2023年大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用題庫(kù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用題庫(kù)

單選題：1從大量數(shù)據(jù)中提取知識(shí)的過程通常稱為(Ａ）。a.

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數(shù)據(jù)挖掘b.

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人工智能c．

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數(shù)據(jù)清洗d.

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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

２下列論據(jù)中,可以支撐“大數(shù)據(jù)無(wú)所不能”的觀點(diǎn)的是（A）。

A、互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)的觀念和行為

B、大數(shù)據(jù)存在泡沫

Ｃ、大數(shù)據(jù)具有非常高的成本

D、個(gè)人隱私泄露與信息安全擔(dān)憂

3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最終目的是(Ｄ)。a．

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收集業(yè)務(wù)需求b．

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建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型c.

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開發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用分析d.

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為用戶和業(yè)務(wù)部門提供決策支持

４大數(shù)據(jù)解決技術(shù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最大的區(qū)別是(A)。a.

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解決速度快（秒級(jí)定律)b.

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算法種類更多c.

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精度更高d.

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更加智能化

５大數(shù)據(jù)的起源是(Ｃ）。ａ.

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金融b.

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電信c.

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互聯(lián)網(wǎng)d.

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公共管理

6大數(shù)據(jù)不是要教機(jī)器像人同樣思考。相反,它是(A）。a.

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把數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上來(lái)預(yù)測(cè)事情發(fā)生的也許性b．

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被視為人工智能的一部c.

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被視為一種機(jī)器學(xué)習(xí)d.

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預(yù)測(cè)與處罰

7人與人之間溝通信息、傳遞信息的技術(shù),這指的是（D)。a.

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感測(cè)技術(shù)ｂ.

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微電子技術(shù)c.

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計(jì)算機(jī)技術(shù)d.

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通信技術(shù)

8數(shù)據(jù)清洗的方法不涉及（D）。a.

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缺失值解決b.

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噪聲數(shù)據(jù)清除c.

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一致性檢查d．

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反復(fù)數(shù)據(jù)記錄解決９.?下列關(guān)于舍恩伯格對(duì)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的說法中,錯(cuò)誤的是（D）??Ａ.?數(shù)據(jù)規(guī)模大????Ｂ．?數(shù)據(jù)類型多樣????C.?數(shù)據(jù)解決速度快????D.?數(shù)據(jù)價(jià)值密度高?10規(guī)模巨大且復(fù)雜，用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)解決工具難以獲取、整理、管理以及解決的數(shù)據(jù),這指的是(D）。a.

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富數(shù)據(jù)b.

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貧數(shù)據(jù)c.

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繁數(shù)據(jù)ｄ.

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大數(shù)據(jù)

１1大數(shù)據(jù)正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、發(fā)明新價(jià)值、提高新能力的(D)。a.

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新一代信息技術(shù)b．

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新一代服務(wù)業(yè)態(tài)c．

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新一代技術(shù)平臺(tái)d.

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新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)1２萬(wàn)維網(wǎng)之父是（C)???A.?彼得·德魯克???B.?舍恩伯格?C.?蒂姆·伯納斯—李???D.?斯科特·布朗13下列演示方式中，不屬于傳統(tǒng)記錄圖方式的是(D)。

A、柱形圖

B、餅狀圖

Ｃ、曲線圖

Ｄ、網(wǎng)絡(luò)圖

14當(dāng)前社會(huì)中，最為突出的大數(shù)據(jù)環(huán)境是（A)。

A、互聯(lián)網(wǎng)

B、物聯(lián)網(wǎng)

C、綜合國(guó)力

Ｄ、自然資源

１5可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析的工具是（C)。

A、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Ｂ、Scａlａ

Ｃ、深度學(xué)習(xí)

Ｄ、MａｐReducｅ

16大數(shù)據(jù)的起源是(Ｃ)。

A、金融

B、電信

Ｃ、互聯(lián)網(wǎng)

Ｄ、公共管理

17智慧城市的構(gòu)建,不包含（Ｃ)。

A、數(shù)字城市

B、物聯(lián)網(wǎng)

