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117201NoSQL主要指非关系型、分布式、不提供ACID特性的数据库设计模式。（）
117202数据清洗是数据预处理的重要部分，其主要工作是检查数据的完整性及数据的一致性，对其中的噪声数据进行平滑，对丢失的数据进行填补，以及对重复的数据进行消除等。（）
117203NoSQL数据库代表了一系列的、不同类型的相互关联的数据存储与处理的技术的集合。（）
117204增量数据抽取机制能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，也不能影响现有业务。相对全量数据抽取，增量数据抽取的设计更简单。（）
117205准确性、完整性、一致性和及时性称为数据质量的四要素。（）
117206噪声是指测量数据中的随机错误和偏差，通过数据平滑技术可以除去噪声。（）
117207时间戳方式的优点是性能优异，系统设计清晰，数据抽取相对复杂，可以实现数据的递增加载。（）
117208数据清洗的过程是指通过分析脏数据产生的原因和存在形式，构建数据清洗的模型和算法来完成对脏数据的清除，进而实现将不符合要求的数据转化成满足数据应用要求的数据，为数据分析与建模建立基础。（）
117209数据清洗的标准只包含返回率和精确度两个方面。（）
117210聚类就是将数据集分组为多个类或簇，在同一个簇中的数据对象（记录）之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别不大。（）
117211使用基于时间戳的增量数据抽取方式进行数据抽取时，系统通过比较上次抽取时间与时间戳字段的值来决定抽取的数据。（）
117212k（）NN近邻缺失数据填充算法是一种简单快速的算法，它利用本身具有完整记录的属性值实现对缺失属性值的估计。（）
117213数据清洗的目的是消除脏数据，主要消除异常数据、清除重复数据、保证数据的完整性等，进而提高数据的可利用性。（）
117214对数转换是将原始数据的自然对数值作为分析数据，如果原始数据中有零，可以在底数中加上一个小数值。（）
117215数据转换可将原始数据转换成适合数据分析的形式，如果数据转换处理不当，将严重扭曲数据本身的内涵，改变数据原本的形态。（）
117216平方根转换适用于泊松分布的数据。（）
117217一次移动平均法一般适用于时间序列数据为水平型变动的预测，也适用于明显的长期变动趋势和循环型变动趋势的时间序列预测。（）
117218对数转换适用于泊松分布数据。（）
117219移动平均法是预测将来某一时期的平均预测值的一种方法，该方法对过去若干历史数据求算术平均数，并把该数据作为以后的预测值。（）
117220特征约简是在保留、提高原有判别能力的前提下，从原有的特征中删除不重要或不相关的特征，或者通过对特征进行重组来减少特征的个数，同时减少特征向量的维度。（）
117221大数据分析是指用准确的分析方法和工具来分析经过预处理后的大数据，提取具有价值的信息，进而形成有效的结论，并通过可视化技术展现出来的过程。（）
117222数据平滑法分为移动平均法和分箱平滑法。（）
117223对数转换适用于轻度偏态数据。（）
117224数据规范化可将原来的度量值转换为无量纲的值，通过将属性数据按比例缩放，将一个函数给定属性的整个值域映射到一个新的值域中，即每个旧的值都被一个新的值替代。（）
117225二次移动平均法是以历史数据为基础，按时间顺序分段反映后期的变化趋势。（）
117226移动平均法分为一次移动平均法、混合移动平均法和多次移动平均法。（）
117227一次移动平均法仅适用于没有明显的迅速上升或下降趋势的情况，如果时间数列呈直线上升或下降趋势，则需要使用二次移动平均法。（）
117228指数平滑法是预测中常用的方法，这种方法的依据是时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可顺势推延。（）
117229统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学，其是指对某一现象数据的搜集、整理、计算、分析、解释和表述等活动。（）
117230指数平滑法适用于中短期发展趋势预测。（）
