信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘應用考核試卷

信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘應用考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在評估考生對信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘應用的理解和實踐能力，包括對大數(shù)據(jù)處理流程、數(shù)據(jù)分析方法、挖掘技術(shù)以及信托在數(shù)據(jù)分析中的應用等方面的掌握程度。

一、單項選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的）

1.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，下列哪個不是數(shù)據(jù)預處理的主要步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)可視化

2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，下列哪種方法不屬于機器學習算法？（）

A.決策樹

B.支持向量機

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.數(shù)據(jù)庫查詢

3.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的目的？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律

B.支持決策制定

C.優(yōu)化業(yè)務流程

D.增加員工福利

4.下列哪個不是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的常見挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量差

B.數(shù)據(jù)量過大

C.數(shù)據(jù)安全風險

D.數(shù)據(jù)隱私保護

5.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，下列哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的基本流程？（）

A.數(shù)據(jù)預處理

B.數(shù)據(jù)建模

C.模型驗證

D.模型部署

6.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，下列哪種技術(shù)用于處理實時數(shù)據(jù)流？（）

A.批處理

B.流處理

C.離線分析

D.在線查詢

7.下列哪個不是大數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？（）

A.分布式文件系統(tǒng)

B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫

D.Hadoop

8.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要目標？（）

A.提高效率

B.降低成本

C.增加收入

D.優(yōu)化資源配置

9.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種數(shù)據(jù)不適合用于預測分析？（）

A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D.離散數(shù)據(jù)

10.下列哪個不是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.SQL

11.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型解釋性

C.數(shù)據(jù)隱私

D.硬件資源

12.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于聚類分析？（）

A.K-means

B.DBSCAN

C.HierarchicalClustering

D.DecisionTree

13.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的輸出？（）

A.模型

B.報告

C.數(shù)據(jù)集

D.硬件

14.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的應用領(lǐng)域？（）

A.財務分析

B.市場營銷

C.供應鏈管理

D.歷史文獻研究

15.下列哪個不是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)類型？（）

A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D.二進制數(shù)據(jù)

16.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)預處理

B.特征選擇

C.模型評估

D.數(shù)據(jù)備份

17.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種技術(shù)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？（）

A.分布式計算

B.云計算

C.物聯(lián)網(wǎng)

D.人工智能

18.下列哪個不是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？（）

A.HDFS

B.Redis

C.Elasticsearch

D.MySQL

19.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)量

B.數(shù)據(jù)質(zhì)量

C.模型復雜度

D.數(shù)據(jù)隱私

20.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于分類分析？（）

A.NaiveBayes

B.SVM

C.KNN

D.決策樹

21.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的輸出？（）

A.預測模型

B.分類模型

C.模型評估結(jié)果

D.數(shù)據(jù)集

22.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的應用領(lǐng)域？（）

A.客戶關(guān)系管理

B.金融服務

C.醫(yī)療保健

D.農(nóng)業(yè)研究

23.下列哪個不是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)類型？（）

A.文本數(shù)據(jù)

B.圖像數(shù)據(jù)

C.音頻數(shù)據(jù)

D.二維數(shù)據(jù)

24.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征工程

C.模型訓練

D.數(shù)據(jù)導入

25.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種技術(shù)用于處理實時數(shù)據(jù)流？（）

A.SparkStreaming

B.Flink

C.Kafka

D.HBase

26.下列哪個不是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？（）

A.HBase

B.Cassandra

C.Redis

D.MongoDB

27.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)復雜性

B.數(shù)據(jù)隱私

C.模型可解釋性

D.硬件資源

28.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于聚類分析？（）

A.DBSCAN

B.SpectralClustering

C.MeanShift

D.K-means

29.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的輸出？（）

A.聚類結(jié)果

B.分類結(jié)果

C.模型評估報告

D.數(shù)據(jù)集

30.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的應用領(lǐng)域？（）

A.風險管理

B.智能制造

C.智能城市

D.文學分析

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項中，至少有一項是符合題目要求的）

1.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理可能包括以下哪些步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)脫敏

2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是什么？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式

B.支持決策制定

C.優(yōu)化業(yè)務流程

D.提高員工滿意度

3.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)預處理

B.特征工程

C.模型選擇

D.模型評估

4.以下哪些是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？（）

A.分布式文件系統(tǒng)（HDFS）

B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫

D.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

5.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的應用領(lǐng)域？（）

A.財務分析

B.市場營銷

C.供應鏈管理

D.人力資源

6.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)可視化的重要工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.SQL

