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原始数据可能存在缺失值、异常值等问题,所以在数据分析之前需要进行数据的清洁
数据分析
原始数据
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发布时间:
2024-04-08 17:36:59
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1.
原始数据可能存在缺失值、异常值等问题,所以在数据分析之前需要进行数据的清洁。选项: A:错 B:对
2.
原始数据可能存在缺失值、异常值等问题,所以在数据分析之前需要进行数据的清洁。A.对B.错
3.
在数据分析中,什么是异常值? 选项: A: 数据集中的缺失值 B: 数据集中的重复值 C: 数据集中的离群值 D: 数据集中的正确值
4.
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、处理缺失值、重复值、异常值等工作。选项: A:正确; B:错误
5.
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、处理缺失值、重复值、异常值等工作。 选项:A、错误 B、正确
6.
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据 ,平滑噪声数据,处理缺失值、异常值等。
7.
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据 ,平滑噪声数据,处理缺失值、异常值等。
8.
数据清洗主要解决数据缺失、数据重复、数据异常等数据问题,它们分别是由数据中存在缺失值、重复值和( )而引起的。 选项: A、错误值 B、异常值 C、正确值 D、相近值
9.
( )指采用适当的方法对在数据审查过程中发现的错误值、缺失 值、异常值、可疑数据等进行 “ 清洗 ” ,让数据变得规范、有效。 选项: A:数据审查 B:数据清洗 C:数据转换 D:数据脱敏
10.
数据清洗方法不包括( )。 A: 逻辑错误处理 B: 处理缺失值与异常值等。 C: 删除原始数据中的无关数据 D: 重复数据处理
11.
数据清洗方法不包括( )选项: A:删除原始数据中的无关数据 B:重复数据处理 C:逻辑错误处理 D:处理缺失值与异常值等。
12.
(单选题) ( )指采用适当的方法对在数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据等进行“清洗”,让数据变得规范、有效。 选项: A:数据审查 B:数据清洗 C:数据转换 D:数据脱敏
13.
数据清洗方法不包括( )。A.删除原始数据中的无关数据B.重复数据处理C.逻辑错误处理D.处理缺失值与异常值等。
14.
数据清理的规则包括: 选项: A、对无关数据、重复数据、明显错误的数据进行删除 B、对异常值进行删除或进行平滑处理 C、对缺失值删除或通过插值替换 D、为得到好的分析结果,对原始数据进行人为篡改
15.
数据预处理主要包括对重复值、缺失值(空值)、异常值等的处理。
16.
数据清理的规则包括:选项: A:对无关数据、重复数据、明显错误的数据进行删除; B:对异常值进行删除或进行平滑处理; C:对缺失值删除或通过插值替换; D:为得到好的分析结果,对原始数据进行人为篡改
17.
因为( )原因,在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理。 选项: A:原始业务数据来自多个数据库或数据仓库 B:原始数据都是不规则的数据 C:原始数据比较杂乱 D:原始数据中可能存在重复或者不完整的数据信息 E:为了减少算法的计算量,提高挖掘效率和准确程度
18.
在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理( )。 选项: A:原始业务数据来自多个数据库或数据仓库 B:原始数据都是不规则的数据 C:原始数据比较杂乱 D:原始数据中可能存在重复或者不完整的数据信息 E: F: 为了减少算法的计算量,提高挖掘效率和准确程度
19.
( )是指采用适当的方法对在数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据等等进行”清洗“,使数据变得规范、有效。选项: A:数据审查 B:数据清洗 C:数据转换 D:数据脱敏
20.
数据清理的规则包括:A.()对无关数据、重复数据、明显错误的数据进行删除B.()对异常值进行删除或进行平滑处理C.()对缺失值删除或通过插值替换D.()为得到好的分析结果,对原始数据进行人为篡改
21.
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,处理缺失值、()等。
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