數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分解答案

1、1、【單選題】()是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案,包含可在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用以確定未來(lái)結(jié)果的算法和技術(shù)。A、預(yù)測(cè)B、分析C、預(yù)測(cè)分析D、分析預(yù)測(cè)答案：預(yù)測(cè)分析-2、【單選題】下列哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)時(shí)代的熱門(mén)技術(shù)()A、數(shù)據(jù)整合B、數(shù)據(jù)預(yù)處理C、數(shù)據(jù)可視化D、SQL答案：D-3、【多選題】大數(shù)據(jù)時(shí)代的主要特征()大數(shù)據(jù)時(shí)代的特征是什么？A.數(shù)據(jù)量大B.類型繁多C.價(jià)值密度低D.速度快時(shí)效高答案：ABCD-4、【判斷題】最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢公司麥肯錫()答案：-5、【判斷題】決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出,而并非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)()答案：錯(cuò)-6、【判斷題】2011年被許多國(guó)外

2、媒體和專家稱為“大數(shù)據(jù)元年”()答案：錯(cuò)-7、【判斷題】我國(guó)網(wǎng)民數(shù)量居世界之首,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也位于世界前列()答案：-8、【判斷題】商務(wù)智能的聯(lián)機(jī)分析處理工具依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘。()答案：-9、【判斷題】數(shù)據(jù)整合、處理、校驗(yàn)在目前已經(jīng)統(tǒng)稱為 EL()答案：錯(cuò)-10、【簡(jiǎn)答題】大數(shù)據(jù)時(shí)代的主要特征?答案：數(shù)據(jù)有4個(gè)特點(diǎn)，為別為：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價(jià)值）。-1、【單選題】下列哪個(gè)領(lǐng)域沒(méi)有應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)A、農(nóng)業(yè)B、金融C、教育D、以上全部應(yīng)用答案：D-2、【單選題】依據(jù)歷史數(shù)據(jù)形成刻畫(huà)用戶特征的類標(biāo)識(shí),進(jìn)而可以預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的

3、歸類情況,屬于()A、聚類B、分類C、預(yù)測(cè)D、關(guān)聯(lián)答案：分類-3、【單選題】在事先不知道數(shù)據(jù)分類的情況下,根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似程度進(jìn)行劃分,目的是使得同類別的數(shù)據(jù)對(duì)象之間的差別盡可能的小,不同類別的數(shù)據(jù)對(duì)象之間的差別盡可能的大。屬于()A、聚類B、分類C、預(yù)測(cè)D、關(guān)聯(lián)答案：聚類-4、【單選題】基于輸入的用戶信息,通過(guò)模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí),找出數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì),以確定未來(lái)目標(biāo)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值()A、聚類B、分類C、預(yù)測(cè)D、關(guān)聯(lián)答案：預(yù)測(cè)-5、【單選題】從購(gòu)物籃商品集中找出商品與商品之間的關(guān)系,有助于發(fā)丌同商品之間的聯(lián)系()A、聚類B、分類C、預(yù)測(cè)D、關(guān)聯(lián)答案：關(guān)聯(lián)-6、【多選題】數(shù)據(jù)挖掘(Data Min

4、ing)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。A、大量的B、不完全的C、有噪聲的D、模糊的答案：大量的;不完全的;有噪聲的;模糊的-7、【判斷題】數(shù)據(jù)挖掘就是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程()答案：-8、【判斷題】數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程()答案：-9、【判斷題】Data Mining有相當(dāng)大的比重是由高等統(tǒng)計(jì)學(xué)中的多變量分析所支撐()答案：正確-10、【判斷題】現(xiàn)實(shí)意義中的數(shù)據(jù)挖掘分析對(duì)象是真實(shí)的海量數(shù)據(jù);這些數(shù)據(jù)之間存在一定的邏輯關(guān)系;數(shù)據(jù)大多是模糊的、隨機(jī)的、不完整的、無(wú)

5、意義的噪聲數(shù)據(jù)()答案：錯(cuò)誤-11、【判斷題】數(shù)據(jù)挖掘主要構(gòu)建四大類模型包括:分類、聚類、預(yù)測(cè)和關(guān)聯(lián)()答案：-12、【判斷題】基于事物發(fā)展的延續(xù)性和隨機(jī)性預(yù)測(cè)事物未來(lái)的發(fā)展屬于時(shí)間序列分析()答案：-1、【判斷題】數(shù)據(jù)挖掘就是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程()答案：-2、【判斷題】數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識(shí)的整個(gè)過(guò)程()答案：錯(cuò)誤-3、【判斷題】數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是KDD 過(guò)程中的一個(gè)特定步驟, 它是用專門(mén)算法從數(shù)據(jù)中抽取模式。答案：正確-4、【判斷題】知識(shí)發(fā)現(xiàn)的原始數(shù)據(jù),可以是結(jié)構(gòu)化的,如數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù); 也可以是半結(jié)構(gòu)化的,如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù);但不能是異構(gòu)型數(shù)據(jù)()答案：錯(cuò)誤-5、【判斷題】發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的, 也可以是非數(shù)學(xué)的; 可以是演繹的, 也可以是歸納的()答案：正確-6、【判斷題】從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過(guò)深層分析, 獲得有利于商業(yè)運(yùn)作、提高競(jìng)爭(zhēng)力的信息, 就像從礦石中淘金一樣, 數(shù)據(jù)挖掘也因此而得名()答案：正確-7、【判斷題】CRISP-DM