A.数量、数值和速度
B.庞大容量、极快速度和多样丰富的数据
C.数量、速度和价值
D.丰富的数据、极快的速度、极大的能量
9、随着计算机技术全面和深度地融入社会生活，信息爆炸不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息总量的变化导致了（ ）——量变引起了质变。（ ）。
A.数据库的出现
B.信息形态的变化
C.网络技术的发展
D.软件开发技术的进步
10、下列（ ）不是预测分析 的主要作用。
A.决策管理
B.滚动预测
C.成本计算
D.自适应管理
11、定量分析专注于量化从数据中发现的模式和关联，这项技术涉及分析大量从数据集中所得的观测结果，其结果是（ ）的。
A.相对字符型
B.相对数值型
C.绝对字符型
D.绝对数值型
12、大数据分析结合了（ ）。
A.传统统计分析方法和现代统计分析方法
B.传统统计分析方法和计算分析方法
C.现代统计方法和计算分析方法
D.传统计算分析方法和现代计算分析方法
13、数据分析学涵盖了对整个数据生命周期的管理，而数据生命周期包含了数据收集、（ ）、数据组织、数据分析、数据存储以及数据管理等过程。
A.数据完善
B.数据清理
C.数据编辑
D.数据增减
14、数据分析是一个通过处理数据，从数据中发现一些深层知识、模式、关系或是趋势的过程。数据分析的总体目标是（ ）。
A.做出唯一决策
B.做出最好决策
C.做出更好决策
D.产生完整的数据集
15、预测分析模型不仅要靠基本人口数据，例如住址、性别等，而且也要涵盖近期性、频率、购买行为、经济行为以及电话和上网等产品使用习惯之类的（ ）变量。
A.行为预测
B.生活预测
C.经济预测
D.动作预测
1、大数据分析结果可以用来为商业使用者提供商业决策支持，为使用者提供更多使用这些分析结果的机会。分析结果的使用阶段致力于确定（ ）分析数据能保证产出更大的价值。
A.如何以及在哪里处理
B.怎样以及什么时候
C.是否以及怎样
D.如何打印以及存储
2、数据聚合和表示阶段是专门为了将（ ）进行聚合，从而获得一个统一的视图。
A.关键数据集
B.离散数据
C.单个数据集
D.多个数据集
3、数据分析阶段致力于执行实际的分析任务，通常会涉及一种或多种类型的数据分析。在这个阶段，尤其是在探索性分析的情况下，分析过程会（ ）。
A.重复进行，直到数据被清零
B.循环进行，直到人为终止
C.自然迭代，直到适当的模式或者相关性被发现
D.一次完成，分析结果被打印和存储
4、数据可视化阶段致力于由使用者使用（ ）技术和工具，并通过图形表示有效的分析结果。
A.图形设计
B.数据可视化
C.Photoshop
D.数字媒体
5、数据标识阶段主要是用来标识分析项目所需要的数据集和所需的资源。标识种类众多的数据资源可能会提高找到（ ）的可能性。
A.数据获取和数据打印
B.算法分析和打印模式
C.隐藏模式和相互关系
D.隐藏价值和潜在商机
6、数据提取阶段主要是要提取不同的数据，并将其转化为大数据解决方案中可用于（ ）的格式。需要提取和转化的程度取决于分析的类型和大数据解决方案的能力。
A.数据分析
B.打印输出
C.数据存储
D.数据整合
7、大数据分析的生命周期可以分为九个阶段，但以下（ ）不是其中的阶段之一。
A.商业案例评估
B.数值计算
C.数据获取与过滤
D.数据提取
8、大数据分析的生命周期可以分为九个阶段，但以下（ ）不是其中的阶段之一。
A.数据标识
B.数据验证与清理
C.分析结果的使用
D.数据打印
9、大数据分析的生命周期中，在数据（ ）过程中有许多的步骤，这些都是在数据分析之前所必需的。
A.识别、获取、过滤、提取、清理和聚合
B.打印、计算、过滤、提取、清理和聚合
C.统计、计算、过滤、存储、清理和聚合
D.存储、提取、统计、计算、分析和打印
10、经过数十年发展，分析架构经历了从独立的桌面到企业级（ ）的一个实质性转变。
A.数据仓库再到大数据平台
B.大数据平台到数据仓库
C.大数据平台到数据挖掘
D.数据挖掘到数据仓库
11、持续改善，即在生产活动中不断提高，其核心不包括（ ）。
A.增加产量，团结员工
B.从小处人手
C.去除过于复杂的工