7.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)類型？（）

A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D.二進制數(shù)據(jù)

8.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.數(shù)據(jù)隱私

C.模型解釋性

D.硬件資源

9.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的輸出？（）

A.預測模型

B.分類模型

C.模型評估報告

D.數(shù)據(jù)集

10.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？（）

A.HDFS

B.Redis

C.Elasticsearch

D.MySQL

11.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些算法適用于聚類分析？（）

A.K-means

B.DBSCAN

C.MeanShift

D.決策樹

12.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征選擇

C.模型訓練

D.結(jié)果解釋

13.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘中的監(jiān)督學習算法？（）

A.決策樹

B.支持向量機

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.聚類算法

14.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的應用領(lǐng)域？（）

A.客戶關(guān)系管理

B.金融服務

C.醫(yī)療保健

D.教育行業(yè)

15.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)類型？（）

A.文本數(shù)據(jù)

B.圖像數(shù)據(jù)

C.音頻數(shù)據(jù)

D.視頻數(shù)據(jù)

16.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)量過大

B.數(shù)據(jù)質(zhì)量差

C.模型復雜度高

D.數(shù)據(jù)隱私問題

17.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些算法適用于分類分析？（）

A.NaiveBayes

B.SVM

C.KNN

D.決策樹

18.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)預處理

B.特征提取

C.模型選擇

D.結(jié)果驗證

19.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘中的非監(jiān)督學習算法？（）

A.K-means

B.DBSCAN

C.主成分分析

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

20.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的應用領(lǐng)域？（）

A.風險管理

B.智能制造

C.智能城市

D.氣象預報

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請將正確答案填到題目空白處）

1.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理的第一步通常是______。

2.在數(shù)據(jù)分析中，為了減少模型過擬合，通常會使用______技術(shù)。

3.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式計算框架是______。

4.數(shù)據(jù)挖掘中的監(jiān)督學習算法旨在通過______來預測未知數(shù)據(jù)。

5.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶______。

6.在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的過程可能包括______、______和______。

7.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是通過______來發(fā)現(xiàn)有價值的信息。

8.數(shù)據(jù)挖掘中的非監(jiān)督學習算法旨在通過______來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)。

9.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)歸一化可以確保所有特征在相同的______范圍內(nèi)。

10.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，為了提高模型的泛化能力，通常會使用______技術(shù)。

11.在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成是將來自不同來源的數(shù)據(jù)合并成一個統(tǒng)一格式的過程，它通常包括______和______。

12.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，特征選擇是選擇對預測目標有最大影響力的特征的過程，它有助于______。

13.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘常用的聚類算法包括______、______和______。

14.數(shù)據(jù)挖掘中的支持向量機（SVM）是一種______算法，它通過尋找最佳的超平面來分離數(shù)據(jù)。

15.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)脫敏是一種保護數(shù)據(jù)隱私的技術(shù)，它通過______來隱藏敏感信息。

16.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，為了處理實時數(shù)據(jù)流，常用的技術(shù)包括______和______。

17.在數(shù)據(jù)分析中，交叉驗證是一種用于評估模型______的技術(shù)。

18.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，為了提高模型的性能，可能會使用______技術(shù)。

19.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘常用的分類算法包括______、______和______。

20.數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種______算法，它通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接來進行學習。

21.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶識別數(shù)據(jù)中的______。

22.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，為了處理大數(shù)據(jù)量，常用的技術(shù)包括______和______。

23.在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的______步驟。

24.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是數(shù)據(jù)預處理的一個關(guān)鍵步驟，它包括______和______。

25.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果通常需要通過______來解釋和驗證。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請在答題括號中畫√，錯誤的畫×）

1.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理是可選的步驟。（）

2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。（）

3.數(shù)據(jù)歸一化是將不同量綱的特征轉(zhuǎn)換為相同量綱的過程。（）

4.數(shù)據(jù)清洗的目的是去除數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致的信息。（）

5.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化主要用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。（）

6.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，機器學習算法只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）

