考试总分:100分
考试类型:模拟试题
作答时间:90分钟
已答人数:32
试卷答案:没有
试卷介绍: 我们为想考全媒体大数据分析师证的学员准备了全媒体大数据分析师考前冲刺题,让你能在模拟考试中获得进步。
A支持大规模的数据采集与计算
B包含丰富的机器学习算法
C平台化管理
D支持离线调度和模型在线部署
A选取要建模的业务处理过程
B确定业务处理的粒度
C选定最终事实表的维度
D确定最终事实表的事实
A此分区表目前有月份、地域两级分区,可以直接再增加一个产品类型的第三级分区
B月份分区中,目前有201901、201902、201903三个分区,可以在此表上直接增加201904、201905等相关的月份分区
C月份分区中,目前有201901、201902、201903三个分区,可以直接将201902、201903的分区进行删除操作
D对于已经存在的分区(mon),分区名称可以被修改为mon_date
A“近1年取关粉丝列表”模块
B“近7日取关粉丝列表”
C后台
D文章
A单击数据区任一单元格,然后单击工具栏上的'升序'或'降序'按钮
B选择排列的数据区域,然后单击工具栏上的'升序'或'降序'按钮
C选择排列的数据区域,然后使用'编辑'菜单栏中的'排序'命令
D选择排列的数据区域,然后使用'数据'菜单栏中的'排序'命令
A“0001”
B‘0001’
C 0001
D‘0001
A字母+数字)
B列标+行号
C数字+字母
D行号+列号
A反映单变量频率分布的图
B反映双变量共变关系的图
C说明双变量因果关系的图
D刻画单变量离散趋势的图
A专题分析报告
B综合分析报告
C日常数据通报
D年度部门报告
Aselect name1,name2 from ( select name1,name2,row_number() over(PARTITION by name1,name2 order by name1,name2) as rk from t_test ) a where rk=1
Bselect name1,name2 from ( select name1,name2,row_number() over(PARTITION by name1,name2 order by name1,name2 desc) as rk from t_test ) a where rk=1
Cselect name1,name2 from ( select name1,name2,row_number() over(PARTITION by name1 order by name1) as rk from t_test ) a where rk=1
Dselect name1,name2 from ( select name1,name2,row_number() over(PARTITION by name2 order by name2) as rk from t_test ) a where rk=1
A西部偏远农村收入平均水平与北京市城区收入平均水平的对比是一种横向对比
B当年实际的研发投入与年初制定的研发预算的对比是一种标准对比
C12月份对比11月份的销售额,是纵向对比中的环比
D12月份对比去年12月份的利润,是纵向对比中的同比
A显示数据的大小关系
B所展示的数据关系是否清晰、美观、易于理解
C数据的占比
D数据随时间变化的趋势
A数据的预处理一数据筛选一数据映射一数据渲染
B数据筛选一数据的预处理一数据映射一数据渲染
C数据的预处理一数据筛选一数据渲染一数据映射
D数据筛选一数据的预处理一数据渲染一数据映射
A菜单
B按钮
C鼠标
D链接
A传统课堂的预习往往是缺乏指导的
B传统课堂的预习是翻转课堂课前任务的简化版
C翻转课堂课前任务依靠学生自由发挥,不需要学习反馈
D翻转课堂就是在课堂上做作业与讨论,老师不需要讲课
A决策支持系统
B数据仓库系统
C商业智能系统
D学习分析系统
A思维为分析技术如何支持学习提供帮助。
B技术整合学习需要依靠系统的思维。
C技术可以扩展学习的方式,丰富学习的路径等,但与思维无关。
D要想更有效的学习,可借助技术,而借助
A增量备份
B完全备份
C自然备份
D差分备份
A可以是数字、字符、公式等
B只能包含数字
C只能是数字、文字
D只能包含文字
A完整性
B教学性
C主导性
D进化性
A直观演示
B动画演示
C图形演示
D虚拟演示
A智慧学习环境框架中的教与学遵循四个基本原则,分别是学习资源匹配、教学逻辑自洽、学习体验丰富、学习反馈及时。
B学生在学习过程中进行的各类反馈能够及时通过智慧学习环境被表达、被呈现并得到相应的响应和指导。
C智慧课堂设计有特定的方法和步骤,在实践的过程中我们可以参考智慧课堂的设计原则。
D智慧学习环境框架中,根据不同学习目标,对学习媒体和学习资源进行组织与重构,以此来支持不同的学习活动,完成学习资源的匹配。
A测量数据和环境数据
B外部数据和测量数据
C内部数据和外部数据
D内部数据和测量数据
A分析
B设计
C制作
D利用
A以复习性知识为主的微课
B以陈述性知识为主的微课
C以推论性知识为主的微课
D以程序性知识为主的微课
A行为主体和客体
B发生场所和时间
C发生结果
D发生原因
AUCINET
BSNAPP
CNodeXL
DSQL
A结构化查询语言
B标准的查询语言
C可扩展查询语言
D分层化查询语言
A基础层
B状态层
C行为层
D交互层
A分析过程的界面
B参数设置界面
C分析结果的可视化界面
D功能界面
A主从结构;元数据与数据分离;一次写入、多次读取;移动计算比移动数据更划算。
B元数据与数据分离;多次写入、多次读取;移动计算比移动数据更划算。
C总分结构;元数据与数据分离;一次写入、一次读取。
D主从结构;一次写入、多次读取;移动数据比移动计算更划算。
A云存储是在资源层提供的是存储资源能力,云数据库是在平台层,提供的是中间件服务能力。
B云数据库与与云储存毫无关系
C云存储提供存储能力,更多面对的场景是非结构化类数据,如文件,图片,视频等。云数据库提供基础的数据库和数据对象管理能力。
D云数据库是把现有的数据库(不管是关系型的还是非关系型的)搭建在云基础设施上,以云计算服务的方式对外提供服务。
A无限数据、无界数据处理和低延迟
B有限数据、无界数据处理和低延迟
C无限数据、有界数据处理和低延迟
D无限数据、无界数据处理和高延迟
Amp4
Btrec
Cavi
Dmov
A数据分析
B数据图表
C排序与筛选
D文字处理
A搜索量不稳定
B匹配度高
C转化率高
D搜索量大
A提前测试
B竞品分析
C环节分析
D渠道对比
A可以对人群数据进行分析
B可以帮助运营人员清晰掌握市场某一关键词的动向
C针对微信、微博、头条、抖音、快手、QQ等新媒体平台提供指数评估
D是短视频领域权威的数据分析平台
A开店历史
B宝贝与描述相符
C卖家服务态度
D物流服务的质量
A百度指数
B后羿采集器
C逐鹿工具箱
D生意参谋
A利润空间大,主要以提升销售利润为主
B价位通常处于店内最高层次水平
C经常以人气和常规产品为准进行搭配销售
D通常价低质高,目标人气定位准确
A提升产品竞争力
B加强用户体验
C打造会员体系
D打击竞争对手
A分析商品评价,有助于了解竞品客户认可的部分及自身商品不足的部分
B竞品的各项信息不能人工采集,仅可借助工具
C竞品的价格波动无需关注,不会影响自身商品销量
D竞品的收藏量一定程度上反映了竞品受客户喜爱的程度
A店铺装修
B行业产品革新
C商品陈列
D消费习惯
A有助于电商企业降低人员薪酬,减少运营成本
B有利于电商企业发现新的市场机会
C可使自身企业处于绝对的竞争优势,决定行业市场规模
D提高信息对称性,可为电商企业的经营决策提供参考