国家开放大学25春《大数据技术概论》形考任务 3[答案]

国家开放大学25春《大数据技术概论》形考任务 3[答案]
题目类型：
  判断题
题目：
  数据可视化可以帮助用户更快速地理解和掌握数据的含义、结构和重要特性.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  在数据分析中,数据可视化只是一种辅助工具,不具有实际的分析功能.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  散点图是最常用于展示两个数值型变量之间关系的可视化方法.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  雷达图适用于反映多个变量的相对大小与差异,不适合反映变量之间的相互关系.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  在进行数据分析时,数据预处理如数据清洗和数据转换是非必需的步骤.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  决策树是一种简单高效的分类模型.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  聚类分析仅能处理数值型数据,对于非数值型数据无效.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  在聚类的过程中,我们要事先知道数据中的类别信息,然后进行相应的分类.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  关联规则分析常用于购物篮分析,挖掘商品间的购买关系.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  判断题
题目：
  excel是一种常用的电子表格程序,除了数据存储,还提供了丰富的数据分析和可视化功能.
选项：
  √
  ×


题目类型：
  单选题
题目：
  在数据可视化中,适合表示数据随时间变化的趋势的是
选项：
  散点图
  折线图
  柱形图
  饼图


题目类型：
  单选题
题目：
  气泡图中可以用来展示数据信息的属性包括
选项：
  仅横坐标
  仅横坐标和纵坐标
  仅横坐标、纵坐标和气泡大小
  横坐标、纵坐标、气泡大小和气泡颜色


题目类型：
  单选题
题目：
  关于数据可视化的描述中,哪一项是错误的
选项：
  数据可视化的目的是使数据更易理解
  数据可视化只能用于表示定量数据
  数据可视化可以帮助我们发现数据中的模式
  数据可视化可以帮助我们进行更好的决策


题目类型：
  单选题
题目：
  如果要反映某学生在6个学期中每学期平均成绩的变化情况,采用( )可视化方法较为合适.
选项：
  饼图
  折线图
  散点图
  直方图


题目类型：
  单选题
题目：
  以下哪种大数据分析方法旨在将相似对象组合在一起?
选项：
  聚类分析
  关联规则分析
  决策树分析
  线性回归分析


题目类型：
  单选题
题目：
  下列哪项是无监督学习的典型应用?
选项：
  聚类分析
  回归
  分类
  以上均是


题目类型：
  单选题
题目：
  聚类分析在大数据分析中的主要功能是什么?
选项：
  通过数据自动发现潜在的类
  分析数据的分布特征
  预测未来的数据变化
  测量数据的准确性和稳定性


题目类型：
  单选题
题目：
  根据已知的类标号建立分类模型的数据集是
选项：
  训练集
  检验集
  预测集
  测试集


题目类型：
  单选题
题目：
  以下关于聚类分析的描述中,错误的是
选项：
  聚类分析是一种无监督学习方法
  k-means是一种常用的聚类分析方法
  聚类分析的目的是找出已知类别的数据
  聚类分析常用于市场分析和社交网络分析


题目类型：
  单选题
题目：
  在大数据的挖掘中,用于解决分类问题的机器学习算法不包括
选项：
  决策树
  支持向量机
  k-近邻
  线性回归


题目类型：
  单选题
题目：
  下列各项关于分类的描述中,错误的是
选项：
  可以借助分类方法根据电子邮件的标题判断其是否为垃圾邮件
  在进行建模之前就要有明确的分组预测目标
  k近邻算法是一种简单但强大的分类算法
  用来建立分类模型的输入数据称为测试集


题目类型：
  单选题
题目：
  在数据挖掘中,用以预测具有连续值输出的问题,一般选用( )方法.
选项：
  分类
  聚类
  回归
  关联规则


题目类型：
  单选题
题目：
  下列哪种语言被广泛应用于大数据分析和机器学习中
选项：
  java
  python
  c++
  javascript


题目类型：
  单选题
题目：
  以下哪种方法不属于常见的数据挖掘任务
选项：
  分类
  聚类
  关联规则
  数据标记


题目类型：
  单选题
题目：
  假设散点图中的观测点恰好落在一条直线上,说明两个变量之间的关系为
选项：
  完全线性相关
  线性相关
  非线性相关
  不相关





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