A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
C.可視化
D.數(shù)據(jù)建模
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A.分類區(qū)隔類
B.推測(cè)預(yù)測(cè)類
C.序列規(guī)則類
D.人工智能類
A.維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度
B.維的層次性是由觀察數(shù)據(jù)細(xì)致程度不同造成的
C.“某年某月某日”是時(shí)間維的層次
D.“月、季、年”是時(shí)間維的層次
A.數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)基
B.抽取程序的算法有差異
C.抽取的層次不同
D.缺乏集成性
A.±0.5%
B.±1%
C.±2%
D.±5%
A.格式錯(cuò)誤，無(wú)法解析
B.域名服務(wù)器錯(cuò)誤
C.DNS不支持該請(qǐng)求
D.域名不存在的查詢
最新試題
集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括（）
關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是（）
不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）
最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類（）
物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)長(zhǎng)定界流程，當(dāng)下列哪些過(guò)程時(shí)延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進(jìn)行處理（）
分類分析的兩個(gè)階段分別為（）。
滿意度分析建模數(shù)據(jù)來(lái)源于（）
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。
在Hadoop集群中，一個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些（）