大学MOOC 数据挖掘在社会科学研究中的应用(华侨大学)1450000223 最新慕课完整章节测试答案
第一单元机器学习概论
分类分析
1、单选题：
建立一个模型，根据已知的多个变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？
选项：
A: 分类规则
B: 回归分析
C: 聚类
D: 信息检索
答案: 【 回归分析】
分类预测
1、多选题：
机器学习的预测建模任务主要包括哪几大类问题？
选项：
A: 关联分析
B: 回归
C: 模式发现
D: 分类
答案: 【 关联分析;
回归 ;
分类】
数据分析人员的认识
1、单选题：
有关数据分析人员下面说法错误的是？
选项：
A: 需要了解一定的相关业务知识
B: 需要熟悉机器学习的流程、方法和工具
C: 需要一定的数据分析实际项目训练
D: 只要进行相关的培训就能胜任实际机器学习工作
答案: 【 只要进行相关的培训就能胜任实际机器学习工作】
数据分析师的要求
1、多选题：
机器学习工程师需要掌握下面哪些知识和技能？
选项：
A: 了解机器学习每个阶段需要完成的工作
B: 对数据常见的质量问题进行预处理
C: 必须是精通业务的专家
D: 熟悉常用的机器学习算法
答案: 【 了解机器学习每个阶段需要完成的工作;
对数据常见的质量问题进行预处理;
熟悉常用的机器学习算法】
数据质量
1、单选题：
有关数据质量不正确的说法是？
选项：
A: 错误的数据将可能产生有害于决策的结果
B: 因为数据量很大，所以数据质量差一些也对机器学习没多大影响
C: 数据预处理的重要目的是提高机器学习结果的质量
D: 从业务系统提取的脏数据需要预处理才能进行建模工作
答案: 【 因为数据量很大，所以数据质量差一些也对机器学习没多大影响】
数据质量问题
1、多选题：
对于机器学习中的原始数据，存在的问题可能有 ？
选项：
A: 错误值
B: 重复
C: 异常值
D: 不完整
答案: 【 错误值;
重复 ;
异常值 ;
不完整 】
数据问题的理解
1、单选题：
有关数据质量正确的说法是？
选项：
A: 错误的数据也可能产生有用的结果
B: 数据预处理的重要目的之一是提高机器学习结果的质量
C: 因为分析的数据量很大，有些噪声即使不去除也对机器学习没多大影响
D: 数据质量不需要对业务理解
答案: 【 数据预处理的重要目的之一是提高机器学习结果的质量】
数据预处理
1、单选题：
数据预处理对机器学习是很重要的，下面说法正确的是？
选项：
A: 数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量
B: 数据噪声对神经网络的训练没什么影响
C: 对于有问题的数据都直接删除即可
D: 预处理不需要花费大量的时间
答案: 【 数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量】
机器学习分析师的能力要求
1、多选题：
一个机器学习工程师需要掌握下面哪些知识和技能？
选项：
A: 需要有一定的编程能力并熟悉某种机器学习的工具
B: 熟悉常用的机器学习算法
C: 了解数据常见的数据质量问题
D: 需要了解一定的业务知识
答案: 【 需要有一定的编程能力并熟悉某种机器学习的工具;
熟悉常用的机器学习算法;
了解数据常见的数据质量问题;
需要了解一定的业务知识】
机器学习工程师的要求
1、单选题：
有关机器学习工程师下面说法正确的是？
选项：
A: 不需要了解一定的相关业务知识
B: 不需要熟悉数据的提取和预处理
C: 需要一定的数据分析实际项目训练
D: 培训后就能胜任实际数据分析
答案: 【 需要一定的数据分析实际项目训练】
机器学习的多学科性
1、多选题：
以下哪些学科和机器学习有密切联系？
选项：
A: 人机交互技术
B: 可视化技术
C: 高等数学
D: 统计理论
答案: 【 可视化技术;
高等数学;
统计理论】
2、多选题：
下列哪些分析不需要机器学习？
选项：
A: SQL查询
B: 预测移动运营商用户未来使用的网络流量
C: 比较不同移动运营商用户对漫游业务的使用量
D: 统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量
答案: 【 SQL查询;
比较不同移动运营商用户对漫游业务的使用量;
统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量】
机器学习的概念
1、单选题：
以下说法正确的是？
选项：
A: 机器学习的目的在于从数据中发现有用的信息。
B: 机器学习的主要任务是从数据中发现潜在的规律，从而能更好地辅助决策或实现机器自动行动。
