陕西财经职业技术学院
- 大数据思维方式是“一切都能数据化”的完美阐释，是对科学思维的修正和完善。（ ）
- Excel 很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。（ ）
- 网络爬虫是互联网时代下的一种网络信息搜集技术，也可以理解为一种自动在网络上模拟人操作行为的计算机程序。（ ）
- 数据预处理时，数据集成主要是解决数据空缺、数据大小的问题。（ ）
- 关联规则就是因果关系。（ ）
- Spark采用内存替代HDFS或本地磁盘来存储中间结果。（ ）
- 数据、技术和思维是驱动大数据技术飞速发展的三驾马车；大数据是技术的革命，也是思维的革命。（ ）
- MapReduce是具有代表性的大数据批处理技术。（ ）
- Excel 能够很容易制作出符合专业出版物和网站需要的数据图。（ ）
- Hadoop的核心包括HDFS和MapReduce。（ ）
- 射频识别技术（RFID）是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的数据。（ ）
- 大数据时代的数据隐私安全,将是所有大数据应用的前提条件。（ ）
- 数据压缩分为有损压缩和无损压缩，无损压缩常见压缩软件有Zip、RAR。（ ）
- 关系数据库=多张表+各表之间的关系。（ ）
- 物联网是指将各种物理设备通过互联网连接起来，实现智能化管理和控制。（ ）
- 大数据伦理问题产生的原因（ ）
- 数据变换的方法有（ ）。
- 大数据思维的特征有（ ）。
- 云计算的服务模型中，以下哪些属于基础设施即服务（IaaS）？（ ）
- 大数据思维的特征（ ）。
- 编程语言主要包括哪几类（ ）。
- 下面关于隐私泄露问题的描述，正确的是（ ）
- 一个完整的推荐系统通常包括哪3个组成模块（ ）
- 大数据在餐饮行业的应用主要包括（ ）
- 可视化有哪几个分支？（ ）。
- 大数据时代，数据质量很重要，影响数据质量的因素有（ ）。
- 可视化工具，需要具备哪些特征？（ ）
- 以下关于大数据、云计算和物联网的联系，描述正确的是（ ）
- 云计算包括哪3种典型的服务模式（ ）
- 大数据技术的应用带来了一些新的伦理挑战。这些挑战包括以下哪些方面?（ ）
- （ ） 不属于噪声数据处理方法。
- 大数据技术产生的主要背景是（ ）
- 下面哪个不是可视化的分支？（ ）。
- 关于公民的隐私权，下面描述错误的是（ ）
- 金融风险防控平台的功能不包括下列哪项（ ）
- 下列关于“脏”数据的说法中，不正确的是（ ）。
- 大数据为科学研究提供了新的科学方法——第四范式，第四范式为（ ）
- Hadoop的作者是？（ ）
- 当前社会中，最为突出的大数据环境是（ ）。
- 下面关于数据存储单位的换算错误的是（ ）。
- 下面哪一个不属于大数据伦理问题：（ ）
- 大数据时代，数据收集的主要关键目标是（ ）。
- 华为智能健康手环的应用开发，体现了（ ）的数据采集技术的应用。
- 大数据时代，数据已经成为了企业和个人决策的基础，（ ）则是获取这个基础的第一步。
- 数据预处理的形式是（ ）。
- 第三次工业革命主要特征是（ ）。
- 大数据安全防范，说法正确的是（ ）
- 第三次工业革命时期，数据大量产生，为了能够永久性存储数据，产生了（ ）等设备。
- 《中国人民共和国数据安全法》是什么时候开始施行的？（ ）
- 下面关于大数据伦理的描述，错误的是（ ）
A:对 B:错
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
答案:错
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:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:相关主体的利益牵涉 B:道德规范的缺失 C:数据伦理责任主体不明确 D:人类社会价值观的转变
A:属性构造 B:数据存储 C:平滑 D:规范化
A:一切都将被数据化 B:数据虚拟化 C:数据可以预测未来 D:数据无价值
A:存储 B:应用软件 C:网络 D:虚拟机
A:一切都将被数据化 B:数据挖掘后价值很大 C:数据量特别大 D:数据可以预测未来
A:脚本语言 B:高级语言 C:汇编语言 D:机器语言
