智慧树大数据可视化答案(知到期末答案)

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上海理工大学（创业管理）专业试点班的智慧培养模式中“四个找”，找什么？
A 找钱；
B 找人
C 找项目；
D 找圈子；

以下不属于可视化的树大数据作用的是（ ）
A 数据采集
B 信息记录
C 数据分析
D 传播交流

数据可视化萌芽于什么时间（ ）
A 15世纪
B 18世纪
C 16世纪
D 17世纪

可视分析学是何时兴起的（ ）
A 18世纪
B 19世纪
C 21世纪
D 20世纪

张量场可视化属于可视化的哪个分支学科（ ）
A 可视分析学
B 人机交互学
C 科学可视化
D 信息可视化

使用以下哪种可视化工具不需要编程基础（ ）
A Vega
B Processing
C Tableau
D D3.js

数据可视化的原则是细节优先。
A 错
B 对

文本可视化属于信息可视化。可视
A 对
B 错

可视分析学涉及到的化答学科包括（ ）@font-face{ font-family:""Times New Roman"";}@font-face{ font-family:""宋体"";}@font-face{ font-family:""Calibri"";}@font-face{ font-family:""微软雅黑"";}@list l0:level1{ mso-level-number-format:alpha-upper;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%1．"";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:left;margin-left:18.0000pt;text-indent:-18.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level2{ mso-level-number-format:alpha-lower;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%2)"";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:left;margin-left:42.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level3{ mso-level-number-format:lower-roman;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%3."";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:right;margin-left:63.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level4{ mso-level-number-format:decimal;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%4."";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:left;margin-left:84.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level5{ mso-level-number-format:alpha-lower;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%5)"";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:left;margin-left:105.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level6{ mso-level-number-format:lower-roman;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%6."";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:right;margin-left:126.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level7{ mso-level-number-format:decimal;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%7."";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:left;margin-left:147.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level8{ mso-level-number-format:alpha-lower;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%8)"";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:left;margin-left:168.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}@list l0:level9{ mso-level-number-format:lower-roman;mso-level-suffix:tab;mso-level-text:""%9."";mso-level-tab-stop:none;mso-level-number-position:right;margin-left:189.0000pt;text-indent:-21.0000pt;font-family:'Times New Roman';}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:"""";margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:Calibri;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}
A 人机交互
B 统计分析
C 计算机图形学
D 数据挖掘

以下哪些工具是数据可视化工具（ ）@font-face{ font-family:""Times New Roman"";}@font-face{ font-family:""宋体"";}@font-face{ font-family:""Calibri"";}@font-face{ font-family:""微软雅黑"";}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:"""";margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:Calibri;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}@font-face{ font-family:""Times New Roman"";}@font-face{ font-family:""宋体"";}@font-face{ font-family:""Calibri"";}@font-face{ font-family:""微软雅黑"";}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:"""";margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:Calibri;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}
A Matlab
B Vega
C Tableau
D D3.js

这个视频中体现了可视化的哪些作用（ ）
A 数据过滤
B 传播交流
C 数据分析
D 信息记录

有的人在发朋友圈的时候，会把一张图片切成9份，案知案然后再按顺序拼出一个九宫格，到期如下图所示。末答虽然图片被分割开来，智慧但是树大数据我们仍旧能够感知到图片原来完整的样子，这体现了格式塔理论的可视（ ）原则。@font-face{ font-family:'Times New Roman';}@font-face{ font-family:'宋体';}@font-face{ font-family:'DengXian';}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:'';margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}@font-face{ font-family:'Times New Roman';}@font-face{ font-family:'宋体';}@font-face{ font-family:'DengXian';}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:'';margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}
A 接近原则
B 闭包原则
C 相似原则
D 连续原则

下图所示的化答图片体现了格式塔理论的（）原则。@font-face{ font-family:'Times New Roman';}@font-face{ font-family:'宋体';}@font-face{ font-family:'DengXian';}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:'';margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}
A 相似原则
B 闭包原则
C 接近原则
D 连续原则

