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数据可视化-分析与设计
第2章 数据与分析任务
题目详情
简答题
根据场景、需求和任务类型的不同，数据预处理技术可分为
A、数据清理
B、 数据集成
C、 数据转换
D、数据规约
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简答题
现实世界中采集到的数据大多是（ ），无法直接进行数据分析与可视化，因此数据预处理是一个不可或缺的过程。 A、有噪声的 B、 不完整的 C、 不一致的 D、 包含错误
简答题
数据属性的类型有 A、类别属性 B、 顺序属性 C、 数值属性 D、 层次属性
简答题
从可视化角度看，数据集的基本类型有 A、表 B、 树 C、 网络 D、 几何结构
简答题
在可视化中，用户分析任务的中层操作-搜索操作，根据目标和位置是否已知，可以分为 A、查询 B、浏览 C、 定位 D、探索
简答题
数据仓库是一种特殊的数据库，一般用于海量数据存储 A、正确 B、错误
简答题
从可视化角度看，数据的基本类型有 A、数据项 B、属性 C、 链接 D、 位置 E、 栅格
简答题
可视化分析任务的执行者有 A、可视化专业人员 B、可视化的终端用户 C、A和B两者兼顾 D、A和B都不是
简答题
下面可视化工具中通用可视化工具有哪些 A、Tableau B、 Echarts C、D3.js D、NetV.js
简答题
数据集可以是数据项、属性、链接、位置和栅格等数据类型的组合 A、正确 B、错误
简答题
对于多属性数据的分析目标有 A、依赖性 B、 相关性 C、 属性值 D、 相似性
简答题
对于来自不同数据源的同类数据，在分析之前需要进行合并操作，实施这种合并操作的步骤称为数据集成。 A、正确 B、错误
简答题
数据光滑是指使用分箱、回归或聚类技术，去掉数据中的噪声。正确 A、正确 B、错误
简答题
在设计可视化工具时，通常一次解决一个分析任务，对于复杂分析任务，可以将其分解为一系列简单分析任务。 A、正确 B、错误
简答题
为了理解数据，我们需要知道的关于数据的两个信息是 A、数据量 B、语义 C、类型 D、 数据来源
简答题
数据的抽象可以引导任务的抽象 A、正确 B、错误
简答题
数据整理的主要任务是进行数据质量分析和特征分析，检查数据中是否存在“脏数据”，分析数据的本质、形态特征和相关性，便于更好地开展后续的数据分析和探索工作。 A、正确 B、错误
简答题
几乎所有的分析操作都要求用户去搜索感兴趣的元素 A、正确 B、错误
简答题
可视化贯穿了数据分析的整个流程，已成为数据分析中必不可少的分析手段。 A、正确 B、错误
简答题
在探索性数据分析方法中，其分析步骤为提出问题、准备数据、建模、分析、得出结论。 A、正确 B、错误
简答题
在可视化中，用户分析任务的中层操作-搜索操作，若目标和位置都未知，属于何种操作 A、查询 B、浏览 C、 定位 D、探索
数据可视化-分析与设计
章节列表
第1章 可视化概述
18
第2章 数据与分析任务
23
第3章 可视化设计基础
25
第4章 多维数据可视化
15
第5章 网络与层次数据可视化
16
第6章 地理空间数据可视化
15
期末考试
1
第7章 文本数据可视化
12
第8章 多视图设计与布局
18
第9章 可视化交互与验证
18