大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)技術(shù)知到章節(jié)答案智慧樹2023年山東財(cái)經(jīng)大學(xué)

大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)技術(shù)知到章節(jié)測(cè)試答案智慧樹2023年最新山東財(cái)經(jīng)大學(xué)第一章測(cè)試以下哪些情景可以使用大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)建模技術(shù)？

參考答案:

預(yù)測(cè)某移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商客戶轉(zhuǎn)移到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的可能性;預(yù)測(cè)電商網(wǎng)站某商品未來(lái)的銷售量;保險(xiǎn)公司的騙保分析有關(guān)大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)的過(guò)程認(rèn)識(shí)正確的是？

參考答案:

大數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)得到的結(jié)果需要通過(guò)檢驗(yàn)樣本的測(cè)試，甚至需要在現(xiàn)實(shí)中實(shí)驗(yàn)才能投入使用。有關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量的認(rèn)識(shí)正確的是？

參考答案:

各種數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的影響很大，因此需要充分預(yù)處理才能進(jìn)入建模階段。下面有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)正確的說(shuō)法是？

參考答案:

在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，需要人的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)數(shù)據(jù)的選擇、噪聲的消除、合適算法的選擇以及調(diào)參等工作。;機(jī)器學(xué)習(xí)可以從有限的樣本數(shù)據(jù)中得到有用的規(guī)律，并能對(duì)新樣本進(jìn)行一定的泛化預(yù)測(cè)。;每種機(jī)器學(xué)習(xí)算法都有一定的使用范圍，只能處理某類數(shù)據(jù)和問(wèn)題。組織通過(guò)銷售數(shù)據(jù)或洞察以創(chuàng)造新的收入來(lái)源，這屬于大數(shù)據(jù)應(yīng)用成熟度的哪一個(gè)階段？

參考答案:

數(shù)據(jù)貨幣化如果以藥品Ｂ來(lái)代替藥品Ａ的使用，那么這個(gè)病人生存的幾率有多大？這種分析屬于

參考答案:

預(yù)測(cè)性分析NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)作為非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，只能夠用來(lái)存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

參考答案:

錯(cuò)根據(jù)患者的視網(wǎng)膜圖像等相關(guān)醫(yī)療信息，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)患者患糖尿病的可能性。這個(gè)任務(wù)需要以下使用哪一類機(jī)器學(xué)習(xí)算法？

參考答案:

監(jiān)督學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)建模任務(wù)主要包括哪幾大類問(wèn)題？

參考答案:

關(guān)聯(lián)分析;分類;回歸下列哪些分析需要機(jī)器學(xué)習(xí)？

參考答案:

統(tǒng)計(jì)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的用戶在某段時(shí)間對(duì)短信的使用數(shù)量;尋找移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商用戶對(duì)某類套餐使用的潛在客戶;預(yù)測(cè)移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商用戶未來(lái)使用的網(wǎng)絡(luò)流量第二章測(cè)試將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)？

參考答案:

數(shù)據(jù)預(yù)處理下面哪個(gè)步驟不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的過(guò)程？

參考答案:

分類和預(yù)測(cè)下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？

參考答案:

估計(jì)遺漏值以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法

參考答案:

抽樣下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(guān)方法的是

參考答案:

特征修改數(shù)據(jù)清洗包括以下哪幾個(gè)方面？

參考答案:

噪聲數(shù)據(jù)平滑技術(shù);缺失數(shù)據(jù)處理方法;時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)的處理以下哪幾個(gè)是數(shù)據(jù)歸約的策略？

參考答案:

數(shù)據(jù)壓縮;維度歸約;離散化和概念分層產(chǎn)生;數(shù)據(jù)立方體聚集;數(shù)值歸約以下哪些是數(shù)據(jù)離散化技術(shù)？

參考答案:

基于熵的離散化;分箱技術(shù);ChiMerge技術(shù)特征選擇的目標(biāo)有哪些？

參考答案:

提高數(shù)據(jù)挖掘模型的性能;提供更快、性價(jià)比更高的學(xué)習(xí)過(guò)程;更好地理解生成數(shù)據(jù)的基本過(guò)程特征選擇算法一般分為那幾類？

參考答案:

