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学起plus大数据分析

大数据分析

学校: 无

平台: 学起plus

题目如下：

1. 1. （ ）一些基金公司开始借助社交媒体大数据;分析市场情绪变动。

A. 法国

B. 中国

C. 美国

D. 英国

答案: 美国

2. 2. 对于大数据;其最大的风险就是（ ）。

A. 成本

B. 数据量大

C. 隐私

D. 非结构化

答案: 隐私

3. 3. 大数据的最显著特征是（）。

A. 数据规模大

B. 数据类型多样

C. 数据处理速度快

D. 数据价值密度高

答案: 数据规模大

4. 4. 下列关于数据重组的说法中，错误的是（）

A. 数据重组是数据的重新生产和重新采集

B. 数据重组能够使数据焕发新的光芒

C. 数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成

D. 数据重组有利于实现新颖的数据模式创新

答案: 数据重组是数据的重新生产和重新采集

5. 5. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。

A. 互联网

B. 物联网

C. 综合国力

D. 自然资源

答案: 互联网

6. 6. 小数据时代;（ ）成为现代社会、现代测量领域的主心骨。

A. 主观采样

B. 大数据分析

C. 随机采样

D. 统计分析

答案: 随机采样

7. 7. 半结构化的数据分析需求可以使用（ ）。

A. GreenPlum

B. Infobright

C. Exadata

D. Hadoop

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8. 8. 在小数据时代;当样本数量达到某个值之后;我们从个体上得到的信息会（ ）。

A. 越少

B. 不变

C. 不确定

D. 越多

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9. 9. 支撑大数据业务的基础是（）。

A. 数据科学

B. 数据应用

C. 数据硬件

D. 数据人才

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10. 10. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。

A. 1KB＜1MB＜1GB

B. 基本单位是字节（Byte）

C. 一个汉字需要一个字节的存储空间

D. 一个字节能够容纳一个英文字符

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11. 11. 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. 时间上

B. 空间上

C. 以上都不是

D. 地点上

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12. 12. MacIOS系统的开发者是（）。

A. 微软公司

B. 惠普公司

C. 苹果公司

D. IBM公司

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13. 13. 大数据不是要教机器像人一样思考。相反;它是（ ）。

A. 被视为一种机器学习

B. 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性

C. 被视为人工智能的一部分

D. 预测与惩罚

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14. 14. 数据存储空间的收费方式是（ ）。

A. 易于使用的API

B. 按次收费

C. 按数据安全性要求

D. 按存储数据的种类

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15. 15. 回归分析发现变量或属性间的（ ）关系。

A. 泛化

B. 局部

C. 实现

D. 依赖

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16. 16. 一切皆可试，大数据分析的效果好坏，可以通过模拟仿真或者实际运行来验证，这体现了大数据思维维度中的（ ）

A. 定量思维

B. 相关思维

C. 因果思维

D. 实验思维

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17. 17. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（）。

A. 美国

B. 日本

C. 中国

D. 韩国

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18. 18. 下列国家的大数据发展行动中，视大数据为新的自然资源的国家是（）

A. 中国

B. 韩国

C. 印度

D. 新加坡

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19. 19. 根据国家数据公司（IDC）统计;2010年人类已经进入（ ）时代。

A. MB

B. ZB

C. TB

D. GB

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20. 20. 银行建立第三方数据中介;专门挖掘金融数据的核心是对客户的（ ）进行分析。

A. 选择数据

B. 交易数据

C. 消费数据

D. 偏好数据

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21. 21. K-Means算法对符号属性的数据特别有利。( )

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22. 22. 偏差分析的目的是寻找观察结果与参照量之间的有意义的差别。( )

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23. 23. 数据挖掘一般要预先设定好主题。（ ）

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24. 24. 数据挖掘的分类方法应用到商业数据的挖掘可以实现一对一营销，从而增加了商业机会。( )

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25. 25. 数据挖掘对某个问题可以迅速直接由数据本身得出结论。( )

