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- 1.从大量非结构化或半结构化数据中检索并获得见解的自动化方法，用于感知人们对品牌、产品、服务或其他类型主题的感觉和看法，这种方法是指： 选项： A:语义分析 B:机器学习 C:语义分析 D:文本挖掘
- 2.()是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。 A: 预测 B: 分析 C: 预测分析 D: 分析预测
- 3.依据分析的数据类型，可将大数据分析模型分为（ ）。 选项： A:面向结构化多维数据的多元分析 B:面向半结构化图数据的图分析 C:面向非结构化文本数据的文本分析 D:面向非结构化文本数据的多元分析
- 4.(单选题, 5分)( ) 是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用,以确定未来结果的算法和技术。 选项： A: 预测 B: 分析 C: 预测分析 D: 分析预测
- 5.()是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化教据中使用以确定未来结果的算法和技术。 (单选题)(1.0) 选项： A、分析 B、预测分析 C、预测 D、分析预测
- 6.呼叫中心语音文件的语义分析是通过文本分析进行的，并存储在一个关系数据库中，以下哪项描述是正确的？ 选项： A、语音文件属于非结构化数据，而语义分析属于结构化数据 B、它们都是结构化的数据 C、语音文件是结构化数据，语义分析是非结构化数据 D、结构化数据和非结构化数据是同一回事 E、它们都是非结构化的数据
- 7.从性质和用于分析的数据类型两个维度可把情报分析方法分为选项： A:基于专家判断的传统分析方法; B:基于实验或观测数据的定量分析方法; C:基于专家生成数据的定量分析方法; D:结构化分析方法
- 8.预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术，用于预测、优化、预报和模拟等许多用途。 选项： A:正确 B:错误
- 9.1. 在大数据中，下列哪个术语用于描述非结构化和半结构化数据的处理和分析？ 选项： A:A、 数据仓库 B:B、 数据挖掘 C:C、 NoSQL数据库 D:D、 大数据分析
- 10.文本分析是专门通过数据挖掘、机器学习和自然语言处理技术去发掘（ ）的分析文本的应用。文本分析实质上提供了发现，而不仅仅是搜索文本的能力。 选项： A:自然语言 B:非结构化 C:结构化 D:字符与数值
- 11.文本分析是专门通过数据挖掘、机器学习和自然语言处理技术去发掘（ ）文本价值的分析应用。文本分析实质上提供了发现，而不仅仅是搜索文本的能力。 选项： A:自然语言 B:非结构化 C:结构化 D:字符与数值
- 12.文本分析 是专门通过数据挖掘、机器学习和自然语言处理技术去发掘非结构化的分析文本的应用。该分析实质上提供了发现，而不仅仅是搜索文本的能力。
- 13.大数据时代下,作为其核心,预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。预测分析是一种()解决方案,可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术,用于预测、优化、预报和模拟等许多用途。 选项： A、存储和计算 B、统计或数据挖掘 C、数值计算和分析 D、数值分析和计算处理
- 14.大数据分析按照数据类型分为________、半结构化和非结构化三类数据分析。
- 15.以下关于数据分析的说法，错误的是（ )。选项： A:结构化数据分析是指传统的数据分析; B:社交网络分析只能基于联系结构来分析; C:文本分析又称为文本挖掘，是指从无结构的文本中提取有用信息或知识的过程; D:Web数据分析的目标是从web文档和服务中自动检索、提取和评估信息以发现知识
- 16.数据类型分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。以下数据属于非结构化数据的是（）。 选项：A：文本B：XMLC：HTMLD：图片
- 17.是专门通过数据挖掘、机器学习和自然语言处理技术去发掘非结构化的分析文本的应用。该分析实质上提供了发现，而不仅仅是搜索文本的能力。
- 18.文本分析的目的在于从根本上把所有的非结构化数据整合从而化为结构化数据，从之前被认为难以量化的海量文本中抽取出大量有价值的、有意义的数据或信息。选项： A:正确; B:错误
- 19.请简述机器学习在数据分析中的应用。A、机器学习可用于预测和分类,从而为决策提供更准确的数据支持。B、机器学习可用于处理大量数据,从而提高数据分析的效率。C、机器学习可用于自动化数据分析过程,从而减少人为错误。D、以上都是。
- 20.数据分析与数据挖掘的概念是容易被混淆。下列选项中，正确描述数据分析与数据挖掘之间的关系的是？ 选项：A、数据分析强调结果，数据挖掘强调过程B、数据分析目标明确，根据目标做出假设，得出结论。数据挖掘是寻找数据末知的模式与规律C、数据分析常采用数学分析的方法，如对比分析、回归分析、交叉分析等。数据挖掘主要采用统计学、机器学习等常用方法挖掘数据D、数据分析是输出模型或规则，根据模型应用。数据挖掘是得到己知的指标预测值，根据预测值跟业务结合，发挥数据价值
