《數(shù)據(jù)分析專(zhuān)項(xiàng)練習(xí)題庫(kù)》
《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)》
《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫(kù)》

一、單選題

1.某超市研究銷(xiāo)售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買(mǎi)啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買(mǎi)尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類(lèi)問(wèn)題？(A)

A. 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)

B. 聚類(lèi)

C. 分類(lèi)

D. 自然語(yǔ)言處理

 

2.以下兩種描述分別對(duì)應(yīng)哪兩種對(duì)分類(lèi)算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個(gè)是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。

(b)描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。

A. Precision, Recall

B. Recall, Precision

C. Precision, ROC

D. Recall, ROC

 

3.將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)？(C)

A. 頻繁模式挖掘

B. 分類(lèi)和預(yù)測(cè)

C. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

D. 數(shù)據(jù)流挖掘

 

4.當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類(lèi)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離？(B)

A. 分類(lèi)

B. 聚類(lèi)

C. 關(guān)聯(lián)分析

D. 隱馬爾可夫鏈

 

5.什么是KDD？ (A)

A. 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

B. 領(lǐng)域知識(shí)發(fā)現(xiàn)

C. 文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)

D. 動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)

 

6.使用交互式的和可視化的技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類(lèi)任務(wù)？（A）

A. 探索性數(shù)據(jù)分析

B. 建模描述

C. 預(yù)測(cè)建模

D. 尋找模式和規(guī)則

 

7.為數(shù)據(jù)的總體分布建模；把多維空間劃分成組等問(wèn)題屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類(lèi)任務(wù)？(B)

A. 探索性數(shù)據(jù)分析

B. 建模描述

C. 預(yù)測(cè)建模

D. 尋找模式和規(guī)則

 

8.建立一個(gè)模型，通過(guò)這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來(lái)預(yù)測(cè)其他某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類(lèi)任務(wù)？(C)

A. 根據(jù)內(nèi)容檢索

B. 建模描述

C. 預(yù)測(cè)建模

D. 尋找模式和規(guī)則

 

9.用戶(hù)有一種感興趣的模式并且希望在數(shù)據(jù)集中找到相似的模式，屬于數(shù)據(jù)挖掘哪一類(lèi)任務(wù)？(A)

A. 根據(jù)內(nèi)容檢索

B. 建模描述

C. 預(yù)測(cè)建模

D. 尋找模式和規(guī)則

 

10.下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？ (D)

A變量代換

B離散化

C聚集

D估計(jì)遺漏值

 

11.假設(shè)12個(gè)銷(xiāo)售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215，將它們劃分成四個(gè)箱，等頻（等深）劃分時(shí)，15在第幾個(gè)箱子內(nèi)？ (B)

A 第一個(gè)

B 第二個(gè)

C 第三個(gè)

D 第四個(gè)

 

12. 假設(shè)12個(gè)銷(xiāo)售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215，等寬劃分時(shí)（寬度為50），15又在哪個(gè)箱子里？ (A)

A 第一個(gè)

B 第二個(gè)

C 第三個(gè)

D 第四個(gè)

 

13.下面哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)的屬性類(lèi)型：(D)

A 標(biāo)稱(chēng)

B 序數(shù)

C 區(qū)間

D相異

 

14.只有非零值才重要的二元屬性被稱(chēng)作：( C )

A 計(jì)數(shù)屬性

B 離散屬性

C非對(duì)稱(chēng)的二元屬性

D 對(duì)稱(chēng)屬性

 

15.以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法： (D)

A 嵌入

B 過(guò)濾

C 包裝

D 抽樣

 

16.下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(guān)方法的是： (B)

A特征提取

B特征修改

C映射數(shù)據(jù)到新的空間

D特征構(gòu)造

 

17.考慮值集{1、2、3、4、5、90}，其截?cái)嗑担╬=20%）是 (C)

A 2

B 3

C 3.5

D 5

 

18.下面哪個(gè)屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法？ (A)

A 傅立葉變換

B 特征加權(quán)

C 漸進(jìn)抽樣

D 維歸約

 

19.熵是為消除不確定性所需要獲得的信息量，投擲均勻正六面體骰子的熵是： (B)

A 1比特

B 2.6比特

C 3.2比特

D 3.8比特

 

20.假設(shè)屬性income的最大最小值分別是12000元和98000元。利用最大最小規(guī)范化的方法將屬性的值映射到0至1的范圍內(nèi)。對(duì)屬性income的73600元將被轉(zhuǎn)化為：(D)

A 0.821

B 1.224

C 1.458

D 0.716

 

21.假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性age。數(shù)據(jù)元組中age的值如下（按遞增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 問(wèn)題：使用按箱平均值平滑方法對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑，箱的深度為3。第二個(gè)箱子值為：(A)