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26. 1. 下列关于数据重组的说法中，错误的是（）

A. 数据重组是数据的重新生产和重新采集

B. 数据重组能够使数据焕发新的光芒

C. 数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成

D. 数据重组有利于实现新颖的数据模式创新

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27. 2. 在企业危机管理及其预警中;管理者更感兴趣的是（ ）。

A. 相关规则

B. 意外规则

C. 关联规则

D. 依赖规则

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28. 3. 智慧城市的智慧之源是（）

A. 数字城市

B. 物联网

C. 大数据

D. 云计算

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29. 4. 下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（）

A. 网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为

B. 用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考

C. 数字轨迹用完即自动删除

D. 用户的隐私安全很难得以规范保护

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30. 5. 采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（ ）;但与样本数量的增加关系不大。

A. 提高

B. 降低

C. 无关

D. 不变

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31. 6. 小数据时代;（ ）成为现代社会、现代测量领域的主心骨。

A. 主观采样

B. 大数据分析

C. 随机采样

D. 统计分析

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32. 7. （ ）是数据分析工具最基本的要求。

A. 数据挖掘

B. 可视化分析

C. 数据质量和管理

D. 预测性分析

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33. 8. 大数据的最显著特征是（）。

A. 数据规模大

B. 数据类型多样

C. 数据处理速度快

D. 数据价值密度高

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34. 9. 大数据的起源是（）。

A. 金融

B. 电信

C. 互联网

D. 公共管理

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35. 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. 并发数高

C. 死锁

D. 隐私

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36. 11. （）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。

A. 规模

B. 活性

C. 关联度

D. 颗粒度

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37. 12. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。

A. 互联网

B. 物联网

C. 综合国力

D. 自然资源

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38. 13. 大数据的样本空间是数据的（ ）。

A. 部分

B. 抽样

C. 关键部分

D. 总体

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39. 14. 大数据思维是指一种（ ）。

A. 想法

B. 知识

C. 意识

D. 思想

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40. 15. 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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41. 16. 相比依赖于小数据和精确性的时代;大数据因为更强调数据的（ ）;帮助我们进一步接近事实的真相。

A. 混杂性

B. 安全性

C. 完整性

D. 完整性和混杂性

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42. 17. 从商业层面上看;数据挖掘是一类（ ）数据分析方法。

A. 浅层次的

B. 深层次的

C. 多方法的

D. 多元化的

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43. 18. 常用的挖掘算法都以（ ）为主。

A. 多线程

B. 单线程

C. 死锁

D. 以上都不是

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44. 19. 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. 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

C. 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

D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物

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45. 20. 下列国家的大数据发展行动中，支持原则先行、谨慎发展的国家（）

A. 英国

B. 韩国

C. 印度

D. 澳大利亚

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46. 21. 当前;（ ）成为登录互联网的主要手段。

A. 电视

B. 固定电话

C. 手机

D. 电脑

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47. 22. 对于大数据;其最大的风险就是（ ）。

A. 成本

B. 数据量大

C. 隐私

D. 非结构化

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48. 23. 大数据环境下的隐私担忧，主要表现为（）

A. 个人信息的被识别与暴露

B. 用户画像的生成

C. 恶意广告的推送

D. 病毒入侵

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49. 24. MacIOS系统的开发者是（）。

A. 微软公司

B. 惠普公司

C. 苹果公司

D. IBM公司

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50. 25. 可视化是给人看的;（ ）是给机器看的。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析

C. 数据挖掘

D. 语音引擎

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51. 26. （ ）需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

A. 语音引擎

B. 可视化分析

C. 数据挖掘

D. 预测性分析

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52. 27. 一切皆可试，大数据分析的效果好坏，可以通过模拟仿真或者实际运行来验证，这体现了大数据思维维度中的（ ）

A. 定量思维

B. 相关思维

C. 因果思维

D. 实验思维

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53. 28. 支撑大数据业务的基础是（）。

A. 数据科学

B. 数据应用

C. 数据硬件

D. 数据人才

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54. 29. 银行建立第三方数据中介;专门挖掘金融数据的核心是对客户的（ ）进行分析。