特征排列算法;子集選擇算法第三章測(cè)試有關(guān)決策樹的說(shuō)法哪個(gè)是錯(cuò)誤的？

參考答案:

決策樹的深度越大越好有關(guān)決策樹與特征工程的關(guān)系，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是？

參考答案:

決策樹獲得的特征是區(qū)分不同類別的最優(yōu)特征。下面有關(guān)支持向量機(jī)錯(cuò)誤的說(shuō)法是？

參考答案:

支持向量機(jī)是把高維的數(shù)據(jù)投影到低維的空間進(jìn)行分類。以下哪些不是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景？

參考答案:

根據(jù)客戶消費(fèi)行為對(duì)其進(jìn)行分組;招聘人才選拔規(guī)則下面有關(guān)線性判別分析錯(cuò)誤的說(shuō)法是哪個(gè)？

參考答案:

線性判別分析中線性變換可以使同類樣本的方差變大。下面有關(guān)隨機(jī)森林的說(shuō)法哪個(gè)是錯(cuò)誤的？

參考答案:

隨機(jī)森林訓(xùn)練后只需選擇性能最好的樹最為預(yù)測(cè)模型。如果發(fā)現(xiàn)決策樹模型的檢驗(yàn)結(jié)果達(dá)不到要求，可以執(zhí)行下面哪些方法進(jìn)行改進(jìn)？

參考答案:

采用多種算法組合。;補(bǔ)充或調(diào)整樣本的選擇，并加強(qiáng)樣本的預(yù)處理。;對(duì)算法的選擇以及參數(shù)的調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化。以下哪個(gè)算法不是基于規(guī)則的分類器？

參考答案:

貝葉斯分類器如果從員工的日常表現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其升職的可能性可以使用下面哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法？

參考答案:

決策樹類算法以下哪個(gè)指標(biāo)不能用于決策樹的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)？

參考答案:

決策樹規(guī)則的數(shù)目以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的描述正確的說(shuō)法是？

參考答案:

訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多神經(jīng)元（Neuron）組成，下列關(guān)于神經(jīng)元的陳述中哪一個(gè)是正確的？

參考答案:

其他選項(xiàng)都正確有關(guān)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)正確的是？

參考答案:

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程是擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)模式的過(guò)程下面關(guān)于感知機(jī)的說(shuō)法中正確的是？

參考答案:

單個(gè)感知機(jī)是線性回歸的訓(xùn)練過(guò)程在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，確定每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是模型擬合訓(xùn)練樣本的目標(biāo)，比較有效的辦法是什么？

參考答案:

賦予一個(gè)初始值，然后迭代更新權(quán)重，直至代價(jià)函數(shù)取得極小。有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)使用的學(xué)習(xí)率參數(shù)說(shuō)法正確的是

參考答案:

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)剛開始學(xué)習(xí)率可以大一些，以便提高學(xué)習(xí)速度，隨后應(yīng)減少學(xué)習(xí)率，以免引起學(xué)習(xí)震蕩。;學(xué)習(xí)率可以與其他網(wǎng)絡(luò)參數(shù)一起訓(xùn)練，對(duì)降低代價(jià)函數(shù)是有利的。;學(xué)習(xí)率可以隨著訓(xùn)練誤差動(dòng)態(tài)調(diào)整效果更好。激活函數(shù)通過(guò)具有以下哪些性質(zhì)？

參考答案:

計(jì)算簡(jiǎn)單;單調(diào)性;可微性;非線性在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，有關(guān)學(xué)習(xí)率調(diào)整說(shuō)法錯(cuò)誤的是？

參考答案:

學(xué)習(xí)率設(shè)置不當(dāng)會(huì)引起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合。;學(xué)習(xí)率太小會(huì)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練迅速達(dá)到極小值。減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合可以通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元個(gè)數(shù)或?qū)訑?shù)解決。

參考答案:

錯(cuò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)可能比較大，但隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，損失函數(shù)基本不變化了，這種現(xiàn)象說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入全局最優(yōu)解

參考答案:

錯(cuò)第四章測(cè)試以下哪些數(shù)據(jù)的特征會(huì)對(duì)聚類有影響？

參考答案:

樣本規(guī)模;噪聲;高維性;離群點(diǎn)有關(guān)聚類算法不正確的說(shuō)法是？

參考答案:

