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117301根据信息的特征，可以将信息可视化划分为哪些类别？
117302分层抽样的定义是？
117303大数据获取的定义？
117304MapReduce模型的编程方法步骤？
117305传统数据获取与大数据获取的区别？
117306地图的构成要素有哪些？请简要说明并解释每种要素的含义。
117307通用网络爬虫的局限性？
117308NewSQL系统的主要架构？
117309大数据获取的挑战主要包括哪些方面？
117310什么是网站数据采集？
117311同构异质数据库的定义是？
117312构建大数据抽取程序需要考虑哪些条件？
117313大数据抽取的定义？
117314常用的大数据的抽取方法有哪些？
117315请简述数据平滑法的处理过程。
117316大数据分析的定义是？
117317z分数规范化方法的步骤是？
117318分箱平滑法的定义是？
117319移动平均法的定义是？
117320请简述系统抽样的特点和实现过程。
117321指数平滑法中平滑常数的选取规则是？
117322数据规范化的定义和作用是？
117323什么是数值约简？数值约简技术可以分为哪两类？
117324请简述数据集成的概念。
117325相关分析与回归分析的基本区别是？
117326数据约简的定义是？
117327请简述随机抽样方法的特点和实现过程。
117328数据分析与数据挖掘的主要区别是？
117329什么是检验假设？
117330什么是相关分析？
117331什么是模型？模型由哪三个部分组成？
117332可视化的定义是？
117333请简述检验假设的方法。
117334请简述回归分析的步骤。
117335Python是一种面向对象的解释型高级编程语言，其结构简单，易于学习和维护，但可移植性和可扩展性较差。
117336数据挖掘的对象是各种各样的数据，针对不同的数据其分析方法可能是不同的。但这并不是说数据挖掘没有章法，其是有一般流程的。
117337下列关于Python的说法错误的是（）。
117338如需在Python中安装第三方工具库或包（packages），可以在终端使用的命令是（）。
117339下列关于Python中的注释说法正确的是（）。
117340下列关于Python的说法正确的是（）。
117341统计和数据挖掘的主要区别是（）。
117342在Python基本库中，最常见也是最主要的数据结构类型是（）。
117343在调用statsmodels进行数据分析时，往往采用数据分析接口（api）的方式进行。
117344关于统计和数据挖掘，下列说法正确的是（）。
117345下列操作属于数据分析和挖掘的一般流程的是（）。
117346Python中可以使用“#”作为注释，“#”右边的一切内容均不会被执行。
117347下列关于Python中的注释说法错误的是（）。
117348Python可以使用import语句导入已经安装在系统中的package。
117349下列属于Python的第三方库的是（）。
117350经典统计中强调的推断在数据挖掘中依然存在。
117351与统计学相比，数据挖掘以开放式方式处理大型数据集，这使得其不可能像推断所需的那样对所分析问题施以严格的限制。
117352关于统计和数据挖掘，下列说法错误的是（）。
117353数据挖掘的对象是各种各样的数据，针对不同的数据其分析方法可能是不同的，所以说数据挖掘没有章法。
117354Python中常见的序列数据结构类型有（）。
117355Python中的注释会被执行但不显示结果。
117356在Python基本库中，序列是最常见也是最主要的数据结构类型。
117357数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，不包括（）。
117358下列操作不属于数据分析和挖掘的一般流程的是（）。
117359Python中只能使用“#”作为注释，并且可以对多行注释。
117360删除缺失值的函数dropna（），默认是删除行，如果要对列进行删除，则需要添加参数（）。
117361数据预处理是数据分析工作的（）。
117362下列关于函数dropna（）的说法正确的是（）。
117363数据预处理是数据分析工作的准备阶段。
117364下列不属于缺失值的产生原因的是（）。
117365下列关于函数dropna（）的说法不正确的是（）。
117366除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数（）实现。
117367数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，主要包括（）。
117368一般数据的预处理，主要包括（）。
117369缺失值的产生有可能是因为某些原因没有收集到信息，也有可能是对于这些个体来说这些属性是不可用的。
117370缺失值的产生，有可能是因为（）。
117371duplicated（）函数会返回一个布尔数组，表明每一行是否与前面行有重复。
117372dropna（）函数默认是删除列，要对行进行删除，则需要添加参数axis=1。
117373除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数dropna（）作用于数据框来实现。
117374在某些情况下，有些时候并不一定会收集到数据，因而会造成观测值或变量的数据有缺失，这些缺失的数据就称为缺失值。
117375dropna（）函数默认是删除行，要对列进行删除，则需要添加参数axis=0。
117376如果数据质量不高，则会影响数据挖掘的结果。
117377为了去除异常值，我们可以对每个变量计算Z（）得分，然后去除那些Z（）得分异常高或者异常低的个体。
117378异常点通常是指处于数据边界和数据集中的其他点有着不同模式的点。
117379数据预处理是数据分析工作的实施阶段。
117380dropna（）函数默认是删除行，要对列进行删除，则需要添加参数axis=1。
117381下列代码可以将数据集data中的重复个体检测出的是（）。
117382数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，包括数据清洗、筛选和数据变换，用于数据挖掘前的模型选择等，有助于提高数据挖掘的效率。
117383缺失值是不受标准化过程影响的。
117384下列关于抽样的说法错误的是（）。
117385一些数据集是由合并数据源形成的，这就使其有可能含有重复数据或者近似重复的个体。
117386duplicated（）函数可以将数据中的重复值直接筛选出来。
117387缺失值会受到标准化过程影响。
117388下列关于函数duplicated（）的说法正确的是（）。
117389下列关于函数duplicated（）的说法不正确的是（）。
117390数据整合是一个将两个或者多个对象的值合并成一个对象的预处理操作。
117391数据整合是一个将两个或者多个对象的值合并成一个对象的预处理操作，数据整合不包括（）。
117392离散化是一种将连续取值的变量转换成一个分类变量的数据预处理步骤。
117393下列不属于期望预测误差的是（）。
117394下列关于主成分的属性说法错误的是（）。
117395离散化是一种将分类取值的变量转换成一个连续变量的数据预处理步骤。
117396下列关于抽样的说法正确的是（）。
117397设定虚拟变量时，对于每个样本而言，同一个定性变量对应虚拟变量的值之和不超过1。
117398数据整合是一个将两个或者多个对象的值合并成一个对象的预处理操作，数据整合包括（）。
117399无放回抽样有可能对同一个个体抽中了多次，有放回抽样则将抽出来的个体从抽样对象中去除，因此不会有重复的个体。
117400有放回抽样有可能对同一个个体抽中了多次，无放回抽样则将抽出来的个体从抽样对象中去除，因此不会有重复的个体。
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