7.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析是一種監(jiān)督學習算法。（）

8.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，特征選擇可以減少模型的復雜性。（）

9.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了提高數(shù)據(jù)存儲效率。（）

10.數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于統(tǒng)計的算法。（）

11.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶理解數(shù)據(jù)背后的故事。（）

12.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)脫敏是數(shù)據(jù)預處理的一個步驟，用于保護數(shù)據(jù)隱私。（）

13.在數(shù)據(jù)分析中，交叉驗證是用于評估模型泛化能力的一種技術(shù)。（）

14.數(shù)據(jù)挖掘中的支持向量機（SVM）是一種無監(jiān)督學習算法。（）

15.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源合并為一個數(shù)據(jù)集的過程。（）

16.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，為了處理實時數(shù)據(jù)流，通常會使用批處理技術(shù)。（）

17.數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹算法不適用于分類分析。（）

18.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，特征工程是數(shù)據(jù)預處理的一部分，包括特征選擇和特征提取。（）

19.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接應用于實際業(yè)務中，無需驗證。（）

20.在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘過程的最后一步。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請簡述信托在支持工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘中的應用價值，并舉例說明其在實際業(yè)務中的應用場景。

2.論述工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)預處理的重要性，并列舉至少三種常用的數(shù)據(jù)預處理方法及其作用。

3.結(jié)合信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，討論如何確保數(shù)據(jù)挖掘過程中的數(shù)據(jù)安全和隱私保護。

4.請設(shè)計一個基于信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘的案例，包括數(shù)據(jù)來源、分析目標、所用技術(shù)和預期成果。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：

某信托公司希望利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升其資產(chǎn)管理的效率。該公司擁有多家工業(yè)企業(yè)的股權(quán)投資，需要通過對這些企業(yè)的生產(chǎn)、運營和財務數(shù)據(jù)進行分析，以預測其未來業(yè)績，并優(yōu)化投資組合。

問題：

（1）請描述如何利用信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析來評估這些工業(yè)企業(yè)的投資價值。

（2）設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘流程，包括數(shù)據(jù)收集、預處理、分析和結(jié)果展示，以幫助信托公司做出投資決策。

2.案例題：

某工業(yè)制造企業(yè)面臨生產(chǎn)效率低下的問題，希望通過大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化生產(chǎn)流程。企業(yè)擁有大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)參數(shù)、原材料消耗等。

問題：

（1）請?zhí)岢鋈齻€可能的數(shù)據(jù)挖掘目標，以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率。

（2）設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)收集、預處理、模型選擇和實施步驟，以實現(xiàn)上述目標。

1.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理的主要步驟不包括以下哪項？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)建模

2.下列哪種機器學習算法不適合用于工業(yè)大數(shù)據(jù)分析？（）

A.決策樹

B.支持向量機

C.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.數(shù)據(jù)庫查詢

3.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的主要目的不包括以下哪項？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律

B.支持決策制定

C.優(yōu)化業(yè)務流程

D.降低員工工資

4.下列哪項不是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的常見挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量差

B.數(shù)據(jù)量過大

C.數(shù)據(jù)安全風險

D.硬件資源充足

5.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的基本流程？（）

A.數(shù)據(jù)預處理

B.數(shù)據(jù)建模

C.模型驗證

D.模型部署

6.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種技術(shù)用于處理實時數(shù)據(jù)流？（）

A.批處理

B.流處理

C.離線分析

D.在線查詢

7.下列哪種不是大數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)？（）

A.分布式文件系統(tǒng)

B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫

D.Hadoop

8.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要目標？（）

A.提高效率

B.降低成本

C.增加收入

D.優(yōu)化資源配置

9.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種數(shù)據(jù)不適合用于預測分析？（）

A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D.離散數(shù)據(jù)

10.下列哪個不是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.SQL

11.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型解釋性

C.數(shù)據(jù)隱私

D.硬件資源

12.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于聚類分析？（）

A.K-means

B.DBSCAN

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.決策樹

13.信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟？（）

A.數(shù)據(jù)預處理

B.數(shù)據(jù)建模

C.模型驗證

D.結(jié)果展示

14.在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種數(shù)據(jù)不適合用于實時分析？（）

A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

D.文本數(shù)據(jù)

15.下列哪個不是工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具？（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.R語言

16.在信托支持的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型解釋性

C.數(shù)據(jù)隱私

D.硬件資源

17.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析中，以下哪種算法不適合用于分類分析？（）

A.決策樹

B.支持向量機

C.K-nearestneighbors

D.線性回歸

18.信托支持的工