C、聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控

Ｄ、云計(jì)算

18大數(shù)據(jù)的4V特性中的Volｕme是指（D)。

A、價(jià)值密度低

B、解決速度快

C、數(shù)據(jù)類型繁多

Ｄ、數(shù)據(jù)體量巨大

19大數(shù)據(jù)的４V特性中的Ｖariety是指（C）。

A、價(jià)值密度低

B、解決速度快

C、數(shù)據(jù)類型繁多

D、數(shù)據(jù)體量巨大

20大數(shù)據(jù)的4Ｖ特性中的Velociｔｙ是指(B）。

Ａ、價(jià)值密度低

B、解決速度快

C、數(shù)據(jù)類型繁多

Ｄ、數(shù)據(jù)體量巨大

2１下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的分析理念的說法中,錯(cuò)誤的是(Ｄ)。

A、在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上傾向于全體數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)

Ｂ、在分析方法上更注重相關(guān)分析而不是因果分析

Ｃ、在分析效果上更追究效率而不是絕對(duì)精確

D、在數(shù)據(jù)規(guī)模上強(qiáng)調(diào)相對(duì)數(shù)據(jù)而不是絕對(duì)數(shù)據(jù)

2２大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對(duì)這些具故意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行（Ｂ）。

A、數(shù)據(jù)信息

Ｂ、專業(yè)化解決

C、速度解決

D、內(nèi)容解決

23大數(shù)據(jù)的核心就是（Ｂ)。

A、告知與許可

Ｂ、預(yù)測(cè)

C、匿名化

Ｄ、規(guī)?；?/p>

2４人與人之間溝通信息、傳遞信息的技術(shù),這指的是（D）。

A、感測(cè)技術(shù)

B、微電子技術(shù)

C、計(jì)算機(jī)技術(shù)

D、通信技術(shù)

25大數(shù)據(jù)的最顯著特性是（Ａ）。

A、數(shù)據(jù)規(guī)模大

B、數(shù)據(jù)類型多樣

Ｃ、數(shù)據(jù)解決速度快

Ｄ、數(shù)據(jù)價(jià)值密度高２8大數(shù)據(jù)正快速發(fā)展為對(duì)數(shù)量巨大、來(lái)源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)、發(fā)明新價(jià)值、提高新能力的(D)。

A、新一代信息技術(shù)

B、新一代服務(wù)業(yè)態(tài)

C、新一代技術(shù)平臺(tái)

