大数据技术及应用题库 单选题: 1从大量数据中提取知识的过程通常称为(A）。 a。 。 数据挖掘 b。 。 人工智能 c. . 数据清洗 d。 。 数据仓库 2下列论据中，能够支撑"大数据无所不能"的观点的是（A）。 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 3数据仓库的最终目的是（D）。 a。 。 收集业务需求 b。 . 建立数据仓库逻辑模型 c. . 开发数据仓库的应用分析 d. 。 为用户和业务部门提供决策支持 4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）. a。 。 处理速度快(秒级定律） b. . 算法种类更多 c. . 精度更高 d. 。 更加智能化 5大数据的起源是(C）。 a。 . 金融 b. . 电信 c. 。 互联网 d。 . 公共管理 6大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是(A）。 a。 . 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 b。 . 被视为人工智能的一部 c。 . 被视为一种机器学习 d. . 预测与惩罚 7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D)。 a. 。 感测技术 b。 。 微电子技术 c. 。 计算机技术 d。 . 通信技术 8数据清洗的方法不包括（D）. 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 9。 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） 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 10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这 指的是（D）。 a. 。 富数据 b。 . 贫数据 c. 。 繁数据 d. 。 大数据 11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。 a. 。 新一代信息技术 b。 。 新一代服务业态 c。 . 新一代技术平台 d. . 新一代信息技术和服务业态 12万维网之父是（C） A。 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C。 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 13下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是(D）。 A、柱形图 B、饼状图 C、曲线图 D、网络图 14当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。 A、互联网 B、物联网 C、综合国力 D、自然资源 15可以对大数据进行深度分析的工具是(C). A、浅层神经网络 B、Scala C、深度学习 D、MapReduce 16大数据的起源是（C）。 A、金融 B、电信 C、互联网 D、公共管理 17智慧城市的构建，不包含（C)。 A、数字城市 B、物联网 C、联网监控 D、云计算 18大数据的4V特征中的Volume是指（D）。 A、价值密度低 B、处理速度快 C、数据类型繁多 D、数据体量巨大 19大数据的4V特征中的Variety是指（C)。 A、价值密度低 B、处理速度快 C、数据类型繁多 D、数据体量巨大 20大数据的4V特征中的Velocity是指(B）。 A、价值密度低 B、处理速度快 C、数据类型繁多 D、数据体量巨大 21下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）. 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、在分析效果上更追究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 22大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进 行（B）。 A、数据信息 B、专业化处理 C、速度处理 D、内容处理 23大数据的核心就是（B)。 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化 24人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D)。 A、感测技术 B、微电子技术 C、计算机技术 D、通信技术 25大数据的最显著特征是（A）。 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 28大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联 分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的(D）。 A、新一代信息技术 B、新一代服务业态 C、新一代技术平台 D、新一代信息技术和服务业态 29 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 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. 对样本的依赖性比较强 D。 评测结果不够稳定 30 下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是（B） 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需求同类数据的内容相似度尽可能小 C要求不同类数据
2023-01-09 10:33:43
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按照餐饮的分类来爬虫的，数量不多，但是可以自己改餐饮分类一直爬。
可视化运用的是pyecharts。
大数据处理技术的课程项目数据预处理。
2023-01-07 17:36:54
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2023-01-04 18:23:30
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