117231分层抽样又称为类型抽样，是指先将总体单位按主要标志加以分类，分成互不重叠且有限的类型，使其成为层，然后从各层中独立地随机抽取单位。（）
117232分箱平滑法是一种数据局部平滑方法，它是通过考察周围的数据来平滑存储数据，其用箱子的面积来表示不同的箱中的相同个数的数据，用箱的宽度来表示箱中每个数值的取值区间。（）
117233确定样本子集大小的因素中不包括计算成本和存储要求。（）
117234分箱平滑法是用箱内数值的平均值、中值或边界值来替代该分箱内各观测的数值。（）
117235规范化的作用是对重复性的事物和概念，通过规范、规程和制度等达到统一，以获得最佳秩序和效益。（）
117236系统抽样又称为等距抽样，当总体中个体数少，且其分布没有明显的不均匀情况时，常采用系统抽样。（）
117237数值约简技术分为有参数值约简技术和无参数值约简技术。（）
117238在进行高维数据分析时，存在的两个主要困难分别是欧氏距离问题和维数膨胀问题。（）
117239无参数值约简技术主要用于存放约简数据的表示，其主要有线性回归模型、直方图、聚类和选择等。（）
117240随机抽样方法的特点是要使总体中每个个体被抽取的可能性都相同。（）
117241数据约简是指在对挖掘任务和数据本身内容理解的基础之上，寻找依赖于发现目标特征的有用数据，以缩减数据规模，从而在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。（）
117242数值约简是利用替代的方式，使用较小的数据表示替换或估计数据，进而可以减少数据量。（）
117243数据规范化方法有最大最小值规范化方法、z分数规范化方法和小数定标规范化方法。（）
117244数据集成是应用、存储以及各组织之间传送的数据管理实践活动，其主要考虑合并规整数据问题。（）
117245对于高维数据，通过降维的维数约简方法可以减少冗余数据。（）
117246维数约简又称为降维，对于较高维空间的数据库Ｘ，通过特征提取或者特征选择的方法，将原空间的维数降至ｍ维。（）
117247基于数据时序的维数约简可以分为静态维数约简和时间相关维数约简，静态维数约简通常用于处理时间序列。（）
117248数据立方体是二维表格的多维扩展，将三维的数据立方体看作是一组类似的互相叠加起来的二维表格。（）
117249探索性数据分析是从基于数据本身的角度来说明数据分析方法，涉及模型的假设和统计推断。（）
117250文本数据是典型的结构化数据类型。（）
117251数据分析的分析目标比较明确，分析条件也比较清楚，基本上就是采用统计方法对数据进行多维度的描述，其从一个假设出发，需要自行选择方程或模型来与假设匹配。而数据挖掘不需要假设，其目标不是很清晰，可以自动建立方程与模型。（）
117252数据源的异构性一直是困扰数据集成系统的核心问题，异构性的难点主要表现在语法异构和语义异构。（）
117253证实性数据分析可以评估观察到的模式或效应的再现性。（）
117254多维可视化的基本方法主要包括基于几何图形、基于图标、基于像素、基于层次结构和基于图结构的混合方法。（）
117255数据集成是指将不同来源、不同格式、不同特点与不同性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中。（）
117256探索性数据分析强调灵活探求线索和证据，而证实性数据分析则着重评估现有证据。（）
117257探索性数据分析是从原始数据入手，不完全以实际数据为依据。（）
117258数据集成最复杂和困难的问题是数据格式转换，也就是将多种数据格式转换为统一的格式。（）
117259定性数据分析是指定性研究照片和观察结果等非数值型数据的分析，其是对对象性质特点的一种概括。（）
117260多维数据分析的目标是探索多维数据项的分布规律和模式，并揭示不同维度属性之间的隐含关系。（）
117261大数据挖掘方法以建模理论、数据仓库、机器学习等复合技术为主，数据挖掘是大数据分析的核心，占有重要的地位。（）
117262从分析的结果上来看，大数据分析主要分为探索性数据分析、证实性数据分析、定性数据分析；从分析的方式上来看，大数据分析主要分为离线数据分析、在线数据分析和交互式分析。（）
117263变异系数不能消除单位和平均值不同对两个或多个数据变异程度比较的影响。（）