A. 选择数据

B. 交易数据

C. 消费数据

D. 偏好数据

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55. 30. 下列关于大数据对政府政策制定的影响的说法中，错误的是（）

A. 大数据有助于避免传统决策方式的随意性和主观性

B. 大数据有效改变了政府的决策方式

C. 大数据可以完美解决一切政府政策制定难题

D. 大数推动政府从基于“实证”的决策模式走向基于“经验”的决策模式

E. 为数据拓展了政府决策的信息边界条件

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56. 31. 下列选项中;属于大数据商业价值的是（ ）。

A. 模拟实境

B. 管理客户关系

C. 提高投入回报率

D. 对顾客群体细分

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57. 32. 下面关于大数据的解说正确的是（ ）。

A. 大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情

B. 而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。

C. 大数据还是改变市场、组织机构

D. 以及政府与公民关系的方法。

E. 大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。

F. 无效的数据越来越多。

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58. 33. 在客户关系管理中;关联规则为（ ）等决策支持提供参考依据。

A. 客户寻求

B. 市场营销与摊销

C. 产品定位

D. 定价与定制客户群

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59. 34. 挖掘的特点和挑战是（ ）。

A. 涉及的数据量很大

B. 计算量很大

C. 挖掘的算法很复杂

D. 数据处理简单

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60. 35. 概念描述分析（ ）。

A. 关联性描述

B. 特征性描述

C. 区别性描述

D. 共同性描述

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61. 36. 进行大数据分析的人可以轻松地看到大数据的价值潜力;这极大地刺激着他们进一步（ ）我们个人数据的野心。

A. 循环利用

B. 采集

C. 分析

D. 存储

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62. 37. 使用大数据对财务分析;所进行的工作包括（ ）。

A. 分析盈利情况

B. 资金周转情况

C. 了解企业对资产的管理状况

D. 分析企业的资产管理水平

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63. 38. 按照服务目的不同，数据流通平台可分为（）

A. 政府数据开放平台

B. 企业数据开放平台

C. 数据交易市场

D. 数据研发市场

E. 数据废气交易市场

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64. 39. 大数据处理数据时代理念的转变主要体现在哪几个方面（ ）？

A. 要效率不要绝对精确

B. 要相关不要因果

C. 要全体不要抽样

D. 要整体不要部分

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65. 40. 下列选项中;属于传统的聚类分析手段的是（ ）。

A. 层次方法

B. 基于网络方法

C. 划分法

D. 基于密度方法

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66. 41. 拥有大数据思维的人必定拥有大数据。( )

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67. 42. 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。（ ）

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68. 43. 在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。

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69. 44. 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据。( )

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70. 45. 在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。( )

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71. 46. 通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。( )

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72. 47. 事实上，大数据都是半结构化的或者多结构化的，而不是非结构化的。( )

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73. 48. 在大数据的荡畴内，应该把用户视为互联网中的数据分子，独立、细致地对其行为进行

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74. 49. 有些欧美银行运用大数据评价分支机构绩效，但成效并不显著。( )

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75. 50. 小数据时代，随机采样需要严密的安排和执行。( )

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76. 1. 下列说法正确的是（ ）。

A. 数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了

B. 有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据

C. 在大数据时代

D. 收集、存储和分析数据非常简单

E. 所有数据都是有价值的

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77. 2. 下列不属于传统数据源的是（ ）。

A. 电话呼叫详细记录

B. 引擎中的传感器

C. 零售业交易

D. 银行业交易

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78. 3. 数据挖掘在大型数据库中寻找预测信息是（ ）。

A. 随机的

B. 单一的

C. 自动的

D. 被动的

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79. 4. 大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的（ ）难题。

