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国家开放大学数据可视化技术
张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（ ）。
【A.】科学可视化
【B.】信息可视化
【C.】可视分析学
【D.】人机交互学
以下不属于可视化的作用的是（ ）。
【A.】信息记录
【B.】传播交流
【C.】数据采集
【D.】数据分析
( )、人、机器之间的交互是数据可视化的核心。
【A.】计算机
【B.】数据
【C.】大脑
【D.】图形
可视化领域最早、最成熟的跨学科研究与应用领域是（ ）。
【A.】科学可视化
【B.】信息可视化
【C.】可视化分析
【D.】标量场可视化
（ ）的对象是抽象的、非结构化的数据集合（如文本、图表等）。
【A.】向量场可视化
【B.】标量场可视化
【C.】张量场可视化
【D.】信息可视化
（ ）是关于数据视觉表示形式的科学技术研究。
【A.】数据挖掘
【B.】数据可视化
【C.】人机交互
【D.】计算机图形学
数据的两大特性是可变性与（ ）。
【A.】不可变性
【B.】随机性
【C.】不确定性
【D.】唯一性
数据可视化的目的是准确、（ ）、简捷的传递信息和知识。
【A.】直观
【B.】迅速
【C.】便捷
【D.】高效
在数据激增的时代，想从海量数据集中直观的挖掘有价值的信息，利用什么技术是最佳的选择（ ）。
【A.】数据可视化技术
【B.】数据挖掘技术
【C.】深度学习技术
【D.】统计分析技术
数据处理中，哪一过程是通过映射的方法，将高维的属性空间压缩为低维的属性空间，得到最小的属性集（ ）。
【A.】数据获取
【B.】数据预处理
【C.】数据特征提取
【D.】数据统计分析
以下不是处理缺失值的方法的是（ ）。
【A.】删除记录
【B.】数据插补
【C.】平滑数据
【D.】不处理
数据清洗的必要前提是（ ）。
【A.】数据集成
【B.】数据分析
【C.】数据变换
【D.】数据归纳
什么是将多个数据源合并存放到一个数据存储中的过程（ ）。
【A.】数据集成
【B.】数据可视化
【C.】数据存储
【D.】数据变换
数据变换不包括以下哪些内容（ ）。
【A.】简单函数变换
【B.】小波变换
【C.】规范化
【D.】归一化
小波变换是一种新型的（ ）工具。
【A.】数据可视化
【B.】数据分析
【C.】数据处理
【D.】属性构造
【A.】科学可视化
【B.】信息可视化
【C.】可视分析学
【D.】人机交互学
以下不属于可视化的作用的是（ ）。
【A.】信息记录
【B.】传播交流
【C.】数据采集
【D.】数据分析
( )、人、机器之间的交互是数据可视化的核心。
【A.】计算机
【B.】数据
【C.】大脑
【D.】图形
可视化领域最早、最成熟的跨学科研究与应用领域是（ ）。
【A.】科学可视化
【B.】信息可视化
【C.】可视化分析
【D.】标量场可视化
（ ）的对象是抽象的、非结构化的数据集合（如文本、图表等）。
【A.】向量场可视化
【B.】标量场可视化
【C.】张量场可视化
【D.】信息可视化
（ ）是关于数据视觉表示形式的科学技术研究。
【A.】数据挖掘
【B.】数据可视化
【C.】人机交互
【D.】计算机图形学
数据的两大特性是可变性与（ ）。
【A.】不可变性
【B.】随机性
【C.】不确定性
【D.】唯一性
数据可视化的目的是准确、（ ）、简捷的传递信息和知识。
【A.】直观
【B.】迅速
【C.】便捷
【D.】高效
在数据激增的时代，想从海量数据集中直观的挖掘有价值的信息，利用什么技术是最佳的选择（ ）。
【A.】数据可视化技术
【B.】数据挖掘技术
【C.】深度学习技术
【D.】统计分析技术
数据处理中，哪一过程是通过映射的方法，将高维的属性空间压缩为低维的属性空间，得到最小的属性集（ ）。
【A.】数据获取
【B.】数据预处理
【C.】数据特征提取
【D.】数据统计分析
以下不是处理缺失值的方法的是（ ）。
【A.】删除记录
【B.】数据插补
【C.】平滑数据
【D.】不处理
数据清洗的必要前提是（ ）。
【A.】数据集成
【B.】数据分析
【C.】数据变换
【D.】数据归纳
什么是将多个数据源合并存放到一个数据存储中的过程（ ）。
【A.】数据集成
【B.】数据可视化
【C.】数据存储
【D.】数据变换
数据变换不包括以下哪些内容（ ）。
【A.】简单函数变换
【B.】小波变换
【C.】规范化
【D.】归一化
小波变换是一种新型的（ ）工具。
【A.】数据可视化
【B.】数据分析
【C.】数据处理
【D.】属性构造