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学起plus大数据原理及应用作业答案

大数据原理及应用

微信公众号:青年搜题

学校: 学起plus

题目如下：

1. 1. 大数据思维是指一种（ ）。

A. 想法

B. 知识

C. 意识

D. 思想

答案: 意识

2. 2. 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

答案: 数据挖掘

3. 3. 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

答案: 数据价值的转移

4. 4. 两个或多个变量的（ ）之间存在某种规律性;就称为关联。

A. 字段

B. 范围

C. 取值

D. 特点

答案: 取值

5. 5. K-Means算法不适合处理（ ）属性。

A. 稳定型

B. 离散型

C. 连续型

D. 随机型

答案: 离散型

6. 6. 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

答案: 意外规则

7. 7. 导入与预处理过程的特点和挑战是（ ）。

A. 以上选项都不正确

B. 隐私安全

C. 成本增长速度快

D. 数据量大

E. 导致企业不堪重负

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8. 8. 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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9. 9. 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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10. 10. 大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。

A. 相当

B. 不具备可比性

C. 无效

D. 更有效

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11. 11. 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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12. 12. 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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13. 13. 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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14. 14. 相关关系强是指当一个数据值增加时;另一个数据值有可能也随着（ ）。

A. 无法确定

B. 增加

C. 不变

D. 减少

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15. 15. 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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16. 16. 关于数据创新;下列说法正确的是（ ）。

A. 由于数据的再利用

B. 数据应该永久保存下去

C. 多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加

D. 相同数据多次用于相同或类似用途

E. 其有效性会降低

F. 数据只有开放价值才能得到真正释放

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17. 17. （ ）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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18. 18. （ ）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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19. 19. 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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20. 20. 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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21. 21. 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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22. 22. 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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23. 23. 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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24. 24. 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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25. 25. 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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26. 26. 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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27. 27. （ ）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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28. 28. 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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29. 29. 建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（ ）。

A. 前提

B. 条件

C. 核心

D. 基础

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30. 30. 促进隐私保护的一种创新途径是（ ）：故意将数据模糊处理;促使对大数据库的查询不能显示精确的结果。

A. 信息模糊化

B. 个人隐私保护

C. 匿名化

D. 差别隐私

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31. 31. 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. 32. （ ）意味着当一个数据值增加时;另一个数据值几乎不发生变化。

A. 不确定

B. 相关关系强

C. 没有相关关系

D. 相关关系弱

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33. 33. 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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34. 34. 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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35. 35. 以下说法错误的是（ ）。

A. 预测与惩罚

B. 不是因为所做

C. 而是因为将做

D. 随着数据量和种类的增多

E. 大数据促进了数据内容的交叉检验

F. 匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私

G. 将罪犯的定罪权放在数据手中

H. 借以表达对数据和分析结果的崇尚

I. 这实际上是一种滥用

J. 采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中

K. 比如网页和智能手机应用程序

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36. 36. 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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37. 37. （ ）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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38. 38. 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. 39. 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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40. 40. （ ）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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41. 41. 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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42. 42. 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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43. 43. 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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44. 44. 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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45. 45. 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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46. 46. 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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47. 47. 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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48. 48. 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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49. 49. 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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50. 50. 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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51. 51. （ ）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. 52. 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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53. 53. （ ）可以帮助我们捕捉现在和预测未来。

A. 相关关系分析

B. 因果分析

C. 统计分析

D. 随机抽样

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54. 54. 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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55. 55. 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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56. 56. 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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57. 57. 按照所提供的不同来源可将大数据公司划分为（ ）。

A. 基于技能的公司

B. 基于思维的公司

C. 基于数据本身的公司

D. 基于信息的公司

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58. 58. 挖掘常用的算法有（ ）。

A. K-Means

B. Hadoop

C. Naive Bayes

D. SVM

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59. 59. 从商业层面上看;数据挖掘的主要特点是（ ）。

A. 对商业数据库中的大量业务数据进行分析

B. 对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换

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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60. 60. 下列选项中;属于大数据处理流程的是（ ）。

A. 挖掘

B. 采集

C. 导入/预处理

D. 统计/分析

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61. 61. 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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62. 62. 商品分析的主要数据来自（ ）。

