Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）

物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應用中網(wǎng)絡接入時長定界流程，當下列哪些過程時延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進行處理（）

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標準進行分類（）

下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）

客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分數(shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗的感知評價。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡行為樣本中識別異常點，并進行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個別現(xiàn)象。

KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。

關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是（）

DPI設(shè)備支持的復用包括（）

下面關(guān)于維的概念哪個是不正確的（）

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進，具體過程分為（）兩個階段。