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广东开放大学大数据基础(专)作业答案
大数据基础(专)
学校: 无
平台: 广东开放大学
题目如下:
1. 大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
答案: 正确
2. 新型的大数据分析技术通过实时比较分析将数据快速过滤处理分析,将数据实时传递给用户,让用户体验更加顺畅。
答案: 正确
3. 大数据的应用领域包括:( )。
A. 汽车行业
B. 互联网行业
C. 制造业
D. 金融行业
答案: 互联网行业# 汽车行业# 金融行业# 制造业
4. Python和Excel都可以用来处理大数据。
答案: 正确
5. ( )是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。
A. 数字
B. 数据
C. 信息
D. 数学
答案: 数据
6. ( )指数据经由组织机构内部与外部组织机构及个人交互过程中提供数据的阶段。
A. 数据采集
B. 数据传输
C. 数据处理
D. 数据交换
答案: 数据交换
7. 数据可以从功能效用、表现形态和生产要素三个角度来定义和理解。
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8. 大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合。以下哪些属于大数据产业的某个环节()。
A. 数据源层
B. 数据分析层
C. IT基础设施层
D. 数据管理层
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9. 云计算、物联网、大数据、人工智能代表了人类IT技术的最新发展趋势。
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10. 云计算包括3种类型。只为特定用户提供服务,比如大型企业出于安全考虑自建的云环境,只为企业内部提供服务,这种云计算属于:()。
A. 公有云
B. 独立云
C. 私有云
D. 混合云
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11. ( )指组织机构在内部针对动态数据进行的一系列活动的组合。
A. 数据存储
B. 数据传输
C. 数据采集
D. 数据处理
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12. ( )是一切皆可试,大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。
A. 定性思维
B. 实验思维
C. 定量思维
D. 相关思维
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13. 大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。描述的是()
A. 数据存储
B. 数据可视化
C. 数据采集
D. 数据处理
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14. 信息科技为大数据时代提供技术支撑,主要体现在哪三个方面:()。
A. 网络带宽不断增加
B. 存储设备容量不断增加
C. 量子计算机全面普及
D. CPU处理能力大幅提升
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15. 下面不属于python特性的是( )。
A. 开源的免费的
B. 简单易学
C. 高可移植性
D. 属于低级语言
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16. 音频是指存储声音内容的文件,包括 MPEG-4、AVI等。
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17. ( )是大数据分析最重要的应用领域。
A. 数据质量管理
B. 预测性分析能力
C. 可视化分析
D. 语义引警
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18. ( )指数据在组织机构内部部从一个实体通过网络流动到另一个实体的过程。
A. 数据存储
B. 数据采集
C. 数据存储
D. 数据传输
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19. 计算机系统中的数据组织形式主要有两种,分别是:()。
A. 数据库
B. 文件
C. 音频
D. 视频
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20. 云计算包括哪3种类型:()。
A. 混合云
B. 公有云
C. 私有云
D. 独立云
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21. 下列属于大数据思维的核心原理的有( )。
A. 关注效率原理
B. 数据价值思维
C. 全样本思维
D. 数据核心思维
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22. 下列关于大数据思维,说法正确的是( )。
A. 大数据的关键在于数据挖掘,有效的数据挖掘才能才能产生高质量的分析预测
B. 在互联网和大数据时代,客户所产生的庞大的数据量使营销人员能够深入了解“每一个人”,而不是“目标人群”
C. 大数据思维,是指对大数据的认识,对企业资产、关键竞争要素的理解
D. 缺少数据资源,无以谈产业;缺乏数据思维,无以言未来
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23. 维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中明确指出,大数据时代最大的转变就是思维方式的3种转变,具体包括( )。
A. 全样而非抽样
B. 务实而非务虚
C. 相关而非因果
D. 效率而非精确
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24. 以下哪些属于大数据思维?( )。
A. 用数据管理
B. 用数据创新
C. 用数据决策
D. 用数据说话
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25. 大数据时代需要新的思维方式的原因:( )。
A. 人们发现世界本身存在着很大的不确定性
B. 并非所有的规律都可以用简单的原理来描述
C. 通过传统的机械论方法,容易做出准确的预测
D. 如今没有被发现的因果关系规律性,具有很强的隐蔽性,难以发现
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26. 大数据时代,事物各组成要素之间的关系将是简单的线性因果关系。
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27. 大数据时代新的思维方式其核心就是变智能问题为数据问题,全世界开始了新的一轮技术革命——智能革命。
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28. 大数据时代采用抽样思维而不是全样抽样。
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29. 在大数据时代,我们分析强调大概率事件,也即所谓的模糊性。
