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广东开放大学大数据营销(专)作业答案 (2)

分类: 上海开放大学 时间:2025-05-31 02:29:00 浏览:4次 评论:0
摘要:广东开放大学大数据营销(专)作业答案 大数据营销(专)
国家开放大学作业考试答案

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广东开放大学大数据营销(专)作业答案

大数据营销(专)

学校: 无

平台: 广东开放大学

题目如下:

1. 支撑大数据业务的基础是( )。

A. 数据科学

B. 数据人才

C. 数据硬件

D. 数据应用

答案: 数据应用

2. 下列关于普查的缺点的说法中,正确的是( )

A. 工作量较大,容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象

B. 误差不易被控制

C. 对样本的依赖比较强

D. 评测结果不够稳定

答案: 工作量较大,容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象

3. 大数据的起源是( )

A. 金融

B. 电信

C. 互联网

D. 公共管理

答案: 互联网

4. 面向用户提供大数据一站式部署方案,包括数据中心和服务器等硬件、数据分析应用软件及技术运维支持等多方面内容的大数据商业模式是( )

A. 大数据处理服务模式

B. 大数据解决方案模式

C. 大数据信息分类模式

D. 大数据资源提供模式

答案: 大数据解决方案模式

5. 根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种( )

A. 研究科学家

B. 数据管理人员

C. 软件开发工程师

D. 数据分析员

答案: 研究科学家

6. 下列论据中,能够支撑"大数据无所不能”的观点的是( )

A. 大数据存在泡沫

B. 大数据具有非常高的成本

C. 互联网金融打破了传统的观念和行为

D. 个人隐私泄露与信息安全担忧

答案: 互联网金融打破了传统的观念和行为

7. 下列关于数据交易市场的说法中,错误的是( )

A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物

B. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据,为数据交易提供帮助

C. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物

D. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交市场

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8. 当前大数据技术的基础是由( )首先提出的

A. 微软

B. 百度

C. 谷歌

D. 阿里巴巴

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9. 当前社会中,最为突出的大数据环境是( )

A. 互联网

B. 综合国力

C. 自然资源

D. 物联网

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10. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是( )

A. 第一代机器学习工具

B. 未来机器学习工具

C. 传统的机器学习和数据分析肛具

D. 第二代机器学习工具

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11. 以下不属于大数据价值的是()。

A. 预测价值

B. 识别价值

C. 描述价值

D. 生产价值

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12. 以下关于传统样本研究与大数据研究的说法错误的是()。

A. 大数据研究帮助传统样本研究校正

B. 传统样本研究与大数据研究有各自的特点

C. 传统样本研究关注因果关系

D. 传统样本研究与大数据研究是互补关系

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13. 企业的基本经营战略是()。

A. 营销与产品战略

B. 销售与产品战略

C. 产品与促销战略

D. 客户管理战略

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14. 4C营销理论不包括( )。

A. 数据

B. 消费者

C. 便利

D. 成本

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15. 以下关于大数据营销的说法,不正确的是( )。

A. 大数据帮助企业有针对性地开展营销活动以迎合客户的个人喜好

B. 大数据营销过程是从低价值密度的海量数据集合中深度挖掘

C. 大数据营销是在大数据技术的基础上所建立起来的营销手段

D. 大数据营销的使用范围只限于推广促销和产品管理

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16. 以下关于大数据营销应用的说法,正确的是( )。

A. 大数据服务商无所不知

B. 大数据有其局限性,所以并不是万能的

C. 大数据营销思维与实际应用之间不存在差距

D. 大数据应用必然带来效率的提升和成本的下降

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17. 数据营销传播中的伦理问题核心是( )。

A. 大数据营销传播的利害关系人之间的利益问题

B. 大数据营销传播的大数提供者之间的伦理规范与治理问题

C. 大数据营销传播的大数使用者之间的伦理规范与治理问题

D. 大数据营销传播的利害关系人之间的伦理规范与治理问题

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18. 以下关于价格歧视不正确的是( )。

A. 企业进行“价格歧视”目的是获取更大的利润

B. 企业收集消费者信息,对消费者特征和类型做出区分

C. 价格歧视只针对一小部分的消费者,与其他消费者无关

D. 企业为不同的消费者制定不同的价格

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19. 要前瞻性地解决大数据背景下营销伦理问题,暂时最为理想的办法是( )。