Ｄ、新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)29下列關(guān)于普查的缺陷的說法中,對(duì)的的是（Ａ)。???A.?工作量較大，容易導(dǎo)致調(diào)查內(nèi)容有限、產(chǎn)生反復(fù)和漏掉現(xiàn)象???B.?誤差不易被控制???Ｃ.?對(duì)樣本的依賴性比較強(qiáng)???Ｄ．?評(píng)測(cè)結(jié)果不夠穩(wěn)定3０下列關(guān)于聚類挖掘技術(shù)的說法中,錯(cuò)誤的是（B）Ａ不預(yù)先設(shè)定數(shù)據(jù)歸類類目，完全根據(jù)數(shù)據(jù)自身性質(zhì)將數(shù)據(jù)聚合成不同類別Ｂ需求同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡也許小C規(guī)定不同類數(shù)據(jù)的內(nèi)容相似度盡也許小D與分類挖掘技術(shù)相似的是,都是要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類解決31假設(shè)一種基因同時(shí)導(dǎo)致兩件事情,一是使人喜歡抽煙，二是使這個(gè)人和肺癌就是（Ａ)關(guān)系,而吸煙和肺癌則是(A）關(guān)系。A因果;相關(guān)Ｂ相關(guān)；因果C并列;相關(guān)D因果;并列３２下列關(guān)于數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)的說法中,錯(cuò)誤的是（Ｃ）Ａ數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定限度的產(chǎn)物B商業(yè)化的數(shù)據(jù)交易活動(dòng)催生了多方參與的第三方數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)Ｃ數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)、研發(fā)和分析數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)交易提供幫助D數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)是大數(shù)據(jù)資源化的必然產(chǎn)物３3下列關(guān)于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)容量單位的說法中,錯(cuò)誤的是（C)A1KＢ<1MB<1GBB基本單位是字節(jié)(Byte)C一個(gè)漢字需要一個(gè)字節(jié)的存儲(chǔ)空間D一個(gè)字節(jié)可以容納一個(gè)英文字符34當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由(Ｃ)一方面提出的A微軟Ｂ百度Ｃ谷歌D阿里巴巴35下列國(guó)家的大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)中,集中體現(xiàn)“重視基礎(chǔ)，首度先行”的國(guó)家是（D)A美國(guó)B日本C中國(guó)D韓國(guó)36可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析的平臺(tái)工具是(Ｃ）A傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析工具B第二代機(jī)器學(xué)習(xí)工具C第三代機(jī)器學(xué)習(xí)工具D未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)工具37智能健康手環(huán)的應(yīng)用開發(fā),體現(xiàn)了（Ｄ)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)的應(yīng)用Ａ記錄報(bào)表B網(wǎng)絡(luò)爬蟲CAPI接口D傳感器38過一系列解決，在基本保持原始數(shù)據(jù)完整性的基礎(chǔ)上,減小數(shù)據(jù)規(guī)模的是(Ｃ)Ａ數(shù)據(jù)清洗Ｂ數(shù)據(jù)融合C數(shù)據(jù)規(guī)約D數(shù)據(jù)挖掘39制成大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)是(A）A數(shù)據(jù)科學(xué)B數(shù)據(jù)應(yīng)用C數(shù)據(jù)硬件D數(shù)據(jù)人才40面向用戶提供大數(shù)據(jù)一站式部署方案,涉及數(shù)據(jù)中心和服務(wù)器等硬件、數(shù)據(jù)分析應(yīng)用軟件及技術(shù)運(yùn)維支持等多方面內(nèi)容的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式是(A)A大數(shù)據(jù)解決方案模式B大數(shù)據(jù)信息分類模式C大數(shù)據(jù)解決服務(wù)模式D大數(shù)據(jù)資源提供模式４１美國(guó)海軍軍官莫里通過對(duì)前人航海日記的分析，繪制了新的航海路線圖，標(biāo)明了大風(fēng)與洋流也許發(fā)生的地點(diǎn)。這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析理念中的（Ｂ）A在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上傾向于全體數(shù)據(jù)而不是抽樣數(shù)據(jù)B在分析方法上更注重相關(guān)分析而不是因果分析C在分析效果上更追究效率而不是絕對(duì)精確D在數(shù)據(jù)規(guī)模上強(qiáng)調(diào)相對(duì)數(shù)據(jù)而不是絕對(duì)數(shù)據(jù)42根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求來(lái)建立數(shù)據(jù)模型，抽取最故意義的向量，決定選取哪種方法的數(shù)據(jù)分析角色人員是(C)A數(shù)據(jù)管理人員B數(shù)據(jù)分析員C研究科學(xué)家D軟件開發(fā)工程師43.(D)反映數(shù)據(jù)的精細(xì)化限度，越細(xì)化的數(shù)據(jù)，價(jià)值越高。A規(guī)模B活性C關(guān)聯(lián)度D顆粒度44.下列關(guān)于數(shù)據(jù)重組的說法中,錯(cuò)誤的是（A)A數(shù)據(jù)重組是數(shù)據(jù)的重新產(chǎn)生和重新采集B數(shù)據(jù)重組可以使數(shù)據(jù)煥發(fā)新的光芒Ｃ數(shù)據(jù)重組實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵在于多源數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)集成Ｄ數(shù)據(jù)重組有助于實(shí)現(xiàn)新奇的數(shù)據(jù)模式創(chuàng)新45在數(shù)據(jù)生命周期管理實(shí)踐中,（B)是執(zhí)行方法。