必須給出聚類的組數(shù)聚類是一類重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以下哪些場(chǎng)景不屬于聚類問(wèn)題？

參考答案:

判斷一個(gè)網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)是否為入侵訪問(wèn)。;根據(jù)學(xué)生的成績(jī)，給出學(xué)生的名次。對(duì)聯(lián)通客戶進(jìn)行分組，以便根據(jù)各組的特點(diǎn)，策劃不同的營(yíng)銷方案，需要客戶哪些數(shù)據(jù)？

參考答案:

客戶人口數(shù)據(jù);客戶長(zhǎng)途市話以及漫游等通話數(shù)據(jù);家庭男女組成下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是？

參考答案:

在聚類分析中，簇之間的相似性越大，簇內(nèi)樣本的差別越大，聚類的效果就越好有關(guān)聚類的算法，正確的說(shuō)法有以下哪些？

參考答案:

聚類的結(jié)果要考慮業(yè)務(wù)的可解釋性。;類似Kmeans基于劃分的聚類與基于層次的聚類都是樣本的距離為劃分基礎(chǔ)。有關(guān)k-means下列說(shuō)法正確的是？

參考答案:

可以處理凸型分布數(shù)據(jù)的聚類根據(jù)用戶使用移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的數(shù)據(jù)，可以為他們?cè)O(shè)計(jì)合適的套餐，使用哪種挖掘方法比較合適？

參考答案:

聚類對(duì)于Kmeans而言，不同的初始聚類中心選擇可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果。

參考答案:

對(duì)在kmeans的訓(xùn)練過(guò)程中，可以選擇不同的k值，比較使絕對(duì)誤差標(biāo)準(zhǔn)較小的k值，結(jié)合聚類業(yè)務(wù)的可解釋性，從而選擇合適的k值。

參考答案:

對(duì)第五章測(cè)試以下有關(guān)關(guān)聯(lián)算法錯(cuò)誤的說(shuō)法是哪個(gè)？

參考答案:

提升度是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的一個(gè)必要條件。以下哪種情景最不適合用關(guān)聯(lián)分析？

參考答案:

根據(jù)以前的股價(jià)預(yù)測(cè)未來(lái)的股價(jià)。在頻繁項(xiàng)目集的分析過(guò)程中，以下說(shuō)法哪種是正確的？

參考答案:

頻繁項(xiàng)目集的交集肯定是頻繁的。以下有關(guān)關(guān)聯(lián)分析的說(shuō)法，正確的是哪些？

參考答案:

提升度可以幫忙改進(jìn)某些商品的推薦或營(yíng)銷效果。;關(guān)聯(lián)分析本身就是一種推薦方法，用于網(wǎng)商商品的推薦，理由是購(gòu)買某種商品的人在同次購(gòu)物也可能會(huì)買其他商品。以下哪些領(lǐng)域可比較適合使用關(guān)聯(lián)分析？

參考答案:

從學(xué)生評(píng)教數(shù)據(jù)中，找到評(píng)分較好的課程相關(guān)重要因素。;分析網(wǎng)上商品的評(píng)論和評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，討論什么樣的商品容易得到好的評(píng)分。有關(guān)Apriori算法和FP-增長(zhǎng)算法，正確的說(shuō)法有哪些？

參考答案:

對(duì)于同樣的樣本集和算法參數(shù)（支持度和置信度等），Apriori算法的速度一般要慢于FP增長(zhǎng)算法。;對(duì)于同一個(gè)樣本集，Apriori算法和FP增長(zhǎng)算法的結(jié)果是相同的。假設(shè){花生，啤酒，可樂(lè)，牛奶}項(xiàng)目集的支持度大于最小支持度，請(qǐng)問(wèn)下面哪些項(xiàng)目集的支持度一定能達(dá)到最小值支持度要求？

參考答案:

{花生，啤酒，可樂(lè)};{啤酒，可樂(lè)};{花生，啤酒}下面哪個(gè)通常不是關(guān)聯(lián)算法的應(yīng)用領(lǐng)域？

參考答案:

分析信用卡欺詐關(guān)聯(lián)規(guī)則中前向和后項(xiàng)存在因果關(guān)系才能投入使用。

參考答案:

錯(cuò)關(guān)聯(lián)規(guī)則是有方向的，A->B與B->A的支持度相同，它們的置信度也相等。

參考答案:

錯(cuò)第六章測(cè)試常用的異常檢測(cè)算法有哪些？

參考答案:

KNN（K-最近鄰）;基于聚類的方法;高斯分布建模下面這些場(chǎng)景中哪些用到異常檢?

