大数据技术与管理决策练习题及答案合集.docx

1 .（填空）大数据的发展历程总体上可以划分为4个重要阶段。它们分别是？答案：萌芽期、突破期、成熟期和大规模应用期2 .（填空）按数据结构的不同，数据分为？答案：结构化数据、非结构化数据、半结构化数据3 .（填空）按照数据开发应用深入程度不同，可将大数据应用分为？答案：描述性分析应用、预测性分析应用和指导性分析应用4 .（填空）决策的5大特性包括？答案：目的性、选择性、满意性、过程性、动5 .（填空）决策过程的4个阶段为？答案：情报、设计、选择、执行6 .（判断）按决策影响范围和重要程度不同，管理决策分为战略决策、战术决策和业务决策A.B.×答案：A7 .（判断）常见的定性决策方法有：头脑风暴法、专家会议法、后悔值决策法、波士顿矩阵A.B.×答案：B8.（判断）大数据对决策思维的影响主要体现在：全样而非抽样、精确而非高效，因果性而非相关性。A.B.×答案：B9 .（判断）大数据应用已成熟，目前多应用于决策指导性分析。A.B.×答案：B10 .（判断）从业务角度出发，大数据的核心价值主要有：数据辅助决策、数据驱动业务、数据对外变现。A.B.×答案：A11 .（多选）根据大数据从来源到应用的流程，下列属于大数据技术架构的是：A.数据采集层B.数据抽取层C.数据分析层D.数据应用层答案：ACD12.（多选）大数据时代，现代企业的管理和发展面临哪些挑战？A.更多的数据被收集B.数据更加复杂C.决策自动化D.实时决策需求突出答案：ABCD13.（多选）下列属于大数据“5V”特征的是：A.数据容量大B.数据类型多样C.数据价值密度高D.数据流转速度快答案：ABD14.（多选）按照载体不同，下列不属于文本数据的是:A.txt文本B.照片C.excel电子表格D.录像答案：BD15.（多选）下列关于数据、信息、知识的描述正确的是：A.信息是有意义、有用途的数据B.数据源于信息，是信息的表现形式和载体C.知识是更加系统化、理论化的信息D.从信息到数据再到知识，是螺旋式上升的过程答案：AC16.（判断）决策的基本流程包含发现并界定问题、确定决策目标、拟定备选方案、评价备选方案、选择方案和回馈评估方案六大步。A.B.×答案：A17 .（多选）以下哪些方法属于定性决策方法？A.头脑风暴法B.专家会议法C.乐观决策法D.波士顿矩阵法答案：ABD18 .（填空）大数据的五大特征包括？答案：1.数据容量大；2.数据类型多样；3.数据价值密度低；4.数据流转速度快;5.对数据真实性要求高L（单选）数据采集与处理工作不包括A.数据治理B数据获取C数据预处理D数据存储答案：A2 .（单选）以下哪项不属于大数据分析的范畴A.描述性分析B诊断分析C预测分析D聚类分析答案：D3 .（单选）大数据建模的步骤为A.模型建立-模型评估-模型训练-模型应用B模型建立-模型优化-模型训练模型应用C模型建立-模型训练-模型评估-模型应用D模型建立-模型训练-模型优化-模型应用答案：C4 .（单选）决策数据可视化技术不包括A.海量数据可视化B文本数据可视化C网络可视化D多维数据可视化答案：A5 .（单选）大数据处理的核心环节是A.数据分析与挖掘B数据采集与处理C结果展示D数据应用答案：A6 .（判断）大数据决策是以信息技术、云计算技术、大数据技术等为支撑，以海量数据为主要驱动，通过大数据分析提出问题、确立目标、设计和选择方案的过程。A.B.×答案：A7 .（判断）在数据状态上，大数据分析多使用存量数据，而大数据挖掘多使用动态增量数据或存量数据。A.B.×8 .（判断）常见的决策数据采集技术包括网络数据采集、系统日志采集、感知设备采集、数据库采集四种。A.B.×答案：A9 .（判断）针对结构化和非结构化混合数据一般采用数据库集群的方式进行存储A.B.×答案：B10 .（判断）HadOoP是一个分布式的、容错的实时计算系统，能够对实时动态的多源异构数据进行实时计算，获得有价值的信息。A.B.×答案：B11 .（判断）数据分析与挖掘是大数据处理的核心环节，指通过数据标签服务、文本处理和影像组学分析等应用支撑，进行大数据的探索分析、模型拟合、模型训练及评估。A.B.×答案：A第三单元测试题1 .（多选）M叩RedUCe体系结构主要由哪几个部分组成A.ClientB.JobTrackerC.TaskTrackerD.Task答案：ABCD2 .