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数据可视化主要从数据是寻找模式、关系、异常三方面信息，一般异常数据都是错误的数据。
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数据可视化主要从数据是寻找模式、关系、异常三方面信息，一般异常数据都是错误的数据。
A.正确
B.错误
正确答案：B
Tag：
数据
模式
关系
时间：2023-11-24 15:53:18
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（）是指同一个数据集中存在如结构或属性不同的数据。
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编程式数据可视化生成方式需要用户具有一定的编程能力，时间和人力成本较高，但是表达能力强，可以基于用户需求定制图表，实现个性化展示。
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大数据可视化流程的核心环节是（）。
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（）计算机科学和技术发展让数据可视化产生新动力，从多维静态图向动态统计图发展，并尝试实现动态的交互式数据可视化。
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以下哪项不属于数据清洗的内容：（）。
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需要反映某日全国各地新冠肺炎现有确诊数量的分布情况，应选择的可视化图表是（）。
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适用于无规律或间歇跳跃的方式表达数值随时间的变化的图形是（）
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反映美联储近10年的利率水平，适合选择（）进行利率可视化。
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大数据时代，大数据技术的核心就是海量数据的实时（）。
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过去，为保证抽样得出的结论相对靠谱，人们对抽样的数据精益求精，容不得半点差错。大数据年代，因为我们采集了全样数据，数据中的异常、纰漏、错误都是数据的实际情况，我们没有必要进行任何清洗，其结果是最接近客观事实的。提现了（）。
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在大数据时代，无法确定因果关系时，数据为人们提供了解决问题的新方法：（）。
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下列例子（）体现了通过大数据技术对海量数据进行实时采集、存储和处理。
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维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中明确指出，大数据时代最大的转变就是思维方式的3种转变，具体包括（）。
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在大数据时代，我们分析强调大概率事件，也即所谓的模糊性。
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有了大数据技术的支持，科学分析完全可以直接针对抽样数据，并且可以在短时间内迅速分析结果。
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大数据最重要的特点是数据量大，噪声数据少，所以收集数据过程中要力求精确。
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机械思维更广泛的影响力是作为一种准则指导人们的行为，其核心思想可概括成不确定性和相关关系。
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数据之间的关联性极大地增强在这样的背景下，就出现了大数据，使得“以数据为中心”的思考解决问题的方式优势逐潮得到显现。
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大数据的应用注重因果分析，而不是相关分析。
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统计学界当中的很多技术都需要在机器学习界进行验证和实践，并变成有效的机器学习算法以后，才可能进入到数据挖掘领域，对数据挖掘产生影响。（）
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数据安全技术种类繁多，主要包括像身份认证技术、防火墙技术、访问控制技术、入侵检测技术和加密技术，以上说法是否正确（）。
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以下哪个不是数据仓库的特性：（）。