參考答案:

從盜竊信用卡的人的購(gòu)買行為不同于信用卡持有者分析信用卡欺詐;系統(tǒng)入侵異于正常用戶登錄行為檢測(cè)入侵異?；诮y(tǒng)計(jì)方法的異常檢測(cè)有以下哪些局限性？

參考答案:

許多情況下數(shù)據(jù)對(duì)象的分布是未知的;大多數(shù)統(tǒng)計(jì)模型檢驗(yàn)只是針對(duì)單個(gè)特征;對(duì)于高維數(shù)據(jù)難以估算其真實(shí)分布基于鄰近度的異常檢測(cè)算法的局限性有哪些？

參考答案:

對(duì)參數(shù)k選擇敏感，如k太小，少量的鄰近點(diǎn)導(dǎo)致離群點(diǎn)得分較低，而k太大，則點(diǎn)數(shù)少于k的數(shù)據(jù)點(diǎn)都可能成為離群點(diǎn);高維空間里，數(shù)據(jù)是稀疏的，鄰近度變得沒(méi)意義以下哪個(gè)場(chǎng)景用到基于統(tǒng)計(jì)方法的異常檢測(cè)？

參考答案:

正常數(shù)據(jù)出現(xiàn)在隨機(jī)模型的高概率區(qū)域，異常數(shù)據(jù)則位于隨機(jī)模型的低概率區(qū)域下面哪個(gè)是基于密度的方法算法的局限性？

參考答案:

參數(shù)k選擇困難高維空間里，數(shù)據(jù)是稀疏的，我們會(huì)用到以下哪種異常檢測(cè)的方法

參考答案:

基于密度的方法異常檢測(cè)（Anomalydetection）是發(fā)現(xiàn)與大部分其他對(duì)象不同的對(duì)象，所以又成為離群點(diǎn)檢測(cè)

參考答案:

對(duì)數(shù)據(jù)分析任務(wù)通常是去掉離群點(diǎn)，離群點(diǎn)是沒(méi)有意義的點(diǎn)

參考答案:

錯(cuò)在基于鄰近度的方法中，離群點(diǎn)的定義不包括以下哪個(gè)？

參考答案:

一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆第七章測(cè)試有關(guān)文本特征的理解，錯(cuò)誤的說(shuō)法是哪個(gè)？

參考答案:

one-hot可以表示一個(gè)詞的重要性。下面哪個(gè)選項(xiàng)不是文本分析的組成？

參考答案:

文本翻譯有關(guān)文本分析的說(shuō)法，正確的是哪些？

參考答案:

處理文本分類需要經(jīng)歷原始文本的提取、分詞等預(yù)處理、特征提取與表示、分類模型構(gòu)建以及評(píng)估等階段。;文本屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此需要經(jīng)過(guò)預(yù)處理轉(zhuǎn)化為向量等結(jié)構(gòu)才方便處理。;從一個(gè)文本集中查詢包含某些主題的文本也屬于文本分析。以下有關(guān)文本分詞的說(shuō)法正確的是哪個(gè)？

參考答案:

基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法的性能與訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)的質(zhì)量密切相關(guān)。下面有關(guān)向量空間模型（VSM）的描述中，錯(cuò)誤的是哪個(gè)？

參考答案:

文本特征詞的向量權(quán)重可通過(guò)TF-IDF實(shí)現(xiàn)，從而保留文本詞序結(jié)構(gòu)信息下面哪種方法是文本特征獲取的方法？

參考答案:

卡方統(tǒng)計(jì)量;信息增益;互信息面關(guān)于詞法分析的描述中，正確的說(shuō)法有哪些？

參考答案:

基于詞頻統(tǒng)計(jì)的分詞方法是一種無(wú)字典分詞方法;基于統(tǒng)計(jì)的命名實(shí)體識(shí)別方法目前還主要采用統(tǒng)計(jì)的方法下面哪些算法不能用于文本的分詞？