A. 信息对称

B. 逆向选择

C. 信息不对称

D. 欺诈

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80. 5. 回归分析发现变量或属性间的（ ）关系。

A. 泛化

B. 局部

C. 实现

D. 依赖

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81. 6. 数据清洗的方法不包括（）

A. 缺失值处理

B. 噪声数据清除

C. 一致性检查

D. 重复数据记录处理

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82. 7. 下列属于半结构化数据的是（ ）。

A. 网络日志

B. 文本数据

C. 视频数据

D. 音频数据

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83. 8. 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. 值

B. 共同点

C. 不同点

D. 属性

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84. 9. 下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（）

A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小

C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小

D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

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85. 10. 本质上;世界是由（ ）构成的。

A. 信息

B. 知识

C. 数字

D. 数据

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86. 11. 偏差检测的基本方法是寻找（ ）之间有意义的差别。

A. 预测值与参照值

B. 期望值与预测值

C. 观测值与参照值

D. 期望值与参照值

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87. 12. 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. 时间上

B. 空间上

C. 以上都不是

D. 地点上

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88. 13. （ ）央行已经开始运用大数据对房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。

A. 中国

B. 美国

C. 法国

D. 英国

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89. 14. 大数据的核心是（ ）。

A. 规模化

B. 预测

C. 告知与许可

D. 匿名化

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90. 15. （ ）将在大数据价值链中获益最大。

A. 拥有大数据的人

B. 拥有技术的人

C. 拥有大数据库的人

D. 拥有大数据思维的人

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91. 16. 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

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92. 17. 数据关联是数据库中存在的一类重要的（ ）的知识。

A. 无法发现

B. 可被发现

C. 确定的

D. 不确定的

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93. 18. 半结构化的数据分析需求可以使用（ ）。

A. GreenPlum

B. Infobright

C. Exadata

D. Hadoop

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94. 19. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（）。

A. 美国

B. 日本

C. 中国

D. 韩国

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95. 20. 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. 大数据解决方案模式

B. 大数据信息分类模式

C. 大数据处理服务模式

D. 大数据资源提供模式

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96. 21. 一切皆可连，任何数据之间逻辑上都有可能存在联系，这体现了大数据思维维度中的（）

A. 定量思维

B. 相关思维

C. 因果思维

D. 实验思维

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97. 22. 下列论据中，体现“冷眼”看大数据的观点的是（）

A. 互联网金融打破了传统的观念和行为

B. 大数据医疗正在走进平民百姓

C. 数据资产型企业前景光明

D. 个人隐私泄露与信息安全担忧

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98. 23. （ ）是一些管理方面的最佳实践。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析

C. 可视化分析

D. 数据挖掘

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99. 24. 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. 统计报表

B. 网络爬虫

C. API接口

D. 传感器

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100. 25. 下列国家的大数据发展行动中，视大数据为新的自然资源的国家是（）

A. 中国

B. 韩国

C. 印度

D. 新加坡

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101. 26. 对线下零售而言，做好大数据分析应用的前提是（）

A. 增加统计种类

B. 扩大营业面积

C. 增加数据来源

D. 开展优惠促销

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102. 27. 下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（）

A. 互联网金融打破了传统的观念和行为

B. 大数据存在泡沫

C. 大数据具有非常高的成本

D. 个人隐私泄露与信息安全担忧

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103. 28. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（）

A. 传统的机器学习和数据分析工具

B. 第二代机器学习工具

C. 第二代机器学习工具

D. 未来机器学习工具

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104. 29. 大数据公司的多样性表明了（ ）。

A. 数据思维的创新

B. 数据技术的发展

C. 数据作用的体现

D. 数据价值的转移

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105. 30. 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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106. 31. 零售业对“大数据”应保持的正确态度是（ ）。

A. 要重视“大数据”的发展、重视企业的数据中心

B. 确认在企业已有的数据基础上或者未来方向的前提下

C. 如何达成基础建设方案

D. 对企业内部人员进行培训及建立收集数据的软硬件机制

E. 以业务需求为准则

F. 确定哪些数据是需要收集的

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107. 32. 可视化高维展示技术在展示数据之间的关系以及数据分析结果方面作（）