A. 生产数据

B. 运输数据

C. 销售数据

D. 商品基础数据

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63. 63. 数据挖掘出的知识是（ ）。

A. 可理解的

B. 可接受的

C. 可运用的

D. 有规则的

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64. 64. 数据存储空间出租业务模式可以细分为（ ）。

A. 针对企业客户

B. 针对个人文件存储

C. 针对消费者用户

D. 针对政府用户

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65. 65. 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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66. 66. 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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67. 67. 下列属于数据中间商的是（ ）。

A. 中国最大的银行中国银行

B. 拥有大量客户的数据

C. 西雅图的交通数据处理公司Inrix

D. 汇集了来自美洲和欧洲近1亿辆汽车的实时交通数据

E. 中国最大的汽车网站

F. 汽车之家

G. 各家汽车的数据和大量用户

H. Quantcast通过帮助网站记录用户的网页浏览历史来测评用户的年龄、收入、喜好等个人信息

I. 然后向用户发送有针对性的定向广告

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68. 68. 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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69. 69. 在大数据时代早期;（ ）是最有价值的。

A. 思维

B. 算法

C. 技术

D. 数据

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70. 70. 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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71. 71. 销售业大数据分析的主要内容有（ ）。

A. 财务分析

B. 供应商分析

C. 人员分析

D. 顾客分析

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72. 72. 下面例子属于大数据技术公司的是（ ）。

A. 与各行各业的公司合作应用高级无线感应技术来收集数据

B. 然后对这些数据进行分析的埃森哲咨询公司

C. 在对冲基金工作的金融工程师杰夫？贝索斯创建了网上书店亚马逊

D. 四大机票预订系统之一的ITA Software

E. 微软研究中心与华盛顿中心医院合作分析了多年来的匿名医疗记录

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73. 73. 通过（ ）等智能分析算法;可以将大数据延伸到商用化服务。

A. 相关算法

B. 文本摘要抽取

C. 关联算法

D. 情感分析

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74. 74. 预测性分析可以让分析员根据（ ）的结果做出一些预测性的判断。

A. 语音引擎

B. 预测性分析

C. 可视化分析

D. 数据挖掘

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75. 75. 在大数据采集时;需要深入思考和设计这些数据库之间进行（ ）。

A. 安全防护

B. 分片

C. 数据备份和恢复

D. 负载均衡

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76. 76. 回归分析主要研究问题包括（ ）。

A. 数据序列的预测

B. 数据间的相关关系

C. 数据序列的趋势特征

D. 数据序列的统计

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77. 77. 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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78. 78. 聚类技术主要包括（ ）。

A. 数据分类法

B. 属性分类法

C. 传统的模式识别方法

D. 特征分类法

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79. 79. 聚类分析是把一组数据按照（ ）分为几个类别。

A. 相关性

B. 相似性

C. 逻辑性

D. 差异性

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80. 80. 下列选项中属于偏差分析的是（ ）。

A. 对期望的偏差

B. 分类中的反常实例

C. 模式的例外

D. 结果的异常

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81. 81. 下列哪些属于数据废气？( )

A. 搜索关键词时

B. 人们的错误拼写

C. 人们阅读电子书章节的时间长短

D. 商品每月被购买的数量

E. 人们浏览网页时停留的时间

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82. 82. 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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83. 83. 下列选项中;属于数据创新的是（ )。

A. 数据的再利用

B. 可扩展数据

C. 数据的折旧值

D. 重组数据

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84. 84. （ ）及其他算法可深入数据内部;挖掘价值。

A. 分割

B. 孤立点

C. 关联

D. 集群

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85. 85. 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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86. 86. 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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87. 87. 大数据可分成（ ）、大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。

A. 大数据收集

B. 大数据工程

C. 大数据技术

D. 大数据科学

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88. 88. 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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89. 89. （ ）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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90. 90. 统计与分析的主要特点和挑战是（ ）。

A. 分析设计的数据量大

B. 分析的效率低

C. 对系统资源有极大的占用

D. 对I/O有极大的占用

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91. 91. 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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92. 92. 数据挖掘的数据源必须是（ ）。