下图所示的案知案图片体现了格式塔理论的（ ）接近原则
A 相似原则
B 接近原则
C 闭包原则
D 连续原则

下图所示的可视化中运用了以下哪个视觉通道？（）
A 颜色
B 形状
C 亮度
D 高度

@font-face{ font-family:""Times New Roman"";}@font-face{ font-family:""宋体"";}@font-face{ font-family:""DengXian"";}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:"""";margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}下图所示的可视化中体现了哪种类型的视觉通道？（ ）@font-face{ font-family:""Times New Roman"";}@font-face{ font-family:""宋体"";}@font-face{ font-family:""DengXian"";}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:"""";margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:"""";text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}
A 定性型
B 分类型
C 定量型
D 分组型

根据格式塔理论，人们在观看时，到期眼脑在一开始的末答时候会先区分一个形象的各个单一的组成部分，然后再将各个部分组合起来，智慧使之成为一个易于理解的统一体。
A 错
B 对

@font-face{ font-family:'Times New Roman';}@font-face{ font-family:'宋体';}@font-face{ font-family:'DengXian';}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:'';margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}形状是一种典型的定性视觉通道。
A 对
B 错

下列视觉通道中，哪些是定性/分类视觉通道？（ ）
A 角度
B 颜色的饱和度
C 空间位置
D 形状

下图所示的可视化中运用了什么视觉通道？（）@font-face{ font-family:'Times New Roman';}@font-face{ font-family:'宋体';}@font-face{ font-family:'DengXian';}p.MsoNormal{ mso-style-name:正文;mso-style-parent:'';margin:0pt;margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:none;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph;font-family:DengXian;font-size:10.5000pt;mso-font-kerning:1.0000pt;}span.msoIns{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:underline;text-underline:single;color:blue;}span.msoDel{ mso-style-type:export-only;mso-style-name:'';text-decoration:line-through;color:red;}@page{ mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@page Section0{ }div.Section0{ page:Section0;}
A 颜色色调
B 角度
C 空间位置
D 形状

以下关于感知与认知的一些描述，正确的有哪些？（ ）
A 在可视化中突出变化，可以减少认知负担
B 认知是信息加工的过程
C 可视化可以作为外部辅助来增强工作记忆
D 感知系统基于绝对判断

现有两个数据(0, 1, 0, 1,0)与(0, 0, 1, 1, 1)，其中每个属性为二元属性类型，则它们的Jaccard相似系数为（ ）
A 0.5
B 0.25
C 0.6
D 0.75

以下哪种类型科学称为第四范式（ ）
A 计算科学
B 数据密集型科学
C 经验科学
D 理论科学

以下哪种可视化方法能够反应每个数据项所占的比例（ ）
A 饼状图
B 盒须图
C 柱状图
D 散点图

以下哪种方法能够可视化统计的结果（ ）
A 盒须图
B 柱状图
C 走势图
D 直方图

以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性（ ）
A 闵可夫斯基距离
B 曼哈顿距离
C 欧氏距离
D Jaccard相似系数

以下的哪些选项满足大数据的特征（ ）
A 数量大
B 更新快
C 价值性
D 多样性
E 准确性

以下的哪些类型的任务属于描述型任务（ ）
A 演化分析
B 聚类
C 概念描述
D 异常分析
E 关联分析

数据挖掘算法主要可分为以下哪几类（ )
A 传统算法
B 模式识别
C 信息提取
D 统计方法
E 机器学习

闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式
A 对
B 错

数据轨迹不能展现自变量与因变量的关系。
A 对
B 错

可视化可以将难以理解的原始数据变换成用户可以理解的模式和特征，并显示出来。依据可视化流程概念图，在原始数据和可视化中间这一步骤是：
A 数据采集
B 数据分析
C 数据处理和变换
D 用户感知

TamaraMunzner提出的可视分析模型中，可视设计的what why how三个维度中的what指代的是什么？
A 可视化交互形式的设计
B 可视化任务的抽象
C 对于要被可视化的数据的抽象
D 视觉编码形式的设计

可视化和其他数据分析处理方法最大的不同是用户起到了关键作用，可视化映射后的结果只有通过（ ）才能转换成知识和灵感。
A 可视化映射
B 用户感知
C 数据处理与变换
D 其它三个选项都是