A. 能够直观反映成对数据之间的空间关系

B. 能够直观反映多维数据之间的空间关系

C. 能够静态演化事物的变化及变化的规律

D. 能够动态演化事物的变化及变化的规律

E. 提供高性能并行计算技术的强力支撑

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108. 33. 运用大数据分析软件;可以预防（ ）欺诈。

A. 购物卡

B. 信用卡

C. 礼品卡

D. 借记卡

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109. 34. 下列选择中;属于大数据风险的是（ ）。

A. 数据量大

B. 导致企业不堪重负

C. 成本增长速度快

D. 隐私安全

E. 以上选项都不正确

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110. 35. 在网络爬虫的爬行策略中，应用最为基础的是（）。

A. 深度优先遍历策略

B. 广度优先遍历策略

C. 高度优先遍历策略

D. 反向链接策略

E. 大站优先策略

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111. 36. 下列关于数据生命周期管理的核心认识中，正确的是（）。

A. 数据从产生到被删除销毁的过程中，具有多个不同的数据存在阶段

B. 在不同的数据存在阶段，数据的价值是不同的

C. 根据数据价值的不同应该对数据采取不同的管理策略

D. 数据生命周期管理旨在产生效益的同时，降低生产成本

E. 数据生命周期管理最终关注的是社会效益

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112. 37. 下列关于计算机存储容量单位换算关系的公式中，正确的是（）

A. 1KB=1012Byte

B. 1KB=1024Byte

C. 1GB=1024KB

D. 1GB=1012KB

E. 1GB=1024MB

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113. 38. 聚类是（ ）的先决条件。

A. 偏差分析

B. 预测

C. 关联分析

D. 概念描述

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114. 39. （ ）在传统数据领域已得到较充分运用。

A. 计量模型

B. 价值分析

C. 数据分析

D. 数理模型

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115. 40. 数据化最早的根基是（ ）。

A. 数字化

B. 记录

C. 阿拉伯数字

D. 计量

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116. 41. 可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观测者听到结果。( )

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117. 42. 在新加坡政府发展大数据行动中，政府侧重于做好数据分析和服务，不承担数据提供服务。

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118. 43. 数据挖掘的分类方法应用到商业数据的挖掘可以实现一对一营销，从而增加了商业机会。( )

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119. 44. 小数据时代，随机采样适合考察子类别的情况。( )

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120. 45. 在进行关联分析时，在分析之前就已经知道了数据库中数据的关联函数。( )

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121. 46. 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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122. 47. 所有的数据都会贬值。( )

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123. 48. 对于大数据分析需求，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum。( )

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124. 49. 对于大型、中等、小型规模的公司而言，大数据对中等规模的公司帮助最大。( )

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125. 50. 当前，企业提供的大数据解决方案大多基于Ha doop 开源项目

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126. 1. 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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127. 2. 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. 值

B. 共同点

C. 不同点

D. 属性

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128. 3. 在大数据的采集过程中;其主要的特点和挑战是（ ）。

A. 安全

B. 并发数高

C. 死锁

D. 隐私

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129. 4. 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. 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

C. 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

D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物

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130. 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. 随机

B. 相同

C. 大

D. 小

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131. 6. 只要得到了合理的利用;而不单纯只是为了“数据”而“数据”;大数据就会变成（ ）。

A. 强大的武器

B. 预测工具

C. 分析工具

D. 强大的威胁

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132. 7. 下列国家的大数据发展行动中，支持原则先行、谨慎发展的国家（）

A. 英国

B. 韩国

C. 印度

D. 澳大利亚

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133. 8. 支撑大数据业务的基础是（）

A. 数据科学

B. 数据应用

C. 数据硬件

D. 数据人才

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134. 9. 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，标明了大网点，这体现了大数据分析理念中的（）

A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据

B. 在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析

C. 在分析效果上更追求效率而不是绝对精确

D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据

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135. 10. 可视化是给人看的;（ ）是给机器看的。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析