（单选）以下名词解释不正确的是A.HBase:提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌BigTabIe的开源实现B.HDFS：分布式文件系统，是HadoOP项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现C. Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统D. Hive：一个基于HadOoP的数据仓库工具，用于对HadOoP文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储答案：A3.（单选）HDFSFederatiOn设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题A,单点故障问题B.良好的隔离性C.性能更高效D.HDFS集群扩展性答案：A4.（单选）下列说法正确的是A.第二名称节点无法解决单点故障问题B.HDFSHA提供高可用性，可以实现可扩展性、系统性能和隔离性C.第二名称节点是热备份D.HDFSHA可用性不好答案：A5.（多选）对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是A.YARN的体系结构包含三个组件：ResourceManager,NodeManager,APPIiCatiOnMaSterB.YARN可以实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架C. MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架，由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务D. YARN既是资源管理调度框架，也是一个计算框架答案：ABC6 .（判断）HadOOP支持数据的随机写。A.B.×答案：B7 .（判断）HadoOP是JaVa开发的，所以HadooP只支持JaVa语言编写。A.8 .×答案：B8 .（判断）HadOoPLo和2.0都具有完善的HDFSHA策略。A.B.×答案：B9 .（判断）因为HadoOP有多个副本，所以NameNode不存在单点问题。A.B.×答案：B10 .（判断）PlG是脚本语言,它与MaPRedUCe无关。A.B.×答案：B11 .（单选）关于SeCOndaryNameNode哪项是正确的？A.它的目的是帮助NameNOde合并编辑日志，减少NameNode的启动时间B.它是NameNode的热备份C.它对内存没有要求D.SecondaryNameNode应与NameNOde部署到一个节点答案：A12 .（填空）YARN的体系结构包括哪些组件？答案：ResourceManager、ApplicationMasterNodeManager13 .（单选）下面哪个程序负责HDFS数据存储。A. DatanodeB. NameNodeC. JobtrackerD. SecondaryNameNode答案：A14.（单选）HBaSe是分布式列式存储系统，记录按什么集中存放。A.列族B.歹IC.行D.不确定答案：A15.（填空）哪个进程负责M叩RedUCe任务调度。答案：JobtraCkerL（单选）分布式文件系统HDFS采用了主从结构模型，由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类存储元数据叫O,另一类存储具体数据叫（）A.数据节点，名称节点B.名称节点，主节点C.从节点，主节点D.名称节点，数据节点答案：D2.（单选）下列AmaZOn的云数据库属于关系数据库的是（）A.AmazonDynamoDBB.AmazonRedshiftC.AmazonRDSD.AmazonSimpleDB答案：C3 .（单选）下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是OA.