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测试题:你是否具备企业的数据挖掘能力?

木马童年 2019-1-13 21:35 34 0

A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ...

A. 关联规则发现

B. 聚类

C. 分类

D. 自然语言处理

(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision, Recall

B. Recall, Precision

C. Precision, ROC

D. Recall, ROC

A. 频繁模式挖掘

B. 分类和预测

C. 数据预处理

D. 数据流挖掘

A. 分类

B. 聚类

C. 关联分析

D. 隐马尔可夫链

A. 数据挖掘与知识发现

B. 领域知识发现

C. 文档知识发现

D. 动态知识发现

A. 探索性数据分析

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

A. 探索性数据分析

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

A. 根据内容检索

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

A. 根据内容检索

B. 建模描述

C. 预测建模

D. 寻找模式和规则

A变量代换

B离散化

C聚集

D估计遗漏值

A 第一个

B 第二个

C 第三个

D 第四个

A 第一个

B 第二个

C 第三个

D 第四个

A 标称

B 序数

C 区间

D相异

A 标称

B 序数

C 区间

D 相异

A 计数属性

B 离散属性

C非对称的二元属性

D 对称属性

A 嵌入

B 过滤

C 包装

D 抽样

A特征提取

B特征修改

C映射数据到新的空间

D特征构造

A 2

B 3

C 3.5

D 5

A 傅立叶变换

B 特征加权

C 渐进抽样

D 维归约

A 1比特

B 2.6比特

C 3.2比特

D 3.8比特

A 0.821

B 1.224

C 1.458

D 0.716

A 18.3

B 22.6

C 26.8

D 27.9

A 31

B 24

C 55

D 3

A 一年级

B二年级

C 三年级

D 四年级

A 等高线图

B 饼图

C 曲面图

D 矢量场图

A 有放回的简单随机抽样

B 无放回的简单随机抽样

C 分层抽样

D 渐进抽样

A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;

B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;

C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;

D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.

A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;

B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;

C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;

D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.

A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;

C.数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;

D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.

A. 数据仓库开发要从数据出发;

B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;

C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;

D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式

在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!

关联规则 自然语言处理 数据预处理 数据流 数据挖掘 数据分析
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