日本天天日天天操|女神c逼99精品|99福利视频一区|美女视频ww久久|国产激情综合五月|加勒比无码天天操|五月天婷婷丁香花|欧美大香蕉网综合网|久久99国产99|亚洲中文字幕射精
<button id="owykw"></button>
<fieldset id="owykw"></fieldset>
綜合模擬考試（三）：數(shù)據(jù)處理
1. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,（）是"數(shù)據(jù)歸一化"。
A.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
B.將數(shù)據(jù)按比例縮放至0到1的范圍內(nèi)
C.將數(shù)據(jù)映射為指定范圍的值
D.將數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理
2. （）是用來描述某個(gè)實(shí)體屬性的分類數(shù)據(jù),它們被分為不同的類別。
A.定量數(shù)據(jù)
B.定性數(shù)據(jù)
C.數(shù)值數(shù)據(jù)
D.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
3. 以下不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理之后數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)（）。
A.數(shù)據(jù)完整干凈
B.數(shù)據(jù)特征比重合適
C.數(shù)據(jù)無缺失值
D.數(shù)據(jù)偏態(tài)
4. 數(shù)據(jù)采集中,什么是數(shù)據(jù)挖掘（）。
A.數(shù)據(jù)分析
B.數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
C.數(shù)據(jù)處理
D.數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)
5. 數(shù)據(jù)采集中,什么是數(shù)據(jù)預(yù)處理（）。
A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作的過程
B.將數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中的過程
C.采集數(shù)據(jù)的過程
D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過程
6. 數(shù)據(jù)處理中,什么是數(shù)據(jù)抽樣（）。
A.按照一定規(guī)則從大量數(shù)據(jù)中抽取小量樣本進(jìn)行處理和分析的過程
B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定制化的處理
C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮的過程
D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總的過程
7. 在人工智能數(shù)據(jù)采集中,數(shù)據(jù)清洗的主要目的是:
A.提高數(shù)據(jù)采集的效率
B.保證采集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和可用性
C.減少數(shù)據(jù)記錄的重復(fù)性
D.壓縮數(shù)據(jù)記錄的存儲(chǔ)空間
8. 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,為避免過度擬合問題,需要進(jìn)行的常見數(shù)據(jù)預(yù)處理操作是:
A.特征選擇
B.數(shù)據(jù)清洗
C.特征縮放
D.數(shù)據(jù)歸一化
9. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,以下哪種方法可以在保持?jǐn)?shù)據(jù)分布不變的情況下,減少數(shù)據(jù)的維度（）。
A.主成分分析
B.相關(guān)性分析
C.離群值檢測(cè)
D.特征選擇
10. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,以下哪種方法可以用于處理缺失值（）。
A.刪除缺失值所在的行或列
B.使用均值或中位數(shù)填補(bǔ)缺失值
C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值
D.手動(dòng)填寫缺失值
11. 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是:
A.去除無用特征
B.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)變量
C.可以自動(dòng)縮放數(shù)據(jù)
D.提高模型的準(zhǔn)確性
12. 去除噪聲、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)等操作,屬于常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟中的:
A.數(shù)據(jù)清洗
B.特征提取
C.特征縮放
D.數(shù)據(jù)分析
13. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,以下哪種方法可以在保持?jǐn)?shù)據(jù)分布不變的情況下,增加數(shù)據(jù)的維度（）。
A.主成分分析
B.相關(guān)性分析
C.離群值檢測(cè)
D.特征選擇
14. 數(shù)據(jù)預(yù)處理中,以下方法可以幫助數(shù)據(jù)歸一化的是:
A.最大最小值縮放
B.我們最需要的是詐騙數(shù)據(jù)
C.相關(guān)系數(shù)
D.同義詞轉(zhuǎn)換
15. 下列哪種數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理（）。
A.有標(biāo)簽數(shù)據(jù)
B.無標(biāo)簽數(shù)據(jù)
C.缺失值較小數(shù)據(jù)
D.數(shù)值型數(shù)據(jù)
16. 數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下哪些步驟（）。
A.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸約
B.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、特征選擇
C.數(shù)據(jù)采集、特征選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸約
D.數(shù)據(jù)采集、特征選擇、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估
17. 下列哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)清洗的操作（）。
A.缺失值填充
B.異常值處理
C.數(shù)據(jù)歸一化
D.噪聲過濾
