法。( )
21.K-Means算法对符号属性的数据特别有利。( )
19.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。( )
20.数据挖掘算法仅仅是处理大数据的量。( )
21秋东财《大数据——概念、方法与应用》单元作业2[答案]历年参考题目如下: