山東工商學(xué)院大數(shù)據(jù)在財經(jīng)管理中的應(yīng)用復(fù)習(xí)資料

山東工商學(xué)院2020學(xué)年第二學(xué)期大數(shù)據(jù)在財經(jīng)管理中的應(yīng)用課程試題A卷（考試時間：120分鐘，滿分100分）特別提醒：1、所有答案均須填寫在答題紙上，寫在試題紙上無效。2、每份答卷上均須準確填寫函授站、專業(yè)、年級、學(xué)號、姓名、課程名稱。一單選題(共90題，總分值90分)1.（

）央行已經(jīng)開始運用大數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)市場和勞動力市場趨勢作出快速判斷。（1分）A.中國B.美國C.法國D.英國2.下列關(guān)于計算機存儲容量單位的說法中，錯誤的是（）。（1分）A.1KB＜1MB＜1GBB.基本單位是字節(jié)（Byte）C.一個漢字需要一個字節(jié)的存儲空間D.一個字節(jié)能夠容納一個英文字符3.在大數(shù)據(jù)時代;下列說法正確的是（

）。（1分）A.收集數(shù)據(jù)很簡單B.數(shù)據(jù)是最核心的部分C.對數(shù)據(jù)的分析技術(shù)和技能是最重要的D.數(shù)據(jù)非常重要E.一定要很好的保護起來F.防止泄露4.智能健康手環(huán)的應(yīng)用開發(fā)，體現(xiàn)了（）的數(shù)據(jù)采集技術(shù)的應(yīng)用。（1分）A.統(tǒng)計報表B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲C.API接口D.傳感器5.兩個或多個變量的（

）之間存在某種規(guī)律性;就稱為關(guān)聯(lián)。（1分）A.字段B.范圍C.取值D.特點6.下列屬于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的是（

）。（1分）A.網(wǎng)絡(luò)日志B.文本數(shù)據(jù)C.視頻數(shù)據(jù)D.音頻數(shù)據(jù)7.在小數(shù)據(jù)時代;當樣本數(shù)量達到某個值之后;我們從個體上得到的信息會（

）。（1分）A.越少B.不變C.不確定D.越多8.根據(jù)國家數(shù)據(jù)公司（IDC）統(tǒng)計;2010年人類已經(jīng)進入（

）時代。（1分）A.MBB.ZBC.TBD.GB9.小數(shù)據(jù)時代;（

）成為現(xiàn)代社會、現(xiàn)代測量領(lǐng)域的主心骨。（1分）A.主觀采樣B.大數(shù)據(jù)分析C.隨機采樣D.統(tǒng)計分析10.MacIOS系統(tǒng)的開發(fā)者是（）。（1分）A.微軟公司B.惠普公司C.蘋果公司D.IBM公司11.回歸分析方法反映的是將事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在（

）的特征。（1分）A.時間上B.空間上C.以上都不是D.地點上12.（

）一些基金公司開始借助社交媒體大數(shù)據(jù);分析市場情緒變動。（1分）A.法國B.中國C.美國D.英國13.支撐大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)是（）。（1分）A.數(shù)據(jù)科學(xué)B.數(shù)據(jù)應(yīng)用C.數(shù)據(jù)硬件D.數(shù)據(jù)人才14.相比依賴于小數(shù)據(jù)和精確性的時代;大數(shù)據(jù)因為更強調(diào)數(shù)據(jù)的（

）;幫助我們進一步接近事實的真相。（1分）A.混雜性B.安全性C.完整性D.完整性和混雜性15.下列演示方式中，不屬于傳統(tǒng)統(tǒng)計圖方式的是（）（1分）A.柱狀圖B.餅狀圖C.曲線圖D.網(wǎng)絡(luò)圖16.聚類分析目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能（

）。（1分）A.隨機B.相同C.大D.小17.數(shù)據(jù)倉庫的最終目的是（）。（1分）A.收集業(yè)務(wù)需求B.建立數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型C.開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用分析D.為用戶和業(yè)務(wù)部門提供決策支持18.在大數(shù)據(jù)時代;我們需要設(shè)立一個不一樣的隱私保護模式;這個模式應(yīng)該更著重于（

）為其行為承擔責任。（1分）A.數(shù)據(jù)分析者B.個人許可C.數(shù)據(jù)提供者D.數(shù)據(jù)使用者19.大數(shù)據(jù)不是要教機器像人一樣思考。相反;它是（

）。（1分）A.被視為一種機器學(xué)習(xí)B.把數(shù)學(xué)算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)測事情發(fā)生的可能性C.被視為人工智能的一部分D.預(yù)測與懲罰20.下列論據(jù)中，體現(xiàn)“冷眼”看大數(shù)據(jù)的觀點的是（）（1分）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)醫(yī)療正在走進平民百姓C.數(shù)據(jù)資產(chǎn)型企業(yè)前景光明D.個人隱私泄露與信息安全擔憂21.大數(shù)據(jù)思維是指一種（

）。（1分）A.想法B.知識C.意識D.思想22.數(shù)據(jù)存儲空間的收費方式是（

）。（1分）A.易于使用的APIB.按次收費C.按數(shù)據(jù)安全性要求D.按存儲數(shù)據(jù)的種類23.銀行建立第三方數(shù)據(jù)中介;專門挖掘金融數(shù)據(jù)的核心是對客戶的（

）進行分析。（1分）A.選擇數(shù)據(jù)B.交易數(shù)據(jù)C.消費數(shù)據(jù)D.偏好數(shù)據(jù)24.對大數(shù)據(jù)使用進行正規(guī)評測及正確引導(dǎo);可以為數(shù)據(jù)使用者帶來什么切實的好處（

）。（1分）A.他們無須再取得個人的明確同意B.就可以對個人數(shù)據(jù)進行二次利用C.數(shù)據(jù)使用者不需要為敷衍了事的評測和不達標準的保護措施承擔法律責任D.數(shù)據(jù)使用者的責任不需要強制力規(guī)范就能確保履行到位E.所有項目F.管理者必須設(shè)立規(guī)章G.規(guī)定數(shù)據(jù)使用者應(yīng)如何評估風(fēng)險、如何規(guī)避或減輕潛在傷害25.智慧城市的智慧之源是（）（1分）A.數(shù)字城市B.物聯(lián)網(wǎng)C.大數(shù)據(jù)D.云計算26.大數(shù)據(jù)的簡單算法與小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相比（

）。（1分）A.相當B.不具備可比性C.無效D.更有效27.回歸分析發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的（

）關(guān)系。（1分）A.泛化B.局部C.實現(xiàn)D.依賴28.下列關(guān)于舍恩伯格對大數(shù)據(jù)特點的說法中，錯誤的是（）（1分）A.數(shù)據(jù)規(guī)模大B.數(shù)據(jù)類型多樣C.數(shù)據(jù)處理速度快D.數(shù)據(jù)價值密度高29.只要得到了合理的利用;而不單純只是為了“數(shù)據(jù)”而“數(shù)據(jù)”;大數(shù)據(jù)就會變成（

）。（1分）A.強大的武器B.預(yù)測工具C.分析工具D.強大的威脅30.大數(shù)據(jù)的核心是（

）。（1分）A.規(guī)?；疊.預(yù)測C.告知與許可D.匿名化31.半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分析需求可以使用（

）。（1分）A.GreenPlumB.InfobrightC.ExadataD.Hadoop32.對于大數(shù)據(jù);其最大的風(fēng)險就是（

）。（1分）A.成本B.數(shù)據(jù)量大C.隱私D.非結(jié)構(gòu)化33.數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的（

）的知識。（1分）A.無法發(fā)現(xiàn)B.可被發(fā)現(xiàn)C.確定的D.不確定的34.（

）意味著當一個數(shù)據(jù)值增加時;另一個數(shù)據(jù)值幾乎不發(fā)生變化。（1分）A.不確定B.相關(guān)關(guān)系強C.沒有相關(guān)關(guān)系D.相關(guān)關(guān)系弱35.一切皆可試，大數(shù)據(jù)分析的效果好壞，可以通過模擬仿真或者實際運行來驗證，這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)思維維度中的（）（1分）A.定量思維B.相關(guān)思維C.因果思維D.實驗思維36.支撐大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)是（）（1分）A.數(shù)據(jù)科學(xué)B.數(shù)據(jù)應(yīng)用C.數(shù)據(jù)硬件D.數(shù)據(jù)人才37.美國海軍軍官莫里通過對前人航海日志的分析，繪制了新的航海路線圖，標明了大網(wǎng)點，這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析理念中的（）（1分）A.在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上傾向于全體數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)B.在分析方法上更注重相關(guān)分析而不是因果分析C.在分析效果上更追求效率而不是絕對精確D.在數(shù)據(jù)規(guī)模上強調(diào)相對數(shù)據(jù)而不是絕對數(shù)據(jù)38.（

）將在大數(shù)據(jù)價值鏈中獲益最大。（1分）A.擁有大數(shù)據(jù)的人B.擁有技術(shù)的人C.擁有大數(shù)據(jù)庫的人D.擁有大數(shù)據(jù)思維的人39.在企業(yè)危機管理及其預(yù)警中;管理者更感興趣的是（

）。（1分）A.相關(guān)規(guī)則B.意外規(guī)則C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.依賴規(guī)則40.下列關(guān)于大數(shù)據(jù)對政府政策制定的影響的說法中，錯誤的是（）（1分）A.大數(shù)據(jù)有助于避免傳統(tǒng)決策方式的隨意性和主觀性B.大數(shù)據(jù)有效改變了政府的決策方式C.大數(shù)據(jù)可以完美解決一切政府政策制定難題D.大數(shù)推動政府從基于“實證”的決策模式走向基于“經(jīng)驗”的決策模式E.為數(shù)據(jù)拓展了政府決策的信息邊界條件41.下列國家的大數(shù)據(jù)發(fā)展行動中，集中體現(xiàn)“重視基礎(chǔ)、首都先行”的國家是（）。（1分）A.美國B.日本C.中國D.韓國42.數(shù)據(jù)挖掘在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測信息是（

）。（1分）A.隨機的B.單一的C.自動的D.被動的43.數(shù)據(jù)挖掘的分類方法是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的（

）并按照分類模式將其劃分為不同的類。（1分）A.值B.共同點C.不同點D.屬性44.在數(shù)據(jù)生命周期管理實踐中，（）是執(zhí)行方法。（1分）A.數(shù)據(jù)存儲和備份規(guī)范B.數(shù)據(jù)管理和維護C.數(shù)據(jù)價值發(fā)覺和利用D.數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)和管理45.大數(shù)據(jù)的起源是（）。（1分）A.金融B.電信C.互聯(lián)網(wǎng)D.公共管理46.大數(shù)據(jù)能較好地解決傳統(tǒng)信貸風(fēng)險管理中的（

）難題。（1分）A.信息對稱B.逆向選擇C.信息不對稱D.欺詐47.偏差檢測的基本方法是尋找（

）之間有意義的差別。（1分）A.預(yù)測值與參照值B.期望值與預(yù)測值C.觀測值與參照值D.期望值與參照值48.數(shù)據(jù)清洗的方法不包括（）（1分）A.缺失值處理B.噪聲數(shù)據(jù)清除C.一致性檢查D.重復(fù)數(shù)據(jù)記錄處理49.隨著數(shù)據(jù)科學(xué)家的崛起;（

）的地位將發(fā)生動搖。（1分）A.國家領(lǐng)導(dǎo)人B.行業(yè)專家和技術(shù)專家C.職業(yè)經(jīng)理人D.大型企業(yè)50.下列關(guān)于普查的缺點的說法中，正確的是（）（1分）A.工作量較大，容易導(dǎo)致調(diào)查內(nèi)容有限、產(chǎn)生重復(fù)和遺漏現(xiàn)象B.誤差不易被控制C.對樣本的依賴比較強D.評測結(jié)果不夠穩(wěn)定51.促進隱私保護的一種創(chuàng)新途徑是（

）：故意將數(shù)據(jù)模糊處理;促使對大數(shù)據(jù)庫的查詢不能顯示精確的結(jié)果。（1分）A.信息模糊化B.個人隱私保護C.匿名化D.差別隱私52.可以對大數(shù)據(jù)進行深度分析的平臺工具是（）（1分）A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析工具B.第二代機器學(xué)習(xí)工具C.第二代機器學(xué)習(xí)工具D.未來機器學(xué)習(xí)工具53.大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私擔憂，主要表現(xiàn)為（）（1分）A.個人信息的被識別與暴露B.用戶畫像的生成C.惡意廣告的推送D.病毒入侵54.當前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由（）首先提出的。（1分）A.微軟B.百度C.谷歌D.阿里巴巴55.采樣分析的精確性隨著采樣隨機性的增加而（

）;但與樣本數(shù)量的增加關(guān)系不大。（1分）A.提高B.降低C.無關(guān)D.不變56.導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點和挑戰(zhàn)是（

）。（1分）A.以上選項都不正確B.隱私安全C.成本增長速度快D.數(shù)據(jù)量大E.導(dǎo)致企業(yè)不堪重負57.面向用戶提供大數(shù)據(jù)一站式部署方案，包括數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器等硬件、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件及技術(shù)運維支持等多方面內(nèi)容的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式是（）（1分）A.大數(shù)據(jù)解決方案模式B.大數(shù)據(jù)信息分類模式C.大數(shù)據(jù)處理服務(wù)模式D.大數(shù)據(jù)資源提供模式58.下列國家的大數(shù)據(jù)發(fā)展行動中，支持原則先行、謹慎發(fā)展的國家（）（1分）A.英國B.韓國C.印度D.澳大利亞59.可視化是給人看的;（

）是給機器看的。（1分）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理B.預(yù)測性分析C.數(shù)據(jù)挖掘D.語音引擎60.下列關(guān)于聚類挖掘技術(shù)的說法中，錯誤的是（）（1分）A.不預(yù)先設(shè)定數(shù)據(jù)歸類類目，完全根據(jù)數(shù)據(jù)本身性質(zhì)將數(shù)據(jù)聚合成不同類別B.要求同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡可能小C.要求不同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡可能小D.與分類挖掘技術(shù)相似的是，都是要對數(shù)據(jù)進行分類處理61.下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的分析理念的說法中，錯誤的是（）（1分）A.在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上傾向于全體數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)B.在分析方法上更注重相關(guān)分析而不是因果分析C.在分析效果上更追求效率而不是絕對精確D.在數(shù)據(jù)規(guī)模上強調(diào)相對數(shù)據(jù)而不是絕對數(shù)據(jù)62.（

）需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。（1分）A.語音引擎B.可視化分析C.數(shù)據(jù)挖掘D.預(yù)測性分析63.根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求來建立數(shù)據(jù)模型，抽取最有意義的向量，決定選取哪種方法的數(shù)據(jù)分析角色人員是（）（1分）A.數(shù)據(jù)管理人員B.數(shù)據(jù)分析員C.研究科學(xué)家D.軟件開發(fā)工程師64.當前;（

）成為登錄互聯(lián)網(wǎng)的主要手段。（1分）A.電視B.固定電話C.手機D.電腦65.要想獲得大規(guī)模數(shù)據(jù)帶來的好處;（

）應(yīng)該是一種標準途徑。（1分）A.分析B.精確C.預(yù)測D.混亂66.（）反映數(shù)據(jù)的精細化程度，越細化的數(shù)據(jù)，價值越高。（1分）A.規(guī)模B.活性C.關(guān)聯(lián)度D.顆粒度67.本質(zhì)上;世界是由（

）構(gòu)成的。（1分）A.信息B.知識C.數(shù)字D.數(shù)據(jù)68.下列關(guān)于數(shù)據(jù)重組的說法中，錯誤的是（）（1分）A.數(shù)據(jù)重組是數(shù)據(jù)的重新生產(chǎn)和重新采集B.數(shù)據(jù)重組能夠使數(shù)據(jù)煥發(fā)新的光芒C.數(shù)據(jù)重組實現(xiàn)的關(guān)鍵在于多源數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)重組有利于實現(xiàn)新穎的數(shù)據(jù)模式創(chuàng)新69.大數(shù)據(jù)的樣本空間是數(shù)據(jù)的（

）。（1分）A.部分B.抽樣C.關(guān)鍵部分D.總體70.當前社會中，最為突出的大數(shù)據(jù)環(huán)境是（）。（1分）A.互聯(lián)網(wǎng)B.物聯(lián)網(wǎng)C.綜合國力D.自然資源71.一切皆可連，任何數(shù)據(jù)之間邏輯上都有可能存在聯(lián)系，這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)思維維度中的（）（1分）A.定量思維B.相關(guān)思維C.因果思維D.實驗思維72.下列說法正確的是（

）。（1分）A.數(shù)據(jù)挖掘它的主要價值后就沒有必要再進行分析了B.有價值的數(shù)據(jù)是附屬于企業(yè)經(jīng)營核心業(yè)務(wù)的一部分數(shù)據(jù)C.在大數(shù)據(jù)時代D.收集、存儲和分析數(shù)據(jù)非常簡單E.所有數(shù)據(jù)都是有價值的73.大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是（）。（1分）A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)存儲C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)再利用74.以下說法錯誤的是（

）。

（1分）A.預(yù)測與懲罰B.不是因為所做C.而是因為將做D.隨著數(shù)據(jù)量和種類的增多E.大數(shù)據(jù)促進了數(shù)據(jù)內(nèi)容的交叉檢驗F.匿名化的數(shù)據(jù)不會威脅到任何人的隱私G.將罪犯的定罪權(quán)放在數(shù)據(jù)手中H.借以表達對數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的崇尚I.這實際上是一種濫用J.采集個人數(shù)據(jù)的工具就隱藏在我們?nèi)粘Ｉ钏貍涞墓ぞ弋斨蠯.比如網(wǎng)頁和智能手機應(yīng)用程序75.下列企業(yè)中，最有可能成為典型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)動營商的是（）（1分）A.物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)B.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)C.云計算企業(yè)D.電信運營商76.建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測是大數(shù)據(jù)的（

）。（1分）A.前提B.條件C.核心D.基礎(chǔ)77.下列關(guān)于網(wǎng)絡(luò)用戶行為的說法中，錯誤的是（）（1分）A.網(wǎng)絡(luò)公司能夠捕捉到用戶在其網(wǎng)站上的所有行為B.用戶離散的交互痕跡能夠為企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量提供參考C.數(shù)字軌跡用完即自動刪除D.用戶的隱私安全很難得以規(guī)范保護78.常用的挖掘算法都以（

）為主。（1分）A.多線程B.單線程C.死鎖D.以上都不是79.在大數(shù)據(jù)的采集過程中;其主要的特點和挑戰(zhàn)是（

）。（1分）A.安全B.并發(fā)數(shù)高C.死鎖D.隱私80.（

）是一些管理方面的最佳實踐。（1分）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理B.預(yù)測性分析C.可視化分析D.數(shù)據(jù)挖掘81.大數(shù)據(jù)的最顯著特征是（）。（1分）A.數(shù)據(jù)規(guī)模大B.數(shù)據(jù)類型多樣C.數(shù)據(jù)處理速度快D.數(shù)據(jù)價值密度高82.對線下零售而言，做好大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的前提是（）（1分）A.增加統(tǒng)計種類B.擴大營業(yè)面積C.增加數(shù)據(jù)來源D.開展優(yōu)惠促銷83.大數(shù)據(jù)時代;我們是要讓數(shù)據(jù)自己“發(fā)聲”;沒必要知道為什么;只需要知道（

）。（1分）A.關(guān)聯(lián)物B.預(yù)測的關(guān)鍵C.原因D.是什么84.下列國家的大數(shù)據(jù)發(fā)展行動中，視大數(shù)據(jù)為新的自然資源的國家是（）（1分）A.中國B.韓國C.印度D.新加坡85.相關(guān)關(guān)系強是指當一個數(shù)據(jù)值增加時;另一個數(shù)據(jù)值有可能也隨著（

）。（1分）A.無法確定B.增加C.不變D.減少86.下列關(guān)于數(shù)據(jù)交易市場的說法中，錯誤的是（）（1分）A.數(shù)據(jù)交易市場是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定程度的產(chǎn)物B.商業(yè)化的數(shù)據(jù)交易活動催生了多方參與的第三方數(shù)據(jù)交市場C.數(shù)據(jù)交易市場通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)、研發(fā)和分析數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)交易提供幫助D.數(shù)據(jù)交易市場是大數(shù)據(jù)資源化的必然產(chǎn)物87.萬維網(wǎng)之父是（）。（1分）A.彼得·德魯克B.舍恩伯格C.蒂姆·伯納斯－李D.斯科特·布朗88.（

）可以幫助我們捕捉現(xiàn)在和預(yù)測未來。（1分）A.相關(guān)關(guān)系分析B.因果分析C.統(tǒng)計分析D.隨機抽樣89.下列論據(jù)中，能夠支撐“大數(shù)據(jù)無所不能”的觀點的是（）（1分）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)存在泡沫C.大數(shù)據(jù)具有非常高的成本D.個人隱私泄露與信息安全擔憂90.（

）是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。（1分）A.數(shù)據(jù)挖掘B.可視化分析C.數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理D.預(yù)測性分析二多選題(共69題，總分值69分)91.下面關(guān)于大數(shù)據(jù)的解說正確的是（

）。

（1分）A.大數(shù)據(jù)是人們在大規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上可以做到的事情B.而這些事情在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無法完成的。C.大數(shù)據(jù)還是改變市場、組織機構(gòu)D.以及政府與公民關(guān)系的方法。E.大數(shù)據(jù)是人們獲得新的認知、創(chuàng)造新的價值的源泉。F.無效的數(shù)據(jù)越來越多。92.進行大數(shù)據(jù)分析的人可以輕松地看到大數(shù)據(jù)的價值潛力;這極大地刺激著他們進一步（