參考答案:

TF-IDF算法;詞嵌入下面有關(guān)文本分析正確的說(shuō)法是哪些？

參考答案:

時(shí)間和日期都是需要識(shí)別的命名實(shí)體。;文本分類可以通過(guò)貝葉斯分類器完成。;句法分析可以表達(dá)組成句子的詞語(yǔ)之間的搭配或修辭關(guān)系。使用基于統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行特征選擇、分詞等分析都對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的要求比較高。

參考答案:

對(duì)第八章測(cè)試可視化分析的說(shuō)法正確的是哪一個(gè)？

參考答案:

可視化是一種基本的數(shù)據(jù)分析方法，需要選擇合適的圖表，展示數(shù)據(jù)中隱藏的信息。有關(guān)可視化分析的方法，下面錯(cuò)誤的說(shuō)法是哪種？

參考答案:

可視化只是表格數(shù)據(jù)的另一種簡(jiǎn)單呈現(xiàn)。有關(guān)可視化分析與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的關(guān)系，錯(cuò)誤的說(shuō)法是哪一種？

參考答案:

可視化分析可以對(duì)分類模型的正確率進(jìn)行評(píng)估。下面哪種可視化方法比較適合聚類分析？

參考答案:

散點(diǎn)圖在線教學(xué)學(xué)生行為的分析中，下面哪個(gè)選項(xiàng)不是可視化的作用？

參考答案:

可視化可以預(yù)測(cè)一個(gè)剛選課不久的學(xué)生學(xué)完一門課程所需要的時(shí)間。有關(guān)可視化分析錯(cuò)誤的說(shuō)法有哪些？

參考答案:

可視化分析的結(jié)果是否可用不需要人工檢驗(yàn)。;對(duì)于同樣數(shù)據(jù)、同樣的問(wèn)題，不同數(shù)據(jù)分析師給出的可視化分析結(jié)果是一樣的。有關(guān)箱（線）圖的說(shuō)法，正確的是哪些？

參考答案:

從箱圖可以發(fā)現(xiàn)變量的異常或噪聲。;若某變量的中位數(shù)是10，說(shuō)明這個(gè)變量有一半的取值平均值小于10。;箱圖可用于分析某個(gè)變量A對(duì)變量B的影響程度，主要看A的不同取值對(duì)應(yīng)B變化的箱子的大小和位置變化。在可視化分析的應(yīng)用過(guò)程中，最終用戶抱怨沒(méi)有看到有用的信息，可能的原因有以下哪些？

參考答案:

數(shù)據(jù)分析人員對(duì)業(yè)務(wù)理解不夠，未能選好指標(biāo)（變量），給出的可視化難以看到有用的信息。;數(shù)據(jù)沒(méi)有充分的預(yù)處理，展示出來(lái)的信息基本是已經(jīng)的事實(shí)。;圖表展示出來(lái)了容易讓人誤解的信息，誤導(dǎo)了用戶。以下有關(guān)可視化方法作用的說(shuō)法，正確的有哪些？

參考答案:

可視化不是簡(jiǎn)單地把數(shù)據(jù)展示成圖形，可能要放在原始數(shù)據(jù)加工后更有效。;可視化可以在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，幫助數(shù)據(jù)分析者發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系。;可視化可用作機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程的觀察以及結(jié)果的展示。標(biāo)簽云是圖像數(shù)據(jù)常用的可視化方法

參考答案:

錯(cuò)第九章測(cè)試SparkStreaming是什么軟件棧中的流計(jì)算?

參考答案:

Spark下列選項(xiàng)中,不是kafka適合的應(yīng)用場(chǎng)景是?

參考答案:

業(yè)務(wù)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)量一定的情況下,MapReduce是一個(gè)線性可擴(kuò)展模型,請(qǐng)問(wèn)服務(wù)器數(shù)量與處理時(shí)間是什么關(guān)系？

參考答案:

數(shù)量越多處理時(shí)間越短整個(gè)MapReduce的過(guò)程大致分為Map、Shuffle、Combine和以下哪個(gè)？

參考答案:

ReduceSpark是基于什么的迭代計(jì)算