大数据时代试题及答案

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

《大数据时代》试题

单选题

1、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

2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）【P26】 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分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。

3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关

4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法【P35】 A、所有数据

B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据

5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）【P40】 A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效

6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性

D、完整性和混杂性

7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位

8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B）【P48】

A、原因 B、是什

我们的大数据时代

（一）

单选题（每题2分）

1. 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

2. 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我不是因果分析 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 3. 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

4. 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

5.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. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小

D. 与分类挖掘技术相似的是，都是

《大数据时代》试题

单选题

1、大数据的核心就是（B）【P26】 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化

2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）【P26】 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分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。

3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关

4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法【P35】 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据

D、少量数据

5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）【P40】 A、更有效 B、相当 C、不具备可比性 D、无效

6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性

D、完整性和混杂性

7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位

8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，只需要知道（B）【P48】 A、原因

《大数据时代》考试试题

单选题

1、大数据的核心就是（B）【P26】 A、告知与许可 B、预测 C、匿名化 D、规模化

2、大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）【P26】 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分。 C、被视为一种机器学习。 D、预测与惩罚。

3、采样分析的精确性随着采样随机性的增加而（C），但与样本数量的增加关系不大。【P32】 A、降低 B、不变 C、提高 D、无关 4、大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用（A）的方法【P35】 A、所有数据 B、绝大部分数据 C、适量数据 D、少量数据

5、大数据的简单算法与小数据的复杂算法相比（A）【P40】 A、更有效 B、相当

C、不具备可比性 D、无效 6、相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的（D），帮助我们进一步接近事实的真相。【P46】 A、安全性 B、完整性 C、混杂性

D、完整性和混杂性

7、大数据的发展，使信息技术变革的重点从关注技术转向关注（A）【P61】 A、信息 B、数字 C、文字 D、方位

8、大数据时代，我们是要让数据自己“发声”，没必要知道为什么，

只需要知道（B）【P48】 A、

1、当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。 （单选题，本题2分） A：微软

B：百度

C：谷歌

D：阿里巴巴

2、 大数据的起源是（C ）。 （单选题，本题2分）

A：金融

B：电信

C：互联网

D：公共管理

3、 根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是

（ C）。 （单选题，本题2分）

A：数据管理人员

B：数据分析员

C：研究科学家

D：软件开发工程师

4、 （D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 （单选题，本题2分）

A：规模

B：活性

C：关联度

D：颗粒度

5、 数据清洗的方法不包括（ D）。 （单，本题2分）

1

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

6、 智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 （单选题，本题2分）

A：统计报表

B：网络爬虫

C：API接口

D：传感器

7、 下列关于数据重组的说法中，错误的是（ A）。 （单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集

B：数据重组能够使数据焕发新的光芒

C：数据重组实现的关

第一套试题

1、 当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。 （单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴

2、 大数据的起源是（C ）。 （单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理

3、 根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。 （单选题，本题2分）

A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师

4、 （D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 （单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、 数据清洗的方法不包括（ D）。 （单选题，本题2分）

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 6、 智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 （单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、 下列关于数据重组的说法

第一套试题

1、 当前大数据技术的基础是由（ C）首先提出的。 （单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴

2、 大数据的起源是（C ）。 （单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理

3、 根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（ C）。 （单选题，本题2分）

A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师

4、 （D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。 （单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、 数据清洗的方法不包括（ D）。 （单选题，本题2分）

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 6、 智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。 （单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、 下列关于数据重组的说法

姓名：李欢欢 学号：2012221111120004

一、前言

大数据是近年来出现在通信和计算机领域中的一个热门关键词。关于大数据，尚未有一个统一的定义，但却有两个观点能够诠释大数据的本质。第一个观点来自于Gartner公司的Merv Adrian在2011年第一季度刊登在Teradata Magazine上的一篇文章，文中指出“数据超出了常用硬件环境和软件工具在可接受的时间内为其用户收集、管理和处理数据的能力”[1]。另一个观点来自于麦肯锡全球数据分析研究所(Mckinsey Global Institute)在2011年6月发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告，报告中提出“大数据是指大小超出了典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集”[2]。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和应用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。同样大

在大数据时代，商业生态环境在不经意间发生了巨大变化。无处不在的智能终端、随时在线的网络传输、互动频繁的社交网络，让以往只是网页浏览者的网民面孔从模糊变得清晰，企业也有机会进行大规模精准化的消费者行为研究。大数据正在促生新的蓝海，催生新的经济增长点。总的来讲，大数据带来的机遇有以下几点。

1、大数据的挖掘和应用成为核心，为企业探寻新的战略机遇带来了契机

大数据的重心从存储与传输过渡到数据的挖掘与应用，这将深刻影响企业的商业模式，既可直接为企业带来盈利，也可以通过正反馈为企业带来难以复制的竞争优势。

一方面，大数据技术可以有效地帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，完善企业自身的结构和管理机制。

另一方面，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。

2、对大数据的处理和分析成为新一代信息技术应用的支撑点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些技术以大数据为节点，不断汇集所产生的信息，并通过对不同来源数据的统一性、综合性的处理、分析与优化，将结果反馈或交叉反馈到各种应用中，进一步改善用户的使用体验，创造出巨大的商业价