1. 数据可视化可以帮助用户更快速地理解和掌握数据的含义、结构和重要特性。( )
A. √
B. ×
答案:√
2. 在数据分析中,数据可视化只是一种辅助工具,不具有实际的分析功能。( )
A. √
B. ×
答案:×
3. 散点图是最常用于展示两个数值型变量之间关系的可视化方法。( )
A. √
B. ×
答案:√
4. 雷达图适用于反映多个变量的相对大小与差异,不适合反映变量之间的相互关系。( )
A. √
B. ×
答案:√
5. 在进行数据分析时,数据预处理如数据清洗和数据转换是非必需的步骤。( )
A. √
B. ×
答案:×
6. 决策树是一种简单高效的分类模型。( )
A. √
B. ×
答案:√
7. 聚类分析仅能处理数值型数据,对于非数值型数据无效。( )
A. √
B. ×
答案:×
8. 在聚类的过程中,我们要事先知道数据中的类别信息,然后进行相应的分类。( )
A. √
B. ×
答案:×
9. 关联规则分析常用于购物篮分析,挖掘商品间的购买关系。( )
A. √
B. ×
答案:√
10. Excel是一种常用的电子表格程序,除了数据存储,还提供了丰富的数据分析和可视化功能。( )
A. √
B. ×
答案:√
11. 在数据可视化中,适合表示数据随时间变化的趋势的是( )。
A. 散点图
B. 折线图
C. 柱形图
D. 饼图
答案:折线图
12. 气泡图中可以用来展示数据信息的属性包括( )。
A. 仅横坐标
B. 仅横坐标和纵坐标
C. 仅横坐标、纵坐标和气泡大小
D. 横坐标、纵坐标、气泡大小和气泡颜
答案:横坐标、纵坐标、气泡大小和气泡颜色
13. 关于数据可视化的描述中,哪一项是错误的( )。
A. 数据可视化的目的是使数据更易理解
B. 数据可视化只能用于表示定量数据
C. 数据可视化可以帮助我们发现数据中的模式
D. 数据可视化可以帮助我们进行更好的决策
答案:数据可视化只能用于表示定量数据
14. 如果要反映某学生在6个学期中每学期平均成绩的变化情况,采用( )可视化方法较为合适。
A. 饼图
B. 折线图
C. 散点图
D. 直方图
答案:折线图
15. 以下哪种大数据分析方法旨在将相似对象组合在一起?( )
A. 聚类分析
B. 关联规则分析
C. 决策树分析
D. 线性回归分析
答案:聚类分析
16. 下列哪项是无监督学习的典型应用?( )
A. 聚类分析
B. 回归
C. 分类
D. 以上均是
答案:聚类分析
17. 聚类分析在大数据分析中的主要功能是什么?( )
A. 通过数据自动发现潜在的类
B. 分析数据的分布特征
C. 预测未来的数据变化
D. 测量数据的准确性和稳定性
答案:通过数据自动发现潜在的类
18. 根据已知的类标号建立分类模型的数据集是( )。
A. 训练集
B. 检验集
C. 预测集
D. 测试集
答案:训练集
19. 以下关于聚类分析的描述中,错误的是( )。
A. 聚类分析是一种无监督学习方法
B. K-means是一种常用的聚类分析方法
C. 聚类分析的目的是找出已知类别的数据
D. 聚类分析常用于市场分析和社交网络分析
答案:聚类分析的目的是找出已知类别的数据
20. 在大数据的挖掘中,用于解决分类问题的机器学习算法不包括( )。
A. 决策树
B. 支持向量机
C. k-近邻
D. 线性回归
答案:线性回归
21. 下列各项关于分类的描述中,错误的是( )。
A. 可以借助分类方法根据电子邮件的标题判断其是否为垃圾邮件
B. 在进行建模之前就要有明确的分组预测目标
C. k近邻算法是一种简单但强大的分类算法
D. 用来建立分类模型的输入数据称为测试集
答案:用来建立分类模型的输入数据称为测试集
22. 在数据挖掘中,用以预测具有连续值输出的问题,一般选用( )方法。
A. 分类
B. 聚类
C. 回归
D. 关联规则
答案:回归
23. 下列哪种语言被广泛应用于大数据分析和机器学习中( )。
A. Java
B. Python
C. C++
D. Javascript
答案:Python
24. 以下哪种方法不属于常见的数据挖掘任务( )。
A. 分类
B. 聚类
C. 关联规则
D. 数据标记
答案:数据标记
25. 假设散点图中的观测点恰好落在一条直线上,说明两个变量之间的关系为( )。
A. 完全线性相关
B. 线性相关
C. 非线性相关
D. 不相关
答案:完全线性相关
国开学习网电大《大数据技术概论》形考任务3答案
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