A. 大量的

B. 模糊的

C. 含噪声的

D. 真实的

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93. 93. 通过大数据对银行业务的分析;可以从（ ）等领域防御欺诈的能力。

A. 交易

B. 监控客户

C. 转账

D. 在线付款

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94. 94. 大数据与三个重大的思维转变有关;这三个转变是什么？（ ）

A. 要分析与某事物相关的所有数据

B. 而不是依靠分析少量的数据样本

C. 在数字化时代

D. 数据处理变得更加容易、更加快速

E. 人们能够在瞬间处理成千上万的数据

F. 我们的思想发生了转变

G. 不再探求难以捉摸的因果关系

H. 转而关注事物的相关关系

I. 我们乐于接受数据的纷繁复杂

J. 而不再追求精确性

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95. 95. 社会将两个折中的想法不知不觉地渗入了我们的处事方法中;我们甚至不再把这当成一种折中;而是把它当成了事物的自然状态。这两个折中的方法是什么？（ ）

A. 第二个折中出现在数据的质量上

B. 第二个折中是能够得到一个事物更完整的概念

C. 我们就能接受模糊和不确定的存在

D. 第一个折中是我们能够容忍模糊和不确定出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域

E. 第一个折中是我们默认自己不能使用更多的数据

F. 所以我们就不会去使用更多的数据

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96. 96. 供应商分析的主题有（ ）。

A. 供应商的组成结构

B. 结款情况

C. 所供商品情况

D. 送货情况

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97. 97. 管理客户关系的目的是（ ）。

A. 增加新的客户

B. 提高客户的忠诚度

C. 提高客户消费

D. 降低客户流失率

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98. 98. 下列选项中;可以进行数据化的是（ ）。

A. 产品使用

B. 方案执行

C. 人类行为

D. 交易过程

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99. 99. 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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100. 100. 关于数据的潜在价值;说法正确的是（ ）。

A. 判断数据的价值需要考虑到未来它可能被使用的各种方式

B. 而非仅仅考虑其目前的用途

C. 在基本用途完成后

D. 数据的价值仍然存在

E. 只是处于休眠状态

F. 数据的价值是其所有可能用途的总和

G. 数据的真实价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. 而绝大部分则隐藏在表面之下

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101. 101. 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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102. 102. 大数据在社会管理能实现（ ）。

A. 提高社会管理的效能

B. 创造新的价值

C. 实现信息透明

D. 减少行政开支

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103. 103. 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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104. 104. 下列选项中;属于数据挖掘功能的是（ ）。

A. 关联分析

B. 概念描述

C. 自动预测趋势和行为

D. 聚类

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105. 105. 大数据的科学价值和社会价值正是体现在（ ）。

A. 对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。

B. 大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途

C. 而更多源于它的二次利用。

D. 大数据已经撼动了世界的方方面面

E. 从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。

F. 大数据时代

G. 很多数据在收集的时候并无意用作其他用途

H. 而最终却产生了很多创新性的用途。

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106. 106. 下列选项中;属于大数据分析的基本方面的是（ ）。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析能力

C. 可视化分析

D. 语义引擎

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107. 107. 数据挖掘发现的是用户感兴趣的知识。( )

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108. 108. 在监控客户行为时，大数据可以识别出潜在的违规客户，从而节省反欺诈监控资源。( )

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109. 109. 所有的数据都会贬值。( )

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110. 110. 随机采样本身存在许多固有的缺陷和不足。( )

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111. 111. 随着时间的推移，大多数数据都会失去一些基本的用途。( )

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112. 112. 即使数据用于基本用途的价值会减少，但潜在价值却依然强大。( )

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113. 113. 云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行存储和分析。( )

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114. 114. 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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115. 115. 在大数据分析中，混乱不应该竭力避免。( )

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116. 116. 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据。( )

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117. 117. 对中小客户来说，专门的客户关系管理是能够承受得了的。( )

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118. 118. 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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119. 119. 小数据时代，随机采样适合考察子类别的情况。( )

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120. 120. 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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121. 121. 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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122. 122. 营销人员对客户流失因素的特征提取，可有效地预防客户的流失。( )

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123. 123. 相关关系的核心是量化两个数值之间的数理关系。( )