A. 舆论监督

B. 企业自律

C. 行业共识

D. 利用技术

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20. 基于伦理,大数据营销提倡的是( )。

A. 以人为本的大数据营销

B. 以企业为本的大数据营销

C. 以产品为本的大数据营销

D. 以利润为本的大数据营销

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21. 大数据可能带来(),但未必能够带来()

A. 精确度;准确度

B. 多样性;准确度

C. 准确度;精确度

D. 精确度;多样性

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22. 计量单位从低到高,下面的说法正确的是( )

A. EB

B. MB

C. GB

D. KB

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23. 大数据时代厂商模式为高端制造业,归结为( )。

A. 设计研发,物流

B. 设计研发,物流,制造,市场

C. 设计研发,制造,市场

D. 设计研发,市场,物流

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24. ( )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高

A. 关联度

B. 活性

C. 颗粒度

D. 规模

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25. 根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是( )。

A. 研究科学家

B. 数据分析员

C. 数据管理人员

D. 软件开发工程师

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26. 智慧城市的构建,不包含( )。

A. 数字城市

B. 物联网

C. 联网监控

D. 云计算

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27. 美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的( )。

A. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确

B. 在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析

C. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据

D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据

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28. 智能健康手环的应用开发,体现了( )的数据采集技术的应用

A. API接口

B. 传感器

C. 统计报表

D. 网络爬虫

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29. 大数据的最显著特征是( )

A. 数据规模大

B. 数据价值密度高

C. 数据处理速度快

D. 数据类型多样

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30. 什么是大数据使用的最可靠方法?

A. 样本数据源

B. 大数据源

C. 大数据与样本数据结合

D. 规模大

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31. 工业4.0指的是( )。

A. 都不是

B. 物联网+制造

C. 互联网+制造

D. 云计算+制造

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32. 在数据生命周期管理实践中,( )是执行方法。

A. 数据应用开发和管理

B. 数据管理和维护

C. 数据存储和备份规范

D. 数据价值发觉和利用

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33. 在医疗方面,可以利用大数据做到( )。

A. 临床决策支持

B. 个体化医疗

C. 生活方式和行为引发的疾病分析

D. 欺诈监测得以加强

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34. 企业成本控制只要表现在( )方面。

A. 生产成本

B. 采购成本

C. 仓储成本

D. 设计成本

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35. 大数据四大类应用方向是

A. 查询

B. 预警

C. 统计

D. 触达

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36. 以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准?

A. 质量更高

B. 成本更低

C. 速度更快

D. 风险更低

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37. 传统大数据质量清洗的特点有:

A. 协调式的

B. 强类型性

C. 非确定性

D. 确定性

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38. 以下选项中属于数据的作用的是()

A. 沟通

B. 验证假设

C. 建立信心

D. 欣赏

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39. 在大数据时代,企业的仓储联系各个部门,这些部门领用材料要填写领料申请单,将这些数据输入系 统,如果发现某些部门领料过于频繁,系统就会发出预警,可判断( )。

A. 是否存在工人材料挪用到别处的情况

B. 是否某部门用料浪费的情况

C. 是否工人私自带离企业的情况

D. 三者皆不是

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40. 大数据四大特征包括( )

A. 数据量大

B. 数据价值密度相对较低

C. 数据类型繁多

D. 处理速度快,时效性要求高

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41. 对于高端制造产业,说法是正确的的是( )。

A. 前端通过大数据实现制造业服务化

B. 高端制造业前端是物流和产品制造,中端部分是设计研发,后端为订单处理和批发零售

C. 高端制造业前端是设计研发,中端部分是物流和产品制造,后端为订单处理和批发零售

D. 后端运用大数据分析预测市场走向

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42. 大数据应用于各行业,下面关于大数据的说法正确的是( )。