18. 數(shù)據(jù)變換的目的是什么（）。
A.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗
B.使數(shù)據(jù)能被更好的分析和建模
C.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可視化的形式
D.豐富數(shù)據(jù)的內(nèi)容
19. 數(shù)據(jù)歸約的目的是什么（）。
A.降低模型的準(zhǔn)確性
B.減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和計(jì)算成本
C.提高數(shù)據(jù)的純度
D.增加數(shù)據(jù)的復(fù)雜度
20. 數(shù)據(jù)歸約的方法有哪些（）。
A.數(shù)據(jù)離散化、主成分分析
B.數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)歸一化
C.特征組合、特征裁剪
D.數(shù)據(jù)離散化、數(shù)據(jù)采樣
21. 哪個(gè)方法可以用在缺失值填補(bǔ)中（）。
A.均值填補(bǔ)
B.特征選擇
C.特征縮放
D.數(shù)據(jù)清洗
22. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在數(shù)據(jù)預(yù)處理中的作用是什么（）。
A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征縮放
B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)
C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值填補(bǔ)
D.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的形式
23. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,特征選擇的目的是什么（）。
A.去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)值
B.去除數(shù)據(jù)中的異常值
C.選擇最具有代表性的特征
D.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的格式
24. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,數(shù)據(jù)集劃分的目的是什么（）。
A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值填補(bǔ)
B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征縮放
C.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的格式
D.評(píng)估模型的性能
25. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來處理離散化數(shù)據(jù)（）。
A.相關(guān)分析
B.數(shù)據(jù)變換
C.聚類分析
D.數(shù)據(jù)分組
26. 將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列處理,去除其中的錯(cuò)誤、不完整和不一致的部分,使其變得規(guī)范化和可靠,以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘分析,這個(gè)過程被稱作（）。
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)集成
C.數(shù)據(jù)建模
D.數(shù)據(jù)可視化
27. 數(shù)據(jù)預(yù)處理是將（）經(jīng)過轉(zhuǎn)化、清理和整合等操作,使其變得更加規(guī)范化、可讀性更高,以便于（）能夠?qū)ζ溥M(jìn)行分析和處理,以滿足特定技術(shù)或算法模型的要求。
A.原始數(shù)據(jù),機(jī)器
B.原始數(shù)據(jù),人
C.處理后數(shù)據(jù),機(jī)器
D.處理后數(shù)據(jù),人
28. 在早期互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,由于數(shù)據(jù)規(guī)模小,數(shù)據(jù)分析主要依靠（）。
A.人工統(tǒng)計(jì)
B.機(jī)器學(xué)習(xí)
C.數(shù)據(jù)挖掘
D.AI智能
29. 在當(dāng)今時(shí)代中,數(shù)據(jù)分析師的主要任務(wù)之一是處理（）數(shù)據(jù),這是由技術(shù)進(jìn)步和信息爆炸所驅(qū)動(dòng)的。
A.有限的
B.海量的
C.少量的
D.極少數(shù)的
30. 數(shù)據(jù)集成的核心任務(wù)是（）。
A.刪除數(shù)據(jù)源
B.增加數(shù)據(jù)源
C.整合數(shù)據(jù)源
D.備份數(shù)據(jù)源
31. 通過集成技術(shù),可以有效地（）數(shù)據(jù)集中的重復(fù)數(shù)據(jù)和不一致性,從而提高分析的精度和準(zhǔn)確性。
A.增加
B.不變
C.刪除
D.減少
32. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化（）。
A.標(biāo)準(zhǔn)化
B.數(shù)據(jù)清洗
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)降維
33. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來處理數(shù)據(jù)中的重復(fù)值（）。
A.數(shù)據(jù)降維
B.數(shù)據(jù)清洗
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)插補(bǔ)
34. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來處理數(shù)據(jù)中的缺失值（）。
A.數(shù)據(jù)插補(bǔ)
B.數(shù)據(jù)清洗
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)降維
35. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來進(jìn)行特征選擇（）。
A.相關(guān)分析
B.數(shù)據(jù)變換
C.聚類分析
D.數(shù)據(jù)降維
36. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類數(shù)據(jù)（）。
A.數(shù)據(jù)插補(bǔ)
B.數(shù)據(jù)清洗
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)離散化
37. 以下針對(duì)數(shù)據(jù)沖突的檢測(cè)與處理中,說法正確的是（）。
A.列也可能在不同的抽象層
B.列一定在不同的抽象層
C.列一定在相同的抽象層
D.列不可能在不同的抽象層
38. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,（）指從多個(gè)來源（如網(wǎng)頁、文件庫和數(shù)據(jù)庫）獲取數(shù)據(jù)。
A.數(shù)據(jù)備份
B.數(shù)據(jù)修改
C.數(shù)據(jù)刪除
D.數(shù)據(jù)采集
39. 當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),（）指的是把來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和合并,以便于進(jìn)行統(tǒng)一的存儲(chǔ)和處理。
A.數(shù)據(jù)集成
B.數(shù)據(jù)刪除
C.數(shù)據(jù)備份
D.數(shù)據(jù)修改
40. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程中,（）是將來自不同來源的文本信息進(jìn)行提取并將其轉(zhuǎn)換為通用的文本格式。
A.音頻提取
B.文本提取
C.圖片提取
D.視頻提取
41. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程中,（）涉及到多個(gè)操作,如填補(bǔ)缺失值、平滑噪音數(shù)據(jù)、識(shí)別或過濾離群點(diǎn),以及處理不一致的數(shù)據(jù)等。
A.數(shù)據(jù)刪除
B.數(shù)據(jù)保存
C.數(shù)據(jù)清理
D.數(shù)據(jù)集成
42. 在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,下列哪種技術(shù)可以用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（）。
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)變換
C.數(shù)據(jù)插補(bǔ)
D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
43. 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是（）。
A.使數(shù)據(jù)更易于理解和使用
B.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量
C.降低數(shù)據(jù)的精度
D.使數(shù)據(jù)更難理解和使用
44. 常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)有哪些（）。
A.數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成
B.數(shù)據(jù)加密、模型評(píng)估、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)挖掘
C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、服務(wù)器配置、機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇、數(shù)據(jù)可視化
D.數(shù)據(jù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)還原、模型優(yōu)化
45. 常見的數(shù)據(jù)清洗操作有哪些（）。
A.刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失數(shù)據(jù)、修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、歸一化數(shù)據(jù)
B.數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)還原、數(shù)據(jù)挖掘
C.特征選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、模型評(píng)估
D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、服務(wù)器配置、機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇、數(shù)據(jù)可視化
46. 數(shù)據(jù)變換的目的是（）。
A.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更好的形式以提高模型的性能
B.隨機(jī)刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)
C.無效地增加數(shù)據(jù)數(shù)量
D.降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性
47. 常見的數(shù)據(jù)變換方法有哪些（）。
A.標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化、數(shù)值化
B.數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、數(shù)據(jù)集成、模型評(píng)估
C.數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)還原、數(shù)據(jù)挖掘
D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、服務(wù)器配置、機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇、數(shù)據(jù)可視化
48. 數(shù)據(jù)集成的目的是（）。
A.將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個(gè)整體
B.隨機(jī)刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)
C.無效地增加數(shù)據(jù)數(shù)量
D.將數(shù)據(jù)分割為較小的部分
49. 常見的數(shù)據(jù)集成方法有哪些（）。
A.關(guān)系型、連接型、集合型、聚合型
B.數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、數(shù)據(jù)變換、模型評(píng)估
C.數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)還原、數(shù)據(jù)挖掘
D.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、服務(wù)器配置、機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇、數(shù)據(jù)可視化
50. 對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的異常值,下列哪個(gè)方法不適用于處理它們（）。
A.填充缺失值
B.刪除異常值
C.插值填充
D.使用中位數(shù)替換
關(guān)閉
更多問卷
復(fù)制此問卷