大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下咸陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院

大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下咸陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院咸陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院

第一章測試

HDFS已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)磁盤存儲的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，針對關(guān)系型以外的數(shù)據(jù)模型，開源社區(qū)形成了K-V（key-value）、列式、（）、圖這四類NoSQL數(shù)據(jù)庫體系。

A:表格B:數(shù)據(jù)倉庫C:關(guān)系數(shù)據(jù)庫D:文檔

答案:文檔

麥肯錫全球研究所對大數(shù)據(jù)的定義是（）。

A:大數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)量龐大的數(shù)據(jù)集合B:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征C:數(shù)據(jù)量龐大、產(chǎn)生速度快的數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)D:大數(shù)據(jù)指無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)

答案:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征

大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景不包括（）。

A:個(gè)性化服務(wù)B:生活家用C:人群標(biāo)簽，精準(zhǔn)營銷D:商品推薦

答案:人群標(biāo)簽，精準(zhǔn)營銷

DataWorks是一個(gè)提供了大數(shù)據(jù)OS能力、并以allinonebox的方式提供專業(yè)高效、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)智能云研發(fā)平臺。同時(shí)能滿足用戶對數(shù)據(jù)治理、質(zhì)量管理需求，賦予用戶對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)的能力。（）

A:錯B:對

答案:對

云原生數(shù)據(jù)倉庫MySQL版（簡稱ADB，原AnalyticDBforMySQL）是一種高并發(fā)低延時(shí)的PB級新一代云原生數(shù)據(jù)倉庫，全面兼容MySQL協(xié)議以及SQL:2003語法標(biāo)準(zhǔn)，可以毫秒級針對萬億級數(shù)據(jù)進(jìn)行即時(shí)的多維分析透視和業(yè)務(wù)探索。（）

A:錯B:對

答案:對

第二章測試

ETL是Extract、Transform、Loading三個(gè)字母的縮寫，即抽取、轉(zhuǎn)換、（）。

A:升級B:預(yù)處理C:清洗D:裝載

答案:裝載

HBase是一個(gè)構(gòu)建在HDFS上的分布式列存儲系統(tǒng)，用于海量結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。（）

A:錯B:對

答案:對

數(shù)據(jù)規(guī)約：在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下，最大限度地精簡數(shù)據(jù)量。主要包括屬性選擇和數(shù)據(jù)抽樣兩種方法。（）

A:對B:錯

答案:對

數(shù)據(jù)清洗是針對原始數(shù)據(jù)，對出現(xiàn)的噪聲進(jìn)行修復(fù)、平滑或者剔除。包括異常值、缺失值、重復(fù)記錄、錯誤記錄等；同時(shí)過濾掉不用的數(shù)據(jù)，包括某些行或某些列。（）

A:對B:錯

答案:對

使用算法確保歷史模型能夠用戶預(yù)測特定的結(jié)果。（）

A:對B:錯

答案:對

第三章測試

SQL集數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)操縱、數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)庫控制功能于一體，語句ALTERTABLE實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)定義功能。（）

A:對B:錯

答案:對

結(jié)構(gòu)化查詢語言(StructuredQueryLanguage)簡稱SQL（）

A:錯B:對

答案:對

在SQL中，修改表結(jié)構(gòu)應(yīng)使用的命令是ALTER.（）

A:錯B:對

答案:對

SQLServer的字符型，系統(tǒng)數(shù)據(jù)類型主要包括char、varchar、text。（）

A:錯B:對

答案:對

SQL語句中刪除表的命令是DROPTABLE.（）

A:對B:錯

答案:對

SQL語句中，條件年齡是beween15and35表示年齡在15到35之間，且包括15歲和35歲.（）

A:對B:錯

答案:對

要想用T-SQL語句從學(xué)生表中查詢學(xué)號的前四個(gè)字符為“2004”第五個(gè)字符任意，后三個(gè)字符為“-05”的學(xué)生，條件表達(dá)式為（）

A:學(xué)號LIKE‘2004%-05’B:學(xué)號LIKE‘2004_-05’C:學(xué)號=‘2004_-05’D:學(xué)號=‘2004%-05’

答案:學(xué)號LIKE‘2004_-05’

SQL語句中刪除表的命令是（）

A:DROPDBB:DROPTABLEC:DELETEDBFD:DELETETABLE

答案:DROPTABLE

當(dāng)where子句、聚合函數(shù)、groupby子句和having子句同時(shí)出現(xiàn)在一個(gè)查詢中時(shí)，最后執(zhí)行的是（）

A:聚合函數(shù)B:groupby子句C:having子句D:where子句

答案:having子句

第四章測試

外部數(shù)據(jù)的采集通常借助于（）來完成？

A:傳感器B:電商平臺C:業(yè)務(wù)系統(tǒng)D:網(wǎng)絡(luò)爬蟲

答案:網(wǎng)絡(luò)爬蟲

公開數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括（）？

A:實(shí)時(shí)性B:可追溯性C:公平性D:可持續(xù)性

答案:實(shí)時(shí)性

下列不屬于常用ETL工具的是（）？

A:SqoopB:KaggleC:OWBD:Kettle

答案:Kaggle

（）爬取的目標(biāo)是有更新的已下載網(wǎng)頁和新產(chǎn)生的網(wǎng)頁。

A:深層網(wǎng)絡(luò)爬蟲B:聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲C:增量式網(wǎng)絡(luò)排除D:通用網(wǎng)絡(luò)排除

答案:增量式網(wǎng)絡(luò)排除

（）是指采用適當(dāng)?shù)姆椒▽υ跀?shù)據(jù)審查過程中發(fā)現(xiàn)的錯誤值、缺失值、異常值、可疑數(shù)據(jù)等等進(jìn)行”清洗“，使數(shù)據(jù)變得規(guī)范、有效。