Ａ數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和備份規(guī)范B數(shù)據(jù)管理和維護(hù)C數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)和運(yùn)用D數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)和管理46下列關(guān)于網(wǎng)絡(luò)用戶行為的說法中，錯(cuò)誤的是（C)A網(wǎng)絡(luò)公司可以捕獲到用戶在其網(wǎng)站上的所有行為Ｂ用戶離散的交互痕跡可認(rèn)為公司提高服務(wù)質(zhì)量提供參考C數(shù)字軌跡用完即自動(dòng)刪除D用戶的隱私安全很難得以規(guī)范保護(hù)4７MacＯS系統(tǒng)的開發(fā)者是(C)A微軟公司Ｂ惠普公司C蘋果公司ＤIBＭ公司4８大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)使用的關(guān)鍵是（D)A數(shù)據(jù)收集B數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C數(shù)據(jù)分析Ｄ數(shù)據(jù)再運(yùn)用4９下列關(guān)于數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)的說法中，錯(cuò)誤的是（C)A數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定限度的產(chǎn)物Ｂ商業(yè)化的數(shù)據(jù)交易活動(dòng)催生了多方參與的第三方數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)C數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)、研發(fā)和分析數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)交易提供幫助Ｄ數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)是大數(shù)據(jù)資源化的必然產(chǎn)物50下列論據(jù)中，可以支撐“大數(shù)據(jù)無(wú)所不能”的觀點(diǎn)的是（A)A互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)的觀念和行為Ｂ大數(shù)據(jù)存在泡沫C大數(shù)據(jù)具有非常高的成本D個(gè)人隱私泄露與信息安全擔(dān)憂51數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的最終目的是（Ｄ）A收集業(yè)務(wù)需求Ｂ建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型C開發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用分析D為用戶和業(yè)務(wù)部門提供決策支持52支撐大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)是（B）A數(shù)據(jù)科學(xué)B數(shù)據(jù)應(yīng)用Ｃ數(shù)據(jù)硬件D數(shù)據(jù)人才５3、下列關(guān)于大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的說法中,錯(cuò)誤的是（D）A人類的生活正在被大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)深刻改變B預(yù)測(cè)性分析是大數(shù)據(jù)最核心的功能C分析從“面向已經(jīng)發(fā)生的過去”轉(zhuǎn)向“面向即將發(fā)生的未來(lái)”是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的最大區(qū)別D大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)則是基本大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型去預(yù)測(cè)過去某件事情的概率54、一切事物及事物運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)，不僅銷售數(shù)據(jù)、價(jià)格這些客觀標(biāo)準(zhǔn)可以形成大數(shù)據(jù)，甚至連顧客情緒（如色彩、空間的感知等)都可以測(cè)得,這體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)思維維度中的（A)A定量思維B相關(guān)思維C因果思維D實(shí)驗(yàn)思維55、下列國(guó)家的大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)中，堅(jiān)持原則先行、謹(jǐn)慎發(fā)展的國(guó)家是(D）Ａ英國(guó)B韓國(guó)C印度Ｄ澳大利亞5６、下列論據(jù)中，體現(xiàn)“冷眼”看大數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)是（B）A互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)的觀念和行為B大數(shù)據(jù)醫(yī)療正在走進(jìn)平民百姓C數(shù)據(jù)資產(chǎn)型公司前景光明D個(gè)人隱私泄露與信息安全擔(dān)憂57、下列國(guó)家的大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)中，視大數(shù)據(jù)為新的自然資源的國(guó)家是(D）A中國(guó)B韓國(guó)Ｃ印度D新加坡58、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私擔(dān)憂，重要表現(xiàn)為(A）A個(gè)人信息的被辨認(rèn)與暴露B用戶畫像的生成C惡意廣告的推送D病毒侵入59、對(duì)線下零售而言，做好大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的前提是（C）A增長(zhǎng)記錄種類B擴(kuò)大營(yíng)業(yè)面積Ｃ增長(zhǎng)數(shù)據(jù)來(lái)源D開展優(yōu)惠促銷6０、萬(wàn)維網(wǎng)的實(shí)行國(guó)家是（B）A英國(guó)B美國(guó)C德國(guó)Ｄ印度61、一切皆可試，大數(shù)據(jù)分析的效果好壞，也許通過模擬仿真或者實(shí)際運(yùn)營(yíng)來(lái)驗(yàn)證,這體現(xiàn)大數(shù)據(jù)思維中的（D）A定量思維B相關(guān)思維Ｃ因果思維D實(shí)驗(yàn)思維62、下列公司中，最有也許成為典型的數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)商的是（D)A物聯(lián)網(wǎng)公司B互聯(lián)網(wǎng)公司C云計(jì)算公司D電信運(yùn)營(yíng)商多選題:1云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在以下哪些方面？(ＡBCD）a.

