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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]答案

东财《大数据——概念、方法与应用》单元作业2

正确答案:-----

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：