A 18.3

B 22.6

C 26.8

D 27.9

 

22.考慮值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位數(shù)極差是：(A)

A 31

B 24

C 55

D 3

 

23.下列哪個(gè)不是專(zhuān)門(mén)用于可視化時(shí)間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)： (B)

A 等高線(xiàn)圖

B 餅圖

C 曲面圖

D 矢量場(chǎng)圖

 

24.在抽樣方法中，當(dāng)合適的樣本容量很難確定時(shí)，可以使用的抽樣方法是： (D)

A 有放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣

B 無(wú)放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣

C 分層抽樣

D 漸進(jìn)抽樣

 

25.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是隨著時(shí)間變化的,下面的描述不正確的是 (C)

A. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容;

B. 捕捉到的新數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋原來(lái)的快照;

C. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容;

D. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含大量的綜合數(shù)據(jù)，這些綜合數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的變化不斷地進(jìn)行重新綜合;

 

26.關(guān)于基本數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)是指: (D)

A. 基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息;

B. 基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息;

C. 基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡(jiǎn)歷執(zhí)行處理的時(shí)序調(diào)度信息;

D. 基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理，分析處理以及管理方面的信息;

 

27.下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述不正確的是: (C)

A. 粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別;

B. 數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級(jí)別也就越高;

C. 數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級(jí)別也就越高;

D. 粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量以及查詢(xún)質(zhì)量.

 

28.在有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)測(cè)試,下列說(shuō)法不正確的是: (D)

A. 在完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的實(shí)施過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行各種測(cè)試.測(cè)試工作中要包括單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試.

B. 當(dāng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的每個(gè)單獨(dú)組件完成后，就需要對(duì)他們進(jìn)行單元測(cè)試.

C. 系統(tǒng)的集成測(cè)試需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的所有組件進(jìn)行大量的功能測(cè)試和回歸測(cè)試.

D. 在測(cè)試之前沒(méi)必要制定詳細(xì)的測(cè)試計(jì)劃.

 

29.OLAP技術(shù)的核心是: (D)

A. 在線(xiàn)性;

B. 對(duì)用戶(hù)的快速響應(yīng);

C. 互操作性.

D. 多維分析;

 

30.關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是: (D)

(1)快速性 (2)可分析性 (3)多維性 (4)信息性 (5)共享性

A. (1) (2) (3)

B. (2) (3) (4)

C. (1) (2) (3) (4)

D. (1) (2) (3) (4) (5)

 

31.關(guān)于OLAP和OLTP的區(qū)別描述,不正確的是: (C)

A. OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù)，它與OTAP應(yīng)用程序不同

B. 與OLAP應(yīng)用程序不同，OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)單的事務(wù)

C. OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高

D. OLAP是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP一樣均來(lái)自底層的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，兩者面對(duì)的用戶(hù)是相同的

 

32.OLAM技術(shù)一般簡(jiǎn)稱(chēng)為“數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析挖掘”，下面說(shuō)法正確的是: (D)

A. OLAP和OLAM都基于客戶(hù)機(jī)/服務(wù)器模式，只有后者有與用戶(hù)的交互性

B. 由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別.

C. 基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合.

D. OLAM服務(wù)器通過(guò)用戶(hù)圖形接口接收用戶(hù)的分析指令，在元數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下，對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作.

 

33.關(guān)于OLAP和OLTP的說(shuō)法,下列不正確的是: (A)

A. OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高.

B. OLAP的最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP不一樣.

C. OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人員.

D. OLTP以應(yīng)用為核心，是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的.

 

34.設(shè)X={1，2，3}是頻繁項(xiàng)集，則可由X產(chǎn)生__(C)__個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

A、4

B、5

C、6

D、7

 

35.頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集之間的關(guān)系是： (C)

A、頻繁項(xiàng)集 頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集

B、頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集 最大頻繁項(xiàng)集

C、頻繁項(xiàng)集 頻繁閉項(xiàng)集 最大頻繁項(xiàng)集

D、頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集

 

36.考慮下面的頻繁3-項(xiàng)集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定數(shù)據(jù)集中只有5個(gè)項(xiàng)，采用合并策略，由候選產(chǎn)生過(guò)程得到4-項(xiàng)集不包含（C）

A、1，2，3，4

B、1，2，3，5

C、1，2，4，5

D、1，3，4，5

 

37.下面選項(xiàng)中t不是s的子序列的是 ( C )

A、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{3,6},{8}>

B、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{8}>

C、s=<{1,2},{3,4}> t=<{1},{2}>

D、s=<{2,4},{2,4}> t=<{2},{4}>

 

38.在圖集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu)，這樣的任務(wù)稱(chēng)為 ( B )

A、頻繁子集挖掘

B、頻繁子圖挖掘

C、頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘

D、頻繁模式挖掘

 