A. 三者皆不是

B. Express Scripts 通过一些复杂模型来检测虚假药品,及时提醒人们何时应该停止用药

C. 加拿大的一家医院针对早产婴儿进行每分钟的超过 30000次的数据读取,提前知道哪些早产儿出现问题

D. 美国的Target百货上线了一套客户分析工具,对顾客的购买记录进行分析,比女孩的父亲更加早知道女

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43. 网络信息安全是社会安全的重要部分,是一种()安全。

A. 单一性

B. 战略性

C. 整体性

D. 积极性

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44. 信息社会经历的发展阶段包括( )。

A. 云计算时代

B. 大数据阶段

C. 计算机时代

D. 互联网阶段

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45. 大数据时代社会治理的机遇有哪些( )?

A. 促进社会治理方式从简单粗放到科学决策的转变

B. 促进社会治理体制从碎片化到网格化的转变

C. 促进社会治理方法从以有限个案为基础到"用数据说话”的转变

D. 促进社会治理模式从静态治理到动态治理的转变

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46. 下列各项表述中正确有哪些( )?

A. 传统的"统治”或"管理”观念认为,公共事务的管理权只属于政府

B. 互联网时代最为典型的特征为扁平化、单一化

C. 传统的"统治”或"管理”观念认为,公共事务的管理权不只属于政府

D. 互联网时代最为典型的特征为扁平化、多元化

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47. 传统研究中数据采集的方法包括:

A. 线上互动

B. 网络监测

C. 对面访谈

D. 电话访谈

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48. 大数据有哪些价值?

A. 实时价值

B. 描述价值

C. 生产数据的价值

D. 用户身份识别

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49. 大数据的预测价值体现在:

A. 评价

B. 预测用户的偏好、流失

C. 预测热卖品及交易额

D. 预测经营趋势

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50. 目前大数据大数据时代下的社会治理有什么不良现象( )。

A. 水污染问题

B. 空槽老人问题

C. 食品安全问题

D. 人口流动密集问题

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51. 广东省在大数据方面的行动重点包括( )。()

A. 深化大数据在社会治理领域的创新应用,提升政务服务水平

B. 加快大数据基础设施建设,推动资源整合和政府数据开放共享;

C. 强化安全保障,促进大数据健康发展

D. 推动产业转型升级和创新发展,打造新经济增长点

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52. 广东大数据发展政策的四个原则包括( )。

A. 统筹规划、资源整合

B. 政府带头、示范引领

C. 问题导向、需求牵引

D. 营造环境,创新驱动

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53. 广东省大数据发展规划的重点工程包括哪些方面( )。

A. 智慧城市大数据应用示范工程

B. 据流通市场培育工程

C. 政务大数据工程

D. 企业情况综合大数据工程

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54. "工业4.0”的特点包括( )。

A. 创新

B. 集成

C. 数据

D. 互联

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55. 中国政府推进大数据发展战略的主要任务有( )。

A. 建立标准规范体系

B. 推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型

C. 加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力

D. 以上皆不是

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56. 从政府的层面,发展大数据产业的意义是( )。

A. 大数据成为推动大数据经济转型发展的新动力

B. 大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇

C. 大数据进行分析与挖掘产生巨大的价值

D. 大数据成为提升政府治理的新途径

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57. 大数据发展的的产业化中,产业化分为( )

A. 智能连接

B. 数据创新

C. 人机互补

D. 三者皆是

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58. 大数据的发展趋势体现在( )。

A. 产业化

B. 智能化

C. 个性化

D. 三者皆是

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59. 中国大数据行业发展的挑战有哪些( )?

A. 管理理念和运作方式能否适配数据化决策

B. 数据是否足够丰富和开放

C. 三者皆是

D. 是否掌握强大的数据分析工具

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60. 中国大数据产业市场的特点有哪些( )?