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言，而关系型数据库有标准化查询语言B.NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好DZoSQL数据库具有弱一致性，关系型数据库具有强一致性答案：B4 .（多选）下列对HBaSe的理解正确的是（）A.HBase是一个行式分布式数据库，是Hadoop生态系统中的一个组件B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现C.HBase是一种关系型数据库，现成功应用于互联网服务领域D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据答案：BD5 .（单选）HBaSe是一种（）数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库答案：D6 .（单选）下列数据库属于文档数据库的是A.HBaseB-MongoDBC.MySQLD.MongoDB答案：D7 .（单选）NoSQL数据库的三大理论基石不包括A.CAP8 .最终一致性C.BASED.ACID答案：D8 .（多选）HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括。A.命名空间的限制B.集群的可用性C.隔离问题D.性能的瓶颈答案：ABCD9 .（判断）目前，NoSQL的含义是“NotonlySQL”，而不是“NoSQL”。A.B.×答案：B10 .（判断）一个数据库事务具有AClD是指：原子性，一致性，持久性，隔离性。A.B.×答案：A1 .（单选）下列哪些不是数据来源OA.商业教据B.互联网教据C.物联网教据D.人工收集教据答案：D2 .（单选）下列不是数据采集的主要渠道是（）A.传统信息系统B.大数据系统C.物联网系统D.Web系统答案：B3 .（单选）下列数据质量的评估标准，不正确的是OA.完整性B.可替代性C.一致性D.及时性答案：B4 .（多选）下列关于数据质量的影响因素理解正确的是OA.信息因素B.人为因素C.信息因素D.流程因素答案：ABD5 .（单选）下列不是大数据采集方法的是OA.系统日志采集B.网络数据采集C.数据库采集D.手动采集答案：D6 .（多选）下列属于大数据预处理的方法的是（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约答案：ABCD7 .（多选）处理噪声数据的方法包括（）A.分箱8 .平滑处理C.聚类D.清洗答案：ABC8 .（判断）忽略元组的方法可以使用该元组的剩余属性值A.B.×答案：B9 .（判断）大数据预处理技术就是对已接收数据的辨析抽取和清洗A.B.×答案：A10 .（判断）大数据的数据采集是指通过传感器、摄像头、RFID射频数据以及互联网等方式获取的各种结构化、半结构化和非结构化的数据。A.B.×答案：A一、单选1 .（单选）MaPRedUCe的基本架构不包括下列哪个部分（）AClientBJobTrackerCTaskTrackerDSparkCore答案：D2 .（单选）大型主机的特点不包括下列哪个（）A高可靠性B高可用性C高服务性D高激活性答案：D3 .（单选）下列哪项不是Storm的主要特点（）A可伸缩性高B容错性不好C语言无关性D适用场景广泛答案：B4 .（单选）下列哪项不是SAPHANA的特点（）A充分并行编程B把数据全部放入内存中存储C图模型系统优化D最小化数据传输答案：C二、多选1 .（多选）MaPRedUCe的主要特点有（）A易于编程B良好的扩展性C高容错性D适合PB级以上海量数据的离线处理答案：ABCD2 .（多选）SPark的主要特点有（）A快速高效B快速高效C全栈式数据处理D兼容性高答案：ABCD3 .（多选）超级计算机可应用的领域有（）A气象预报领域B医药领域C交通领域D防震减灾领域答案：ABCD4 .（多选）图计算主要分为以下哪三类（）A基于分布式环境的大规模图计算系统B基于软件加速器的大规模图计算系统C基于单机的大规模图计算系统D基于硬件加速器的大规模图计算系统答案：ACD5 .（多选）流式计算系统的特征主要包括以下哪几个方面OA有序性B实时性C突发性D易失性答案：BCD三、判断1 .