数据分析的四个层次包括( )。
- A描述性分析
- B诊断性分析
- C预测性分析
- D规范性分析
数据可视化的常见图表类型包括( )。
- A柱状图
- B折线图
- C散点图
- D随机图形
数据分析的应用场景包括( )。
- A精准营销
- B风险控制
- C运营优化
- D随意决策
机器学习的主要类型包括( )。
- A监督学习
- B无监督学习
- C强化学习
- D随机学习
数据驱动决策的关键要素包括( )。
- A高质量的数据
- B合适的分析方法和工具
- C分析与决策的对接
- D只靠经验判断
数据分析的结论必须基于数据而非直觉。
- A正确
- B错误
预测性分析的结果是确定性的。
- A正确
- B错误
数据可视化中,3D图表一定比2D图表更好。
- A正确
- B错误
A/B测试需要确保样本的随机性和代表性。
- A正确
- B错误
描述性分析是最简单的分析,没有价值。
- A正确
- B错误
推荐系统只需要用户行为数据。
- A正确
- B错误
数据分析应该从问题出发而非从数据出发。
- A正确
- B错误
OLAP适合处理大规模实时事务。
- A正确
- B错误
数据驱动决策意味着不需要人的判断。
- A正确
- B错误
用户画像需要持续更新。
- A正确
- B错误
数据脱敏的核心目的是( )。
- A在保留数据可用性的前提下保护敏感信息
- B删除所有数据
- C加密所有数据
- D减少数据量
以下属于静态脱敏的是( )。
- A实时对查询结果脱敏
- B数据导出时进行脱敏处理生成脱敏数据集
- C不需要脱敏
- D只在删除时脱敏
动态脱敏的特点是( )。
- A只在导出时脱敏
- B修改原始数据
- C访问时实时脱敏,不同权限看到不同程度,原始数据不变
- D不需要权限控制
数据分类分级中,"分类"是指( )。
- A按业务属性和特征归类数据
- B按数据量大小排列
- C按存储时间排序
- D按访问频率排列
数据分类分级中,"分级"的主要依据是( )。
- A数据量大小
- B数据的重要性和敏感程度及泄露后损害程度
- C数据存储时间
- D数据格式类型
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