数据科学与大数据应用测试 选择题 60题.pdfVIP

1.在数据科学中，什么是“数据清洗”？

A.数据分析的过程

B.数据收集的过程

C.数据预处理的过程，以去除或修正错误和不一致的数据

D.数据存储的过程

2.下列哪个不是大数据的“3V”特征？

A.速度

B.多样性

C.价值

D.体积

3.在机器学习中，监督学习与非监督学习的主要区别是什么？

A.监督学习需要标签数据，非监督学习不需要

B.监督学习不需要标签数据，非监督学习需要

C.监督学习用于分类，非监督学习用于回归

D.监督学习用于回归，非监督学习用于分类

4.下列哪个算法是用于分类的？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.聚类分析

D.主成分分析

5.在数据可视化中，什么是“热图”？

A.一种显示数据分布的图表

B.一种显示数据趋势的图表

C.一种通过颜色变化来展示数据集中数值大小的图表

D.一种显示数据关系的图表

6.下列哪个是Hadoop的核心组件？

A.Hive

B.Pig

C.HDFS

D.Spark

7.在数据科学项目中，“特征工程”是指什么？

A.选择和构建数据的最佳特征以供机器学习算法使用

B.数据清洗的过程

C.数据存储的过程

D.数据分析的过程

8.下列哪个工具不是用于大数据处理的？

A.ApacheKafka

B.MicrosoftExcel

C.ApacheFlink

D.ApacheStorm

9.在数据科学中，“交叉验证”的主要目的是什么？

A.评估模型的泛化能力

B.提高模型的准确性

C.减少数据集的大小

D.增加数据集的多样性

10.下列哪个是深度学习的应用？

A.图像识别

B.数据清洗

C.数据存储

D.数据分析

11.在Python中，用于数据分析的常用库是哪个？

A.TensorFlow

B.Pandas

C.Django

D.Flask

12.下列哪个是NoSQL数据库的例子？

A.MySQL

B.PostgreSQL

C.MongoDB

D.Oracle

13.在数据科学中，“过拟合”是什么意思？

A.模型在训练数据上表现不佳

B.模型在测试数据上表现不佳

C.模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳

D.模型在所有数据上表现都很好

14.下列哪个是数据仓库的特征？

A.支持实时数据更新

B.主要用于存储结构化数据

C.支持非结构化数据的存储

D.主要用于实时数据分析

15.在数据科学中，“A/B测试”主要用于什么？

A.比较两个或多个变体的性能

B.数据清洗

C.数据存储

D.数据分析

16.下列哪个是数据湖的特征？

A.存储结构化数据

B.存储非结构化数据

C.主要用于实时数据分析

D.支持实时数据更新

17.在数据科学中，“随机森林”是一种什么类型的算法？

A.回归算法

B.分类算法

C.聚类算法

D.关联规则算法

18.下列哪个是数据科学中的“特征选择”方法？

A.主成分分析

B.线性回归

C.逻辑回归

D.聚类分析

19.在数据科学中，“正则化”的主要目的是什么？

A.减少模型的复杂度

B.增加模型的复杂度

C.提高模型的准确性

D.减少数据集的大小

20.下列哪个是数据科学中的“时间序列分析”应用？

A.预测股票价格

B.图像识别

C.文本分析

D.数据清洗

21.在数据科学中，“集成学习”是什么意思？

A.使用单一模型进行学习

B.使用多个模型进行学习

C.使用单一算法进行学习

D.使用多个算法进行学习

22.下列哪个是数据科学中的“异常检测”应用？

A.检测信用卡欺诈

B.图像识别

C.文本分析

D.数据清洗

23.在数据科学中，“降维”的主要目的是什么？

A.减少数据的维度

B.增加数据的维度

C.提高模型的准确性

D.减少数据集的大小

24.下列哪个是数据科学中的“文本挖掘”应用？

A.情