A. 互联网企业表现强势,国外企业进入中国市场

B. 三者皆不是

C. 大数据基础究受到重视,专业人才培养加速

D. 区域产业聚集现雏形,合作协同发展成常态

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61. 中国大数据行业发展的机遇有哪些( )?

A. 政府积极介入推动

B. 各企业积极参与

C. 三者皆不是

D. 人才需求巨大

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62. 制约我国数据资源开放和共享的重要因素有哪些( )。

A. 政策法规不完善

B. 大数据挖掘缺乏相应的立法

C. 隐私保护制度不完善

D. 数据保护制度不完善

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63. 在大数据面前,未来银行所面临的挑战有( )。

A. 以上皆不是

B. 客户维系成本不断攀升

C. 客户不断流失难以挽回

D. 银行对于客户的了解程度,相对越来越弱

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64. 风险管控在包括( )。

A. 反洗钱分析

B. 以上都不是

C. 中小企业贷款风险评估

D. 实时欺诈交易识别

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65. 运营优化具体体现在( )。

A. 人才优化

B. 市场渠道分析优化

C. 产品和服务优化

D. 舆论分析

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66. 人工智能与大数据的关系是( )

A. 人工智能需要大数据支撑

B. 三者皆不是

C. 人工智能发展离不开大数据总量

D. 大数据挖掘少不了人工智能技术

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67. 大数据技术的发展方向包括( )

A. 在大数据存储与管理方向

B. 在大数据采集与预处理方向

C. 大数据分析与挖掘方向

D. 大数据计算模式方向

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68. 随着互联网时代的发展,大数据在保险行业上的挑战体现在( )。

A. 数据不够丰富

B. 起步晚,数字化程度不高

C. 互联网保险产品有但优势不足

D. 行业的渗透率低

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69. 大数据在银行的应用主要体现在( )。

A. 客户画像

B. 运营优化

C. 风险管控

D. 精准营销

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70. 精准营销三要素是:

A. 位置

B. 性别

C. 人

D. 物

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71. 以下属于机器学习的是:

A. 非监督式学习

B. 监督式学习

C. 半监督式学习

D. 强化学习

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72. 机器学习的四大类分析技术的主要算法包括()

A. 描述性统计

B. 聚类分析

C. 分类与预测

D. 关联分析

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73. 大数据的 4V特征包括( )。

A. 价值密度

B. 多样性

C. 实时

D. 体量

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74. 下列关于大数据的说法中,错误的是( )

A. 处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术

B. 大数据的应用注重相关分析而不是因果分析

C. 大数据的目的在于发现新的知识与洞察并进行科学决策

D. 大数据的应用注重因果分析而不是相关分析

E. 大数据具有体量大、结构单一、时效性强的特征

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75. 下列关于基于大数据的营销模式和传统营销模式的说法中,错误的是( )

A. 基于大数据的营销模式比传统营销模式精准性更强

B. 传统营销模式比基于大数据的营销模式针对性更强

C. 传统营销模式比基于大数据的营销模式投入更小

D. 传统营销模式比基于大数据的营销模式转化率低

E. 基于大数据的营销模式比传统营销模式实时性更强

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76. 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. 提高社会效益,优化社会管理

D. 利用数据可扩展性拓宽业务领域

E. 优化存储设备,降低设备成本

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77. 按照涉及自变量的多少,可以将回归分析分为( )

A. 多元回归分析

B. 线性回归分析

C. 非线性回归分析

D. 一元回归分析

E. 综合回归分析

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78. 大数据营销伦理风险包括( )。

A. 营销数据的权属

B. 价格歧视

C. 信息不对称

D. 用户隐私安全

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79. 购物网站的会员数据一般来说是静态数据,包括会员的出生年份、性别、居住地址或者工作地址等。

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80. 大夫看病的过程实质就是数据的关联分析过程。

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81. 生病就诊时,与病情相关的指标如身高、体重、血压、血液指征,这些都是医生判断病情的标准,是数据描述价值的范畴。

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82. 大数据的价值需要通过正确的利用才能有效发挥,如果错误使用大数据,产生的往往不是价值,而是风险。