）我們個人數(shù)據(jù)的野心。（1分）A.循環(huán)利用B.采集C.分析D.存儲93.數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源必須是（

）。（1分）A.大量的B.模糊的C.含噪聲的D.真實的94.下列各國大數(shù)據(jù)發(fā)展路徑的描述中，對應(yīng)關(guān)系正確的是（）（1分）A.日本：走尖端IT路線B.英國：視大數(shù)據(jù)為新的自然資源C.韓國：重視基礎(chǔ)、首都先行D.印度：以IT外包轉(zhuǎn)型為突破口E.澳大利亞：原則先行、謹慎發(fā)展95.大數(shù)據(jù)與三個重大的思維轉(zhuǎn)變有關(guān);這三個轉(zhuǎn)變是什么？（

）（1分）A.要分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)B.而不是依靠分析少量的數(shù)據(jù)樣本C.在數(shù)字化時代D.數(shù)據(jù)處理變得更加容易、更加快速E.人們能夠在瞬間處理成千上萬的數(shù)據(jù)F.我們的思想發(fā)生了轉(zhuǎn)變G.不再探求難以捉摸的因果關(guān)系H.轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系I.我們樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜J.而不再追求精確性96.聚類是（

）的先決條件。（1分）A.偏差分析B.預(yù)測C.關(guān)聯(lián)分析D.概念描述97.社會將兩個折中的想法不知不覺地滲入了我們的處事方法中;我們甚至不再把這當成一種折中;而是把它當成了事物的自然狀態(tài)。這兩個折中的方法是什么？（

）（1分）A.第二個折中出現(xiàn)在數(shù)據(jù)的質(zhì)量上B.第二個折中是能夠得到一個事物更完整的概念C.我們就能接受模糊和不確定的存在D.第一個折中是我們能夠容忍模糊和不確定出現(xiàn)在一些過去依賴于清晰和精確的領(lǐng)域E.第一個折中是我們默認自己不能使用更多的數(shù)據(jù)F.所以我們就不會去使用更多的數(shù)據(jù)98.下列選擇中;屬于大數(shù)據(jù)風(fēng)險的是（

）。（1分）A.數(shù)據(jù)量大B.導(dǎo)致企業(yè)不堪重負C.成本增長速度快D.隱私安全E.以上選項都不正確99.運用大數(shù)據(jù)分析軟件;可以預(yù)防（

）欺詐。（1分）A.購物卡B.信用卡C.禮品卡D.借記卡100.通過大數(shù)據(jù)對銀行業(yè)務(wù)的分析;可以從（

）等領(lǐng)域防御欺詐的能力。（1分）A.交易B.監(jiān)控客戶C.轉(zhuǎn)賬D.在線付款101.下列選項中屬于偏差分析的是（

）。（1分）A.對期望的偏差B.分類中的反常實例C.模式的例外D.結(jié)果的異常102.數(shù)據(jù)化最早的根基是（

）。（1分）A.數(shù)字化B.記錄C.阿拉伯數(shù)字D.計量103.在大數(shù)據(jù)采集時;需要深入思考和設(shè)計這些數(shù)據(jù)庫之間進行（

）。（1分）A.安全防護B.分片C.數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)D.負載均衡104.統(tǒng)計與分析的主要特點和挑戰(zhàn)是（

）。（1分）A.分析設(shè)計的數(shù)據(jù)量大B.分析的效率低C.對系統(tǒng)資源有極大的占用D.對I/O有極大的占用105.挖掘的特點和挑戰(zhàn)是（

）。（1分）A.涉及的數(shù)據(jù)量很大B.計算量很大C.挖掘的算法很復(fù)雜D.數(shù)據(jù)處理簡單106.下列關(guān)于數(shù)據(jù)生命周期管理的核心認識中，正確的是（）。（1分）A.數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到被刪除銷毀的過程中，具有多個不同的數(shù)據(jù)存在階段B.在不同的數(shù)據(jù)存在階段，數(shù)據(jù)的價值是不同的C.根據(jù)數(shù)據(jù)價值的不同應(yīng)該對數(shù)據(jù)采取不同的管理策略D.數(shù)據(jù)生命周期管理旨在產(chǎn)生效益的同時，降低生產(chǎn)成本E.數(shù)據(jù)生命周期管理最終關(guān)注的是社會效益107.零售業(yè)對“大數(shù)據(jù)”應(yīng)保持的正確態(tài)度是（

）。（1分）A.要重視“大數(shù)據(jù)”的發(fā)展、重視企業(yè)的數(shù)據(jù)中心B.確認在企業(yè)已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上或者未來方向的前提下C.如何達成基礎(chǔ)建設(shè)方案D.對企業(yè)內(nèi)部人員進行培訓(xùn)及建立收集數(shù)據(jù)的軟硬件機制E.以業(yè)務(wù)需求為準則F.確定哪些數(shù)據(jù)是需要收集的108.大數(shù)據(jù)可分成（

）、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。目前人們談?wù)撟疃嗟氖谴髷?shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。（1分）A.大數(shù)據(jù)收集B.大數(shù)據(jù)工程C.大數(shù)據(jù)技術(shù)D.大數(shù)據(jù)科學(xué)109.在大數(shù)據(jù)時代早期;（

）是最有價值的。（1分）A.思維B.算法C.技術(shù)D.數(shù)據(jù)110.下列選項中;屬于傳統(tǒng)的聚類分析手段的是（

）。（1分）A.層次方法B.基于網(wǎng)絡(luò)方法C.劃分法D.基于密度方法111.下列選項中;可以進行數(shù)據(jù)化的是（

）。（1分）A.產(chǎn)品使用B.方案執(zhí)行C.人類行為D.交易過程112.通過（

）等智能分析算法;可以將大數(shù)據(jù)延伸到商用化服務(wù)。（1分）A.相關(guān)算法B.文本摘要抽取C.關(guān)聯(lián)算法D.情感分析113.使用大數(shù)據(jù)對財務(wù)分析;所進行的工作包括（

）。（1分）A.分析盈利情況B.資金周轉(zhuǎn)情況C.了解企業(yè)對資產(chǎn)的管理狀況D.分析企業(yè)的資產(chǎn)管理水平114.下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中，錯誤的是（）。（1分）A.大數(shù)據(jù)具有體量大、結(jié)構(gòu)單一、時效性強的特征B.處理大數(shù)據(jù)需采用新型計算架構(gòu)和智能算法等新技術(shù)C.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用注重相關(guān)分析而不是因果分析D.大數(shù)據(jù)的應(yīng)用注重因果分析而不是相關(guān)分析E.大數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)現(xiàn)新的知識與洞察并進行科學(xué)決策115.在網(wǎng)絡(luò)爬蟲的爬行策略中，應(yīng)用最為基礎(chǔ)的是（）。（1分）A.深度優(yōu)先遍歷策略B.廣度優(yōu)先遍歷策略C.高度優(yōu)先遍歷策略D.反向鏈接策略E.大站優(yōu)先策略116.概念描述分析（

）。（1分）A.關(guān)聯(lián)性描述B.特征性描述C.區(qū)別性描述D.共同性描述117.銷售業(yè)大數(shù)據(jù)分析的主要內(nèi)容有（

）。（1分）A.財務(wù)分析B.供應(yīng)商分析C.人員分析D.顧客分析118.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)積極探索和布局大數(shù)據(jù)應(yīng)用的表現(xiàn)是（）。（1分）A.投資入股互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)B.打通多源跨域數(shù)據(jù)C.提高分析挖掘能力D.自行開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品E.實現(xiàn)科學(xué)決策與運營119.（

）在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)領(lǐng)域已得到較充分運用。（1分）A.計量模型B.價值分析C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)理模型120.從商業(yè)層面上看;數(shù)據(jù)挖掘的主要特點是（

）。（1分）A.對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析B.對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換C.對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行其他模型化處理D.從商業(yè)數(shù)據(jù)庫中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)121.下列選項中;屬于大數(shù)據(jù)分析的基本方面的是（

）。（1分）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理B.預(yù)測性分析能力C.可視化分析D.語義引擎122.聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照（

）分為幾個類別。（1分）A.相關(guān)性B.相似性C.邏輯性D.差異性123.管理客戶關(guān)系的目的是（

）。（1分）A.增加新的客戶B.提高客戶的忠誠度C.提高客戶消費D.降低客戶流失率124.挖掘常用的算法有（

）。（1分）A.K-MeansB.HadoopC.NaiveBayesD.SVM125.IBM公司用3個V來描述大數(shù)據(jù)的三個基本特征，這3V是（）（1分）A.體量B.規(guī)模C.速度D.多樣性E.復(fù)雜性126.大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)時代理念的轉(zhuǎn)變主要體現(xiàn)在哪幾個方面（

）？（1分）A.要效率不要絕對精確B.要相關(guān)不要因果C.要全體不要抽樣D.要整體不要部分127.按照服務(wù)目的不同，數(shù)據(jù)流通平臺可分為（）（1分）A.政府數(shù)據(jù)開放平臺B.企業(yè)數(shù)據(jù)開放平臺C.數(shù)據(jù)交易市場D.數(shù)據(jù)研發(fā)市場E.數(shù)據(jù)廢氣交易市場128.大數(shù)據(jù)人才整體上需要具備（）等核心知識。（1分）A.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計知識B.計算機相關(guān)知識C.馬克思主義哲學(xué)知識D.市場運營管理知識E.在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識129.當前，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點是（）。（1分）A.規(guī)模較大B.規(guī)模較小C.增速很快D.增速緩慢E.多產(chǎn)業(yè)交叉融合130.（

）及其他算法可深入數(shù)據(jù)內(nèi)部;挖掘價值。（1分）A.分割B.孤立點C.關(guān)聯(lián)D.集群131.大數(shù)據(jù)的低耗能存儲及高效率計算的要求，需要以下多種技術(shù)協(xié)同合作（）（1分）A.分布式云存儲技術(shù)B.高性能并行計算技術(shù)C.多源數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)整合技術(shù)D.分布式文件系統(tǒng)及分布式并行數(shù)據(jù)庫E.可視化高維度展示技術(shù)132.下列屬于數(shù)據(jù)中間商的是（

）。（1分）A.中國最大的銀行中國銀行B.擁有大量客戶的數(shù)據(jù)C.西雅圖的交通數(shù)據(jù)處理公司InrixD.匯集了來自美洲和歐洲近1億輛汽車的實時交通數(shù)據(jù)E.中國最大的汽車網(wǎng)站F.汽車之家G.各家汽車的數(shù)據(jù)和大量用戶H.Quantcast通過幫助網(wǎng)站記錄用戶的網(wǎng)頁瀏覽歷史來測評用戶的年齡、收入、喜好等個人信息I.然后向用戶發(fā)送有針對性的定向廣告133.大數(shù)據(jù)在社會管理能實現(xiàn)（

）。（1分）A.提高社會管理的效能B.創(chuàng)造新的價值C.實現(xiàn)信息透明D.減少行政開支134.下列選項中;屬于大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的是（

）。（1分）A.模擬實境B.管理客戶關(guān)系C.提高投入回報率D.對顧客群體細分135.預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)（

）的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。（1分）A.語音引擎B.預(yù)測性分析C.可視化分析D.數(shù)據(jù)挖掘136.下列選項中;屬于大數(shù)據(jù)處理流程的是（

）。（1分）A.挖掘B.采集C.導(dǎo)入/預(yù)處理D.統(tǒng)計/分析137.下列關(guān)于臟數(shù)據(jù)的說法中，正確的是（）。（1分）A.格式不規(guī)范B.編碼不統(tǒng)一C.意義不明確D.與實際業(yè)務(wù)關(guān)系不大E.數(shù)據(jù)不完整138.當前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)包括（）（1分）A.分布式文件系統(tǒng)B.分布式并行計算C.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.分布式數(shù)據(jù)庫139.可視化高維展示技術(shù)在展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果方面作（）（1分）A.能夠直觀反映成對數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系B.能夠直觀反映多維數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系C.能夠靜態(tài)演化事物的變化及變化的規(guī)律D.能夠動態(tài)演化事物的變化及變化的規(guī)律E.提供高性能并行計算技術(shù)的強力支撐140.回歸分析主要研究問題包括（

）。（1分）A.數(shù)據(jù)序列的預(yù)測B.數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系C.數(shù)據(jù)序列的趨勢特征D.數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計141.大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在（）（1分）A.大數(shù)據(jù)給思維方式帶來了沖擊B.大數(shù)據(jù)為政策制定提供科學(xué)論據(jù)C.大數(shù)據(jù)助力智慧城市提升公共服務(wù)水平D.大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了精準營銷E.大數(shù)據(jù)的發(fā)力點在于預(yù)測142.聚類技術(shù)主要包括（

）。（1分）A.數(shù)據(jù)分類法B.屬性分類法C.傳統(tǒng)的模式識別方法D.特征分類法143.按照所提供的不同來源可將大數(shù)據(jù)公司劃分為（

）。（1分）A.基于技能的公司B.基于思維的公司C.基于數(shù)據(jù)本身的公司D.基于信息的公司144.在客戶關(guān)系管理中;關(guān)聯(lián)規(guī)則為（

）等決策支持提供參考依據(jù)。（1分）A.客戶尋求B.市場營銷與攤銷C.產(chǎn)品定位D.定價與定制客戶群145.下面例子屬于大數(shù)據(jù)技術(shù)公司的是（

）。（1分）A.與各行各業(yè)的公司合作應(yīng)用高級無線感應(yīng)技術(shù)來收集數(shù)據(jù)B.然后對這些數(shù)據(jù)進行分析的埃森哲咨詢公司C.在對沖基金工作的金融工程師杰夫？貝索斯創(chuàng)建了網(wǎng)上書店亞馬遜D.四大機票預(yù)訂系統(tǒng)之一的ITASoftwareE.微軟研究中心與華盛頓中心醫(yī)院合作分析了多年來的匿名醫(yī)療記錄146.大數(shù)據(jù)的科學(xué)價值和社會價值正是體現(xiàn)在（

）。

（1分）A.對大數(shù)據(jù)的掌握程度可以轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟價值的來源。B.大數(shù)據(jù)的價值不再單純來源于它的基本用途C.而更多源于它的二次利用。D.大數(shù)據(jù)已經(jīng)撼動了世界的方方面面E.從商業(yè)科技到醫(yī)療、政府、教育、經(jīng)濟、人文以及社會的其他各個領(lǐng)域。F.大數(shù)據(jù)時代G.很多數(shù)據(jù)在收集的時候并無意用作其他用途H.而最終卻產(chǎn)生了很多創(chuàng)新性的用途。147.關(guān)于數(shù)據(jù)的潛在價值;說法正確的是（

）。（1分）A.判斷數(shù)據(jù)的價值需要考慮到未來它可能被使用的各種方式B.而非僅僅考慮其目前的用途C.在基本用途完成后D.數(shù)據(jù)的價值仍然存在E.只是處于休眠狀態(tài)F.數(shù)據(jù)的價值是其所有可能用途的總和G.數(shù)據(jù)的真實價值就像漂浮在海洋中的冰山H.第一眼只能看到冰山一角I.而絕大部分則隱藏在表面之下148.下列關(guān)于計算機存儲容量單位換算關(guān)系的公式中，正確的是（）（1分）A.1KB=1012ByteB.1KB=1024ByteC.1GB=1024KBD.1GB=1012KBE.1GB=1024MB149.下列關(guān)于云計算和數(shù)據(jù)庫的說法中，錯誤的是（）（1分）A.獲取樣本的代價很高B.獲取足夠大的樣本數(shù)據(jù)乃至全體數(shù)據(jù)非常容易C.比抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)更全面D.比抽樣調(diào)查更能反映整個群體的特征與規(guī)律E.可以為發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)機會提供決策支持150.下列關(guān)于基于大數(shù)據(jù)的營銷模式和傳統(tǒng)營銷模式的說法中，錯誤的是（）。（1分）A.傳統(tǒng)營銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營銷模式投入更小B.傳統(tǒng)營銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營銷模式針對性更強C.傳統(tǒng)營銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營銷模式轉(zhuǎn)化率低D.基于大數(shù)據(jù)的營銷模式比傳統(tǒng)營銷模式實時性更強E.基于大數(shù)據(jù)的營銷模式比傳統(tǒng)營銷模式精準性更強151.按照涉及自變量的多少，可以將回歸分析分為（）。（1分）A.線性回歸分析B.非線性回歸分析C.一元回歸分析D.多元回歸分析E.綜合回歸分析152.下列哪些屬于數(shù)據(jù)廢氣？(

)（1分）A.搜索關(guān)鍵詞時B.人們的錯誤拼寫C.人們閱讀電子書章節(jié)的時間長短D.商品每月被購買的數(shù)量E.人們?yōu)g覽網(wǎng)頁時停留的時間153.商品分析的主要數(shù)據(jù)來自（

）。（1分）A.生產(chǎn)數(shù)據(jù)B.運輸數(shù)據(jù)C.銷售數(shù)據(jù)D.商品基礎(chǔ)數(shù)據(jù)154.數(shù)據(jù)再利用的意義在于（）。（1分）A.挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值B.實現(xiàn)數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)新價值C.利用數(shù)據(jù)可擴展性拓寬業(yè)務(wù)領(lǐng)域D.優(yōu)化存儲設(shè)備，降低設(shè)備成本E.提高社會效益，優(yōu)化社會管理155.數(shù)據(jù)挖掘出的知識是（

）。（1分）A.可理解的B.可接受的C.可運用的D.有規(guī)則的156.下列選項中;屬于數(shù)據(jù)挖掘功能的是（

）。（1分）A.關(guān)聯(lián)分析B.概念描述C.自動預(yù)測趨勢和行為D.聚類157.數(shù)據(jù)存儲空間出租業(yè)務(wù)模式可以細分為（

）。（1分）A.針對企業(yè)客戶B.針對個人文件存儲C.針對消費者用戶D.針對政府用戶158.下列選項中;屬于數(shù)據(jù)創(chuàng)新的是（

)。（1分）A.數(shù)據(jù)的再利用B.可擴展數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)的折舊值D.重組數(shù)據(jù)159.供應(yīng)商分析的主題有（

）。（1分）A.供應(yīng)商的組成結(jié)構(gòu)B.結(jié)款情況C.所供商品情況D.送貨情況三判斷題(共116題，總分值116分)160.大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的來源是單一化的。（

）（1分）（

）161.火車票售票網(wǎng)站和淘寶需要在采集端部署大量的數(shù)據(jù)庫。(

)（1分）（

）162.在美國的大數(shù)據(jù)大棋中，“五眼”是指配合美國進行全球監(jiān)控的包含美國、英國、加拿大蘭在內(nèi)的五個國家（1分）（

）163.統(tǒng)計分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行分析和分類匯總。(

)（1分）（

）164.關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)生的規(guī)則是沒有可信度的。(

)（1分）（

）165.相關(guān)關(guān)系的核心是量化兩個數(shù)值之間的數(shù)理關(guān)系。(

)（1分）（

）166.大數(shù)據(jù)思維認為公開的數(shù)據(jù)一旦處理得當就能為成千百萬人急需解決的問題提供答案。(

)（1分）（

）167.簡單隨機抽樣，是從總體N個對象中任意抽取n個對象作為樣本，最終以這些樣本作為調(diào)查對象。在抽取樣本時，總體中每個對象被抽中為調(diào)查樣本的概率可能會有差異。（1分）（

）168.特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的差異性。(

)（1分）（

）169.數(shù)據(jù)挖掘一般要預(yù)先設(shè)定好主題。（

）（1分）（

）170.大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集目前多是分布式的。(

)（1分）（

）171.顧客分析主要是針對單個顧客的購買行為的分析。(

)（1分）（

）172.數(shù)據(jù)化是指一種把現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榭芍票矸治龅牧炕问降倪^程。(

)（1分）（

）173.數(shù)據(jù)的價值會隨著它的使用而不斷減少。(

)（1分）（

）174.營銷人員對客戶流失因素的特征提取，可有效地預(yù)防客戶的流失。(

)（1分）（

）175.對于企業(yè)來說，給用戶進行各種促銷或者實施運營策略的時機也比較重要，而且對不同興趣偏好的用戶最好集中處理。（1分）（

）176.大數(shù)據(jù)時代，對相關(guān)關(guān)系分析和因果關(guān)系分析則擯棄了初始假設(shè)，使相關(guān)關(guān)系分析變得更加簡單。(

)（1分）（

）177.信息生命周期管理是據(jù)生命周期管理的來源，最早由英國企業(yè)提出。（1分）（

）178.所有的數(shù)據(jù)都會貶值。(

)（1分）（

）179.商業(yè)層面上的數(shù)據(jù)挖掘是按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析，展示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進一步將其模型化的先進有效方法。(

)（1分）（

）180.有些用戶會使用Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進行流式處理。(

)（1分）（

）181.在監(jiān)控客戶行為時，大數(shù)據(jù)可以識別出潛在的違規(guī)客戶，從而節(jié)省反欺詐監(jiān)控資源。(

)（1分）（

）182.在噪聲數(shù)據(jù)中，波動數(shù)據(jù)比離群點數(shù)據(jù)偏離整體水平更大。（1分）（

）183.谷歌流感趨勢充分體現(xiàn)了數(shù)據(jù)重組和擴展對數(shù)據(jù)價值的重要意義。（1分）（

）184.任何一個數(shù)據(jù)集，無論它們有多大或者多小，其自身都會帶來價值。(

)（1分）（

）185.從商業(yè)層面上看，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)。(

)（1分）（

）186.分類與聚類的最大區(qū)別在于分類的目標事先已知。(

)（1分）（

）187.隨著時間的推移，大多數(shù)數(shù)據(jù)都會失去一些基本的用途。(

)（1分）（

）188.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新挑戰(zhàn)。(

)（1分）（

）189.在大數(shù)據(jù)采集時，需要在采集端部署少量數(shù)據(jù)庫就可以了。（

）（1分）（

）190.大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)形式是向多樣化發(fā)展的。（

）（1分）（

）191.對于大數(shù)據(jù)分析需求，一些實時性需求會用到Oracle的Exadata。(

)（1分）（

）192.商業(yè)層次的數(shù)據(jù)挖掘是單純?yōu)榱搜芯康男枰?

)（1分）（

）193.有些歐美銀行運用大數(shù)據(jù)評價分支機構(gòu)績效，但成效并不顯著。(

)（1分）（

）194.決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的預(yù)測模型，每一個樹形分叉代表一個分類條件，葉子節(jié)點代表最終的分類結(jié)果，其優(yōu)點在于易于實現(xiàn)，決策時間短，并且適合處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)。（1分）（

）195.當結(jié)果簇是離散的，而簇與簇之間區(qū)別明顯時，K-Means的效果越好。(

)（1分）（

）196.導(dǎo)入處理是將來自前端的數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到集中的大型集中式數(shù)據(jù)庫中。（

）（1分）（

）197.在客戶關(guān)系管理中關(guān)聯(lián)規(guī)則可以從大量的記錄中找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素。(

)（1分）（

）198.大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現(xiàn)精確性。(

)（1分）（

）199.數(shù)據(jù)挖掘算法僅僅是處理大數(shù)據(jù)的量。(

)（1分）（

）200.大數(shù)據(jù)可以分析與挖掘前之前人們不知道或者滑注意到的模式，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（1分）（

）201.對于大數(shù)據(jù)分析需求，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum。(

)（1分）（

）202.大多數(shù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的。(

)（1分）（

）203.從經(jīng)濟社會視角來看，大數(shù)據(jù)的重點在于“數(shù)據(jù)量大”。（1分）（

）204.大數(shù)據(jù)中的“大”是絕對意義上的大。(

)（1分）（

）205.商業(yè)層面上的數(shù)據(jù)挖掘是為商業(yè)決策提供真正有價值的信息。(

)（1分）（

）206.對于大數(shù)據(jù)的定義，目前已經(jīng)有了比較明確，統(tǒng)一的定義。(

)（1分）（

）207.在進行關(guān)聯(lián)分析時，在分析之前就已經(jīng)知道了數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)。(

)（1分）（

）208.一般而言，分布式數(shù)據(jù)庫是指物理上分散在不同地點，但在邏輯上是統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫。因此分布式數(shù)據(jù)庫具有物理上的獨立性、邏輯上的一體性、性能上的可擴展性等特點。（1分）（

）209.在為客戶提供增值服務(wù)的同時，獲得客戶的動態(tài)商業(yè)信息，為發(fā)展小微信貸奠定基礎(chǔ)，是銀行搭建電商平臺的驅(qū)動力。(

)（1分）（

）210.大數(shù)據(jù)的核心思想就是用規(guī)模劇增來改變現(xiàn)狀。(

)（1分）（

）211.擁有大數(shù)據(jù)思維的人能先人一步發(fā)現(xiàn)機遇。(

)（1分）（

）212.隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)的總和比部分更有價值。(

)（1分）（

）213.F是屬于大數(shù)據(jù)固有的特性。(

)（1分）（

）214.具備很強的報告撰寫能力，可以把分析結(jié)果通過文字、圖表、可視化等多種方式清晰地展現(xiàn)出來，能夠清楚地論述分析結(jié)果及可能產(chǎn)生的影響，從而說服決策者信服并采納其建議，是數(shù)據(jù)分析能力對大數(shù)據(jù)人才的基本要求。（1分）（

）215.云計算和“大數(shù)據(jù)”分析技術(shù)使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數(shù)據(jù)連同交易行為的數(shù)據(jù)進行存儲和分析。(

)（1分）（

）216.大數(shù)據(jù)時代，銀行業(yè)可以打破信息孤島，全面整合客戶的多渠道交易數(shù)據(jù)。(

)（1分）（

）217.在大數(shù)據(jù)分析中，混亂不應(yīng)該竭力避免。(

)（1分）（

）218.小數(shù)據(jù)時代，隨機采樣適合考察子類別的情況。(

)（1分）（

）219.事實上，大數(shù)據(jù)都是半結(jié)構(gòu)化的或者多結(jié)構(gòu)化的，而不是非結(jié)構(gòu)化的。(

)（1分）（

）220.數(shù)據(jù)挖掘能夠提取出隱含在其中的，人們事先知道的知識。(

)（1分）（

）221.可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀測者聽到結(jié)果。(

)（1分）（

）222.在大數(shù)據(jù)的蕩疇內(nèi)，應(yīng)該把用戶視為互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)分子，獨立、細致地對其行為進行（1分）（

）223.商品分析采取的是以分析結(jié)構(gòu)為主線的分析思路。(

)（1分）（

）224.從數(shù)據(jù)庫中檢測偏差是沒有意義的。(

)（1分）（

）225.大數(shù)據(jù)時代，最終的價值還必須從數(shù)據(jù)本身挖掘。(

)（1分）（

）226.澳大利亞政府視大數(shù)據(jù)為新的自然資源，積極承擔數(shù)據(jù)提供者的角色，主動披露政府（1分）（

）227.對于大型、中等、小型規(guī)模的公司而言，大數(shù)據(jù)對中等規(guī)模的公司幫助最大。(

)（1分）（

）228.在新加坡政府發(fā)展大數(shù)據(jù)行動中，政府側(cè)重于做好數(shù)據(jù)分析和服務(wù)，不承擔數(shù)據(jù)提供服務(wù)。（1分）（

）229.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源及大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常都會涉及人工的因素。(

)（1分）（

）230.對于大數(shù)據(jù)分析需求，一些實時性需求會用到MySQL的Infobright。(

)

（1分）（

）231.數(shù)據(jù)挖掘支持特定的發(fā)現(xiàn)問題，要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準的知識。(

)（1分）（

）232.電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)。(

)（1分）（

）233.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（1分）（

）234.商品分析通過指導(dǎo)企業(yè)商品結(jié)構(gòu)的調(diào)整，加強所營商品的競爭能力和合理配置。(

)（1分）（

）235.計量和記錄一起促成了數(shù)據(jù)的誕生，它們是數(shù)據(jù)化的最早根基。(

)（1分）（

）236.K-Means算法是用均值算法把數(shù)據(jù)分成K個類的算法。(

)（1分）（

）237.當前，大多數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的。(

)（1分）（

）238.偏差分析的目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間的有意義的差別。(

)（1分）（

）239.K-Means算法是解決聚類問題的一種經(jīng)典算法，其簡單、快速。(

)（1分）（

）240.關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。(

)（1分）（

）241.分類的目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。(

)（1分）（

）242.擁有大數(shù)據(jù)思維的人必定擁有大數(shù)據(jù)。(

)（1分）（

）243.對于大數(shù)據(jù)而言，最基本、最重要的要求就是減少錯誤、保證質(zhì)量。因此，大數(shù)據(jù)收集的信息量要盡量精確。（1分）（

）244.對中小客戶來說，專門的客戶關(guān)系管理是能夠承受得了的。(

)（1分）（

）245.用戶在導(dǎo)入時是不可以進行一些簡單的清洗和預(yù)處理工作的。（

）（1分）（

）246.數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好地理解數(shù)據(jù)。(

)（1分）（

）247.概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進行描述，并概括這類對象的有關(guān)特征。(

