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第一章 单元测试
1、多选题：
以下哪些情景可以使用大数据分析与预测建模技术？
选项：
A:统计某零售超市一个月内哪类牛奶的销量最大
B:预测电商网站某商品未来的销售量
C:保险公司的骗保分析
D:预测某移动运营商客户转移到竞争对手的可能性
答案: 【预测电商网站某商品未来的销售量;保险公司的骗保分析;预测某移动运营商客户转移到竞争对手的可能性】
2、单选题：
有关大数据分析与预测的过程认识正确的是？
选项：
A:大数据分析与预测一般需要人的参与，只要把数据输入合适的算法就可以得到有用的结果。
B:大数据分析与预测得到的结果需要通过检验样本的测试，甚至需要在现实中实验才能投入使用。
C:大数据分析与预测的问题一般都是用户给定的，因此不需要与用户交流和调研。
D:A零售企业的客户行为数据分析得到的规律也可以直接用于B零售企业。
答案: 【大数据分析与预测得到的结果需要通过检验样本的测试，甚至需要在现实中实验才能投入使用。】
3、单选题：
有关数据质量的认识正确的是？
选项：
A:各种数据质量问题对机器学习算法的影响很大，因此需要充分预处理才能进入建模阶段。
B:有些机器学习算法具有比较强的抗噪型，因此不需要预处理也能得到有用的规律。
C:数据预处理就是删除有问题的数据。
D:数据质量一般可以由机器自动完成，不需要数据分析人员参与。
答案: 【各种数据质量问题对机器学习算法的影响很大，因此需要充分预处理才能进入建模阶段。】
4、多选题：
下面有关机器学习正确的说法是？
选项：
A:机器学习就是简单的统计分析。
B:机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。
C:每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。
D:在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。
答案: 【机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。;每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。;在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。】
5、单选题：
组织通过销售数据或洞察以创造新的收入来源，这属于大数据应用成熟度的哪一个阶段？
选项：
A:业务监控
B:数据货币化
C:业务优化
D:业务转型
答案: 【数据货币化】
6、单选题：
如果以药品Ｂ来代替药品Ａ的使用，那么这个病人生存的几率有多大？这种分析属于
选项：
A:描述性分析
B:预测性分析
C:规范性分析
D:诊断性分析
答案: 【预测性分析】
7、判断题：
NoSQL数据库作为非关系型数据库，只能够用来存储非结构数据。
选项：
A:对
B:错
答案: 【错】
8、单选题：
根据患者的视网膜图像等相关医疗信息，使用机器学习算法进行建模，预测患者患糖尿病的可能性。这个任务需要以下使用哪一类机器学习算法？
选项：
A:无监督学习
B:诊断性分析
C:统计分析
D:监督学习
答案: 【监督学习】
9、多选题：
大数据分析的预测建模任务主要包括哪几大类问题？
选项：
A:模式发现
B:关联分析
C:分类
D:回归
答案: 【关联分析;分类;回归】
10、多选题：
下列哪些分析需要机器学习？
选项：
A:寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户
B:预测移动运营商用户未来使用的网络流量
C:统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量
D:比较不同移动运营商用户对漫游业务的使用量
答案: 【寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户;预测移动运营商用户未来使用的网络流量;统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量】
第二章 单元测试
1、单选题：
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？
选项：
A:频繁模式挖掘
B:数据流挖掘
C:数据预处理
D:分类和预测
答案: 【数据预处理】
2、单选题：
下面哪个步骤不属于数据预处理的过程？
选项：
A:分类和预测
B:数据归约
C:数据清洗
D:数据转换
答案: 【分类和预测】
3、单选题：
下面哪种不属于数据预处理的方法？
选项：
A:估计遗漏值
B:聚集
C:离散化
D:变量代换
答案: 【估计遗漏值】
4、单选题：
以下哪种方法不属于特征选择的标准方法
选项：
A:抽样
B:嵌入
C:过滤
D:包装
答案: 【抽样】
5、单选题：
下面不属于创建新属性的相关方法的是
选项：
A:特征提取
B:特征构造
C:映射数据到新的空间
D:特征修改
答案: 【特征修改】
6、多选题：
数据清洗包括以下哪几个方面？
选项：
A:噪声数据平滑技术
B:按标准差进行的标准化
C:时间相关数据的处理
D:缺失数据处理方法
答案: 【噪声数据平滑技术;时间相关数据的处理;缺失数据处理方法】
7、多选题：
以下哪几个是数据归约的策略？
选项：
A:数据立方体聚集
B:维度归约
C:离散化和概念分层产生
D:数值归约
E:数据压缩
答案: 【数据立方体聚集;维度归约;离散化和概念分层产生;数值归约;数据压缩】
8、多选题：
以下哪些是数据离散化技术？
选项：
A:分箱技术
B:基于熵的离散化
C:ChiMerge技术
D:饼图分析
答案: 【分箱技术;基于熵的离散化;ChiMerge技术】
9、多选题：
特征选择的目标有哪些？
选项：
A:挖掘多个抽象层上的数据
B:提供更快、性价比更高的学习过程
C:更好地理解生成数据的基本过程
D:提高数据挖掘模型的性能
答案: 【提供更快、性价比更高的学习过程;更好地理解生成数据的基本过程;提高数据挖掘模型的性能】
10、多选题：
特征选择算法一般分为那几类？
选项：
A:子集选择算法
B:基于熵的离散化
C:特征排列算法
D:分箱技术
答案: 【子集选择算法;特征排列算法】
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