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新疆工程学院大数据采集与整理(高起专)
大数据最最显著的特征是 【 】
A
数据规模大
B
数据类型多样
C
数据处理速度快
D
数据价值密度高
大数据的利用过程是 【 】
A
采集—挖掘—清洗—统计
B
采集—统计—清洗—挖掘
C
采集—清洗—挖掘—统计
D
采集—清洗—统计—挖掘
数据清洗的方法不包括 【 】
A
缺失值处理
B
噪声数据清楚
C
一致性检查
D
重复数据记录处理
将原始数据进行集成、变换、维度归约、数值归约是在以下哪个步骤的任务 【 】
A
频繁模式挖掘
B
分类与预测
C
数据预处理
D
数据流挖掘
建立一个模型,通过这个模型根据已知变量值来预测其他变量值属于以下的哪类任务 【 】
A
根据内容检索
B
建模描述
C
预测建模
D
寻找模式和规则
下列关于大数据的说法中,错误的是( )。
A
大数据具有体量大、结构单一、时效性强的特征
B
处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术
C
大数据的应用注重相关分析而不是因果分析
D
大数据的应用注重因果分析而不是相关分析
E
大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策
大数据人才整体上需要具备( )等核心知识。
A
数学与统计知识
B
计算机相关知识
C
马克思主义哲学知识
D
市场运营管理知识
E
在特定业务领域的知识
传统数据密集型行业积极探索和布局大数据应用的表现是( )。
A
投资入股互联网电商行业
B
打通多源跨域数据
C
提高分析挖掘能力
D
自行开发数据产品
E
实现科学决策与运营
按照涉及自变量的多少,可以将回归分析分为( )。
A
线性回归分析
B
非线性回归分析
C
一元回归分析
D
多元回归分析
E
综合回归分析
数据再利用的意义在于 ( )。
A
挖掘数据的潜在价值
B
实现数据重组的创新价值
C
利用数据可扩展性拓宽业务领域
D
优化存储设备,降低设备成本
E
提高社会效益,优化社会管理
A
数据规模大
B
数据类型多样
C
数据处理速度快
D
数据价值密度高
大数据的利用过程是 【 】
A
采集—挖掘—清洗—统计
B
采集—统计—清洗—挖掘
C
采集—清洗—挖掘—统计
D
采集—清洗—统计—挖掘
数据清洗的方法不包括 【 】
A
缺失值处理
B
噪声数据清楚
C
一致性检查
D
重复数据记录处理
将原始数据进行集成、变换、维度归约、数值归约是在以下哪个步骤的任务 【 】
A
频繁模式挖掘
B
分类与预测
C
数据预处理
D
数据流挖掘
建立一个模型,通过这个模型根据已知变量值来预测其他变量值属于以下的哪类任务 【 】
A
根据内容检索
B
建模描述
C
预测建模
D
寻找模式和规则
下列关于大数据的说法中,错误的是( )。
A
大数据具有体量大、结构单一、时效性强的特征
B
处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术
C
大数据的应用注重相关分析而不是因果分析
D
大数据的应用注重因果分析而不是相关分析
E
大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策
大数据人才整体上需要具备( )等核心知识。
A
数学与统计知识
B
计算机相关知识
C
马克思主义哲学知识
D
市场运营管理知识
E
在特定业务领域的知识
传统数据密集型行业积极探索和布局大数据应用的表现是( )。
A
投资入股互联网电商行业
B
打通多源跨域数据
C
提高分析挖掘能力
D
自行开发数据产品
E
实现科学决策与运营
按照涉及自变量的多少,可以将回归分析分为( )。
A
线性回归分析
B
非线性回归分析
C
一元回归分析
D
多元回归分析
E
综合回归分析
数据再利用的意义在于 ( )。
A
挖掘数据的潜在价值
B
实现数据重组的创新价值
C
利用数据可扩展性拓宽业务领域
D
优化存储设备,降低设备成本
E
提高社会效益,优化社会管理