C. 数据挖掘

D. 语音引擎

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136. 11. 大数据思维是指一种（ ）。

A. 想法

B. 知识

C. 意识

D. 思想

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137. 12. 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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138. 13. 下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（）

A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小

C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小

D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

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139. 14. 在大数据时代;我们需要设立一个不一样的隐私保护模式;这个模式应该更着重于（ ）为其行为承担责任。

A. 数据分析者

B. 个人许可

C. 数据提供者

D. 数据使用者

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140. 15. 大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的（ ）难题。

A. 信息对称

B. 逆向选择

C. 信息不对称

D. 欺诈

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141. 16. 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. 大数据解决方案模式

B. 大数据信息分类模式

C. 大数据处理服务模式

D. 大数据资源提供模式

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142. 17. 下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（）

A. 互联网金融打破了传统的观念和行为

B. 大数据存在泡沫

C. 大数据具有非常高的成本

D. 个人隐私泄露与信息安全担忧

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143. 18. 要想获得大规模数据带来的好处;（ ）应该是一种标准途径。

A. 分析

B. 精确

C. 预测

D. 混乱

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144. 19. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（）

A. 数据规模大

B. 数据类型多样

C. 数据处理速度快

D. 数据价值密度高

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145. 20. （ ）央行已经开始运用大数据对房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。

A. 中国

B. 美国

C. 法国

D. 英国

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146. 21. 火车票售票网站和淘宝需要在采集端部署大量的数据库。( )

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147. 22. 随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值。( )

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148. 23. 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，确定判断事件必然会发生。

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149. 24. 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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150. 25. K-Means算法是解决聚类问题的一种经典算法，其简单、快速。( )

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151. 1. 对于大数据;其最大的风险就是（ ）。

A. 成本

B. 数据量大

C. 隐私

D. 非结构化

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152. 2. 在大数据时代;我们需要设立一个不一样的隐私保护模式;这个模式应该更着重于（ ）为其行为承担责任。

A. 数据分析者

B. 个人许可

C. 数据提供者

D. 数据使用者

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153. 3. 从商业层面上看;数据挖掘是一类（ ）数据分析方法。

A. 浅层次的

B. 深层次的

C. 多方法的

D. 多元化的

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154. 4. 对大数据使用进行正规评测及正确引导;可以为数据使用者带来什么切实的好处（ ）。

A. 他们无须再取得个人的明确同意

B. 就可以对个人数据进行二次利用

C. 数据使用者不需要为敷衍了事的评测和不达标准的保护措施承担法律责任

D. 数据使用者的责任不需要强制力规范就能确保履行到位

E. 所有项目

F. 管理者必须设立规章

G. 规定数据使用者应如何评估风险、如何规避或减轻潜在伤害

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155. 5. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（）。

A. 美国

B. 日本

C. 中国

D. 韩国

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156. 6. 下列企业中，最有可能成为典型的数据资产动营商的是（ ）

A. 物联网企业

B. 互联网企业

C. 云计算企业

D. 电信运营商

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157. 7. 下列国家的大数据发展行动中，支持原则先行、谨慎发展的国家（）

A. 英国

B. 韩国

C. 印度

D. 澳大利亚

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158. 8. 银行建立第三方数据中介;专门挖掘金融数据的核心是对客户的（ ）进行分析。

A. 选择数据

B. 交易数据

C. 消费数据

D. 偏好数据

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159. 9. 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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160. 10. 大数据时代;我们是要让数据自己“发声”;没必要知道为什么;只需要知道（ ）。

A. 关联物

B. 预测的关键

C. 原因

D. 是什么

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161. 11. 在大数据时代;下列说法正确的是（ ）。

A. 收集数据很简单

B. 数据是最核心的部分

C. 对数据的分析技术和技能是最重要的

D. 数据非常重要

E. 一定要很好的保护起来

F. 防止泄露

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162. 12. 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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163. 13. MacIOS系统的开发者是（）。

A. 微软公司

B. 惠普公司

C. 苹果公司

D. IBM公司

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164. 14. 在数据生命周期管理实践中，（）是执行方法。