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83. 预警型应用在社会方面也有很多案例,例如节假日期间考虑到社会治安问题,可以进行观光场所的人流量预警。

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84. 传统厂商在数据管理方面,企业数据结构单一,管理过程繁琐,效率低下,数据的收集耗费大量的人

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85. 大数据研究和传统样本分析研究各有特点并互为补充。

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86. 大数据在行业应用很广泛,行业领域包括电视媒体,汽车行业,医疗行业,保险行业等等。

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87. ETL,即抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),ETL 过程的作用是数据过滤。

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88. "大数据”是需要新处理模式才能具有强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长 率和多样化的信息资产。

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89. Power BI 是一个商业智能分析软件。

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90. 智能电表通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可用来预测客户的用电情 况等,从而推断出未来几个月时间里,整个电网的用电量。

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91. 商业智能(Business Intelligence,BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

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92. 早在2004年,Facebook联合创始人,克里斯?休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务,帮助总统 候选人在 Facebook上建立个人主页,以便他们进行形象推广。

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93. 用户黏着度(User Viscosity)是指用户登录该网站一次以后还想继续登录的概率,用于衡量用户对网站的满意程度。

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94. 传统制造产业链 6+1中,6指的是产品设计,原料采购,存储运输,订单处理,批发经营,终端零售,1指的是产品制造。

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95. 维度(Dimension)在各种涉及数据分析的研究中经常出现,从广义上讲,维度是事物“有联系”的抽象概念的数量。

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96. 以服装制造业企业为例来说,企业设计的服装不一定能在市场中获得预计的销量,通过收集消费者的 评价和建议都是对设计部门有用的数据资料。

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97. 4D 营销理论内容包括产品、价格、渠道、宣传。

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98. 通过网络销售平台,可以容易获得老客户的资料,也可以看到有哪些潜在的客户,增大销售量减少企 业的销售成本。

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99. 大数据营销的过程是利用大数据技术从高价值密度的海量数据集合中深度挖掘,准确分析。

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100. 消费者数据包括消费记录、消费周期、网络点击、社交媒体、智能设备连接和地理位置等信息。

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101. 下列关于网络用户行为的说法中,错误的是( )

A. 数字轨迹用完即自动删除

B. 用户的隐私安全很难得以规范保护

C. 网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为

D. 用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考

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102. 万维网之父是( )。

A. 蒂姆•伯纳斯-李

B. 斯科特•布朗

C. 舍恩伯格

D. 彼得•德鲁克

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103. Mac OS系统的开发者是( )。

A. 惠普公司

B. 苹果公司

C. 微软公司

D. IBM公司

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104. 广东省大数据发展规划的保障措施那些一项不是正确的是( )。

A. 加强组织协调

B. 简历人才体系

C. 强化组织协调

D. 促进生态发展

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105. 大数据在社会综合治理的作用,以下理解不正确的是( )

A. 大数据的运用能够维护社会治安

B. 大数据的运用能够加强交通管理

C. 大数据的应用有利于走群众流线

D. 大数据的运用能够杜绝抗生素的滥用

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106. 智慧城市的构建不包括( )

A. 数字城市

B. 联网监控

C. 云计算

D. 物联网

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107. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是( )

A. 数据价值密度高

B. 数据处理速度快

C. 数据类型多样

D. 数据规模大

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108. 当前社会中,最为突出的大数据环境是( )。

A. 物联网

B. 自然资源

C. 综合国力

D. 互联网

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109. 购物篮分析属于()

A. 描述性统计

B. 聚类分析

C. 关联分析

D. 分类与预测

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110. 零售商之所以要关注Recency即消费者最近一次消费时间,是因为时间越短,对产品和零售商的记忆就越鲜活。

A. 错误

B. 正确

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111. 消费者对产品购买的次数越高,说明他对产品的忠诚度越高。

A. 正确

B. 错误

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112. AI的英文全称是( )

A. Artifical Intelligence

B. Automatic Intelligence

C. Automatice Information

D. Artifical Information

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113. 对大数据的理解,哪些是正确的( )