A:通过数据预测，可以预测个体“未来的隐私” B:用户在使用搜索引擎时，搜索引擎可以精确地刻画出该用户的“数字肖像” C:“数据痕迹”往往永远无法彻底消除，会被永久保留记录 D:大数据时代下的隐私与传统隐私的最大区别在于隐私的数据化，即隐私主要以“个人数据”的形式出现
A:用户建模模块 B:推荐对象建模模块 C:可视化模块 D:推荐算法模块
A:利用大数据控制店内人流量 B:利用大数据为用户推荐消费内容 C:大数据驱动的团购模式 D:利用大数据调整线下门店布局
A:信息可视化 B:可视分析学 C:数字可视化 D:科学可视化
A:技术方面，技术异常造成数据质量问题 B:管理方面，人员因素与管理机制的原因 C:业务方面，业务流程设置不当造成数据质量问题 D:存储方面，存储空间太大，会导致数据乱序
A:具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求 B:快速开发、可操作性强 C:必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求 D:能够快速地收集分析数据，并对数据信息进行实时更新
A:大数据为云计算提供了“用武之地” B:从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的 C:大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算 D:物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理
A:SaaS（软件即服务） B:PaaS（平台即服务） C:MaaS（机器即服务） D:IaaS（基础设施即服务）
A:隐私边界 B:身份困境 C:数据治理 D:数据权利
A:分箱 B:回归 C:云存储 D:聚类
A:传统数据处理技术的不足 B:其他三项均是 C:人工智能技术的发展 D:互联网的快速发展
A:数字可视化 B:可视分析学 C:科学可视化 D:信息可视化
A:修改权是隐私权利人具有的依法了解自身信息资料是否被行政主体利用的权利 B:支配权是隐私权利人的基本权利之一，隐私权利人对自己的个人信息的收集、储存、传播、使用、开放等享有支配权 C:保障权是指公民有权要求政府在数据开放的过程中保障涉及其个人隐私的信息资料不被开放、不被滥用和不被泄露 D:救济权是公民在自身的合法权益受到侵害时，按照法定程序采取法律手段维护自身权益的权利
A:发现违规企业 B:企业风暴指数 C:企业信用评价 D:时间专题分析
A:残缺的数据 B:错误的数据 C:重复的数据 D:数据价值密度低
A:数据密集型科学范式 B:计算科学范式 C:经验科学范式 D:理论科学范式
A:Kent Beck B:Doug cutting C:Ben Smith D:Martin Fowler
A:自然资源 B:互联网 C:综合国力 D:物联网
A:1MB = 1024KB B:1TB = 1024GB C:1TB = 1024PB D:1GB = 1024MB
A:数据冗余问题 B:数字鸿沟问题 C:隐私泄露问题 D:数据安全问题
A:数据存储 B:数据审核 C:数据海量 D:数据精准
A:网络爬虫 B:传感器 C:API接口 D:射频识别技术
A:数据采集 B:数据预处理 C:数据清洗 D:数据集成
A:数据存储 B:数据挖掘 C:数据销毁 D:数据筛选
A:机器代替手工劳动 B:互联网产生与应用 C:信息爆发 D:电力的应用促使科学技术迅猛发展
A:不下载不明软件和 APP B:不共享个人信息 C:随意填写个人信息 D:使用软件时可随意开启各项权限
A:分布式存储 B:磁带、磁盘和磁鼓 C:网格存储 D:云存储
A:2020年6月28日 B:2021年4月26日 C:2021年9月1日 D:2021年6月10日
A:大数据伦理问题是指由于大数据技术的产生和使用而引发的社会问题 B:作为一种新的技术，大数据技术像其他所有技术一样，其本身是无所谓好坏的，而它的“善”与“恶”全然在于对大数据技术的使用者 C:大数据伦理属于科技伦理的范畴 D:大数据技术本身就存在“善”和“恶”的区分
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