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30. 这种对数据质量的近乎疯狂的追求,是大数据年代的必然要求。
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31. 大数据最重要的特点是数据量大,噪声数据少,所以收集数据过程中要力求精确。
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32. 对大数据而言,最基本最重要的要求是减少错误,保证质量。因此,大数据收集的信息要尽量精确。
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33. 以下哪项不属于大数据在城市管理中的应用:( )。
A. 城市规划
B. 环保监测
C. 比赛预测
D. 智能交通
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34. 下面哪一种数据库最适应云计算的应用场景:()。
A. NewSQL数据库
B. 关系型数据库
C. 都不是
D. NoSQL数据库
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35. NewSQL数据库具有的特点包括:()。 可选项:①采用了关系数据库模型;②具有非常好的水平可扩展性;③具有关系数据库的特性,支持SQL查询;④支持海量的数据存贮
A. ①②
B. ①③④
C. ①②③④
D. ①②③
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36. 统计学界当中的很多技术都需要在机器学习界进行验证和实践,并变成有效的机器学习算法以后,才可能进入到数据挖掘领域,对数据挖掘产生影响。()
A. 数据挖掘、数据挖掘、机器学习、机器学习
B. 数据挖掘、机器学习、数据挖掘、机器学习
C. 机器学习、机器学习、数据挖掘、数据挖掘
D. 机器学习、数据挖掘、机器学习、数据挖掘
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37. 大数据与“小数据”的根本区别在于大数据采用( )方式,小数据强调抽样。
A. 定性思维
B. 相关思维
C. 全样思维
D. 定量思维
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38. 下面哪一种数据库同时具有完善的事务机制和高效的查询机制:()。
A. NoSQL数据库
B. 关系型数据库
C. NewSQL数据库
D. 都不是
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39. 下列选项中( )不是NoSQL数据库的特点。
A. 与云计算紧密结合
B. 灵活的数据模型
C. 灵活的可扩展性
D. 动态的数据迁移
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40. 已知的大数据批处理计算的典型产品包括:()。
A. Graphx、PowerGraph等
B. Dremel、Hive等
C. MapReduce和Spark
D. Storm、Flume等
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41. 适用于业务流程多的流程分析,显示各流程的转化率的图表是( )。
A. 箱线图
B. 桑基图
C. 漏斗图
D. 主题河流
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42. 数据可视化具有以下特点( )。
A. 全面性
B. 艺术性
C. 精确性
D. 科学性
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43. Python中用于数据可视化的工具有( )。
A. Matplotlib
B. SciPy
C. pandas
D. NumPy
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44. 由哈勃和麦克纳布提出——泛可视化流水线的流程包括( )
A. 数据过滤
B. 数据映射
C. 数据渲染绘制和图像化
D. 数据分析
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45. 下列各项中,适用于离散时间数据可视化的图表有( )。
A. 散点图
B. 阶梯图
C. 饼图
D. 柱状图
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46. 在大数据时代,可视化技术可以支持实现多种不同的目标,主要包括:()。
A. 观测、跟踪数据
B. 增强数据吸引力
C. 辅助理解数据
D. 分析数据
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47. 20世纪下半叶,计算机科学和技术发展让数据可视化产生新动力,从多维静态图向动态统计图发展,并尝试实现动态的交互式数据可视化。
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48. Python可视化生成方式需要用户具有一定的编程能力,但是表达能力强,可以基于用户需求定制图表,能实现个性化展示。
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49. 高维是指数据具有多个相关属性,多元是指数据具有多个独立属性。
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50. 信息可视化是以科学和工程领域的数据为对象,探索如何以几何、拓扑和形状特征来呈现数据中蕴含的规律。
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51. 数据可视化主要从数据是寻找模式、关系、异常三方面信息,一般异常数据都是错误的数据。
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52. 数据处理和变换是指数据的去噪、清洗、提取特征,是数据可视化是核心环节。
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53. 气泡图与散点图相比,多了一个维度的数据。即将散点图中没有大小的“点”变成有大小的“气泡”,气泡的大小可以用来表示多出的那一维数据的大小。即3个变量的比较。
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54. ( )是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号。
A. 数字
B. 信息
C. 数据
D. 图形
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55. 适用于无规律或间歇跳跃的方式表达数值随时间的变化的图形是( )
A. 折线图
B. 直方图
C. 柱状图
D. 阶梯图
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56. ( )是指利用包含关系表达层次化数据的可视化方法,各个小矩形的面积表示每个子节点的大小,矩形面积越大,表示子节点在父节点中的占比越大。
A. 饼图
B. 柱状图
C. 矩形树图
D. 直方图
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57. ( )计算机科学和技术发展让数据可视化产生新动力,从多维静态图向动态统计图发展,并尝试实现动态的交互式数据可视化。
