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数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一,它包括数据清洗,数据转换和数据_等过程。
数据挖掘
数据
预处理
发布时间:
2024-06-12 09:32:19
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1.
数据预处理的步骤 选项: A:数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约四个步骤 B:是啥不重要
2.
数据预处理的过程( ) 选项: A、 数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约 B、 数据清洗、数据统计、数据挖掘、数据归约 C、 数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据统计 D、 数据统计、数据清洗、数据挖掘、数据归约
3.
数据预处理的过程( )A.数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约B.数据清洗、数据统计、数据挖掘、数据归约C.数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据统计D.数据统计、数据清洗、数据挖掘、数据归约
4.
数据预处理包括以下哪几个重要步骤:数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约、数据离散化、特征提取、选择和构造选项: A:正确; B:错误
5.
数据预处理包括以下哪几个重要步骤:数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约、数据离散化、特征提取、选择和构造选项: A:对 B:错
6.
数据预处理不包括以下哪个步骤( ) 选项: A、数据清洗 B、数据采集 C、数据转换 D、数据规约
7.
下面哪个步骤不属于数据预处理的过程?选项: A:数据清洗; B:数据转换; C:数据归约; D:分类和预测
8.
数据预处理是机器学习项目中的重要步骤,包括数据清洗、数据转换、特征选择等,对模型的性能有至关重要的影响。 选项: A:正确 B:错误
9.
数据挖掘过程中,有80%的时间和精力是花费在( )。选项: A:数据的预处理,如对选择的数据进行清洗、转换、集成等; B:执行数据挖掘算法; C:对数据挖掘发现的模型进行理解、解释和评价; D:理解和选择数据
10.
数据预处理是大数据分析过程中的关键步骤,包括数据清洗、数据集成、 和数据规约。
11.
在数据分析与挖掘过程中,为什么数据预处理和数据清洗非常重要?
12.
在数据分析与挖掘过程中,为什么数据预处理和数据清洗非常重要?
13.
在数据分析与挖掘过程中,为什么数据预处理和数据清洗非常重要?
14.
数据挖掘的过程可以粗略分为:问题定义、数据准备、数据预处理、数据挖掘,以及结果的解释和评估等步骤。 选项: A、正确 B、错误
15.
常用的数据预处理技术包括数据清洗,数据集成,数据转换和数据归约。
16.
常用的数据预处理技术包括数据清洗,数据集成,数据转换和数据归约。
17.
在数据预处理阶段,数据合并到一致的存储介质中,使得数据挖掘更有效、挖掘模式更易理解,这一过程是( )。 选项: A: 数据清洗 B: 数据集成 C: 数据归约 D: 数据转换
18.
以下哪个不属于数据预处理的步骤()A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘D.数据规约
19.
数据挖掘的过程包括了5个数据转换的步骤:_,_,_,_,最后解释结果①数据转换②数据选择③数据挖掘④数据融合和数据清理 选项: A:①②③④ B:②④①③ C:②①④③ D:①③④②
20.
大数据处理流程可分为 。 选项: A、数据采集、数据清洗与预处理、数据统计分析和挖掘、结果可视化 B、数据清洗与预处理、数据统计分析和挖掘、结果可视化、数据采集 C、数据采集、数据统计分析和挖掘、数据清洗与预处理、结果可视化 D、数据清洗与预处理、数据采集、数据统计分析和挖掘、结果可视化
21.
企业大数据项目分析流程包括以下步骤() 选项: A、数据收集-业务理解-数据可视化-数据挖掘-报告撰写 B、业务理解-数据收集-数据清洗-数据挖掘-数据可视化 C、数据收集-业务理解-数据分析与挖掘-数据预处理-报告撰写 D、业务理解-数据收集-数据预处理-数据分析与挖掘-报告撰写
22.
【判断题】常用的数据预处理技术包括数据清洗,数据集成,数据转换和数据归约。
23.
数据预处理的主要形式包括() 选项: A:数据清洗 B:数据集成 C:数据转换 D:数据归约
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