属性类型中包括了类别型和（ ）
A 顺序型
B 无序型
C 数量型
D 有序型

在可视化流程概念图中，各个模块的联系仅仅是顺序的线性联系。
A 对
B 错

数据离散化/分箱时，需要根据分析需求和可视化效果来选择合适的离散化区间大小。
A 对
B 错

在设计一个可视化解决方案的过程中，了解数据采集这一步骤中的（ ），才能有的放矢地解决问题。
A 数据的属性
B 数据的采集方法
C 数据的处理
D 数据的来源

在TamaraMunzner的可视分析模型中的what这个维度中，数据集类型包括（ ）
A 数量型数据
B 网络数据
C 表格型数据
D 地理数据
E 场数据

数据降维方法一般分为哪些种类？
A 基于划分的方法
B 非线性方法
C 线性方法
D 基于密度的方法

常见的归一化方式中的反正切变换的值域是：
A [0, 1]
B [-1, 1]
C [-0.5, 0.5]
D

以下哪个视觉通道是位置通道？
A
B
C
D

下图主要运用了哪一种基本可视化图表？
A 盒须图
B 折线图
C 走势图
D 散点图

下列哪一个不属于可视化三部曲？
A 可展示数据筛选
B 视图与交互设计
C 可视化编码映射
D 可视化代码实现

以下哪张散点图的标注最合适？
A
B
C
D

颜色的视觉通道包括 （ ）
A 饱和度
B 透明度
C 色相/色调
D 美观性

下列哪些柱状图是不合适的？ （ ）
A
B
C
D
E

下图这个简单的可视化图表运用到了那几个视觉通道？
A 形状
B 尺寸
C 纹理
D 颜色
E 位置

视觉通道是图像中的基本几何元素。
A 对
B 错

盒须图的IQR中包含上四分位数、下四分位数和平均数。
A 对
B 错

在对可展示的数据进行筛选时，要确保不能展示过多数据，同时也不能展示过少数据。
A 错
B 对

只有分布在三维空间中的数据才是空间场数据。
A 错
B 对

绘制二维标量数据时，颜色映射和高度映射的方法可以同时使用。
A 错
B 对

由于张量场数据通常较为复杂，无法直接可视化出张量的所有分量。
A 错
B 对

图中的杭州附近（绿圈位置）温度是？
A 40-60°C 40-60°C
B -20-0°C
C 0-20°C
D 20-40°C

天气预报中的地表温度地图属于哪一种空间场？
A 三维矢量场
B 二维标量场
C 二维矢量场
D 三维标量场

图中使用了哪种可视化方法？
A 纤维追踪法
B 指数法
C 标记法
D 直接体绘制

图中使用了哪种可视化方法？
A 直接体绘制
B 指数法
C 标记法
D 纤维追踪法

积分曲线法生成的各种曲线中，展现静态场特征的是：
A 迹线
B 流线
C 脉线
D 其它三个选项都不对

以下哪些是空间场数据？
A 气象卫星遥感数据
B X光片
C 公交车站位置分布数据
D 天气预报中的温度分布数据

以下哪些是标量场数据？
A 天气预报中的地表风向地图
B 天气预报中的地表气温地图
C 三维风向数据
D 三维云图（湿度）数据

以下哪些数据适合使用积分曲线法进行绘制？
A 天气预报中的地表气温地图
B 三维风向数据
C 三维云图（湿度）数据
D 天气预报中的地表风向地图

以下哪种几何体不是典型的地图投影技术应用的投影目标（ ）
A 圆柱
B 正方体
C 圆锥
D 其它三个选项都是典型的地图投影技术应用的投影目标

以下哪幅图是线数据可视化中的边绑定技术（ ）
A
B 其它三个选项都不是
C
D

假设我们想要用颜色展示城市中各个路口的拥堵程度。请问下列颜色编码中最符合要求的一组颜色是（ ）
A
B
C
D 其它三个选项均不符合要求

一般所指的地理信息数据，不包括下面哪种数据（ ）
A 城区污染指数
B 参会打卡数据
C 人的社交网络数据
D 城市湖泊与河流数据

下列选项中，不是地理信息数据可视分析应用的是（ ）
A 帮助用户自动计算异常的轨迹
B 帮助用户了解区域之间的收入差异
C 帮助用户分析微博数据的传播情况
D 帮助用户发现拥堵的路口