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云計(jì)算服務(wù)更加安全可靠ｂ.

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云計(jì)算可以真正實(shí)現(xiàn)按需服務(wù)c.

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云計(jì)算可以有效提高資源運(yùn)用率ｄ.

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云計(jì)算可以大大減少成本和能耗

2醫(yī)療領(lǐng)域如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)？（ABCD）ａ.

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臨床決策支持b.

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個(gè)性化醫(yī)療c.

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社保資金安全d.

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用戶行為分析3下列各國(guó)大數(shù)據(jù)發(fā)展途徑的描述中，相應(yīng)關(guān)系對(duì)的的是（AＣDE)。???Ａ.?日本:走尖端IT路線?Ｂ.?英國(guó)：視大數(shù)據(jù)為新的自然資源???C.?韓國(guó):重視基礎(chǔ)、首都先行D印度:以IT外包轉(zhuǎn)型為突破口E澳大利亞：原則先行，謹(jǐn)慎發(fā)展4當(dāng)前,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)是(BCE）A規(guī)模較大B規(guī)模較小C增速不久Ｄ增速緩慢E多產(chǎn)業(yè)交叉融合5下列關(guān)于發(fā)數(shù)據(jù)的說法中，錯(cuò)誤的是（AD）Ａ大數(shù)據(jù)具有體量大、結(jié)構(gòu)單一、時(shí)效性強(qiáng)的特性B解決大數(shù)據(jù)需采用新型計(jì)算機(jī)架構(gòu)和智能算法等新技術(shù)C大數(shù)據(jù)的應(yīng)有注重相關(guān)分析而不是因果分析D大數(shù)據(jù)的應(yīng)有注重因果分析而不是相關(guān)分析Ｅ大數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)與洞察并進(jìn)行科學(xué)決策6下列關(guān)于基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式和傳統(tǒng)營(yíng)銷模式的說法中，錯(cuò)誤的是(ABC)Ａ傳統(tǒng)營(yíng)銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式投入更小B傳統(tǒng)營(yíng)銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式針對(duì)性更強(qiáng)C傳統(tǒng)營(yíng)銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式轉(zhuǎn)化率低D基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式比傳統(tǒng)營(yíng)銷模式實(shí)時(shí)性更強(qiáng)E基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式比傳統(tǒng)營(yíng)銷模式標(biāo)準(zhǔn)性更強(qiáng)7按照服務(wù)目的不同,數(shù)據(jù)流通平臺(tái)可分為（CDE)A政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)B公司數(shù)據(jù)開放平臺(tái)C數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)D數(shù)據(jù)研發(fā)市場(chǎng)E數(shù)據(jù)廢棄交易市場(chǎng)8下列論據(jù)中,可以支撐“大數(shù)據(jù)唔多不能”的觀點(diǎn)的是(ADE）A互聯(lián)網(wǎng)金融打破了傳統(tǒng)的觀念和行為Ｂ大數(shù)據(jù)存在泡沫C大數(shù)據(jù)具有非常高的成本Ｄ大數(shù)據(jù)醫(yī)療正在走進(jìn)平民百姓E數(shù)據(jù)資產(chǎn)型公司前景光明９大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在(ABCDE）A大數(shù)據(jù)給思維方式帶來(lái)了沖擊Ｂ大數(shù)據(jù)為政策制定提供科學(xué)依據(jù)Ｃ大數(shù)據(jù)助力智慧城市提高公共服務(wù)水平D大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了精確營(yíng)銷E大數(shù)據(jù)的發(fā)力點(diǎn)在于預(yù)測(cè)10當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)涉及(ABＤ)A分布式文獻(xiàn)系統(tǒng)B分布式并行計(jì)算C關