（判断）MaPRedUCe集群中使用了大量的低端服务器，因此，节点硬件失效和软件出错是常态。A.B.×答案：A2 .（判断）大型主机虽然在性能和稳定性方面表现卓越，但并不代表其永远不会出故障。A.B.×3 .（判断）分布式架构中的计算机有明显的主/从之分，所有计算机节点都是不对等的。A.B.×答案：B4 .（判断）集中式架构设计，天然就有多个节点，很容易通过主备、冗余、哈希（Hash）等手段实现计算和存储冗余备份，从而实现高可用。A.B.×答案：B5 .（判断）批处理系统自动化程度比较高，系统吞吐量大，资源利用率高，系统开销小，但各作业周转时间长，不提供用户与系统的交互手段，适合大的成熟的作业。A.B.×答案：B四、填空1 .（填空）大数据处理从海量的原始数据中抽取出有价值的信息，将数据转换成信息，其中是基础、是支撑、是核心、是根本。答案：数据资源处理平台分析算法应用效益2 .（填空）MaPRedUCe框架把计算节点和存储节点放在一起运行，将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到两个函数:和,从而减少了节点间的数据移动开销。答案：MappingReducing3 .（填空）SPark生态系统主要包含了、和等组件。答案：SparkCoreSparkSQLnSparkStreamingsMLlib、GraphX4 .（填空）分布式架构设计的核心理念是“"，即按照一定维度将系统进行拆分，系统各部分松耦合并行运行，并建立起较为完善的横向扩展与容错恢复机制。答案：并行拆分与横向扩展5 .（填空）Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统，搭建了一套可扩展的、有容错机制的平台，提供了一套非常灵活的,可以描述各种各样的图计算，主要用于、一、一等。答案：BSPAPI图遍历最短路径PageRank计算L（单选）大数据时代下企业管理的特点是（）A.企业用于分析的数据量十分庞大B.数据的精确性要求有所降低提高C.建立事物之间的相关性D.处理能力提升答案：A2 .（单选）下列不属于大数据在企业管理中的作用及价值是（）A.大数据帮助企业优化资源配置B.大数据帮助企业推动产品创新C.大数据帮助企业实现精准营销D.大数据帮助企业改善外部管理答案：D3 .（单选）下列属于大数据分析流程有（）A.跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DMB.业务理解C.模型部署D.数据取样答案：A4 .（单选）SEMMA是由SAS公司提出的一套行之有效的数据挖掘方法论，下列不属于数据挖掘的核心过程有（）A.抽样B.探索C.评估D.部署答案：D5 .（多选）大数据分析关键技术有（）A.可视化分析B.数据挖掘算法C.预测性分析D.数据降噪答案：ABC6 .（多选）大数据分析是利用数据获得洞察力，帮助人们更好地做决策的学科集合,下列属于大数据分析有（）A.可视化分析B.基本数据分析C.诊断型数据分析D.描述型数据分析答案：CD7 .（判断）模型评估指从业务角度和统计角度进行模型结论的评估，评估决定了当前模型的命运，没通过评估只能面临返工。A.B.×答案：A8 .（判断）数据分析方法主要对机器学习算法进行分类介绍，机器学习算法包括监督式学习和非监督式学习A.B.×答案：A9 .（填空）跨行业数据挖掘标准流程CRlSP-DM（cross-industrystandardprocessfordatamining）是一种业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法，为数据库知识发现工程（KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD）或数据挖掘项目提供了一个完整的过程描述。CRISP-DM把这个过程划分为六个阶段，分别是、和0答案：业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署10.（判断）特征工程是机器学习应用的基础，指的是利用领域知识从原始数据中提取用于后续机器学习及数据挖掘应用的特征（向量）的过程。