1[.单选题]从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程是()。

　　A.数据分析

　　B.数据挖掘

　　C.数据可视化

　　D.数据研究

　　[答案]B

　　[解析]数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。

　　2[.单选题]下列选项中不属于大数据“4V”特性的是()。

　　A.数据量大

　　B.数据多样性

　　C.价值密度高

　　D.数据的产生和处理速度快

　　[答案]C

　　[解析]大数据具有数据量大、数据多样性、价值密度低、数据的产生和处理速度快等“4V”特性。

　　3[.单选题]()的处理对象是非结构化、非几何的抽象数据，如金融交易、社交网络和文本数据。

　　A.信息可视化

　　B.知识可视化

　　C.科学可视化

　　D.可视化分析

　　[答案]A

　　[解析]1、科学可视化面向科学与工程领域的数据，如包含空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算机模拟数据和医学影像数据，重点探索以几何、拓扑和形状特征来呈现数据中蕴含的规律。2、信息可视化的处理对象是非结构化、非几何的抽象数据，如金融交易、社交网络和文本数据。

　　4[.多选题]大数据的“4V”特性有()。

　　A.数据量大

　　B.数据多样性

　　C.价值密度低

　　D.数据的产生和处理速度快

　　E.数据易被取得

　　[答案]A，B，C，D

　　[解析]大数据的“4V”特性有数据量大、数据多样性、价值密度低、数据的产生和处理速度快。

　　5[.多选题]数据挖掘的定义包含以下几层含义()。

　　A.数据源必须是真实的、大量的、有噪声的

　　B. 发现的是用户感兴趣的知识

　　C. 所有发现的知识都是绝  对的

　　D. 发现的知识是可接受、可理解、可运用的

　　E. 并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题

　　[答案]A，B，D，E

　　[解析]数据挖掘(datamining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。该定义包含以下几层含义：(1)数据源必须是真实的、大量的、有噪声的;(2)发现的是用户感兴趣的知识;(3)发现的知识是可接受、可理解、可运用的;(4)并不要求发现放之四海而皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

　　6[.多选题]分类技术是一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法，常用的分类技术包括()。

　　A.基于分层的方法

　　B.决策树分类法

　　C.基于网格的方法

　　D.贝叶斯分类法

　　E.神经网络

　　[答案]B，D，E

　　[解析]1、分类就是确定目标对象属于哪个预定的类别，以实现对未来潜在的预测需求。例如，在邮件系统中区分出垃圾邮件，在贷款客户中判断出有风险客户等。分类技术是一种监督学习，即使用已知类别的训练数据建立分类模型的方法，常用的分类技术包括决策树分类法、贝叶斯分类法、关联分类法、支持向量机、神经网络等。2、聚类要划分的类是未知的，聚类分析是根据观察学习来确定数据之间的关系，因此是一种无监督学习。常用的聚类方法包括基于划分的方法(例如k-均值算法)、基于分层的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。

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