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124. 124. 在客户关系管理中关联规则可以从大量的记录中找出影响市场营销效果的关键因素。( )

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125. 125. 商品分析采取的是以分析结构为主线的分析思路。( )

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126. 126. 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。( )

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127. 127. 数据挖掘支持特定的发现问题，要求发现放之四海皆准的知识。( )

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128. 128. 大数据时代，银行业可以打破信息孤岛，全面整合客户的多渠道交易数据。( )

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129. 129. 数据挖掘算法仅仅是处理大数据的量。( )

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130. 130. 当前，大多数据都是结构化的。( )

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131. 131. 数字化带来了数据化，所以数字化可以取代数据化。( )

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132. 132. 在大数据采集时，需要在采集端部署少量数据库就可以了。（ ）

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133. 133. 大数据中的“大”是绝对意义上的大。( )

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134. 134. 银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。( )

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135. 135. 拥有大数据思维的人能先人一步发现机遇。( )

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136. 136. 商品分析通过指导企业商品结构的调整，加强所营商品的竞争能力和合理配置。( )

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137. 137. 对于大数据分析需求，一些实时性需求会用到MySQL的Infobright。( )

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138. 138. 分类的目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。( )

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139. 139. 随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值。( )

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140. 140. 商业层面上的数据挖掘是按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，展示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效方法。( )

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141. 141. 结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战。( )

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142. 142. 大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。( )

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143. 143. 大数据时代，数据形式是向多样化发展的。（ ）

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144. 144. 当结果簇是离散的，而簇与簇之间区别明显时，K-Means的效果越好。( )

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145. 145. 关联规则描述的是隐藏在数据间的关联或者相互关系。( )

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146. 146. 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的差异性。( )

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147. 147. 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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148. 148. 任何一个数据集，无论它们有多大或者多小，其自身都会带来价值。( )

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149. 149. 从商业层面上看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术。( )

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150. 150. 分类与聚类的最大区别在于分类的目标事先已知。( )

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151. 151. 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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152. 152. 大数据通常是一种全新的数据源，并非仅仅是对已有数据的扩展收集。( )

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153. 153. 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。( )

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154. 154. 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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155. 155. 关联规则描述数据库中数据项之间存在的关系规则。( )

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156. 156. 从数据库中检测偏差是没有意义的。( )

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157. 157. 零售业谈的“大数据”的最大价值是在零售策略上与“大数据”技术进行结合。( )

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158. 158. 大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。( )

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159. 159. 小数据时代，随机采样需要严密的安排和执行。( )

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160. 160. 导入处理是将来自前端的数据库导入到集中的大型集中式数据库中。（ ）

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161. 161. 大数据的核心思想就是用规模剧增来改变现状。( )

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162. 162. 拥有大数据思维的人必定具备专业技能。( )

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163. 163. 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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164. 164. 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。( )

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165. 165. 云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。( )

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166. 166. 数据化是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。( )

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167. 167. 对于大数据分析需求，一些实时性需求会用到Oracle的Exadata。( )

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168. 168. 大数据的数据采集目前多是分布式的。( )

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169. 169. 计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化的最早根基。( )

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170. 170. 电商会使用传统的关系型数据库存储每一笔事务数据。( )

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171. 171. 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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172. 172. 生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中单个对象的特征。( )

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173. 173. 大数据思维认为公开的数据一旦处理得当就能为成千百万人急需解决的问题提供答案。( )

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174. 174. 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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175. 175. 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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176. 176. 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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177. 177. 数据的价值会随着它的使用而不断减少。( )

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178. 178. 传统数据源及大数据的产生通常都会涉及人工的因素。( )

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179. 179. 大数据时代，对相关关系分析和因果关系分析则摈弃了初始假设，使相关关系分析变得更加简单。( )

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180. 180. 数据挖掘能够提取出隐含在其中的，人们事先知道的知识。( )

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181. 181. 半结构化数据格式并不是用户友好的，这类数据，是不存有有价值的信息的。( )

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182. 182. K-Means算法是用均值算法把数据分成K个类的算法。( )

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183. 183. 统计分析主要利用分布式数据库对存储于其内的海量数据进行分析和分类汇总。( )