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Ｄ分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Ｅ非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)1１可視化高維展示技術(shù)在展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果方面的作用是(BＤ)Ａ可以直觀反映成對(duì)數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系B可以主觀反映多維數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系C可以靜態(tài)演化事物的變化及變化的規(guī)律D可以動(dòng)態(tài)演化事物的變化及變化的規(guī)律12下列關(guān)于計(jì)算機(jī)存貯容量單位換算關(guān)系的公式中,對(duì)的的是(BE）A.?1ＫＢ=１012Byｔｅ???Ｂ．?1KB＝1024Bytｅs???C.?1ＧB=102４ＫB???D.?1GB=1012ＭB???Ｅ．?１GB=1024MＢ１3、在網(wǎng)絡(luò)爬蟲的爬行策略中,應(yīng)用最為基礎(chǔ)的是(AB)A深度優(yōu)先遍歷策略Ｂ廣度優(yōu)先遍歷策略Ｃ高度優(yōu)先遍歷策略D反向鏈接策略E大戰(zhàn)優(yōu)先策略14、當(dāng)前,大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)是(ACE）A規(guī)模較大B規(guī)模較小C增速不久D增速緩慢E多產(chǎn)業(yè)交叉融合15、下列關(guān)于數(shù)據(jù)生命周期管理的核心結(jié)識(shí)中，對(duì)的的是(AＢC)A數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到被刪除銷毀的過程中,具有多個(gè)不同的數(shù)據(jù)存在階段B在不同的數(shù)據(jù)存在階段，數(shù)據(jù)的價(jià)值是不同的C根據(jù)數(shù)據(jù)價(jià)值的不同應(yīng)當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)采用不同的管路策略D數(shù)據(jù)生命周期管理旨在產(chǎn)生效益的同時(shí),減少生產(chǎn)成本E數(shù)據(jù)生命周期管理最終關(guān)注的是社會(huì)效益16、下列關(guān)于基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式和傳統(tǒng)營(yíng)銷模式的說法中,錯(cuò)誤的是（AＢ）Ａ傳統(tǒng)營(yíng)銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式投入更小B傳統(tǒng)營(yíng)銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式針對(duì)性更強(qiáng)C傳統(tǒng)營(yíng)銷模式比基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式轉(zhuǎn)化率低Ｄ基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式比傳統(tǒng)營(yíng)銷模式實(shí)時(shí)性更強(qiáng)E基于大數(shù)據(jù)的營(yíng)銷模式比傳統(tǒng)營(yíng)銷模式精確性更強(qiáng)1７、下列關(guān)于臟數(shù)據(jù)的說法中，對(duì)的的是(ＡBＣDE）A格式不規(guī)范B編碼不統(tǒng)一C意義不明確Ｄ與實(shí)際業(yè)務(wù)關(guān)系不大E數(shù)據(jù)不完整18、數(shù)據(jù)再運(yùn)用的意義在于（ABＣ)A挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值Ｂ實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)新價(jià)值C運(yùn)用數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性拓寬業(yè)務(wù)領(lǐng)域Ｄ優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)備,減少設(shè)備成本E提高社會(huì)效益,優(yōu)化社會(huì)管理19、按照涉及自變量的多少,可以將回歸分析分為（CD）Ａ線性回歸分析Ｂ非線性回歸分析C一元回歸分析Ｄ多元回歸分析E綜合回歸分析２０、傳統(tǒng)數(shù)據(jù)密集型行業(yè)積極探索和布局大數(shù)據(jù)應(yīng)用的表現(xiàn)是（BＣE）A投資入股互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)B打通多源跨域數(shù)據(jù)Ｃ提高分析挖掘能力D自行開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品E實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策與運(yùn)營(yíng)21、大數(shù)據(jù)人才整體上需要具有（AＢE）等核心知識(shí)。