A. 数据存储和备份规范

B. 数据管理和维护

C. 数据价值发觉和利用

D. 数据应用开发和管理

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165. 15. 数据关联是数据库中存在的一类重要的（ ）的知识。

A. 无法发现

B. 可被发现

C. 确定的

D. 不确定的

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166. 16. 小数据时代;（ ）成为现代社会、现代测量领域的主心骨。

A. 主观采样

B. 大数据分析

C. 随机采样

D. 统计分析

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167. 17. 大数据的起源是（）。

A. 金融

B. 电信

C. 互联网

D. 公共管理

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168. 18. （ ）是一些管理方面的最佳实践。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析

C. 可视化分析

D. 数据挖掘

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169. 19. 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. 统计报表

B. 网络爬虫

C. API接口

D. 传感器

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170. 20. 随着数据科学家的崛起;（ ）的地位将发生动摇。

A. 国家领导人

B. 行业专家和技术专家

C. 职业经理人

D. 大型企业

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171. 21. 可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观测者听到结果。( )

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172. 22. 数据挖掘发现的是用户感兴趣的知识。( )

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173. 23. 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据。( )

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174. 24. K-Means算法对符号属性的数据特别有利。( )

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175. 25. 大数据时代，数据的来源是单一化的。（ ）

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176. 1. 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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177. 2. 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. 值

B. 共同点

C. 不同点

D. 属性

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

178. 3. 在大数据的采集过程中;其主要的特点和挑战是（ ）。

A. 安全

B. 并发数高

C. 死锁

D. 隐私

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179. 4. 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. 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

C. 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

D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物

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180. 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. 随机

B. 相同

C. 大

D. 小

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181. 6. 只要得到了合理的利用;而不单纯只是为了“数据”而“数据”;大数据就会变成（ ）。

A. 强大的武器

B. 预测工具

C. 分析工具

D. 强大的威胁

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

182. 7. 下列国家的大数据发展行动中，支持原则先行、谨慎发展的国家（）

A. 英国

B. 韩国

C. 印度

D. 澳大利亚

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

183. 8. 支撑大数据业务的基础是（）

A. 数据科学

B. 数据应用

C. 数据硬件

D. 数据人才

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184. 9. 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，标明了大网点，这体现了大数据分析理念中的（）

A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据

B. 在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析

C. 在分析效果上更追求效率而不是绝对精确

D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

185. 10. 可视化是给人看的;（ ）是给机器看的。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析

C. 数据挖掘

D. 语音引擎

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186. 11. 大数据思维是指一种（ ）。

A. 想法

B. 知识

C. 意识

D. 思想

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187. 12. 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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188. 13. 下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（）

A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小

C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小

D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理

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189. 14. 在大数据时代;我们需要设立一个不一样的隐私保护模式;这个模式应该更着重于（ ）为其行为承担责任。

A. 数据分析者

B. 个人许可

C. 数据提供者

D. 数据使用者

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190. 15. 大数据能较好地解决传统信贷风险管理中的（ ）难题。

A. 信息对称

B. 逆向选择

C. 信息不对称

D. 欺诈

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191. 16. 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. 大数据解决方案模式

B. 大数据信息分类模式

C. 大数据处理服务模式

D. 大数据资源提供模式

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192. 17. 下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（）

A. 互联网金融打破了传统的观念和行为

B. 大数据存在泡沫

C. 大数据具有非常高的成本

D. 个人隐私泄露与信息安全担忧

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

193. 18. 要想获得大规模数据带来的好处;（ ）应该是一种标准途径。

A. 分析

B. 精确

C. 预测

D. 混乱

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

194. 19. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（）

A. 数据规模大

B. 数据类型多样

C. 数据处理速度快

D. 数据价值密度高

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

195. 20. （ ）央行已经开始运用大数据对房地产市场和劳动力市场趋势作出快速判断。

A. 中国

B. 美国

C. 法国

D. 英国

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

196. 21. 火车票售票网站和淘宝需要在采集端部署大量的数据库。( )