为了展示城市中700万人群轨迹的真实情况，应该把所有收集到的人的轨迹按照他们的经纬度绘制在地图上。
A 对
B 错

在用户更加关注区域的某个数值属性时，可以对区域的形状或大小进行更改，展示这个数值的属性值。
A 对
B 错

在区域数据的可视化中，在关注对象在空间中实际位置的前提下，设计展示区域的交通状况时，以下那种可视化方法是合理的（ ）
A 用区域的面积大小表示车辆多少，并使用比较统计图展示数据
B 使用斜线标注每一个区域，斜线越密表示区域中车辆越多。同时采用交互的方法，当用户选择某一区域时，展示区域的详细信息
C 在每一个区域中画一个点，使用点的大小编码车辆多少，点越大表示车辆越多
D 使用区域的颜色编码拥堵程度，仅使用红单色，越红表示越拥堵

常见的地图可编码的元素中，包含下面哪些项（ ）
A 元素的排列
B 元素的大小
C 元素的间距
D 元素的方向
E 元素的亮度

为了展示某地区的人流量，下列可视化方法可以采用的有（ ）
A 将人的轨迹以透明度为1绘制在地图上，展示地区的轨迹数据
B 对地区设计图标，表示该地区人流量的大小和方向
C 对该地区的人流量做线图，横坐标是时间，纵坐标是人流量
D 对地区进行颜色编码。颜色越深表示人越多

下面哪个选项不是表达维度的展现方式（ ）
A 径向
B 次序
C 螺旋形
D 线性

径向是指将时间序列编码为（ ）
A 直线
B 菱形
C 长方形
D 弧形

下面哪个维度表示事件组之间的关系（ ）
A 表达维度
B 随机
C 比例维度
D 布局维度

以下哪个选项的数据类型不属于流数据？
A 股票市场数据
B 网络传输数据包
C 城市POI数据
D 移动通信日志

时变型数据具有哪些特点（ ）
A 维数多，变量多
B 量大
C 分布范围广泛
D 类型丰富

数据抽象包含哪些方法（ ）A.数据聚类B.数据降维C.数据降维D.数据简化正确答案：B C D
A 特征选取
B 数据聚类
C 数据降维
D 数据简化

文本是时间序列数据。
A 对
B 错

温度是时间序列数据。
A 对
B 错

单一时间线布局用于显示事件的单个时间轴，是较为常见的形式。
A 错
B 对

流数据处理有一个固定的模型。
A 对
B 错

以下哪个实例没有使用树结构？
A 计算机系统中的文件目录
B 决策树
C 企业组织的层次结构
D 分布式网络

下面哪种方法属于正交布局方法？
A 双曲树
B 径向树
C 圆锥树
D 缩进法

径向布局的特点不包括？
A 结点到圆心的距离对应于它的深度
B 结点按照水平或垂直对齐
C 符合结点数量随着层次而增加的特点
D 有效利用空间

与结点链接法相比，树图有哪些优点？
A 适用于大规模层级结构
B 结构清晰直观
C 可以使用颜色和大小编码结点本身的属性或权重
D 有效利用空间

下面哪些方法改善了正交布局空间浪费的问题？
A 径向布局
B 改进正交布局算法
C 引入交互方法
D 空间嵌套填充法

树结构可视化实用性和美观性的原则包括哪些？
A 使结点和边尽量均匀分布
B 避免生成交叉的边
C 边的长度尽量统一
D 整体结构保持对称

当树结构的广度比较大时，径向布局会导致不合理的长宽比。
A 错
B 对

空间嵌套填充法通过嵌套关系的隐喻表达结点之间的层次关系。
A 错
B 对

实现树图的算法中，交替纵横切分法的算法会产生细长矩形。
A 对
B 错

气泡树图采用了空间嵌套填充法对存在不确定性的层级结构数据进行可视化。
A 错
B 对

下面哪些可以抽象成图数据（ ）
A 每个城市的温度
B 高速中不同车辆的速度
C 一台电脑的配置属性
D 一个人的家谱

下面哪些可以抽象成动态图数据（ ）
A 机房里所有电脑的配置属性
B 从小学、初中到高中的人物关系变化
C 一周中杭州地区的天气变化
D 一年中某个路口的车祸事件数量变化

图可视化中力引导布局的目的是（ ）
A 为了保持视觉上的连续型
B 为了达到全局最优
C 为了展现更多的数据
D 减少边的交叉，尽量保持边的长度一致

相比于节点链接法。邻接矩阵法更适合展示什么样的数据（ ）A.节点规模大，边关系简单B.节点规模大，边关系复杂C.节点规模小，边关系复杂D.一切数据正确答案：C
A 节点规模大，边关系复杂
B 节点规模小，边关系复杂
C 节点规模大，边关系简单
D 一切数据

对于动态图来说，动画方法的优点是（ ）
A 更注重时间特性上的分析
B 任意两帧图的差异对比
C 可以提供整个时间上的变化概览
D 两个相邻时间上两帧图的平滑过度

图结构中主要包括（ ）
A 节点
B 叶子节点
C 根
D 边

图可视化方法有（ ）
A 邻接矩阵
B 饼状图
C 箱线图
D 节点链接

动态图可视化方法有（ ）
A 箱线图
B 动画法
C 时间轴法
D 树图

图的视觉优化方法中图简化方法没有减少图的原始信息。
A 对
B 错

图的视觉优化方法中边绑定方法没有减少图的原始信息。
A 对
B 错

以下哪些个不是文本数据？
A 题库
B 小明发的微博
C 某路口车流量
D 报纸上的新闻

在对文本进行分词时，哪些词可以去掉？
A 中文：文本，可视化，大数据…
B 英文：text, analytics, mooc…
C 英文：the, a, bad, poor…
D 中文：的，了，是…

某文本的词频向量为幸福快乐爸爸孩子旅游回家吃饭妈妈……2322191813121010……该文本最可能描述了什么主题？
A 校园生活
B 家庭生活
C 足球比赛
D 科学技术

要展示多个文档之间的主题相似性，以下哪类可视化技术较为合适 ( )
A 时序数据可视化，如主题河流
B 空间数据可视化，如体绘制
C 高维数据可视化，如降维投影
D 图结构可视化，如节点连接图

文本可视化的基本任务包括 （ ）
A 辅助大规模文本数据集的浏览
B 展现文本内容的内在联系
C 展现文本文件之间的关联
D 总结展现文本中的内容
E 展现文本所包含的情感

wordle有哪些特点？ （ ）
A 可以自定义形状
B 布局更为紧凑
C 绘制速度快
D 支持多样的视觉编码，如样式，字体，大小

下图为奥巴马历年来演讲的主题可视化，从图中可以得到哪些信息？
A 政党(Government Partisanship)这一话题，讨论得越来越热烈
B 预算(Budget)这一主题讨论得越来越少
C 比起其他主题，奥巴马最为关注教育(Education)
D 经济(Economy)是一直受到关注的主题

词云是wordle的拓展，更具艺术感、设计感。
A 对
B 错

基于主题河流的可视化技术可以用来可视化时序文档。
A 对
B 错

在基于投影的文档集合可视化中，相似的文档代表的点之间的距离会比较小。
A 对
B 错

在数据量很大的情况下，可以使用哪种交互模型来优化可视化系统？
A 混合交互方式
B 对偶界面模型
C 聚焦+上下文模型
D 概览+细节模型

过滤是在那个空间中进行的交互？
A 可视化参数空间
B 屏幕空间
C 数据结构空间
D 数据值空间

下列交互中，常见智能手表不能响应的交互是：
A 捕捉目光
B 感应手臂移动
C 水平滑动
D 垂直滑动

在使用定量分析评估可视化系统时，应如何提出假设？
A 在假设中引入相对简单的任务，以保证获得可用的实验数据
B 尽可能对假设进行抽象，以快速得到实验结果
C 给出尽可能具体的假设，以方便后续验证
D 在假设中引入比较复杂的任务，以检验被试的水平

在一个有上万节点的连接图中，查找一个节点和度数最高节点之间的最短路径时，最好使用悬停交互来对节点进行选择。
A 错
B 对

从一个大规模图结构中选择一个子图中的全部节点应使用圈选。
A 对
B 错

我们在为可视化系统设计交互时，（ ）。
A 为了降低用户的学习成本，提供使用起来最简单的交互即可
B 为了节省实现成本，提供最容易实现的交互
C 为了使系统便于使用，提供越多交互越好
D 为了防止交互之间产生冲突，应结合用户需要，提供必要的交互

当被试受邀来参加用户实验时，应节约被试时间，尽快让被试完成实验内容。
A 对
B 错

触屏设备有（ ）
A 平板电脑
B 鼠标
C 手机
D 触控板

调整绘制颜色是在（ ）空间进行的交互。
A 虚拟现实空间
B 可视化参数空间
C 数据值空间
D 可视化结构空间

可视化的输入是（ ）
A 数据
B 视觉形式
C 代码
D 语言

可视化的输出是（ ）
A 视觉形式
B 代码
C 数据
D 语言

可视化的目标是（ ）
A 理解数据
B 阻止数据爆炸
C 清洗噪声
D 美观酷炫

哪句话可以说明可视化的作用？
A 掷地有声
B 一图胜千言
C 力透纸背
D 妙笔生花

可视化可以？
A 同时还可以增强人类的认知能力
B 让人们使用感知代替认知
C 作为大量工作记忆的外界辅助
D 协助人类进行思考

以下哪些是城市数据分析主要面临的挑战？
A 如何让更多的人参与城市建设
B 如何视觉提炼海量数据
C 如何将专家知识融入分析中并获得见解
D 如何将挖掘的知识有效的传递给用户

如果将可视化的过程看成艺术创作的过程，则最终生成的画面需达到？
A 善，就是易感知
B 美，即是艺术性
C 善，就是有良知
D 真，就是真实性

从数据、数据清洗、数据整合、数据组织、数据分析到最终的知识获取，可视化在这个链条的每个环节中都发挥着互助互利的作用。
A 对
B 错

人类的认知十分有限，在利用可视化探索数据的过程中毫无作用。
A 对
B 错

可视分析以可视交互界面为通道，利用视觉感知通道和交互可视化，将人类的感知和认识通过可视化融入数据的处理，形成人脑智能和机器智能优势互补和相互提升，建立螺旋式的信息交流和知识提炼，完成理解、推理和决策等任务。
A 错
B 对

对于层次结构关系的数据，例如公司组织机构关系、家谱等数据，更适合使用哪种图表进行可视化？
A 网络图
B 树状图
C 折线图
D 柱状图

对于微博转发关系，更适合使用哪种图表进行可视化？
A 柱状图
B 网络图
C 树状图
D 折线图

层次结构关系数据是特殊的网络关系数据，因此树状图是特殊的网络图。
A 错
B 对

网络关系数据可以用多种形式进行可视化，空间填充是其中重要的手段。
A 错
B 对

网络关系数据可视化中，节点链接图和邻接矩阵是常用的布局方法，二者甚至可以有效融合，共同表达一个复杂的网络图。
A 对
B 错

树是表达层次关系数据的经典数据结构，其常用的可视化方法包括：
A 空间填充图
B 节点链接图
C 这三个都不是
D 节点链接和空间填充混合图

图是表达网络关系数据的经典数据结构，其常用的可视化方法包括：
A 邻接矩阵图
B 节点链接图
C 空间填充图
D 这三个都不对

图可视化中，节点链接图相比于邻接矩阵有哪些优势？
A 结点之间的关系更加清晰
B 布局比较灵活，参数可以调节
C 适合于大规模网络数据的布局
D 布局效率高，算法复杂度较低

若想保持数据点之间的相对距离不变，以下哪种降维方法是最佳选择？
A 因子分析
B 主成分分析
C 奇异值分解
D 多维尺度分析

以下这幅散点图，没有使用哪种视觉通道？
A 形状
B 尺寸
C 颜色
D 位置

请选出如图平行坐标系中蓝色线所表示的数据点
A (2008,0.2%,0.4%,0.10%,0.63,No,Yes)
B (2015,0.5%,0.6%,0.68%,0.63%,Yes,Yes)
C (1945,0.5%,0.1%,0.68%,0.63,Yes,Yes)
D (2015,0.5%,0.6%,0.60%,0.10%,Yes,No)

若有一个数据集，每个数据点有5个属性，以下哪种可视化技术最适用于表示其属性两两之间的相关性呢 ( )
A 降维投影后使用二维散点图进行可视化
B 散点图矩阵
C 平行坐标系
D 像素图

请选出相关性较强的属性 （ ）
A Sepal Width 和 Petal Width
B Petal Length 和 Petal Width
C Sepal Length 和 Sepal Width
D Sepal Length 和 Petal Width
E Sepal Length 和 Petal Length

平行坐标系有哪些特点？（ ）
A 使用线来表示数据点
B 能展现相邻属性的相关性
C 布局较散点图矩阵更紧凑
D 交互灵活

主成分分析法主要关注的指标是什么？
A 投影坐标内的方差
B 投影坐标之间的协方差
C 所有属性的方差
D 所有属性的均值

像素图中颜色的使用对可视化结果的影响不大。
A 错
B 对

主成分分析法的作用是选出数据点中最重要、影响最大的属性。
A 错
B 对

像素柱状图内，一个柱子内部能表示两种属性的变化趋势。
A 对
B 错

在一个散点图中，鼠标悬浮在一个圆点上显示出提示窗口(tooltip)，该操作属于：
A 展开（elaborate）
B 浏览（explore）
C 编码（encode）
D 选择（select）

在一个数据表格中、对某一列属性作排序，该操作属于：
A 重新配置（reconfigure）
B 选择（select）
C 编码（encode）
D 浏览（explore）

动态查询（dynamic query）相比数据库查询，优点包括：
A 展示所查询数据的边界
B 能提供实时查询反馈
C 支持撤回
D 支持复杂的查询逻辑

鱼眼效果（fisheye）和缩放（zooming）都会扭曲视觉元素。
A 错
B 对

将数据在三维空间中可视化后，容易出现遮挡和扭曲问题，所以不推荐将二维信息在三维空间中展示。
A 错
B 对

以下哪种Vega-Lite的交互类型能够重用代码生成相同的图表（ ）
A Concatenation
B Layer
C Repeat
D Facet

以下哪种属于交互式可视化工具（ ）
A Gephi
B Vega-Lite
C D3
D Processing

以下哪个不是D3的特点（ ）
A 诞生于斯坦福大学
B 核心思想是数据和可视化元素的绑定
C 能够支持缩放平移等交互
D 使用Java进行编程

OpenGL的全称是（ ）
A Open Graphics Library
B Open Graph Language
C Open Graphics Language
D Open Graph Library

以下的哪个并不是Gephi的特点（ ）
A 对图数据的基本属性可以进行计算
B 支持多种类型的数据
C 可以导入多种不同的数据格式
D 用户可以引入插件

以下哪些属于编程式可视化工具（ ）
A D3
B WebGL
C Tableau
D PowerBI
E OpenGL

以下的哪些属于WebGL的特点（ ）
A 是一种专业的可视化工具
B 可以调用底层硬件对canvas进行加速
C 编程复杂
D 可以使用JavaScript调用
E 可拓展性强

以下哪些是Vega Lite定义的视图组合操作（ ）
A Projection
B Concatenation
C Layer
D Repeat
E Facet

交互式工具比配置式工具更需要用户有一定的编程技巧。
A 错
B 对

编程式可视化工具不适合用来做复杂的可视化任务。
A 对
B 错

如图所示的地图等高线属于哪一种空间场？
A 三维标量场
B 二维标量场
C 三维矢量场
D 二维矢量场

方位角投影属于等角度投影的一种。
A 对
B 错

当地图中展示的点和线过多，导致出现重叠与交叉的情况时，可以通过以下哪种方法增加可读性：
A 数据聚合
B 数据抽象
C 数据采样
D 合理布局

分级统计图（ChoroplethMap）总是假设数据在每个区域内是平均分布的。
A 对
B 错

如图所示的侏罗纪公园的故事线可视化（Storyline）刻画的是以下具有哪种属性的时间：
A 时间间隔
B 周期时间
C 线性时间
D 分支时间

如图所示是采用高维连线投影法可视化心电图采样序列的实例，图（a）为心电图采样序列，图（b）为采样点连线，图（c）对应了图（a）中黑色区段的心电图异常区域。请问该图中使用了以下哪种多变量时变型数据可视化的方法：
A 特征分析
B 数据抽象
C 数据预测
D 数据聚类

