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数据清洗
B:数据集成
C:数据归约
D:数据转换
数据采集
B:数据清洗
C:数据分析
D:数据可视化数据审查
B:数据清洗
C:数据转换
D:数据脱敏
A、电子数据
B:B、元数据
C:C、原始数据
D:D、活动数据
数据处理和变换
B:数据分析
C:数据采集
D:用户感知
A.只对数据分析和挖掘的结果进行展示,起到了锦上添花的作用
B.很简单的工作
C.很容易学会
D.贯穿这个数据分析和挖掘的过程
选项: A: B: C: D:数据挖掘的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论
B:数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律
C:数据分析一般都是得到一个指标统计量结果,如总和、平均值等
D:数据挖掘则是输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签
初始数据直接被应用可能会导致分析结果出现偏差
B:数据预处理占据整个挖掘工作的60%
C:数据预处理只负责处理“脏”数据
D:数据预处理是数据分析或挖掘前的准备工作
研究结果与预期相悖
B:伪造数据
C:实验数据判断偏差
D:歪曲结果
E:杜撰原始数据
数据资产
B:数据算法
C:海量数据
D:专业化处理
数据收集
B:数据处理
C:数据分析
D:数据展现
数据汇聚
B:数据管理
C:数据清洗
D:数据服务
探索性数据分析
B:在线数据分析
C:交互式分析
D:定性数据分析