117264检验假设是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，先对总体的特征进行某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，决定拒绝这个假设还是接受这个假设。（）
117265通过数据的数字特征分析，反映数据的集中位置、分散程度、分布形状等，就可以进一步推断出样本中包含的总体信息。（）
117266持久化数据的安全通过不同层次的管理来实现，即物理层、网络层和数据存储层。（）
117267模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式。（）
117268Cyber空间与信息化是什么？
117269可视化可以使用计算机支持的、交互的方式来表示抽象数据，以增强用户的认知能力，其侧重于通过可视化文本展现数据中隐含的信息和规律，建立符合人的认知规律的心理映像。（）
117270偏度系数和峰度系数是可刻画数据不对称程度或尾重程度的指标。（）
117271回归分析是确定一个随机变量Ｙ对另一个变量Ｘ或一组（Ｘ1，Ｘ2，…，Ｘｋ）变量的相依关系的统计分析方法。（）
117272聚类就是自动将数据对象分成多个类或簇，划分的原则是在同一个簇中的数据对象具有较高的相似度，而不同簇中的数据对象相似度差别较大。（）
117273判别分析是分类方式事先确定，根据若干变量值判断对象归属问题的一种多变量统计分析方法。（）
117274数据挖掘是大数据分析的核心，其通过建模和构造算法来获取信息与知识。（）
117275我们将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数。（）
117276由大及小的可视化展现方式是：先给出一个整体的画面，可以引导阅读者具体深入到一个聚焦的点。（）
117277在数据比较的可视化展现中，可以对数据集中突出的不同方面给出一个有力的叙述与说明。（）
117278假设分为两种，一种是原假设，另一种是备选假设。（）
117279气泡图是柱状图的一种变体，通过每个点的面积大小来反映第三维。（）
117280大数据的处理过程是？
117281数学要素用来确定地学要素的空间相关位置，是地图内容骨架的要素。（）
117282地图是地理信息的载体，其容纳和储存了巨大数量的信息，而作为信息的载体，只能是传统概念上的纸质地图、实体模型。（）
117283由于数据随着时间而变化，可以将数据变化可视化，然后解释导致数据变化的原因。（）
117284地图就是依据一定的数学法则，使用地图语言、颜色、文字注记等，通过制图综合在一定的载体上，表达地球（或其他天体）上各种事物的空间分布、组合、联系、数量和质量特征及在时间中的发展变化状态绘制的图形，其科学地反映出自然和社会经济现象的分布特征及其相互关系。（）
117285地图的构成要素只包括图形要素和数学要素。（）
117286根据信息的特征可以将信息可视化分为一维信息可视化、二维信息可视化、三维信息可视化、多维信息可视化、层次信息可视化、网络信息可视化、时序信息可视化。（）
117287维数灾难通常是指在涉及向量计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。（）
117288将抽象的指标数据转换成容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。（）
117289文本可视化可以将文本中蕴含的语义特征直观地展示出来，这些语义特征主要有词频与重要度、逻辑结构、主题聚类、动态演化规律等。（）
117290数据加工的定义？
117291平方根转换适用于等比数据。（）
117292时空数据是带有地理位置与时间标签的数据。（）
117293数据科学的定义？
117294在大数据的可视分析中，用户界面与交互设计需要考虑的因素有哪些？
117295结构化数据、非结构化数据的定义及区别是？
117296互联网大数据的定义是？
117297请简述MapReduce的计算过程？
117298增量数据抽取的特点是？
117299请简述MapReduce的基本原理
117300图像数字化的定义？
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