A:數(shù)據(jù)清洗B:數(shù)據(jù)審查C:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D:數(shù)據(jù)脫敏

答案:數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)等任務(wù)（）

A:錯B:對

答案:對

第五章測試

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的來源分為四類（）。

A:信息問題B:管理問題C:技術(shù)問題D:流程問題

答案:信息問題;管理問題;技術(shù)問題;流程問題

在描述人的信息中存在Germany的國家名，這種屬于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的（）

A:屬性缺失B:嵌入問題C:錯置問題D:筆誤或者拼寫錯誤

答案:嵌入問題

數(shù)據(jù)清洗的動作包括（）

A:缺失值填充B:重復(fù)值C:冗余數(shù)據(jù)刪除D:異常值發(fā)現(xiàn)和修復(fù)

答案:缺失值填充;重復(fù)值;異常值發(fā)現(xiàn)和修復(fù)

重復(fù)值的清洗流程分為（）。

A:識別（即匹配）關(guān)于同一真實(shí)世界實(shí)體的類似記錄B:清除多余記錄C:類似的記錄被合并到一個(gè)包含所有相關(guān)屬性的記錄中，保證沒有冗余記錄D:需要先導(dǎo)出重復(fù)值

答案:識別（即匹配）關(guān)于同一真實(shí)世界實(shí)體的類似記錄;清除多余記錄;類似的記錄被合并到一個(gè)包含所有相關(guān)屬性的記錄中，保證沒有冗余記錄

處理缺失值常用的方法有（）。

A:用最大值進(jìn)行填充B:用最可能的值，去填充缺失的值C:可以直接刪掉缺失值D:直接忽略哪些有缺失字段的記錄，在數(shù)據(jù)分析的過程中不去使用即可

答案:用最可能的值，去填充缺失的值;直接忽略哪些有缺失字段的記錄，在數(shù)據(jù)分析的過程中不去使用即可

第六章測試

企業(yè)指標(biāo)體系，是指在業(yè)務(wù)環(huán)境中，由一系列相互之間有邏輯聯(lián)系的指標(biāo)所組成的整體，從各個(gè)側(cè)面反映出現(xiàn)象總體或樣本的數(shù)量特征。（）

A:錯B:對

答案:對

一個(gè)完整的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有（）三個(gè)部分組成。

A:指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的時(shí)間和空間范圍B:指標(biāo)的精確度C:指標(biāo)的名稱，或者叫原子性指標(biāo)D:指標(biāo)的計(jì)算方法或者修飾詞

答案:指標(biāo)統(tǒng)計(jì)的時(shí)間和空間范圍;指標(biāo)的名稱，或者叫原子性指標(biāo);指標(biāo)的計(jì)算方法或者修飾詞

數(shù)據(jù)指標(biāo)按功能可分為（）

A:考核指標(biāo)B:計(jì)劃指標(biāo)C:描述指標(biāo)D:監(jiān)控指標(biāo)

答案:考核指標(biāo);描述指標(biāo);監(jiān)控指標(biāo)

在企業(yè)指標(biāo)體系中有許多指標(biāo)可以來衡量企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)行情況，包括衡量產(chǎn)品銷售、用戶質(zhì)量、市場活動、風(fēng)險(xiǎn)控制的效果。（）

A:錯B:對

答案:對

微軟的PowerBI分析工具優(yōu)點(diǎn)是簡單的操作就能實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的分析，它的價(jià)格比競爭對手便宜得多。（）

A:錯B:對

答案:對

第七章測試

下列不屬于數(shù)據(jù)可視化作用的是（）。

A:傳播交流B:數(shù)據(jù)分析C:數(shù)據(jù)采集D:信息記錄

答案:數(shù)據(jù)采集

下列屬于反映發(fā)展趨勢的可視化圖表的是。（）

A:B:C:D:

答案:

張量場可視化屬于（）。

A:科學(xué)可視化B:時(shí)變數(shù)據(jù)可視化C:體數(shù)據(jù)可視化D:信息可視化

答案:科學(xué)可視化

QuickBI的核心流程有（）。

A:數(shù)據(jù)門戶B:創(chuàng)建數(shù)據(jù)集C:電子表格D:獲取數(shù)據(jù)

答案:數(shù)據(jù)門戶;創(chuàng)建數(shù)據(jù)集;電子表格;獲取數(shù)據(jù)

可視化可以將難以理解的原始數(shù)據(jù)交換成用戶可以理解的模式和特征，并顯示出來。依據(jù)可視化流程概念圖，在原始數(shù)據(jù)和可視化中間，這一步驟是（）。

A:用戶感知B:用戶分析C:數(shù)據(jù)采集D:數(shù)據(jù)處理和交換

答案:數(shù)據(jù)處理和交換

第八章測試

商業(yè)智能也叫BI，它是BusinessIntelligence的縮寫，是某企業(yè)的一個(gè)產(chǎn)品。（）

A:對B:錯

答案:錯

BI報(bào)表的核心要素（）。

A:業(yè)務(wù)指標(biāo)定義B:加工邏輯C:業(yè)務(wù)指標(biāo)規(guī)則D:數(shù)據(jù)流

答案:業(yè)務(wù)指標(biāo)定義;加工邏輯;業(yè)務(wù)指標(biāo)規(guī)則;數(shù)據(jù)流

數(shù)據(jù)分析報(bào)告決是策者認(rèn)識事物、了解事物、掌握信息、搜集相關(guān)信息的主要工具之一，它的主要作用是（）

A:展示結(jié)果B:找出問題C:驗(yàn)證質(zhì)量D:提供參考

答案: