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数据挖掘建模过程包括()
A:定义挖掘目标
B:数据取样(抽取)
C:数据探索
D:数据预处理
E:挖掘建模
F:模型评价
数据挖掘
预处理
建模
发布时间:
2024-05-24 08:36:03
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1.
下面哪些属于数据挖掘过程?A.定义挖掘目标B.数据取样C.数据预处理D.挖掘建模
2.
请简述数据分析流程?A.以下两个答案都可以给满分。B.答案1:C.定义挖掘目标、数据取样、数据探索、数据预处理、挖掘建模、建立模型、业务理解、模型拟合、训练集、测试集、模型评价D.答案2:E.或者绘制如下图:
3.
数据挖掘流程的顺序是什么?①数据探索②数据采集③数据建模④模型评估⑤数据预处理 选项: A、①②③④⑤ B、 ②①③⑤④ C、 ②①⑤③④ D、 ①②⑤③④
4.
对数据进行回归分析、分类聚类、深度挖掘属于()过程。A.数据探索B.数据建模C.数据评估D.模型验证
5.
366数据挖掘的一般过程包括:数据获取﹣>数据预处理﹣>特征工程﹣>分析建模﹣>模型评估与应用
6.
数据挖掘的一般过程包括:数据获取->数据预处理->特征工程->分析建模->模型评估与应用 选项:A.正确 B.错误(否)答案A
7.
大数据分析挖掘工作涉及的处理步骤包括以下哪些 选项: A、ETL B、挖掘建模 C、数据探索 D、模型评估
8.
以下属于数据挖掘流程的是()。A.数据建模B.数据理解C.模型评估D.数据准备
9.
下列选项中,属于CRM数据挖掘的基本步骤的有( )A、定义商业问题B、探索数据C、为建模准备数据D、评价模型E、建立营销数据库F、满分:4 分
10.
大数据处理流程顺序一般为( )。A.数据存储——数据采集与预处理——数据挖掘——数据呈现B.数据采集与预处理——数据挖掘——数据存储——数据呈现C.数据采集与预处理——数据存储——数据呈现——数据挖掘D.数据采集与预处理——数据存储——数据挖掘——数据呈现
11.
数据挖掘的过程包括()选项: A:问题定义; B:数据准备和预处理; C:数据挖掘; D:结果解释和评估
12.
请选出机器学习一般步骤的正确顺序。 选项:A、定义分析目标;数据收集;整理预处理;数据建模;模型训练;模型评估;模型应用。B、定义分析目标;数据收集;整理预处理;模型训练;数据建模;模型评估;模型应用。C、定义分析目标;整理预处理;数据收集;模型训练;数据建模;模型评估;模型应用。D、定义分析目标;数据收集;整理预处理;模型训练;数据建模;模型应用;模型评估。
13.
在数据挖掘的过程中,将源数据转变为目标数据的操作步骤是? 解释评价数据预处理数据采集数据挖掘
14.
在数据挖掘的过程中,将源数据转变为目标数据的操作步骤是? 数据挖掘数据预处理解释评价数据采集
15.
数据挖掘过程可粗略地分为( )A、问题定义B、数据准备和预处理C、数据挖掘D、数据挖掘结果的解释和评估
16.
数据挖掘的主要步骤包括( )。 (2分) 选项: A:数据取样 B:数据探索 C:数据整理 D:数据挖掘 E:评估
17.
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
18.
数据挖掘过程包括() 选项: A、数据预处理 B、数据分析 C、数据挖掘 D、对挖掘结果的评估与表示
19.
数据分析的步骤一般包括( ) 选项:A、数据预处理B、可视化呈现C、数据建模D、数据挖掘E、数据采集
20.
数据挖掘过程的参考模型的步骤包括()。A、定义商业问题B、建立数据挖掘库C、分析、准备数据D、建立模型E、评价和解释F、实施
21.
在数据挖掘的过程中,将源数据转变为目标数据的操作步骤是选项: A:数据采集; B:数据预处理; C:数据挖掘; D:解释评价
22.
常用数据挖掘建模工具
23.
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。
24.
跨行业数据挖掘的标准过程是A.数据理解→商业理解→数据准备→建模→评估→部署B.商业理解→数据理解→数据准备→建模→评估→部署C.数据理解→商业理解→数据准备→评估→建模→部署D.数据理解→商业理解→建模→数据准备→评估→部署
25.
缺失值对数据挖掘模型的影响有哪些? 选项:A、数据挖掘建模将丢失大量的有用信息B、数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著,模型中蕴涵的确定性成分更难把握C、包含空值的数据会使挖掘建模过程陷入混乱,导致不可靠的输出D、没有影响
26.
数据挖掘过程中,首要的工作步骤是( )A、建模B、数据源识别C、目标确定D、数据转换
27.
数据挖掘过程中,首要的工作步骤是( )A、建模B、数据源识别C、目标确定D、数据转换
28.
数据挖掘的步骤包括以下步骤:( )A.数据抽样B.数据整理C.模型构建D.模型评价
29.
从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程,就是( )。 选项: A、数据清洗 B、数据挖掘 C、数据建模 D、数据预处理
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