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197. 22. 随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值。( )

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

198. 23. 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，确定判断事件必然会发生。

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

199. 24. 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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200. 25. K-Means算法是解决聚类问题的一种经典算法，其简单、快速。( )

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201. 1. （ ）一些基金公司开始借助社交媒体大数据;分析市场情绪变动。

A. 法国

B. 中国

C. 美国

D. 英国

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202. 2. 对于大数据;其最大的风险就是（ ）。

A. 成本

B. 数据量大

C. 隐私

D. 非结构化

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203. 3. 大数据的最显著特征是（）。

A. 数据规模大

B. 数据类型多样

C. 数据处理速度快

D. 数据价值密度高

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204. 4. 下列关于数据重组的说法中，错误的是（）

A. 数据重组是数据的重新生产和重新采集

B. 数据重组能够使数据焕发新的光芒

C. 数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成

D. 数据重组有利于实现新颖的数据模式创新

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205. 5. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（）。

A. 互联网

B. 物联网

C. 综合国力

D. 自然资源

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206. 6. 小数据时代;（ ）成为现代社会、现代测量领域的主心骨。

A. 主观采样

B. 大数据分析

C. 随机采样

D. 统计分析

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207. 7. 半结构化的数据分析需求可以使用（ ）。

A. GreenPlum

B. Infobright

C. Exadata

D. Hadoop

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208. 8. 在小数据时代;当样本数量达到某个值之后;我们从个体上得到的信息会（ ）。

A. 越少

B. 不变

C. 不确定

D. 越多

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209. 9. 支撑大数据业务的基础是（）。

A. 数据科学

B. 数据应用

C. 数据硬件

D. 数据人才

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210. 10. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（）。

A. 1KB＜1MB＜1GB

B. 基本单位是字节（Byte）

C. 一个汉字需要一个字节的存储空间

D. 一个字节能够容纳一个英文字符

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211. 11. 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. 时间上

B. 空间上

C. 以上都不是

D. 地点上

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212. 12. MacIOS系统的开发者是（）。

A. 微软公司

B. 惠普公司

C. 苹果公司

D. IBM公司

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213. 13. 大数据不是要教机器像人一样思考。相反;它是（ ）。

A. 被视为一种机器学习

B. 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性

C. 被视为人工智能的一部分

D. 预测与惩罚

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214. 14. 数据存储空间的收费方式是（ ）。

A. 易于使用的API

B. 按次收费

C. 按数据安全性要求

D. 按存储数据的种类

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215. 15. 回归分析发现变量或属性间的（ ）关系。

A. 泛化

B. 局部

C. 实现

D. 依赖

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216. 16. 一切皆可试，大数据分析的效果好坏，可以通过模拟仿真或者实际运行来验证，这体现了大数据思维维度中的（ ）

A. 定量思维

B. 相关思维

C. 因果思维

D. 实验思维

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217. 17. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（）。

A. 美国

B. 日本

C. 中国

D. 韩国

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218. 18. 下列国家的大数据发展行动中，视大数据为新的自然资源的国家是（）

A. 中国

B. 韩国

C. 印度

D. 新加坡

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219. 19. 根据国家数据公司（IDC）统计;2010年人类已经进入（ ）时代。

A. MB

B. ZB

C. TB

D. GB

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220. 20. 银行建立第三方数据中介;专门挖掘金融数据的核心是对客户的（ ）进行分析。

A. 选择数据

B. 交易数据

C. 消费数据

D. 偏好数据

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221. 21. K-Means算法对符号属性的数据特别有利。( )

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222. 22. 偏差分析的目的是寻找观察结果与参照量之间的有意义的差别。( )

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223. 23. 数据挖掘一般要预先设定好主题。（ ）

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224. 24. 数据挖掘的分类方法应用到商业数据的挖掘可以实现一对一营销，从而增加了商业机会。( )

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225. 25. 数据挖掘对某个问题可以迅速直接由数据本身得出结论。( )

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