)（1分）（

）248.通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。(

)（1分）（

）249.數(shù)據(jù)資產(chǎn)型企業(yè)產(chǎn)品線的盈利，主要通過提供收費服務(wù)來獲?。?分）（

）250.零售業(yè)談的“大數(shù)據(jù)”的最大價值是在零售策略上與“大數(shù)據(jù)”技術(shù)進行結(jié)合。(

)（1分）（

）251.意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常的信息發(fā)現(xiàn)、分析、識別、評價和預(yù)警等。(

)（1分）（

）252.聚類分析的目的是使得屬于不同類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大。(

)（1分）（

）253.關(guān)聯(lián)規(guī)則描述的是隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或者相互關(guān)系。(

)（1分）（

）254.K-Means算法對符號屬性的數(shù)據(jù)特別有利。(

)（1分）（

）255.大數(shù)據(jù)預(yù)測能夠分析和挖掘出人們不知道或沒有注意到的模式，確定判斷事件必然會發(fā)生。（1分）（

）256.利用數(shù)據(jù)融合、數(shù)學(xué)模型、仿真技術(shù)等，可以逼近事物的本質(zhì)，可以揭示出原來沒有想到或難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)，大大提升政府決策的科學(xué)性。（1分）（

）257.隨機采樣本身存在許多固有的缺陷和不足。(

)（1分）（

）258.云存儲的海量數(shù)據(jù)和“大數(shù)據(jù)”的分析技術(shù)使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。(

)（1分）（

）259.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式并不是用戶友好的，這類數(shù)據(jù)，是不存有有價值的信息的。(

)（1分）（

）260.數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識。(

)（1分）（

）261.大數(shù)據(jù)是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法。(

)（1分）（

）262.小數(shù)據(jù)時代，隨機采樣需要嚴密的安排和執(zhí)行。(

)（1分）（

）263.數(shù)字化帶來了數(shù)據(jù)化，所以數(shù)字化可以取代數(shù)據(jù)化。(

)（1分）（

）264.數(shù)據(jù)挖掘的分類方法應(yīng)用到商業(yè)數(shù)據(jù)的挖掘可以實現(xiàn)一對一營銷，從而增加了商業(yè)機會。(

)（1分）（

）265.回歸分析產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到另一個實值預(yù)測變量的函數(shù)。(

)（1分）（

）266.第三方數(shù)據(jù)處理模式表現(xiàn)為：服務(wù)商通過軟件即服務(wù)或平臺即服務(wù)形式主義為用戶提供自己的數(shù)據(jù)上服務(wù)商的平臺上，由平臺進行分析處理，用戶可以在線查看相應(yīng)的結(jié)果（1分）（

）267.人們關(guān)心大數(shù)據(jù)，最終是關(guān)心大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，關(guān)心如何從業(yè)務(wù)和應(yīng)用出發(fā)讓大數(shù)據(jù)真正實現(xiàn)其所蘊含的價值，從而為人們生產(chǎn)生活帶來有益的改變。（1分）（

）268.銀行自建電商平臺，獲得數(shù)據(jù)資源的獨立話語權(quán)。(

)（1分）（

）269.生成一個類的特征性描述只涉及該類對象中單個對象的特征。(

)（1分）（

）270.關(guān)聯(lián)規(guī)則描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間存在的關(guān)系規(guī)則。(

)（1分）（

）271.大數(shù)據(jù)通常是一種全新的數(shù)據(jù)源，并非僅僅是對已有數(shù)據(jù)的擴展收集。(

)（1分）（

）272.啤酒與尿布的經(jīng)典案例，充分體現(xiàn)了實驗思維在大數(shù)據(jù)分析理念中的重要性。（1分）（

）273.擁有大數(shù)據(jù)思維的人必定具備專業(yè)技能。(

)（1分）（

）274.即使數(shù)據(jù)用于基本用途的價值會減少，但潛在價值卻依然強大。(

)（1分）（

）275.數(shù)據(jù)挖掘?qū)δ硞€問題可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。(

)（1分）（

）

一單選題(共90題，總分值90分)1.答案：D解析過程：2.答案：C解析過程：3.答案：B解析過程：4.答案：D解析過程：5.答案：C解析過程：6.答案：A解析過程：7.答案：A解析過程：8.答案：B解析過程：9.答案：C解析過程：10.答案：C解析過程：11.答案：A解析過程：12.答案：C解析過程：13.答案：B解析過程：14.答案：D解析過程：15.答案：D解析過程：16.答案：C解析過程：17.答案：D解析過程：18.答案：D解析過程：19.答案：B解析過程：20.答案：D解析過程：21.答案：C解析過程：22.答案：A解析過程：23.答案：B解析過程：24.答案：A解析過程：25.答案：C解析過程：26.答案：D解析過程：27.答案：D解析過程：28.答案：D解析過程：29.答案：A解析過程：30.答案：B解析過程：31.答案：D解析過程：32.答案：C解析過程：33.答案：B解析過程：34.答案：D解析過程：35.答案：D解析過程：36.答案：A解析過程：37.答案：B解析過程：38.答案：D解析過程：39.答案：B解析過程：40.答案：B解析過程：41.答案：D解析過程：42.答案：C解析過程：43.答案：B解析過程：44.答案：B解析過程：45.答案：C解析過程：46.答案：C解析過程：47.答案：C解析過程：48.答案：D解析過程：49.答案：B解析過程：50.答案：A解析過程：51.答案：D解析過程：52.答案：C解析過程：53.答案：A解析過程：54.答案：C解析過程：55.答案：A解析過程：56.答案：D解析過程：57.答案：A解析過程：58.答案：D解析過程：59.答案：C解析過程：60.答案：B解析過程：61.答案：D解析過程：62.答案：A解析過程：63.答案：C解析過程：64.答案：C解析過程：65.答案：D解析過程：66.答案：D解析過程：67.答案：A解析過程：68.答案：A解析過程：69.答案：D解析過程：70.答案：A解析過程：71.答案：B解析過程：72.答案：D解析過程：73.答案：D解析過程：74.答案：B解析過程：75.答案：D解析過程：76.答案：C解析過程：77.答案：C解析過程：78.答案：B解析過程：79.答案：B解析過程：80.答案：A解析過程：81.答案：A解析過程：82.答案：C解析過程：83.答案：D解析過程：84.答案：D解析過程：85.答案：B解析過程：86.答案：C解析過程：87.答案：C解析過程：88.答案：A解析過程：89.答案：A解析過程：90.答案：B解析過程：二多選題(共69題，總分值69分)91.答案：A,B,C解析過程：92.答案：A,B,D解析過程：93.答案：A,B,C,D解析過程：94.答案：A,C,D,E解析過程：95.答案：A,B,C解析過程：96.答案：A,D解析過程：97.答案：A,D解析過程：98.答案：A,B,C解析過程：99.答案：B,D解析過程：100.答案：A,C,D解析過程：101.答案：A,B,C,D解析過程：102.答案：B,D解析過程：103.答案：B,D解析過程：104.答案：A,C,D解析過程：105.答案：A,B,C解析過程：106.答案：A,B,C解析過程：107.答案：A,B,C,D解析過程：108.答案：B,C,D解析過程：109.答案：A,D解析過程：110.答案：A,B,C,D解析過程：111.答案：A,C,D解析過程：112.答案：B,C,D解析過程：113.答案：A,B,C,D解析過程：114.答案：A,D解析過程：115.答案：A,B解析過程：116.答案：B,C解析過程：117.答