浙江大学
- 数据分箱操作时，箱子的个数（分成的区间段数）是完全固定的
- 矩阵可以看做二维的张量。
- 交替纵横切分法采用贪心策略来保证树图中每个矩形的长宽比。
- 中位数能够反映类别属性数据的中间位置。
- 图是用来描述实体间关系的一种结构。
- 城市数据的可视分析系统不仅包含数据的展示，还包括整个的数据预处理，数据计算和交互式的数据分析。
- 亚尔勃斯投影是一种典型的等面积投影。
- 数据降维可以把大量数据分成不同的类别，降低分析复杂度便于可视化
- 数据可视化的原则是“总览优先，大浪淘沙，精细入微”。
- 盒须图能够展示数据的均值位置。
- 面积是定量视觉通道，当可视化标记的面积发生变化时，人对面积的主观感知变化与实际变化值基本吻合。
- 曲线拟合时需要考虑数据本身分布特征，才能更好的体现并在可视化中展现数据的模式
- 微博不是文本数据。
- 一维标量场数据必须沿一条直线路径采集。
- 在注重轨迹的真实情况展示时，可以不用注意轨迹之间的遮挡，直接绘制真实轨迹。
- 矢量可以看做一维的张量。
- 静态图，单个图的可视化方法都可以直接简单的应用在动态图中。
- 增加视觉通道可以编码更多的信息，所以可以通过增加大量视觉通道来使我们的可视化作品信息更加丰富。
- 平行坐标用线来表示数据点。
- 词云中字体最大的词，出现频率最高。
- 可视化映射不是一个孤立的过程，而是和数据、感知、人机交互等方面的技术相互依托共同实现的
- 交互是可视化中 的部分。
- 交互式可视化工具不需要用户有较强的编程基础。
- 可视化展示中的数据越多越好。
- 下面哪个选项不属于时变型数据？
- 欧氏距离是闵可夫斯基距离中阶为几的特殊情况？
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- 数据的维度指的是？
- 天气预报中的地表风向地图属于哪一种空间场？
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- 流数据的特点不包括以下哪个选项？
- 一般的地图采用了那种地图投影方式？
- 当需要编码的数据是数值型数据，那么，请问你应该选用什么类型的视觉通道，这种视觉通道一般情况下表现力最强的是哪种视觉通道？
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- 著名的南丁格尔玫瑰图的可视化形式属于
- 英文分词以什么作为划分单词基准？
- 以下哪种并不是编程式可视化工具？
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- 平行坐标的坐标轴表示什么？
- 下面哪种方法属于空间嵌套填充法？
- 以下哪种可视化工具可以集成可以集成OpenGL，并用于加速三维可视化渲染？
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- 以下哪点不是节点链接法需要遵循的原则？
- 投影视图用什么编码了文档间的相似性？
- 以下降维方法中哪个是非线性的？
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- 在what-why-how模型中，why（也就是用户为什么要用可视化来分析）这个问题，我们从那些角度进行思考的？
- 三维散点图在可视化上的缺点有哪些？
- 在城市出租车轨迹数据的可视化系统中，应该注意的因素有（ ）
- 对于Processing，以下哪些描述是对的？
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- 动态图中，相比于动画法，时间轴方法的优点有（ ）
- 可视化分析数据时，一方面我们可以利用数据去发现模式、呈现给他人或者享受可视化结果。另一方面可以是产生新数据，这个产生包含了哪些形式的操作？
- 以下哪个是交互式可视化工具的特点？
- 可视化结构空间中可以调整的对象有（ ）
- 词频向量有什么作用？
- 树结构可视化主要包括哪几种方法？
- 以下哪个属于配置式可视化工具？
- 下列视觉通道中，哪些是定量/定序视觉通道？
A:错 B:对
答案:错
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:错
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:对 B:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:生物DNA B:股票走势 C:城市POI数据 D:文本
A:2 B:0.5 C:1 D:∞
A:Vega B:Processing C:Tableau D:D3.js
A:属性值的大小 B:样本的数量 C:重要属性的数量 D:属性的数量
A:三维矢量场 B:二维标量场 C:三维标量场 D:二维矢量场
A:标准化 B:线性变换 C:其它三个选项都不是 D:反正切变换
A:工作制 B:工作 C:公司 D:一个
A:标记法 B:颜色映射 C:高度映射 D:等值线
A:某个元素被处理后，要么被丢弃，要么被归档存储 B:每次流入的数据顺序是一致的 C:数据元素在线到达，需要实时处理 D:潜在大小不确定
A:
墨卡托投影
B:其它三个选项都采用 C:亚尔勃斯投影
D:方位角投影
A:定量的视觉通道，坐标轴位置 B:定性的视觉通道，长度 C:定性的视觉通道，坐标轴位置 D:定量的视觉通道，长度
A:颜色映射 B:标记法 C:等值线 D:高度映射
A:线性 B:随机 C:径向 D:网格
A:冠词 B:形容词 C:量词 D:空格
A:WebGL B:Processing C:Gephi D:D3
A:咖啡 B:花朵 C:河流 D:蛋糕
A:样本点 B:属性 C:维度 D:样本总量
A:
缩进法
B:其它三个选项都属于 C:旭日图
D:双曲树
A:Tableau B:D3.js C:Processing D:Vega
A:闭合原则 B:对称原则 C:连续原则 D:好图原则
A:尽量避免边的交叉 B:一定要保持全局最优效果 C:节点和边尽量均匀分布 D:边的长度与权重相关
A:颜色 B:角度 C:大小 D:距离
A:多维尺度分析 B:主成分分析 C:因子分析 D:局部线性嵌入
A:等值线 B:标记法 C:颜色映射 D:高度映射
A:形状 B:纹理 C:高度 D:颜色
A:分析的目标 B:分析的适用性 C:用于分析的交互 D:分析的行为
A:点与点相互遮挡 B:交互不灵活 C:不同视角下点的分布不同 D:渲染效率低
A:出租车数据量大造成的计算延时 B:出租车数据量大造成的交互延时 C:出租车数据中的丢失数据及错数据 D:出租车数量过多造成的视觉遮挡
A:诞生时间晚于D3 B:诞生之初旨在用于教学 C:基于Java D:简单易上手 E:集成了OpenGL
A:坐标轴位置 B:纹理 C:形状 D:颜色色调
A:提供整体时间的变化概览 B:相邻两帧图之间的变化更清晰 C:任意两帧图可以对比 D:更注重时间特性上的分析
A:记录 B:检测 C:派生 D:标注
A:适用于可视化任务复杂多样的场景 B:通过用户交互生成可视化结果 C:适合处理多源异构数据 D:需要用户编程能力较高 E:可视化结果比较简单
A:视图的位置 B:视图的大小 C:使用的数据 D:界面的主色调
A:分析文档主题 B:计算文本长度 C:反映了作者信息 D:分析相似性
A:混合方法 B:弹性层次法 C:结点链接法 D:空间嵌套填充法
A:D3 B:Tableau C:PowerBI D:Echarts E:Vega-Lite
A:区域面积 B:角度 C:空间位置 D:形状
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