A數(shù)學(xué)與記錄知識(shí)B計(jì)算機(jī)相關(guān)知識(shí)Ｃ馬克思主義哲學(xué)知識(shí)D市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)管理知識(shí)E在特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)22、下列關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法中，錯(cuò)誤的是（ＡD)A大數(shù)據(jù)具有體量大、結(jié)構(gòu)單一、時(shí)效性強(qiáng)的特性B解決大數(shù)據(jù)需采用新型計(jì)算架構(gòu)和智能算法等新技術(shù)C大數(shù)據(jù)的應(yīng)用注重相關(guān)分析而不是因果分析Ｄ大數(shù)據(jù)的應(yīng)用注重因果分析而不是相關(guān)分析E大數(shù)據(jù)的目的在于發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)與洞察并進(jìn)行科學(xué)決策23、下列關(guān)于大數(shù)據(jù)對(duì)政府政策制定的影響的說法中,錯(cuò)誤的是(ＣD)Ａ大數(shù)據(jù)有助于避免傳統(tǒng)決策方式的隨意性和主觀性Ｂ大數(shù)據(jù)有效改變了政府的決策方式C大數(shù)據(jù)可以完美解決一切政府政策制定難題D大數(shù)據(jù)推動(dòng)政府從基于“實(shí)證”的決策模式走向基于“經(jīng)驗(yàn)”的決策模式E大數(shù)據(jù)拓展了政府決策的信息邊界條件２4、當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)涉及（AＢＤ)Ａ分布式文獻(xiàn)系統(tǒng)B分布式并行計(jì)算C關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)D分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Ｅ非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)２5、大數(shù)據(jù)的低耗能能存儲(chǔ)及高效率計(jì)算的規(guī)定,需要以下多種技術(shù)協(xié)同合作(ＡＢＣD)Ａ分布式云存儲(chǔ)技術(shù)B高性能并行計(jì)算技術(shù)Ｃ多元數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)整合技術(shù)D分布式文獻(xiàn)系統(tǒng)及分布式并行數(shù)據(jù)庫(kù)E可視化高維展示技術(shù)２6、IBM公司用３個(gè)V來(lái)描述大數(shù)據(jù)的三個(gè)基本特性,這３Ｖ是（AＣＤ）A體量B規(guī)模C速度D多樣性E復(fù)雜性27、可視化高維展示技術(shù)在展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以及數(shù)據(jù)分析結(jié)果方面的作用是(BD）A可以直觀反映成對(duì)數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系B可以主觀反映多維數(shù)據(jù)之間的空間關(guān)系C可以靜態(tài)演化事物的變化及變化的規(guī)律D可以動(dòng)態(tài)演化事物的變化及變化的規(guī)律２8、下列關(guān)于云計(jì)算和數(shù)據(jù)庫(kù)的說法中,錯(cuò)誤的是（AE）A獲取樣本的代價(jià)很高Ｂ獲取足夠大的樣本數(shù)據(jù)乃至全體數(shù)據(jù)非常容易C比抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)更全面D比抽樣調(diào)查更能反映整個(gè)群體的特性與規(guī)律E可認(rèn)為發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)機(jī)會(huì)提供決策支持判斷題:1?第三方數(shù)據(jù)解決模式表現(xiàn)為：服務(wù)商通過軟件即服務(wù)或平臺(tái)即服務(wù)云服務(wù)形式為用戶提供自己的數(shù)據(jù)上傳到服務(wù)商的平臺(tái)上,由平臺(tái)進(jìn)行分析解決，用戶可以在線查看相應(yīng)的結(jié)果。(√)2．?對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，最基本、最重要的規(guī)定就是減少錯(cuò)誤、保證質(zhì)量。因此，大數(shù)據(jù)收集的信息精確。（×）3．?對(duì)于公司來(lái)說，給用戶進(jìn)行各種促銷或者實(shí)行運(yùn)營(yíng)策略的時(shí)機(jī)也比較重要，并且對(duì)不同最佳集中解決。(×）4.?在美國(guó)的大數(shù)據(jù)大棋中,“五眼”是指配合美國(guó)進(jìn)行全球監(jiān)控的包含美國(guó)、英國(guó)、加拿大、荷蘭在內(nèi)的五個(gè)國(guó)家。(√)5.?啤酒與尿布的經(jīng)典案例,充足體現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)思維在大數(shù)據(jù)分析理念中的重要性。（×)6.當(dāng)前，公司提供的大數(shù)據(jù)解決方案大多基于Ha?dooｐ開源項(xiàng)目。(√）7．?澳大利亞政府視大數(shù)據(jù)為新的自然資源,積極承擔(dān)數(shù)據(jù)提供者的角色,積極披露政府。(√)8.?大數(shù)據(jù)可以分析與挖掘出之前人們不知道或者沒有注意