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2025年超星尔雅学习通《大数据驱动商业决策》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.大数据驱动商业决策的核心在于（）

A.数据的存储量

B.数据的收集速度

C.数据分析结果对商业决策的影响

D.数据的传输效率

答案：C

解析：大数据驱动商业决策强调的是数据背后的信息能够为商业决策提供有效支持，从而提升决策的科学性和准确性。数据的存储量、收集速度和传输效率都是大数据技术的基础能力，但并非核心目的。核心在于通过数据分析得出有价值的结论，指导商业活动。

2.以下哪项不属于大数据的“4V”特征？（）

A.实时性

B.多样性

C.规模性

D.价值性

答案：A

解析：大数据的“4V”特征通常指多样性、规模性、高速性和价值性。实时性虽然在大数据应用中很重要，但并非“4V”的核心特征之一。

3.在大数据分析中，用于描述数据集中各个变量之间相关性的统计量是（）

A.方差

B.协方差

C.相关系数

D.偏度

答案：C

解析：相关系数是用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。方差描述数据的离散程度，协方差衡量两个变量的联合变化程度，偏度描述数据分布的对称性。

4.以下哪种方法不适合用于大数据的预处理阶段？（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理是大数据分析的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，目的是提高数据质量，为后续分析做准备。模型训练属于数据分析的后续阶段，不属于预处理范畴。

5.在商业决策中，利用大数据进行市场细分的主要目的是（）

A.扩大市场规模

B.提高广告投放成本

C.精准定位目标客户

D.减少库存积压

答案：C

解析：大数据市场细分的核心是通过数据分析识别不同客户群体的特征，从而实现精准营销。精准定位目标客户可以提高营销效率和转化率，而扩大市场规模、减少库存积压等是间接效果。

6.以下哪种技术通常用于处理大规模、高维度的数据？（）

A.决策树

B.线性回归

C.降维技术

D.神经网络

答案：C

解析：降维技术（如主成分分析）主要用于处理高维度数据，通过减少特征数量同时保留重要信息，提高计算效率和模型性能。决策树、线性回归和神经网络虽然可以处理高维度数据，但降维技术是专门针对高维度问题的解决方案。

7.在大数据分析中，用于描述数据分布特征的统计量是（）

A.均值

B.中位数

C.标准差

D.以上都是

答案：D

解析：均值、中位数和标准差都是描述数据分布特征的常用统计量。均值反映数据的集中趋势，中位数表示数据的中间值，标准差衡量数据的离散程度。

8.以下哪种商业模式最能体现大数据驱动的特点？（）

A.传统零售

B.精准广告

C.手工制造

D.批发销售

答案：B

解析：精准广告是大数据驱动的典型应用，通过分析用户数据实现个性化广告投放，提高广告效果。传统零售、手工制造和批发销售等商业模式相对传统，大数据应用程度较低。

9.在进行大数据分析时，以下哪种方法不属于监督学习？（）

A.回归分析

B.支持向量机

C.聚类分析

D.决策树

答案：C

解析：监督学习方法包括回归分析、支持向量机和决策树等，通过已知标签数据进行训练，预测新数据的标签。聚类分析属于无监督学习方法，用于发现数据中的隐藏结构，不需要预定义标签。

10.大数据在供应链管理中的应用主要体现在（）

A.库存管理优化

B.物流路线规划

C.产品质量控制

D.以上都是

答案：D

解析：大数据在供应链管理中的应用广泛，包括库存管理优化、物流路线规划、产品质量控制等多个方面，通过数据分析提高供应链效率和响应速度。

11.大数据在客户关系管理中的主要价值在于（）

A.降低客户服务成本

B.提高客户满意度和忠诚度

C.扩大客户服务渠道

D.减少客户投诉数量

答案：B

解析：大数据在客户关系管理中的核心价值是通过深入分析客户行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，从而提高客户满意度和忠诚度。降低成本、扩大渠道和减少投诉是可能带来的间接效益，但主要价值在于提升客户关系质量。

12.在大数据分析中，用于处理缺失数据的常用方法是（）

A.数据插补

B.数据过滤

C.数据聚合

D.数据转换

答案：A

解析：数据插补是处理缺失数据的常用方法，通过估算缺失值（如均值、中位数、众数或使用模型预测）来填补缺失部分，保证数据完整性。数据过滤是去除包含缺失值的记录，数据聚合是合并数据，数据转换是改变数据格式或值域，这些方法不直接处理缺失值本身。

13.以下哪种工具最适合用于大数据的探索性数据分析？（）

A.机器学习算法

B.统计软