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184. 184. 大数据时代，数据的来源是单一化的。（ ）

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185. 185. 大数据时代，最终的价值还必须从数据本身挖掘。( )

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186. 186. F是属于大数据固有的特性。( )

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187. 187. 大多数传统数据都是结构化的。( )

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188. 188. 有些用户会使用Twitter的Storm来对数据进行流式处理。( )

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189. 189. 顾客分析主要是针对单个顾客的购买行为的分析。( )

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190. 190. 聚类分析的目的是使得属于不同类别的数据间的相似性尽可能大。( )

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191. 191. 回归分析产生一个将数据项映射到另一个实值预测变量的函数。( )

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192. 192. 意外规则的挖掘可以应用到各种异常的信息发现、分析、识别、评价和预警等。( )

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193. 193. 数据挖掘一般要预先设定好主题。（ ）

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194. 194. 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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195. 195. 关联分析产生的规则是没有可信度的。( )

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196. 196. 拥有大数据思维的人必定拥有大数据。( )

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197. 197. K-Means算法对符号属性的数据特别有利。( )

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198. 198. 对于大数据的定义，目前已经有了比较明确，统一的定义。( )

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199. 199. 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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200. 200. 商业层次的数据挖掘是单纯为了研究的需要。( )

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201. 201. 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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202. 202. 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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203. 203. 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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204. 204. 两个或多个变量的（ ）之间存在某种规律性;就称为关联。

A. 字段

B. 范围

C. 取值

D. 特点

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205. 205. K-Means算法不适合处理（ ）属性。

A. 稳定型

B. 离散型

C. 连续型

D. 随机型

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206. 206. 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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207. 207. 导入与预处理过程的特点和挑战是（ ）。

A. 以上选项都不正确

B. 隐私安全

C. 成本增长速度快

D. 数据量大

E. 导致企业不堪重负

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208. 208. 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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209. 209. 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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210. 210. 大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（ ）。

A. 相当

B. 不具备可比性

C. 无效

D. 更有效

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211. 211. 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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212. 212. 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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213. 213. 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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214. 214. 相关关系强是指当一个数据值增加时;另一个数据值有可能也随着（ ）。

A. 无法确定

B. 增加

C. 不变

D. 减少

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215. 215. 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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216. 216. 关于数据创新;下列说法正确的是（ ）。

A. 由于数据的再利用

B. 数据应该永久保存下去

C. 多个数据集的总和价值等于单个数据集价值相加

D. 相同数据多次用于相同或类似用途

E. 其有效性会降低

F. 数据只有开放价值才能得到真正释放

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217. 217. （ ）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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218. 218. （ ）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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219. 219. 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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220. 220. 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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221. 221. 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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222. 222. 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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223. 223. 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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224. 224. 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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225. 225. 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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226. 226. 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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227. 227. （ ）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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228. 228. 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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229. 229. 建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的（ ）。

A. 前提

B. 条件

C. 核心

D. 基础

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230. 230. 促进隐私保护的一种创新途径是（ ）：故意将数据模糊处理;促使对大数据库的查询不能显示精确的结果。

A. 信息模糊化

B. 个人隐私保护

C. 匿名化

D. 差别隐私

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231. 231. 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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232. 232. （ ）意味着当一个数据值增加时;另一个数据值几乎不发生变化。

A. 不确定

B. 相关关系强

C. 没有相关关系

D. 相关关系弱

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233. 233. 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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234. 234. 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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235. 235. 以下说法错误的是（ ）。

A. 预测与惩罚

B. 不是因为所做

C. 而是因为将做

D. 随着数据量和种类的增多

E. 大数据促进了数据内容的交叉检验

F. 匿名化的数据不会威胁到任何人的隐私

G. 将罪犯的定罪权放在数据手中

H. 借以表达对数据和分析结果的崇尚

I. 这实际上是一种滥用

J. 采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中

K. 比如网页和智能手机应用程序

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236. 236. 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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237. 237. （ ）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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238. 238. 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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239. 239. 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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240. 240. （ ）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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241. 241. 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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242. 242. 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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243. 243. 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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244. 244. 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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245. 245. 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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246. 246. 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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247. 247. 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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248. 248. 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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249. 249. 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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250. 250. 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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251. 251. （ ）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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252. 252. 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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253. 253. （ ）可以帮助我们捕捉现在和预测未来。

