大數(shù)據(jù)分析導論智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下南京工業(yè)大學.docx

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大數(shù)據(jù)分析導論智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下南京工業(yè)大學南京工業(yè)大學第一章測試1.下列選項中，哪個工具不是詞云工具（）。A:微詞云B:美寄詞云C:HighstockD:BlueMC答案:Highstock2.下列論據(jù)中，能夠支撐“大數(shù)據(jù)無所不能”的觀點的是()。A:互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)的觀念和行為B:大數(shù)據(jù)具有非常高的成本C:個人隱私泄露與信息安全擔憂D:大數(shù)據(jù)存在泡沫答案:互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)的觀念和行為3.大數(shù)據(jù)的最顯著特征是()。A:數(shù)據(jù)可視化B:數(shù)據(jù)價值高C:數(shù)據(jù)規(guī)模大D:數(shù)據(jù)類型多樣答案:數(shù)據(jù)規(guī)模大 1.大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在（）。A:大數(shù)據(jù)為政策制定提供科學論據(jù)B:大數(shù)據(jù)的發(fā)力點在于預測C:大數(shù)據(jù)給思維方式帶來了沖擊D:大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了精準營銷E:大數(shù)據(jù)助力智慧城市提升公共服務水平答案:大數(shù)據(jù)為政策制定提供科學論據(jù);大數(shù)據(jù)的發(fā)力點在于預測;大數(shù)據(jù)給思維方式帶來了沖擊;大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了精準營銷;大數(shù)據(jù)助力智慧城市提升公共服務水平2.大數(shù)據(jù)分析的陷阱,包括：（）。A:不謹慎的歸因，造成“相關性的誤解”B:只信親身經(jīng)歷，造成“基于個案的認知”C:觀測維度有誤，造成“精心挑選的數(shù)據(jù)維度”D:比較對象不當，造成“缺失或不匹配的比較”答案:不謹慎的歸因，造成“相關性的誤解”;只信親身經(jīng)歷，造成“基于個案的認知”;觀測維度有誤，造成“精心挑選的數(shù)據(jù)維度”;比較對象不當，造成“缺失或不匹配的比較”第二章測試3.采集一手數(shù)據(jù)，有兩種方式：（）。A:系統(tǒng)外部采集B:調查 C:實驗D:系統(tǒng)內(nèi)部采集答案:調查;實驗1.當前大數(shù)據(jù)技術的基礎包括（）A:分布式數(shù)據(jù)庫B:分布式并行計算C:關系型數(shù)據(jù)庫D:分布式文件系統(tǒng)答案:分布式數(shù)據(jù)庫;分布式并行計算;分布式文件系統(tǒng)2.大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點是（）。A:規(guī)模較大B:規(guī)模較小C:增速緩慢D:多產(chǎn)業(yè)交叉融合答案：ACEE:增速很快答案:規(guī)模較大;多產(chǎn)業(yè)交叉融合答案：ACE;增速很快第三章測試 1.非需求數(shù)據(jù)清洗階段，主要工作就是刪除不需要的字段。（）A:錯B:對答案:對2.當前，企業(yè)提供的大數(shù)據(jù)解決方案大多基于Hadoop開源項目。（）A:錯B:對答案:對3.大數(shù)據(jù)可以分析與挖掘前之前人們不知道或者沒有注意到的模式，可以從海量數(shù)據(jù)中發(fā)展趨勢，雖然也有不精準的時候，但并不能因此而否定大數(shù)據(jù)挖掘的價值。（）A:錯B:對答案:對第四章測試4.CRISP-DM模型，又被稱為“跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標準流程“,將數(shù)據(jù)挖掘分為了6個不同的，但順序并非完全不變的階段：分別是：商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)預處理、建立模型、模型評估和方案實施。（）A:對B:錯答案:對5. 數(shù)據(jù)挖掘應當更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”，不幸的是它有點長。許多人把數(shù)據(jù)挖掘視為另一個常用的術語‘數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)’或KDD的同義詞。而另一些人只是把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。（）A:錯B:對答案:對1.7.數(shù)據(jù)挖掘就是對觀測到的數(shù)據(jù)集（經(jīng)常是很龐大的）進行分析，目的是發(fā)現(xiàn)未知的關系和以數(shù)據(jù)擁有者可以理解并對其有價值的新穎方式來總結數(shù)據(jù)。（）A:錯B:對答案:對2.8.運用基于計算機的方法，包括新技術，從而在數(shù)據(jù)中獲得有用知識的整個過程，就叫做數(shù)據(jù)挖掘。（）A:對B:錯答案:對第五章測試3.可視化技術對于分析的數(shù)據(jù)類型通常不是專用性的。（）A:錯B:對答案:錯4.在人工智能中，混淆矩陣（confusionmatrix）是可視化工具，特別用于監(jiān)督學習。（）A:錯B:對答案:對