39.下列度量不具有反演性的是 (D)

A、系數(shù)

B、幾率

C、Cohen度量

D、興趣因子

 

40.下列__(A)__不是將主觀(guān)信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。

A、與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比

B、可視化

C、基于模板的方法

D、主觀(guān)興趣度量

 

41.下面購(gòu)物籃能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少（C）

 

ID 購(gòu)買(mǎi)項(xiàng)

1 牛奶，啤酒，尿布

2 面包，黃油，牛奶

3 牛奶，尿布，餅干

4 面包，黃油，餅干

5 啤酒，餅干，尿布

6 牛奶，尿布，面包，黃油

7 面包，黃油，尿布

8 啤酒，尿布

9 牛奶，尿布，面包，黃油

10 啤酒，餅干

A、1

B、2

C、3

D、4

 

42.以下哪些算法是分類(lèi)算法？（B）

A、DBSCAN

B、C4.5

C、K-Means

D、EM

 

43.以下哪些分類(lèi)方法可以較好地避免樣本的不平衡問(wèn)題？ （A）

A，KNN

B，SVM

C，Bayes

D，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

 

44.決策樹(shù)中不包含以下哪種結(jié)點(diǎn)？  (C)

A,根結(jié)點(diǎn)（root node)

B,內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internal node）

C,外部結(jié)點(diǎn)（external node）

D,葉結(jié)點(diǎn)（leaf node）

 

45.以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹(shù)的說(shuō)法是錯(cuò)誤的 (C)

A. 冗余屬性不會(huì)對(duì)決策樹(shù)的準(zhǔn)確率造成不利的影響

B. 子樹(shù)可能在決策樹(shù)中重復(fù)多次

C. 決策樹(shù)算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感

D. 尋找最佳決策樹(shù)是NP完全問(wèn)題

 

46.在基于規(guī)則的分類(lèi)器中，依據(jù)規(guī)則質(zhì)量的某種度量對(duì)規(guī)則排序，保證每一個(gè)測(cè)試記錄都是由覆蓋它的“最好的”規(guī)格來(lái)分類(lèi)，這種方案稱(chēng)為 (B)

A. 基于類(lèi)的排序方案

B. 基于規(guī)則的排序方案

C. 基于度量的排序方案

D. 基于規(guī)格的排序方案。

 

47.以下哪些算法是基于規(guī)則的分類(lèi)器 (A)

A. C4.5

B. KNN

C. Naive Bayes

D. ANN

 

48.如果規(guī)則集R中不存在兩條規(guī)則被同一條記錄觸發(fā)，則稱(chēng)R中的規(guī)則為（C）；

A, 無(wú)序規(guī)則

B，窮舉規(guī)則

C，互斥規(guī)則

D，有序規(guī)則

 

49.如果對(duì)屬性值的任一組合，規(guī)則集R中都存在一條規(guī)則加以覆蓋，則稱(chēng)R中的規(guī)則為(B)

A, 無(wú)序規(guī)則

B，窮舉規(guī)則

C，互斥規(guī)則

D，有序規(guī)則

 

50.如果規(guī)則集中的規(guī)則按照優(yōu)先級(jí)降序排列，則稱(chēng)規(guī)則集是 (D)

A, 無(wú)序規(guī)則

B，窮舉規(guī)則

C，互斥規(guī)則

D，有序規(guī)則

 

51.如果允許一條記錄觸發(fā)多條分類(lèi)規(guī)則，把每條被觸發(fā)規(guī)則的后件看作是對(duì)相應(yīng)類(lèi)的一次投票，然后計(jì)票確定測(cè)試記錄的類(lèi)標(biāo)號(hào)，稱(chēng)為（A）

A, 無(wú)序規(guī)則

B，窮舉規(guī)則

C，互斥規(guī)則

D，有序規(guī)則

 

52.考慮兩隊(duì)之間的足球比賽：隊(duì)0和隊(duì)1。假設(shè)65%的比賽隊(duì)0勝出，剩余的比賽隊(duì)1獲勝。隊(duì)0獲勝的比賽中只有30%是在隊(duì)1的主場(chǎng)，而隊(duì)1取勝的比賽中75%是主場(chǎng)獲勝。如果下一場(chǎng)比賽在隊(duì)1的主場(chǎng)進(jìn)行，隊(duì)1獲勝的概率為 (C)

A，0.75

B，0.35

C，0.4678

D，0.5738

 

53.以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的描述錯(cuò)誤的有 (A)

A，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒

B，可以處理冗余特征

C，訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過(guò)程

D，至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

 

54.通過(guò)聚集多個(gè)分類(lèi)器的預(yù)測(cè)來(lái)提高分類(lèi)準(zhǔn)確率的技術(shù)稱(chēng)為 (A)

