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2025年超星尔雅学习通《大数据驱动的智能商业决策模式》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.大数据在智能商业决策中的作用主要体现在（）

A.提供决策的理论基础

B.直接做出决策

C.为决策提供数据支持和洞察

D.完全替代人工决策

答案：C

解析：大数据在智能商业决策中的主要作用是提供数据支持和洞察，帮助决策者更好地理解市场趋势、消费者行为等，从而做出更科学的决策。大数据并不能直接做出决策，也不能完全替代人工决策。

2.以下哪个不是大数据驱动智能商业决策的优势（）

A.提高决策的准确性

B.增强决策的时效性

C.降低决策的成本

D.完全消除决策风险

答案：D

解析：大数据驱动智能商业决策可以提高决策的准确性、增强决策的时效性、降低决策的成本，但并不能完全消除决策风险。任何决策都存在一定的风险，大数据只能帮助决策者更好地评估和管理风险。

3.在大数据分析中，以下哪个方法不属于数据挖掘技术（）

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.时间序列分析

D.标准统计分析

答案：D

解析：数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等，而标准统计分析不属于数据挖掘技术范畴。标准统计分析通常用于描述性分析和假设检验，而数据挖掘则更注重发现数据中的隐藏模式和规律。

4.以下哪个指标不适合用来衡量大数据分析的效果（）

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.决策成本

答案：D

解析：准确率、召回率和F1值都是常用的衡量大数据分析效果的指标，而决策成本虽然在实际应用中很重要，但并不适合用来衡量大数据分析的效果。决策成本更多是衡量决策实施后的经济效果。

5.在大数据驱动的智能商业决策中，以下哪个环节最为关键（）

A.数据收集

B.数据分析

C.决策制定

D.决策执行

答案：B

解析：在大数据驱动的智能商业决策中，数据分析环节最为关键。数据分析的质量直接决定了决策的科学性和有效性。虽然数据收集、决策制定和决策执行也很重要，但数据分析是连接数据和决策的桥梁。

6.以下哪种数据类型最适合用于时间序列分析（）

A.分类数据

B.数值数据

C.文本数据

D.图像数据

答案：B

解析：时间序列分析是研究数据随时间变化的规律，最适合用于数值数据。分类数据、文本数据和图像数据虽然也包含时间信息，但不是最适合用于时间序列分析的数据类型。

7.在大数据分析中，以下哪个工具不属于常用的数据可视化工具（）

A.Tableau

B.PowerBI

C.Excel

D.TensorFlow

答案：D

解析：Tableau、PowerBI和Excel都是常用的数据可视化工具，而TensorFlow是一个用于机器学习的框架，不属于数据可视化工具。

8.在大数据驱动的智能商业决策中，以下哪种风险最为突出（）

A.技术风险

B.数据风险

C.管理风险

D.法律风险

答案：B

解析：在大数据驱动的智能商业决策中，数据风险最为突出。数据风险包括数据质量、数据安全、数据隐私等问题，这些问题直接影响决策的科学性和有效性。

9.以下哪种方法不适合用于处理大数据中的缺失值（）

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值填充

C.使用回归分析填充

D.使用众数填充

答案：C

解析：处理大数据中的缺失值常用的方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值填充、使用众数填充等，而使用回归分析填充通常用于小数据集，不适合用于处理大数据中的缺失值。

10.在大数据驱动的智能商业决策中，以下哪个因素不属于决策成功的保障（）

A.数据质量

B.技术支持

C.决策者能力

D.决策执行力度

答案：A

解析：在大数据驱动的智能商业决策中，技术支持、决策者能力和决策执行力度都是决策成功的保障，而数据质量虽然很重要，但不是决策成功的保障。数据质量是决策的基础，但不是唯一的保障因素。

11.在大数据分析中，K-means算法属于哪种类型的聚类算法（）

A.基于密度的聚类算法

B.基于层次的聚类算法

C.基于模型的聚类算法

D.基于距离的聚类算法

答案：D

解析：K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过计算数据点之间的距离来确定聚类中心，并将数据点分配到最近的聚类中心。基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于模型的聚类算法都是其他类型的聚类算法，它们在聚类的原理和方法上与K-means算法有所不同。

12.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.数据挖掘

答案：D

解析：大数据的预处理阶段主要包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，目的是