C: 机器学习只是对计算机仿真方法产生的数据进行模式的发掘
D: 机器学习就是用可视化方法展示数据中的多维度信息
答案: 【 机器学习的主要任务是从数据中发现潜在的规律，从而能更好地辅助决策或实现机器自动行动。】
机器学习的正确认识
1、单选题：
有关机器学习预处理不正确的说法是？
选项：
A: 预处理是机器学习一个不可少的环节
B: 预处理只要做一次就可以
C: 预处理涉及数据的清洗、格式转换、空值的填补等很多工作
D: 预处理的过程可能本身就是一个机器学习过程
答案: 【 预处理只要做一次就可以】
机器学习的理解
1、单选题：
以下有关机器学习理解不正确的是 ？
选项：
A: 查询大量的操作数据去发现新的信息
B: 从大量的业务数据中分析有兴趣的新颖知识辅助决策的过程
C: 机器学习的结果不一定是能辅助决策
D: 需要借助统计学或机器学习的一些算法
答案: 【 查询大量的操作数据去发现新的信息】
机器学习的认识
1、单选题：
有关机器学习过程正确的说法是？
选项：
A: 机器学习是一个顺序的过程
B: 机器学习的结果只要正确就可以使用
C: 机器学习就是根据用户的需求从业务数据库提取数据后直接输入到机器算法得到结果
D: 机器学习最终的结果需要经过实验或业务专家的认可才可投入使用
答案: 【 机器学习最终的结果需要经过实验或业务专家的认可才可投入使用】
机器学习的适用场合
1、多选题：
下列哪些分析需要机器学习？
选项：
A: 预测移动运营商用户未来使用的网络流量
B: 比较不同移动运营商用户对漫游业务的使用量
C: 寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户
D: 统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量
答案: 【 预测移动运营商用户未来使用的网络流量;
寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户】
机器学习的项目问题
1、多选题：
有关机器学习技术实用化下面正确的说法？
选项：
A: 数据分析人员不需要懂业务
B: 需要参与实际的项目才能深刻理解数据分析的思路和方法
C: 到大学读个学位就可以了
D: 机器学习技术的学习不是简单掌握一些算法和工具，还需要在实践中摸索分析思路
答案: 【 需要参与实际的项目才能深刻理解数据分析的思路和方法;
机器学习技术的学习不是简单掌握一些算法和工具，还需要在实践中摸索分析思路】
机器学习算法的选择
1、单选题：
移动运营商对客户进行细分，以设计套餐和营销活动可以使用下面哪种机器学习方法？
选项：
A: 贝叶斯分类器
B: 关联方法
C: 聚类算法
D: 多层前馈网络
答案: 【 聚类算法】
机器学习过程的理解
1、单选题：
机器学习项目实施的过程中错误的说法是？
选项：
A: 机器学习合适算法的选择在分析前一般很难确定
B: 机器学习项目实施是数据分析师的工作，不需要用户参加
C: 很多机器学习工具遵循一定的机器学习步骤
D: 机器学习的过程不是简单的
答案: 【 机器学习项目实施是数据分析师的工作，不需要用户参加】
机器学习项目的实施问题
1、多选题：
实施机器学习项目下面说法错误的是？
选项：
A: 数据是有时效性的，因此机器学习得到的规律也有时效性的
B: 做机器学习项目一劳永逸，不必考虑数据的更新
C: 可以直接使用同类公司机器学习的结果
D: 机器学习的过程需要不断调优才可能达到理想的结果
答案: 【 做机器学习项目一劳永逸，不必考虑数据的更新;
可以直接使用同类公司机器学习的结果】
机器学习预处理
1、单选题：
以下哪个步骤不是机器学习所需的预处理工作？
选项：
A: 数值属性的标准化
B: 变量相关性分析
C: 异常值分析
D: 与用户讨论分析需求
答案: 【 与用户讨论分析需求】
神经网络的应用
1、单选题：
移动运营商对客户的流失进行预测，可以使用下面哪种机器学习方法比较合适？
选项：
A: 一元线性回归分析
B: 关联方法
C: 聚类算法
D: 多层前馈网络
答案: 【 多层前馈网络】
算法的基本理解
1、单选题：
某运营商分析客户话务行为数据后发现，使用短信比较多的客户月上网时间也比较长，这种属于数据挖掘的哪类问题？
选项：
A: 关联规则发现
B: 聚类
C: 分类
D: 决策树
答案: 【 关联规则发现】
算法选择
1、单选题：
分析某网上客户的购买数据后发现，购买数据挖掘书籍的用户在同一次购物还会买大数据方面的书籍，这个问题可用哪种机器学习方法？
选项：
A: 关联分析
B: 聚类
C: 文本处理
D: 贝叶斯分类
答案: 【 关联分析】