浙江经贸职业技术学院
- 只有文件所有者和超级用户可以修改文件或目录的权限。（ ）
- MapReduce的设计思想来源于结构化编程语言的内置函数map和reduce。（ ）
- 智能投顾，是指为同一个目标制定两个方案，让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计。（ ）
- 对目录来讲，其可拥有的最大默认权限是777，即rwxrwxrwx。（ ）
- 数据清洗、特征选择和特征缩放等都是数据预处理的方法。（ ）
- 供应链金融关注如何把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险。（ ）
- 在Python中，可以使用“in”关键字来判断一个元素是否存在于一个列表中。 （ ）
- 逻辑运算符“and”表示逻辑与，只有所有条件都为True时，整个表达式才为True。 （ ）
- Python中除法运算符“/”得到的结果为整数。 （ ）
- Matplotlib和Pyecharts都是Python中常用的数据可视化库。（ ）
- 数据清洗是指将数据转换为特定格式或结构。（ ）
- 在while循环中，当循环条件为False时，循环体不会执行。 （ ）
- A/B测试，基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，采用量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。（ ）
- 赋值语句中，等号“=”表示比较两个值是否相等。 （ ）
- 有监督学习是对数据的若干特征与若干标签之间的关联性进行建模的过程。（ ）
- 用户画像在电商行业中应用广泛，其主要的数据来源包括（ ）。
- 在HDFS的文件操作命令中，能够在本地系统和HDFS系统之间进行上传或下载文件（或目录）的命令包括（ ）。
- 常用的特征缩放方法有（ ）。
- 在 Matplotlib 中，可以使用哪些图表类型来定义数据的展示形式？（ ）
- 常见的 Linux 发行版本有: （ ）。
- 在处理数据挖掘模型构建过程，通常会把数据集拆分（ ）。
- 语句（ ）是Python中的循环语句？
- 下列安全措施那些是系统管理员的任务（ ）。
- 以下（ ）属于有监督学习算法的类型。
- 在Python中，可用于将字符串转换为数字的函数有（ ）。
- 通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示，该大数据应用模式为（ ）。
- Matplotlib中的下列哪行代码是将图例置于左下角（ ） 。
- 变量myList = [1, 2, 3, 4, 5]，则myList[3]的值为（ ）。
- 数据抓取过程中会面临的问题是（ ）。
- 以下关于用户画像的描述错误的是（ ）。
- 在matplotlib中，如何设置图表的x轴标签？ （ ）。
- 数据采集的开展方式可以是（ ）。
- 以下不属于数据采集过程中需要考虑的因素的是（ ）。
- 若要将当前目录中的myfile.txt文件压缩成myfile.txt.tar.gz,则实现的命令为（ ）。
- 基于保险保单和客户交互数据进行建模，借助大数据平台快速分析和预测再次发生或者新的市场风险、操作风险等，此种大数据应用模式称为（ ）。
- 以下（ ）属于数据挖掘的分析方法。
- 在电商行业中，进行用户画像的数据不包括（ ）。
- Echarts是由哪个公司开发的？（ ）。
- 在vi编辑器中的命令模式下，键入（ ）可在光标当前所在行下添加一新行。
- 找出最有价值和盈利潜力的客户群，是哪种大数据应用的工作（ ）。
- 对文件进行归档的命令为（ ）。
- 运算符（ ）可以用于对一个数进行平方运算。
- 下列哪一个命令是用来查找指定字串（ ）。
- matplotlib是什么？ （ ） 。
- Echarts可以与哪些前端框架集成？（ ）。
- 在HDFS系统中，命令（ ）的作用是在根目录创建一个文件夹zjiet。
- 作为HDFS的基础概念，其中（ ）是指数据节点。
- 变量x = 1，则表达式not x == 1的值为（ ）。
- 特征标准化指的是（ ）。
- 以下哪个算法是降维算法（ ）。
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:错
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:网络日志数据 B:手机通话数据 C:网站交易数据 D:用户行为数据
A:download B:input C:get D:put
A:正则化 B:最小-最大缩放 C:标准化 D:离散化
A:饼图 B:散点图 C:词云图 D:柱状图 E:折线图
A:Turbo Linux B:Debian GNU/Linux C:SuSE Linux D:Mandrake Linux E:Redhat Linux
A:训练数据集 B:次要数据集 C:测试数据集 D:主要数据集
A:foreach B:while C:for D:do...while
A:备份数据 B:监控系统负载制定硬件升级计划 C:尝试去破解用户口令 D:将所有用户放入一个组里，方便管理
A:分类 B:降维 C:聚类 D:回归
A:str() B:int() C:bin() D:float()
A:信贷风控 B:运营优化 C:欺诈行为分析 D:精准营销
A:legend(loc=3) B:legend(loc=4) C:legend(loc=6) D:legend(loc=5)
A:2 B:3 C:4 D:1
A:其他选项都对 B:网站反爬虫机制限制 C:网络速度慢 D:数据缺失或错误
A:用户画像利用标签将用户形象具体化 B:用户画像能为用户提供有针对性的服务 C:用户画像将用户的每个具体信息抽象成标签 D:用户画像能根据数据打印出用户的图像
A:使用set_xlabel()方法 B:使用set_ylabel()方法 C:使用set_title()方法 D:使用set_legend()方法
A:传感器采集 B:网络爬虫 C:手动输入 D:其他选项都对
A:数据完整性和准确性 B:数据可视化效果 C:数据存储格式 D:数据所有权
A:tar –cvf myfile.txt.tar.gz myfile.txt B:tar –zcvf myfile.txt.tar.gz myfile.txt C:tar –cvf myfile.txt myfile.txt.tar.gz D:tar –zcvf myfile.txt myfile.txt.tar.gz
A:运营分析 B:欺诈行为分析 C:保单个性化 D:信贷风控
A:对比分析 B:聚类分析 C:交叉分析 D:分组分析
A:网站交易数据 B:手机通话数据 C:网络日志数据 D:用户行为数据
A:Baidu B:Google C:Amazon D:Microsoft
A:<O> B:<o> C:<i> D:a
A:智能投顾 B:客户流失预测 C:客户细分 D:股市行情预测
A:gzip B:dd C:dump D:tar
A:** B:& C:// D:%
A:clear B:grep C:tail D:ls
A:一种Python库 B:一种JavaScript库 C:一种CSS库 D:一种HTML库
A:其他选项都对 B:Vue C:React D:Angular
A:hdfs dfs -cat /zjiet B:hdfs dfs -cp /zjiet C:hdfs dfs -rm /zjiet D:hdfs dfs -mkdir /zjiet
A:Block B:Secondary NameNode C:NameNode D:DataNode
A:False B:None C:True D:语法错误
A:将多个特征合并为一个新特征 B:将特征缩放到相同的尺度 C:对特征进行去重 D:将特征转换为二元特征，只有0和1两个取值
A:k-means算法 B:主成分分析法 C:朴素的贝叶斯算法 D:线性回归算法
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