舍恩伯格提出“接纳混杂,不要精确”,正确的理解是()。
A: 大数据时代，大数据“量大”且“样多”，若“遇事较真”可能会“误入歧途”，最终不得其解
B: 大数据分析时，相关计算、概率统计等方法比微分方程精确求解方法更有效
C: 不能笼统地说“不要精确”，要看具体情况
D: 上述说法都对
A: 大数据时代，大数据“量大”且“样多”，若“遇事较真”可能会“误入歧途”，最终不得其解
B: 大数据分析时，相关计算、概率统计等方法比微分方程精确求解方法更有效
C: 不能笼统地说“不要精确”，要看具体情况
D: 上述说法都对
D
举一反三
- 舍恩伯格提出“要全体,不要抽样”,正确的理解是()。 A: 强调了大数据时代，分析全体数据成为可能 B: 抽样方法失效 C: 全数据分析比抽样分析优越 D: 上述3项都是
- 舍恩伯格提出“要相关,不要因果”,正确的理解是()。 A: 强调了大数据时代，分析数据相关性的重要性 B: 因果律失败 C: 相关比因果重要 D: 上述3项都是
- 大数据分析的特点不包括哪一项()。 A: 大数据分析的理论核心是数据挖掘算法 B: 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘 C: 大数据分析广泛应用于数据存储 D: 大数据分析应是可视化分析
- 在大数据生命周期中，大数据分析建立在业务计算层之上，下列不属于大数据分析的方法是（）。 A: 机械学习 B: 统计分析 C: 可视化分析 D: 数据挖掘
- 大数据分析相关技术主要特征不包括()。 A: 机器学习,全量特征 B: 数据背后时间关联性分析 C: 基于海量数据为基础 D: 基于精确样本为基础
内容
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大数据分析相关技术主要特征有哪些？（） A: 机器学习，全量特征 B: 数据背后事件关联性分析 C: 以海量数据为基础 D: 以精确样本为基础
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工业大数据发展路径中生产大数据不包含以下哪一项（） A: 消费大数据分析 B: 设备大数据分析 C: 工艺大数据分析 D: 环境大数据分析
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数据分析报告要遵循统计学的基本原理和方法，主要是（ ）的原理和方法。 A: 大数据分析 B: 概率统计 C: 数理统计 D: 经济统计
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大数据分析相比于传统的仓库应用,具有数据量大、查询分析复杂等特点（） A: 小型 B: 大型 C: 数据 D: 计算
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舍恩伯格提出的大数据处理理念不包括（） A: 要全体不要抽样 B: 要规律不要规则 C: 要相关不要因果 D: 要效率不要精确