A. 大数据更趋向于结构化

B. 软件是大数据的引擎

C. 现有的商业软件一定可以处理大数据的规模和复杂性

D. 大数据的应用仅仅是精准营销

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114. 大数据获取的个人信息比传统调研获得的个人信息真实性()

A. 相同

B. 更高

C. 不确定

D. 更低

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115. 大数据营销伦理风险包括( )。

A. 用户隐私安全

B. 营销数据的权属

C. 价格歧视

D. 信息不对称

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116. 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. 提高分析挖掘能力

B. 投资入股互联网电商行业

C. 实现科学决策与运营

D. 打通多源跨域数据

E. 自行开发数据产品

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117. 构建大数据营销伦理体系的机制包括( )。

A. 政府监管机制

B. 消费者防范维权机制

C. 行业规范机制

D. 舆论监督机制

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118. 大数据人才整体上需要具备( )等核心知识

A. 马克思主义哲学知识

B. 计算机相关知识

C. 市场运营管理知识

D. 在特定业务领域的知识

E. 数学与统计知识

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119. 消费者防范维权机制内容具体包括( )。

A. 理性消费,谨慎查验

B. 打通维权通道

C. 完善法规制度和标准体系

D. 加强消费者防范意识与警惕性

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120. 在实现税务稽查现代化的过程中,我们应该注意( )。

A. 现代化不是一味追求超现实的设计

B. 稽查现代化不应该只注重应用性

C. 稽查现代化只注重应用性

D. 要真正完成大数据应用

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121. 以下关于大数据营销伦理的说法正确的是( )。

A. 大数据营销过程中消费者的权利与尊严得以体现

B. 大数据营销应体现实现人文关怀价值

C. 大数据营销伦理的治理需要社会全体成员的共同参与

D. 大数据营销伦理的治理是动态过程

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122. 以下哪些行为侵犯了消费者权益( )。

A. 强制采集人脸信息

B. 用不同配制的手机搜同一商品价格不同

C. 多次浏览后价格自动上涨

D. 要求开启通讯录权限

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123. 婴幼儿配方奶粉的线上销售增速放缓的原因包括()

A. 物流不发达

B. 婴幼儿配方奶粉的总体需求减少

C. 线下促销倒逼

D. 线上体量足够大

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124. 大数据营销能力所涉及的业务过程包括( )。

A. 专业形象管理

B. 数据分析

C. 数据采集和存储

D. 理解业务需求

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125. 关于大数据营销的企业高管有( )。

A. 首席信息管理官

B. 首席数据官

C. 首席数据分析管理官

D. 首席信息官

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126. 企业营销三步曲(STP 理论)分别是()。

A. 市场选择

B. 市场跟进

C. 市场定位

D. 市场细分

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127. 进行大数据市场定位的工作包括( )。

A. 建立消费者信息反馈平台

B. 分析消费者数据

C. 定位网络营销群体

D. 检验定位的精准性

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128. 产品定价的影响因素有( )。

A. 信息环境

B. 同行竞争

C. 供需关系

D. 盈利状况

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129. 如何利用大数据制定科学的价格策略( )。

A. 通过消费者点击的页面热度,访问路径等技术分析

B. 不断调整产品的功能方向

C. 验证产品的商业价值

D. 高效分析信息并做出预测

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130. 大数据营销渠道的创新思维包括()。

A. 商品即渠道

B. 营销渠道多元化

C. 供应链管理精准化

D. 智慧物流

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131. 客户度量指标包括( )。

A. 客户满意度

B. 流失率

C. 客户终生价值

D. 客户盈利能力

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132. 特殊市场营销包括( )。

A. 国际市场营销

B. 国内营销

C. 网络营销

D. 服务市场营销

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133. 大数据营销的特点包括( )

A. 类型多样化

B. 个性化营销

C. 商业价值高

D. 数据规模庞大

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134. 大数据营销应用方向包括( )

A. 产品定制化

B. 推广精准化

C. 改善用户体验

D. 消费者洞察

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135. 首席数据官CDO需要从哪几个层面推动数据使用机制创新与优化?