整个过程并不涉及诸如特征表示、特征提取、属性约减、特征选择等内容。A.B.×答案：B1.（单选）可视化基本类型不包括以下哪一项？A.图形可视化B.科学可视化C.信息可视化D.可视分析学答案：A2.（单选）科学可视化主要关注的是OA.三维现象的可视化B.二维现象的可视化C.多维现象的可视化D.图形的可视化答案：A3.（单选）GoogleChartAPI属于那种可视化工具？A.信息图表工具B.入门级工具C.地图工具D.时间线工具答案：A4 .（单选）下面那一项不属于可视化工具中的高级分析工具A. R语言B. TimelineJSC. WekaD. Gephi答案：B5 .（单选）下面哪一项不属于视觉通道的内容A,饱和度B.色调C.色彩D.面积答案：C6 .（单选）以下不属于时间线工具的是A. TimelineJSB. TimetoastC. XtimelineD.R语言答案：DA. .（多选）以下属于地图工具的有B. 1.eafletC. ModestMapsD. GoogleFusionTablesE. excel答案：ABC7 .（多选）可视化评估可以分为哪两种类型A.定性评估B.定量评估C.半定性评估D.半定量评估答案：AB8 .（判断）数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象。A.B.×答案：A9 .（判断）内部数据收集的具体目的包括：获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。A.B.×答案：BU.（填空）整群抽样又称OO是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为取样单位抽取样本的一种抽样方式。答案：聚类抽样12 .（填空）典型的访谈包括O>O和半结构型访谈等答案：开放型访谈、结构型访谈13 .（判断）数据可视化的工具，主要有入门级工具、信息图表工具、地图工具、时间线工具、高级分析工具。A.B.×答案：A14 .（判断）开始创建一个可视化项目时，第一步是收集数据A.B.×答案：B15 .（多选）以下属于主观评估方法的有A.专家评估B.启发式评估C.抽样问卷调查D.焦点小组访谈答案：ABCDL（多选）制约大数据治理的主要因素有：OA.制度与规范缺失B.数据防护意识薄弱C.成本效益比较低D.技术不成熟答案：ABCD2 .（多选）下列属于大数据治理的实施路径的是：OA.产生数据B.数据资产梳理C.构建机构内部大数据治理体系D.大数据治理评估与审计答案：ABCD3 .（填空）数据资产包括：答案：企业内部数据、企业外部数据、企业购买数据4 .（填空）大数据治理的五个核心要素包括：答案：明确数据治理责任，建立数据治理组织、管理出成效，制度是保障、确保数据规范、数据治理要理论结合实践、数据治理软件L（多选）大数据技术的应用为组织财务管理注入了新鲜血液的方式有OA.拓宽筹资渠道B.增强财务控制能力C.提高投资回报率D.数据资源整合共享答案：ABCD2 .（单选）大数据平台可为物流管理提供OA.海量数据的收集B.储存数据C.分析数据D.整合数据答案：A3 .（多选）大数据在零售决策中的应用OA.利用大数据分析关联购买行为B.智能推荐系统C.大范围营销D.主持产品定价答案：AB4 .（单选）下列不属于大数据在政府决策中的应用OA.智慧政府B.社会治理C.公共服务D.调整组织结构答案：D5 .（多选）大数据在研发设计中的应用OA.产品协同设计B.设计仿真C.替代工艺流程D.优化工艺流程答案：ABD6 .（多选）下列不属于大数据在供应链中的应用OA.供应链管理战略决策B.供应链管理风险预测C.供应链管理敏捷性D.供应链协同管理答案：ABCD7 .（判断）大数据与智能制造之间的关系包括将制造中存在的问题转换为定性、定量的数据内容，然后从中找到相应的解决方法。A.B.×答案：A8 .（判断）大数据技术在供应链管理方面的应用集中在供应链管理战略决策、风险预测、提升供应链管理敏捷性及协同管理方面。A.B.×答案：A9 .（填空）大数据技术在生产制造环节的应用有助于更快、更好地推进智能制造，其主要应用包括、和制等答案：智能生产、生产流程优化、个性化定制10 .（填空）大数据在医疗卫生管理与临床服务中的应用包括：、答案：医疗质量管理、医疗绩效管理、医疗设备管理、医保管理1 .（单选）下列说法正确的是OA.当今社会，互联网以及各种智能设备的普遍应用，人们活动的大量信息被广泛收集B.大数据的应用并不会引发了各种各样的社会问题C.技术的提升只有好处没有坏处D.世界进入了大数据时代之后，总体会危害人们的安全答案：A2 .（单选）下列说法错误的是OA.组织可以比以往更大规模地收集或分析数据B.网络公司拥有海量用户个人信息，有泄露的风险C.公司可从数据中获利D.组织可以不通过互联网获得数据答案：D3 .（单选）下列说法错误的是OA.大数据应用引发的各种社会问题，归纳起来，既有伦理问题，又有法律问题B.大数据时代，要获得更好的个性化服务，用户就必须同意收集自己的个人信息C.大数据应用最常见的伦理问题就是个人信息遭泄露D.杀熟现象不需要数据也会出现答案：D4 .（判断）在互联网大数据时代，保护公民个人信息与隐私，强化技术防范措施，是一种及时和有效的手段。OA.B.×答案：A5.（填空）除了和之外，及,也都是保护公民个人信息与隐私安全的必然要求。答案：技术防范和法律保护；公民道德素质的提高及国际治理环境的不断改善1.（多选）下列属于大数据管理决策面临的挑战的是：OA.数据获取与整合能力欠缺B.企业管理观念落后C.企业决策环境复杂D.大数据人才匮乏答案：ABCD2.（单选）下列不属于大数据管理决策考虑的问题和技术选择的是OA.数据的数量和质量B.大数据与其他信息的结合C.因果关系分析D.公司的盈利情况答案：D3 .（单选）下列不属于大数据管理决策的未来趋势是OA.事务与分析融合B.模块融合C.人智融合D.云数融合答案：C4 .（判断）合适的数据分析工具其实能带给企业的作用是非常巨大的，系统化的可视化数据能够更好、更准确地帮助用户进行数据分析。A.B.×答案：A5 .（填空）数据能力集成的趋势打破了企业内原有的复杂数据结构，使数据和业务更贴近，并能更快地使用数据驱动决策。主要针对性地解决三个问题：一是提；二是；三是O答案:提高数据获取的效率；打通数据共享的通道；提供统一的数据开发能力6 .（填空）数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的、和,为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。答案：静态特征、动态行为和约束条件1 .科学决策为何遵循“满意原则”而不是“最优原则”？信息、时间和确定性地局限使决策者难以做到最佳，通常情况下，决策者采纳寻求一定条件下实现目标的较满意方案，即在目前环境中足够好的方案为决策方案。满意原则是针对“最优化”原则提出来的，即最优是不存在的，存在的只有满意。"最优化''的理论假设把决策者作为完全理性的人，以“绝对的理性”为指导，按最优化准则行事。但是，处于复杂多变环境中的企业和决策者，要对未来做出“绝对理性，的判断是不可能的。要使得决策达到最优，但是现实中上述条件往往得不到满足，具体来说：组织内外存在的一切，对组织的现在和未来都会直接或间接地产生某种程度的影响，但决策者很难收集到反映这一切情况的信息。对于收集到的有限信息，决策者的利用能力也是有限的，决策者只能制定数量有限的方案。决策所预测的未来状况可能与实际的未来状况有出入，人们对未来的认识是不全面的。因此，决策者不可能做出“最优化”的决策，只能做到满意决策。从管理学的意义上讲最优就是最好的资源、最好的组合和利用，获得最好的效益，毫无疑问这是不可能的。所谓满意，就是满意的资源、通过满意的组合和利用、获得满意的效果，而这才是合理的，也是能实现的。2 .在大数据背景下，决策还有新的分类方法吗？在大数据背景下，决策的分类方法可以根据不同的维度和目的进行划分。以下是一些常见的分类方法：（1）基于数据类型的分类结构化数据决策：对于具有明确定义格式和字段的数据，可以使用传统的数据挖掘技术和统计方法进行决策。半结构化和非结构化数据决策:针对文本、图像、视频等不同形式的非结构化数据,通常需要利用自然语言处理、图像处理、深度学习等技术进行决策。（2）基于决策模型的分类经验模型：基于先前的经验和规则进行决策，如规则引擎、专家系统等。机器学习模型:通过训练模型来从数据中学习模式,例如决策树、支持向量机、神经网络等。