A. 相关关系分析

B. 因果分析

C. 统计分析

D. 随机抽样

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254. 254. 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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255. 255. 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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256. 256. 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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257. 257. 按照所提供的不同来源可将大数据公司划分为（ ）。

A. 基于技能的公司

B. 基于思维的公司

C. 基于数据本身的公司

D. 基于信息的公司

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258. 258. 挖掘常用的算法有（ ）。

A. K-Means

B. Hadoop

C. Naive Bayes

D. SVM

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259. 259. 从商业层面上看;数据挖掘的主要特点是（ ）。

A. 对商业数据库中的大量业务数据进行分析

B. 对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换

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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260. 260. 下列选项中;属于大数据处理流程的是（ ）。

A. 挖掘

B. 采集

C. 导入/预处理

D. 统计/分析

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261. 261. 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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262. 262. 商品分析的主要数据来自（ ）。

A. 生产数据

B. 运输数据

C. 销售数据

D. 商品基础数据

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263. 263. 数据挖掘出的知识是（ ）。

A. 可理解的

B. 可接受的

C. 可运用的

D. 有规则的

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264. 264. 数据存储空间出租业务模式可以细分为（ ）。

A. 针对企业客户

B. 针对个人文件存储

C. 针对消费者用户

D. 针对政府用户

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265. 265. 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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266. 266. 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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267. 267. 下列属于数据中间商的是（ ）。

A. 中国最大的银行中国银行

B. 拥有大量客户的数据

C. 西雅图的交通数据处理公司Inrix

D. 汇集了来自美洲和欧洲近1亿辆汽车的实时交通数据

E. 中国最大的汽车网站

F. 汽车之家

G. 各家汽车的数据和大量用户

H. Quantcast通过帮助网站记录用户的网页浏览历史来测评用户的年龄、收入、喜好等个人信息

I. 然后向用户发送有针对性的定向广告

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268. 268. 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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269. 269. 在大数据时代早期;（ ）是最有价值的。

A. 思维

B. 算法

C. 技术

D. 数据

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270. 270. 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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271. 271. 销售业大数据分析的主要内容有（ ）。

A. 财务分析

B. 供应商分析

C. 人员分析

D. 顾客分析

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272. 272. 下面例子属于大数据技术公司的是（ ）。

A. 与各行各业的公司合作应用高级无线感应技术来收集数据

B. 然后对这些数据进行分析的埃森哲咨询公司

C. 在对冲基金工作的金融工程师杰夫？贝索斯创建了网上书店亚马逊

D. 四大机票预订系统之一的ITA Software

E. 微软研究中心与华盛顿中心医院合作分析了多年来的匿名医疗记录

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273. 273. 通过（ ）等智能分析算法;可以将大数据延伸到商用化服务。

A. 相关算法

B. 文本摘要抽取

C. 关联算法

D. 情感分析

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274. 274. 预测性分析可以让分析员根据（ ）的结果做出一些预测性的判断。

A. 语音引擎

B. 预测性分析

C. 可视化分析

D. 数据挖掘

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275. 275. 在大数据采集时;需要深入思考和设计这些数据库之间进行（ ）。

A. 安全防护

B. 分片

C. 数据备份和恢复

D. 负载均衡

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276. 276. 回归分析主要研究问题包括（ ）。

A. 数据序列的预测

B. 数据间的相关关系

C. 数据序列的趋势特征

D. 数据序列的统计

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277. 277. 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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278. 278. 聚类技术主要包括（ ）。

A. 数据分类法

B. 属性分类法

C. 传统的模式识别方法

D. 特征分类法

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279. 279. 聚类分析是把一组数据按照（ ）分为几个类别。

A. 相关性

B. 相似性

C. 逻辑性

D. 差异性

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280. 280. 下列选项中属于偏差分析的是（ ）。

A. 对期望的偏差

B. 分类中的反常实例

C. 模式的例外

D. 结果的异常

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281. 281. 下列哪些属于数据废气？( )