A. 19世纪下半叶
B. 20世纪下半叶
C. 19世纪上半叶
D. 20世纪上半叶
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58. 以下描述错误的是:()。
A. Web 2.0的迅猛发展以及大数据时代的到来,使关系数据库的发展越来越力不从心
B. 传统关系数据库引以为豪的一些关键特性,如事务机制和支持复杂查询,在Web 2.0时代成为不可或缺的核心特性
C. 传统的关系数据库可以较好地支持结构化数据存储和管理
D. 传统的关系数据库由于数据模型不灵活、水平扩展能力较差等局限性,已经无法满足各种类型的非结构化数据的大规模存储需求
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59. 反映美联储近10年的利率水平,适合选择( )进行利率可视化。
A. 直方图
B. 折线图
C. 柱状图
D. 阶梯图
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60. 大数据可视化流程的核心环节是( )。
A. 数据采集
B. 可视化映射
C. 用户感知
D. 数据处理和变换
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61. 现在的互联网,基于大数据和人工智能的推荐应用越来越多,越来越深入,我们一直被“喂食着”经过智能化筛选推荐的信息,久而久之,会导致什么问题:
A. 信息茧房问题
B. 隐私泄露问题
C. 大数据杀熟问题
D. 隐形偏差问题
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62. 下面关于隐私泄露问题的描述,正确的是:
A. 大数据时代下的隐私与传统隐私的最大区别在于隐私的数据化,即隐私主要以“个人数据”的形式出现
B. 通过数据预测,可以预测个体“未来的隐私”
C. 用户在使用搜索引擎时,搜索引擎可以精确地刻画出该用户的“数字肖像”
D. “数据痕迹”往往永远无法彻底消除,会被永久保留记录
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63. 下列属于大数据思维的核心原理的有( )。
A. 关注效率原理
B. 数据核心思维
C. 全样本思维
D. 数据价值思维
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64. 大数据时代,大数据技术的核心就是海量数据的实时( )。
A. 采集
B. 屏蔽
C. 存储
D. 处理
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65. 维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中明确指出,大数据时代最大的转变就是思维方式的3种转变,具体包括( )。
A. 相关而非因果
B. 务实而非务虚
C. 效率而非精确
D. 全样而非抽样
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66. 大数据思维带来思维方式的三个转变是( )。
A. 相关而非因果
B. 精确而非全面
C. 效率而非精确
D. 全样而非因果
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67. 大数据越多,我们的思维就越全面。
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68. 大数据时代,事物各组成要素之间的关系将是简单的线性因果关系。
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69. 机械思维更广泛的影响力是作为一种准则指导人们的行为,其核心思想可概括成不确定性和相关关系。
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70. 数据之间的关联性极大地增强在这样的背景下,就出现了大数据,使得“以数据为中心”的思考解决问题的方式优势逐潮得到显现。
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71. 在大数据时代,我们分析强调大概率事件,也即所谓的模糊性。
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72. 大数据最重要的特点是数据量大,噪声数据少,所以收集数据过程中要力求精确。
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73. 大数据时代采用抽样思维而不是全样抽样。
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74. 下列关于机械思维的核心思想,描述错误的是:( )。
A. 世界变化的规律是无法确定的
B. 规律不仅可以被认识,而且可以用简单的公式或者语言描述清楚
C. 这些规律应该放之四海而皆准,可以应用到各种未知领域指导实践
D. 世界变化的规律是确定的
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75. 美国一家创新企业,在全球各大网站上搜集数以十亿的数据,预测产品价格趋势,告诉消费者什么时候买什么产品最便宜,帮助数以万计的用户省钱和找到最好的采购时间,体现了( )大数据思维方式。
A. 全样而非抽样
B. 效率而非精确
C. 相关而非因果
D. 我为人人,人人为我
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76. 后来,牛顿的方法论概括为机械思维,其核心思维可以概括为( )。
A. 规律不仅可以被认识,而且可以用简单的公式或语言描述清楚
B. 世界变化的规律是确定的
C. 其他选项都是
D. 得到的普遍规律可以应用到各种未知领域指导实践
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77. 大数据时代,寻找特效药的方法与过去有所不同。通过强关联关系,即A药对B病有效,至于为什么有效,通过研究工作寻找原因。这样先有结果再反推原因的做法,与过去通过因果关系推导结果的做法截然相反。体现了哪种大数据思维方式:( )。
A. 效率而非精确
B. 我为人人,人人为我
C. 全样而非抽样
D. 相关而非因果
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78. 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更加有效,体现了( )的大数据思维方式。
A. 以数据为中心
B. 全样而非抽样
C. 相关而非因果
D. 效率而非精确
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79. 微软的搜索引擎在很长的时间里做不过谷歌的主要原因,并不在于算法本身,而是因为缺乏数据。体现了( )的大数据思维方式。
A. 相关而非因果
B. 效率而非精确
C. 以数据为中心
D. 我为人人,人人为我
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80. 大数据时代新的思维方式其核心就是变智能问题为( ),全世界开始了新的一轮技术革命——智能革命。
A. 思维问题
B. 实验问题
C. 科研问题
D. 数据问题
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