A. 维护

B. 保护

C. 聚合

D. 货币化

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136. 关于大数据营销分析术语的说法,正确的是( )

A. 访问者特征的主要指标有初访者、回访者、平均访问次数、访问频度等

B. 指标是从不同的方面反映总体的数量特征

C. 用户黏着度是指用户满意程度

D. 维度是事物“有联系”的抽象概念的数量

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137. 以下哪些是数据科学家的职责?

A. 建立分析模型

B. 角色制定

C. 数据分析

D. 应用问题的解决

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138. 根据数据所处的存储层次,数据可分为( )

A. 底层数据

B. 应用层数据

C. 中间层数据

D. 基础层数据

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139. 当前,大数据产业发展的特点是( )

A. 规模较大

B. 多产业交叉融合

C. 增速缓慢

D. 增速很快

E. 规模较小

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140. 以下属于大数据查询类应用的是( )

A. 百度地图

B. 数字广告收视率

C. 信用服务

D. 触达

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141. 从哪些方面可以对大数据应用效果进行衡量( )

A. 风险更低

B. 降低了成本

C. 提高了质量

D. 速度更快

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142. 数据分析的思维包括( )

A. 全样本思维

B. 相关性思维

C. 效率思维

D. 预测思维

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143. 大数据研究的特点是( )。

A. 短、平、快

B. 信息丰富

C. 实时连续

D. 通过调查问卷获得信息

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144. 数据质量评估由四个指标组成,分别是( )

A. 准确性

B. 规范性

C. 完整性

D. 一致性

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145. 大数据行业就业三大方向是:

A. 大数据系统研发类人才

B. 管理大数据的人才

C. 大数据分析类人才

D. 大数据应用开发类人才

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146. 精准营销定义的内容包括()。

A. 依托现代信息技术手段

B. 定量和定性相结合

C. 实现对目标市场不同消费者群体强有效、高投资回报的营销沟通

D. 根据消费者不同的消费心理和行为特征

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147. 精准营销的核心思维包括()。

A. 以产品为中心

B. 以消费者为导向

C. 深度洞察消费者

D. 精准跟进消费者

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148. 大数据精准营销与传统营销的区别在于()。

A. 成本调控

B. 实施效果

C. 沟通工具

D. 核心价值

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149. 精准营销的工具有()。

A. 发放传单

B. 邮件营销

C. 短信营销

D. 社交媒体

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150. 企业需要在消费者的个性化需求和规模效益之间找到最佳的契合点,可通过()。

A. 企业消费者差异化

B. 建立目标消费者数据库

C. 产品服务定制

D. 目标消费者沟通

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151. 个性化营销能力包括()。

A. 营销活动管理能力

B. 客户数据管理能力

C. 客户互动能力

D. 客户分析能力

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152. 精准营销的思维是以消费者为中心。

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153. 大数据的数据类型包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。

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154. 大数据精准营销的实施可分为四个方面,分别为消费者数据的挖掘、主题数据的开发、确定目标、定向广告推送。

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155. 社交媒体营销者必须注重内容品质。

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156. 构建消费者画像首先要对原始的消费者大数据进行整合和结构化。

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157. 静态的消费者画像指通过相对静态的信息进行描述的画像。例如性别、籍贯、学历等。

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158. 根据用户的人口特征,如个人的兴趣爱好、对美食的偏好、喜爱的运动、喜欢网上购物等都可以成为标签,并构建个人的标签体系。

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159. 对于行业来说,整个行业的利益相关者如果都能使用一个固定的行业的数据,能够大大提高整个行业运作的效率。

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160. 在进行选址分析时,每个因素包含了许多数据,所以科学可行的方式是将数据整合分析。

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161. 大数据利用其技术优势可以实现对海量数据的挖掘、分析,更精准地展现市场细分的情况。

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162. 价格策略是市场营销组合策略当中最灵活的一个策略。

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163. 数据挖掘帮助企业实现渠道内消费者资源的共享、开发与利用。

