绪论 单元测试

1、 问题:

本课程中关于大数据处理与分析部分的学习内容有：（     ）

选项：
A:Mapreduce的编程模型
B:大数据分析过程
C:大数据分析的常用算法
D:大数据分析分析工具
答案: 【
Mapreduce的编程模型
大数据分析过程
大数据分析的常用算法
大数据分析分析工具
】

第一章 单元测试

1、 问题:大数据的基本特征包括（ ）。
选项：
A:数据规模大
B:数据增长速度快
C:数据来源和数据数据类型多样化
D:数据的价值密度但商业价值高
答案: 【
数据规模大
数据增长速度快
数据来源和数据数据类型多样化
数据的价值密度但商业价值高
】

2、 问题:下面说法正确的是（ ）。
选项：
A:大数据就是数据容量达到1T以上的数据
B:大数据指数据而不包括数据的分析结果
C:大数据指海量多样的数据、分析数据的方法、管理数据的系统、数据的应用的统称
D:大数据是第三次信息化浪潮以后产生的数据
答案: 【
大数据指海量多样的数据、分析数据的方法、管理数据的系统、数据的应用的统称
】

3、 问题:下面哪些技术属于大数据技术。（ ）
选项：
A:快速传输数据的技术。
B:从各种数据源中采集数据的技术。
C:人脸识别技术。
D:网盘数据存储技术
答案: 【
快速传输数据的技术。
从各种数据源中采集数据的技术。
网盘数据存储技术
】

4、 问题:

如何理解“大数据分析是相关性分析而不是因果分析”。（    ）

选项：
A:相关性分析就是通过对大量数据进行统计分析，获取两个现象之间具有关联性。
B:发现两个现象的相关性后，经过进一步深入研究，找出因果关系，就会实现技术创新。
C:不仅要进行相关分析分析，也要进行因果关系分析。
D:不仅要知其然，还要知其所以然。
答案: 【
相关性分析就是通过对大量数据进行统计分析，获取两个现象之间具有关联性。
发现两个现象的相关性后，经过进一步深入研究，找出因果关系，就会实现技术创新。
不仅要进行相关分析分析，也要进行因果关系分析。
不仅要知其然，还要知其所以然。
】

5、 问题:

大数据的特征Variety是指：（    ）

选项：
A:数据来源广泛
B:数据变化多端
C:数据格式多样
D:数据用途丰富
答案: 【
数据来源广泛
数据格式多样
】

第二章 单元测试

1、 问题:在Python中，语句print(3 ＜ 5 ＞ 2)的输出结果为False。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【
错
】

2、 问题:已知x是一个足够大的numpy二维数组，那么语句x[0，2]=4的作用是把行下标为0、列下标为2的元素值改为4。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【
对
】

3、 问题:扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来合并数据。（ ）
选项：
A:对
B:错
答案: 【
错
】

4、 问题:已知x = [1,2]和y = [3,4]，那么x+y的结果是（ ）。
选项：
A:3
B:7
C:[1, 2, 3, 4]
D:[4, 6]
答案: 【
[1, 2, 3, 4]
】

5、 问题:Pandas中常用的数据结构包括（ ）。
选项：
A:List
B:Series
C:DataFrame
D:Panel
答案: 【
Series
DataFrame
Panel
】

第三章 单元测试

1、 问题:文件系统的优点不包括（ ）。
选项：
A:操作系统为用户使用文件提供了友好界面
B:文件的逻辑结构与物理结构脱钩，具有了一定的独立性
C:数据的组织不存在大量的数据冗余
D:用户的程序与数据可分别存放在外存储器上，实现以文件为单位的数据共享
答案: 【
数据的组织不存在大量的数据冗余
】

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