深度学习模型：利用深度神经网络学习复杂的特征和模式，例如卷积神经网络、循环神经网络等。（3）基于决策支持系统的分类基于规则的系统：使用事先定义的规则来进行决策，如专家系统。基于模型的系统：使用数学模型和算法来辅助决策，如优化模型、模拟模型等。（4）基于决策环境的分类静态环境决策：在固定的数据集上进行决策，数据不断累积但不会实时更新。动态环境决策：需要实时地处理和响应不断变化的数据，例如金融交易、网络安全等。（5）基于决策目标的分类单目标决策：优化一个特定的目标，例如最大化利润、最小化成本等。多目标决策：同时考虑多个决策目标，可能存在相互冲突的情况，需要进行权衡和优化。（6）基于决策模型的分类经验模型：基于先前的经验和规则进行决策，如规则引擎、专家系统等。机器学习模型:通过训练模型来从数据中学习模式,例如决策树、支持向量机、神经网络等。深度学习模型：利用深度神经网络学习复杂的特征和模式，例如卷积神经网络、循环神经网络等。以上分类方法并非互斥，实际应用中可能会结合多种方法来解决复杂的决策问题。同时，随着技术的不断发展和大数据应用场景的多样化，决策方法也在不断演进和创新。3 .除了本书中提到的大数据对于管理决策思维、手段和方式产生影响外，是否还在其他方面对管理决策产生影响呢？大数据在管理决策方面产生了广泛的影响，不仅仅限于思维、手段和方式。以下是一些其他方面，其中大数据对管理决策产生影响的示例：精细化决策：大数据允许管理者更细致地分析和理解组织内部和外部的各种因素。这有助于制定更精确、个性化的管理决策，以满足不同情境和利益相关者的需求。实时决策：大数据技术使得管理者能够获取和分析实时数据。这有助于更快地做出决策，以应对紧急情况或迅速变化的市场条件。风险管理：通过大数据分析，管理者可以更好地识别和管理风险。这包括市场风险、供应链风险、合规性风险等。大数据帮助管理者更好地预测、减轻和回应潜在风险。客户体验：大数据有助于了解客户需求和行为，以优化产品和服务，提高客户满意度，并制定更好的客户关系管理策略。创新决策：大数据分析可以帮助管理者发现新的机会和趋势，从而推动创新决策。它有助于识别市场缺口，了解客户反馈，以及监测竞争者的动态。成本效益：通过大数据的分析，管理者可以更好地控制和降低成本。这包括优化供应链、资源分配、生产流程等方面。人力资源管理：大数据可以用于招聘、绩效评估、员工满意度和离职率分析，从而支持更智能的人力资源决策。社会责任和可持续发展：大数据分析有助于监测和报告组织的社会责任，包括可持续发展目标、环保措施等，从而影响与可持续发展相关的决策。供应链管理：大数据有助于实时跟踪供应链运营，以应对需求变化、库存管理和供应链风险。总之，大数据对管理决策的影响不仅仅限于改进思维和决策方式，它改变了决策的全面方法，使管理者更具洞察力、反应迅速，并更好地适应不断变化的商业环境。这有助于提高效率、创造价值，并推动组织的成功。1 .大数据决策和传统的决策方式有什么区别？大数据决策和传统的决策方式之间存在多个关键区别，这些区别涵盖了决策过程、数据使月1、分析方法以及决策效果。以下是一些主要区别：区别大数据决策传统决策数据量和多样性大数据决策依赖于处理大规模、高维度、多种类型的数据。这包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。传统决策通常依赖于有限数量的数据，通常是结构化数据，而非结构化数据较少。实时性大数据决策通常可以实时或接近实时地分析和应对数据。这对于需要快速决策的情况非常重要,如金融交易或社交媒体监控。传统决策可能依赖于定期或批处理分析，不如大数据决策实时。数据来源数据可以来自多个渠道和来源，如：社交媒体、物联网设备、传感器、日志文件等。通常依赖于内部数据源，如企业数据库，或者一些已知的外部数据，但范围较窄。数据处理通常需要使用高级数据处理工具和技术，如分布式计算、云计算和大数据平台。使用较为传统的数据处理方法，如SQL数据库查询和统计分析工具。决策支持工具通常使用先进的分析工具和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理和数据挖掘等，以从大规模数据中提取洞察。可能更依赖于经验和专家判断，也可能使用传统的统计方法。