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164. 随着数据分析技术的进步,智慧物流成为营销渠道中重要的一部分,更有人认为其是营销成功与否的关键。

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165. 进行多角度的人群分析,具体可利用 Python 等编程语言即完成分类分析。

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166. 跨境电子商务作为推动经济一体化、贸易全球化的技术基础,具有非常重要的战略意义。

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167. “一带一路”共同打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体。

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168. 大数据助力市场开拓包括了解海外市场行情,让数据参与决策和倾听海外消费者心声。

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169. 物联网在电商行业中主要应用于跨境电商中的成本核算。

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170. 物联网在智慧城市发展中的应用范围很广,从市政管理智能化、农业园林智能化、交通智能化到旅游智能化及其他应用智能化等方面,均可应用物联网技术。

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171. 区块链在跨境电商行业中,除了能助力物流,还能解决支付问题。

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172. 去中心化是区块链最突出、最本质的特征。

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173. 跨境电商物流具有广阔性、国际性、高风险性、高技术性、单一性等特征。

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174. 跨境物流痛点主要包括成本高、时间长、追踪难,破损、丢包率高,清关障碍,不确定因素较多。

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175. 大数据营销能力旨在为大数据环境下营销专业人才的培养提供目标和评估标准。

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176. 大数据营销复合型人才培养的知识能力体系可构建为“基础理论+四类能力+前沿知识+职业素养”知识能力模型。

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177. 大数据“杀熟”实质上是将隐性的价格歧视显性化。

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178. 大数据营销伦理体系的构建应基于道德原则和道德规范,强调对行为主体的道德约束。

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179. 打通跨行业数据,实现多场景大数据的自动化关联分析与可视化呈现设备、 ip、手机号、身份证号、地址、电子邮件等多个维度关联有助于识别支付盗卡、多头申请、团队作案、刷单、撞库登录等多种欺诈风险。

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180. 现代社会治理处理除了政府之外,还需要社区的自治。

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181. "工业4.0”是美国提出的概念,德国叫"工业互联网” ,中国叫"中国制造 2025”,本质的核心就是智能

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182. 目前,中国作为制造业的大国,制造业基本还属于低端制造业,属于高耗能,高污染,低利润的劳动密集 型制造业。

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183. 大数据的价值重点在于挖掘,而挖掘就是分析。

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184. 大数据预测能够分析和挖掘出人们不知道或没有注意到的模式,确定判断某件事情必然发生。

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185. 大数据是依托新的数据处理技术, 对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘, 找寻数据背后的规律,以提高分析决策能力,优化流程和科学配置资源的管理工具。

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186. 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。

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187. 数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究的过程。 ()

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188. 大数据开发的根本目的是以数据分析为基础,帮助人们做出更明确的决策,优化企业和社会运转。

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189. 人工智能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。

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190. 大数据成熟催化了人工智能的进步,深度学习带来算法上的突破则带来了人工智能浪潮。

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191. 大数据分为"结构化数据"与”非结构化数据” 。

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192. 机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未 来做预测。

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193. 谷歌流感趋势充分体现了数据重组和扩展对数据价值的重要意义。

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194. 对于大数据而言,最基本、最重要的要求就是减少错误、保证质量。因此,大数据收集的信息量要尽量精确。

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195. 电子商务可以分为: ABC、B2B、O20、C2A、B2M等。

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196. 具备很强的报告撰写能力,可以把分析结果通过文字、图表、可视化等多种方式清晰地展现出来,能够清楚地论述分析结果及可能产生的影响, 从而说服决策者信服并采纳其建议, 是数据分析能力对大数据人才的基本要求。

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197. 大数据的应用之一是,促进健康管理的个性化和多元化。

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198. 分析预测根据各种数据的历史发展和风险分析,对确保政策的制定、执行和完善提供了定量性的依据。

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199. 在产业发展领域,大数据加速了产业优化升级的步伐

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200. 啤酒与尿布的经典案例,充分体现了实验思维在大数据分析理念中的重要性。

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