A. 搜索关键词时

B. 人们的错误拼写

C. 人们阅读电子书章节的时间长短

D. 商品每月被购买的数量

E. 人们浏览网页时停留的时间

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282. 282. 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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283. 283. 下列选项中;属于数据创新的是（ )。

A. 数据的再利用

B. 可扩展数据

C. 数据的折旧值

D. 重组数据

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284. 284. （ ）及其他算法可深入数据内部;挖掘价值。

A. 分割

B. 孤立点

C. 关联

D. 集群

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285. 285. 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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286. 286. 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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287. 287. 大数据可分成（ ）、大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。

A. 大数据收集

B. 大数据工程

C. 大数据技术

D. 大数据科学

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288. 288. 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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289. 289. （ ）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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290. 290. 统计与分析的主要特点和挑战是（ ）。

A. 分析设计的数据量大

B. 分析的效率低

C. 对系统资源有极大的占用

D. 对I/O有极大的占用

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291. 291. 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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292. 292. 数据挖掘的数据源必须是（ ）。

A. 大量的

B. 模糊的

C. 含噪声的

D. 真实的

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293. 293. 通过大数据对银行业务的分析;可以从（ ）等领域防御欺诈的能力。

A. 交易

B. 监控客户

C. 转账

D. 在线付款

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294. 294. 大数据与三个重大的思维转变有关;这三个转变是什么？（ ）

A. 要分析与某事物相关的所有数据

B. 而不是依靠分析少量的数据样本

C. 在数字化时代

D. 数据处理变得更加容易、更加快速

E. 人们能够在瞬间处理成千上万的数据

F. 我们的思想发生了转变

G. 不再探求难以捉摸的因果关系

H. 转而关注事物的相关关系

I. 我们乐于接受数据的纷繁复杂

J. 而不再追求精确性

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295. 295. 社会将两个折中的想法不知不觉地渗入了我们的处事方法中;我们甚至不再把这当成一种折中;而是把它当成了事物的自然状态。这两个折中的方法是什么？（ ）

A. 第二个折中出现在数据的质量上

B. 第二个折中是能够得到一个事物更完整的概念

C. 我们就能接受模糊和不确定的存在

D. 第一个折中是我们能够容忍模糊和不确定出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域

E. 第一个折中是我们默认自己不能使用更多的数据

F. 所以我们就不会去使用更多的数据

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296. 296. 供应商分析的主题有（ ）。

A. 供应商的组成结构

B. 结款情况

C. 所供商品情况

D. 送货情况

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297. 297. 管理客户关系的目的是（ ）。

A. 增加新的客户

B. 提高客户的忠诚度

C. 提高客户消费

D. 降低客户流失率

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298. 298. 下列选项中;可以进行数据化的是（ ）。

A. 产品使用

B. 方案执行

C. 人类行为

D. 交易过程

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299. 299. 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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300. 300. 关于数据的潜在价值;说法正确的是（ ）。

A. 判断数据的价值需要考虑到未来它可能被使用的各种方式

B. 而非仅仅考虑其目前的用途

C. 在基本用途完成后

D. 数据的价值仍然存在

E. 只是处于休眠状态

F. 数据的价值是其所有可能用途的总和

G. 数据的真实价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. 而绝大部分则隐藏在表面之下

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301. 301. 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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302. 302. 大数据在社会管理能实现（ ）。

A. 提高社会管理的效能

B. 创造新的价值

C. 实现信息透明

D. 减少行政开支

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303. 303. 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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304. 304. 下列选项中;属于数据挖掘功能的是（ ）。

A. 关联分析

B. 概念描述

C. 自动预测趋势和行为

D. 聚类

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305. 305. 大数据的科学价值和社会价值正是体现在（ ）。

A. 对大数据的掌握程度可以转化为经济价值的来源。

B. 大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途

C. 而更多源于它的二次利用。

D. 大数据已经撼动了世界的方方面面

E. 从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域。

F. 大数据时代

G. 很多数据在收集的时候并无意用作其他用途

H. 而最终却产生了很多创新性的用途。

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306. 306. 下列选项中;属于大数据分析的基本方面的是（ ）。

A. 数据质量和管理

B. 预测性分析能力

C. 可视化分析

D. 语义引擎

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