地理空间可视化一般有如下哪几种可视化形式
A 点可视化
B 线可视化
C 区域可视化
D 抽象可视化

选择对应的数据属性类型：销售商品的品名、衣服尺码（S, M, L, XL等等）、人的体重分别是（）数据
A 数值型、序数型、类别型
B 数值型、类别型、序数型
C 类别型、数值型、序数型
D 类别型、序数型、数值型

可视化流程中, 可视化映射是将空间坐标、不同位置数据间的联系、数据数值等映射为可视化视觉通道的不同元素。
A 对
B 错

当数据映射为不同的可视化元素时, 人对数据感知的准确性是不同的. 针对数值有序类别型三种数据类型使用的可视化编码方式, 优先级最高的是（）
A 色调
B 面积
C 长度
D 位置

走势图（sparkline）是一种紧凑简洁的时序数据趋势表达方式
A 错
B 对

可视化和其他数据分析处理方法最大的不同是用户的关键作用, 可视化映射后的结果只有通过用户感知才能转换成知识和灵感
A 错
B 对

提高可视化美学性方法有如下哪几条（）
A 聚焦
B 释义
C 简单
D 平衡

可视化编码由图形元素标记和用于控制标记的视觉特征的视觉通道。常见的标标记包括点、线、面、体 ，以下属于视觉通道的是（）
A 颜色
B 大小
C 位置
D 形状

智慧树大数据可视化

智慧树大数据可视化是指通过图表、地图、仪表盘等可视化形式展示智慧树平台上的各类数据，以帮助用户更好地理解数据背后的含义。

智慧树大数据可视化的意义

智慧树大数据可视化的意义在于，将大量的数据转换成易于理解的可视化形式，让用户凭借视觉直观感受到数据背后的变化趋势、规律和规律等信息，从而更好地指导用户做出决策。

同时，智慧树大数据可视化也可以让用户更好地了解智慧树平台的数据状态和趋势，提高用户对平台的认知度和满意度。

智慧树大数据可视化的应用场景

智慧树大数据可视化的应用场景非常广泛，以下是一些常见的应用场景：

• 教学数据可视化：展示学生的学习进度、成绩、考试情况等数据，帮助老师更好地了解学生的学习情况，指导教学。
• 课程数据可视化：展示课程的受欢迎程度、评价情况、学生学习行为等数据，帮助平台了解课程的优劣，进行课程优化。
• 用户数据可视化：展示用户活跃度、消费情况、转化率等数据，帮助平台了解用户需求，提高用户满意度。
• 市场数据可视化：展示市场趋势、竞争对手情况等数据，帮助平台了解市场状况，制定营销策略。

智慧树大数据可视化的技术支持

智慧树大数据可视化背后需要强大的技术支持，以下是一些常用的技术：

• 数据处理：包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等技术，确保数据的准确性和完整性。
• 可视化工具：包括数据可视化软件、图表库、地图库等工具，可以将数据转换成图表、地图等可视化形式。
• 前端开发：包括HTML、CSS、JavaScript等技术，用于开发可视化界面和交互效果。
• 后端开发：包括数据库、服务器等技术，用于存储和处理数据。

智慧树大数据可视化的未来

随着大数据时代的到来，智慧树大数据可视化将会变得越来越重要。未来，智慧树将会通过不断创新和技术升级，提供更多更好的可视化服务，为用户提供更好的数据体验。

同时，智慧树大数据可视化也将会越来越智能化，利用人工智能、机器学习等技术，对数据进行更深入的挖掘和分析，提供更有针对性的数据指导。

总之，智慧树大数据可视化是智慧树平台的重要组成部分，为用户提供更好的数据体验，帮助用户更好地理解数据背后的含义，指导用户做出更好的决策。