A，組合(ensemble)

B，聚集(aggregate)

C，合并(combination)

D，投票(voting)

 

55.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)對(duì)象集劃分成不重疊的子集，使得每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象恰在一個(gè)子集中，這種聚類(lèi)類(lèi)型稱(chēng)作（ B ）

A、層次聚類(lèi)

B、劃分聚類(lèi)

C、非互斥聚類(lèi)

D、模糊聚類(lèi)

 

56.在基本K均值算法里，當(dāng)鄰近度函數(shù)采用（ A ）的時(shí)候，合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。

A、曼哈頓距離

B、平方歐幾里德距離

C、余弦距離

D、Bregman散度

 

57.（ C ）是一個(gè)觀(guān)測(cè)值，它與其他觀(guān)測(cè)值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。

A、邊界點(diǎn)

B、質(zhì)心

C、離群點(diǎn)

D、核心點(diǎn)

 

58.BIRCH是一種（ B ）。

A、分類(lèi)器

B、聚類(lèi)算法

C、關(guān)聯(lián)分析算法

D、特征選擇算法

 

59.檢測(cè)一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn)，屬于異常檢測(cè)中的基于（ A ）的離群點(diǎn)檢測(cè)。

A、統(tǒng)計(jì)方法

B、鄰近度

C、密度

D、聚類(lèi)技術(shù)

 

60.（ C ）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)的平均逐對(duì)鄰近度，它是一種凝聚層次聚類(lèi)技術(shù)。

A、MIN（單鏈）

B、MAX（全鏈）

C、組平均

D、Ward方法

 

二、多選題

61.尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示，這個(gè)過(guò)程包括了以下哪些步驟？ (A B C D)

A. 決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)

B. 決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞

C. 選擇一個(gè)算法過(guò)程使評(píng)分函數(shù)最優(yōu)

D. 決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法。

 

62.數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)建模任務(wù)主要包括哪幾大類(lèi)問(wèn)題？ (A B)

A. 分類(lèi)

B. 回歸

C. 模式發(fā)現(xiàn)

D. 模式匹配

 

63.數(shù)據(jù)挖掘算法的組件包括：(A B C D)

A. 模型或模型結(jié)構(gòu)

B. 評(píng)分函數(shù)

C. 優(yōu)化和搜索方法

D. 數(shù)據(jù)管理策略

 

64.下列何種算法可以幫助我們做數(shù)值的預(yù)測(cè)(Prediction)？(B,D)

A.Apriori    B.Decision Tree    C.Naive Bayes    D.Linear Regression

 

65.在現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中，元組在某些屬性上缺少值是常有的。描述處理該問(wèn)題的各種方法有： (ＡＢＣＤ )

A忽略元組

B使用屬性的平均值填充空缺值

C使用一個(gè)全局常量填充空缺值

D使用與給定元組屬同一類(lèi)的所有樣本的平均值

 

66. 時(shí)間序列的問(wèn)題需考慮下列何者？(A, C, D)

A.季節(jié)性  B.地點(diǎn)  C.時(shí)間  D.趨勢(shì)

 

67.對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘中的原始數(shù)據(jù)，存在的問(wèn)題有： (ＡＢＣＤ)

A 不一致

B重復(fù)

C不完整

D 含噪聲

 

68.下列屬于不同的有序數(shù)據(jù)的有：(ＡＢＣ)

A 時(shí)序數(shù)據(jù)

B 序列數(shù)據(jù)

C時(shí)間序列數(shù)據(jù)

D事務(wù)數(shù)據(jù)

 

69.下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有： (B C D)

A 連續(xù)性

B 維度

C 稀疏性

D 分辨率

 

70.下面屬于維歸約常用的線(xiàn)性代數(shù)技術(shù)的有： (A C)

A 主成分分析

B 特征提取

C 奇異值分解

D 特征加權(quán)

 

71.下面列出的條目中，哪些是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征： (ACD)

A. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的

B. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是集成的

C. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的

D. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的

 

72.以下各項(xiàng)均是針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的不同說(shuō)法，你認(rèn)為正確的有（BCD）。

A．數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是數(shù)據(jù)庫(kù)

B．數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)

C．數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）

D．數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持決策而非事務(wù)處理

 

73.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在技術(shù)上的工作過(guò)程是： (ABCD)

A. 數(shù)據(jù)的抽取

B. 存儲(chǔ)和管理

C. 數(shù)據(jù)的表現(xiàn)

D. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)

 

74.聯(lián)機(jī)分析處理包括以下哪些基本分析功能？ (BCD)

A. 聚類(lèi)

B. 切片

C. 轉(zhuǎn)軸

D. 切塊

 

75.利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購(gòu)物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集，在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是（BD）

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