决策效果由于大数据提供了更多的信息和更准确的洞察，大数据决策通常更准确和有效，尤其在预测、个性化推荐和风险管理方面。传统决策可能受到数据限制和有限的分析方法的限制，因此在应对复杂问题时可能效果较弱。总之，大数据决策与传统决策方式之间的主要区别在于数据的规模、类型、实时性、处理方法以及决策支持工具的使用。大数据决策在处理大规模和复杂数据时具有明显的优势，但也需要更高级的技术和资源支持。然而，传统决策方式仍然在某些情况下有其价值，特别是在数据有限或对实时性要求不高的情境中。2 .简述大数据决策的基本流程，并举例分析？大数据在管理决策中的应用流程包括：定义问题、建立大数据存储库、数据探索、数据准备、建立模型、评价模型和实施七大步骤。（一）定义问题定义问题通过对实际状况和理想状况进行细致周密的分析，对问题进行综合定义，明确问题的性质、类型和范围，确定所要实现的目标。定义问题是进行决策的第一步。面对决策的不同需求，最先且最重要的就是了解流程和业务问题，制定清晰明确的任务目标，以问题为导向开展大数据管理决策的相关活动。（二）建立大数据存储库海量异构数据存储是大数据支撑组织决策的基础。建立大数据存储库包括数据收集、数据描述与选择、数据质量评估、处理与整合、构建数据库和维护数据库等工作。其中，数据库是以一定方式储存在一起、具有尽可能小的冗余度且允许多用户共享的数据集合。大数据存储库包括多种类型：如关系型数据库、分布式数据库、数据仓库HiVe等。（三）数据探索数据探索通过绘图和计算等手段分析数据的质量、结构、趋势和关联，对数据进行解释分析工作。数据探索的目的在于以问题为导向定义数据的本质、描述数据的形态特征并解释数据的相关性。大数据的多样性和大量性决定了从海量数据中选择符合决策需求的数据是十分重要的，因此这一步骤的重点在于解释数据的相关性，找到对决策影响最大的数据类型，建立数据关联关系。数据探索有助于更好的开展后续的数据挖掘与数据建模等工作。（四）数据准备数据准备是指将来自不同来源的原始数据整理或预处理为可以方便、准确进行分析的数据形式，即将原始数据转换成机器学习等算法可以使用的数据形式，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约。（1）数据清洗。数据清洗是数据准备的第一步，是指发现并纠正数据中可识别错误的过程，包括处理噪声数据、错误数据、缺失数据、冗余数据等。该步骤可以有效减少初始数据出现相互矛盾情况的问题。（2）数据集成。数据集成是将多个数据源中的数据整合到一个数据存储库中的过程。数据集成的核心任务是将互相关联的分布式异构数据集成到一起，使用户能够以透明的方式访问这些数据。数据集成能够维护数据的整体性、一致性，提高信息的共享和利用效率。（3）数据转换。数据转换是采用数学变换等方法将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程，目的是将多维数据压缩成低维数据，消除数据在空间、属性、时间及精度等特征上的差异。（4）数据归约。数据归约是指在对挖掘任务和数据理解的基础上，对数据的特征属性进行相应处理，在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得多的数据。（五）建立模型建立模型是从大数据中寻找知识的过程,常用的方法有机器学习、数据挖掘、概率统计等。机器学习是一种数据分析技术，主要是用数据或以往的经验优化程序，而不依赖既定方程模型，其目的是实现在经验学习中改善具体算法。数据挖掘是指按既定目标，对大量数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的规律或验证已知的规律，并进一步将其模型化。概率统计是利用统计学中的概率分布及数学特征建立模型的方法。建立模型的最终目的是解决实践问题。根据需要解决的问题，数据模型可以分为预测模型（分类模型和回归模型）、推荐模型、聚类模型和降维模型等，建立模型是大数据决策的核心内容。模型的建立是一个反复的过程，需要准备多个模型以判断哪个模型对决策作用最大。在建立模型的过程中，应先用一部分数据来训练模型，然后再用额外的数据测试和验证该模型，以保证模型的准确性和泛化性。（六）评价模型在完成模型构建后，应对模型的效果进行评估，并