客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。

樸素貝葉斯分類器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

在自然演化體系結(jié)構(gòu)中，關(guān)于導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏可信性的原因的說(shuō)法哪個(gè)不正確（）

Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）

聚類分析中，通常使用（）來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)對(duì)象之間的相異度。

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類（）

自有業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)測(cè)及競(jìng)對(duì)分析對(duì)系統(tǒng)的需求主要分為哪些方面（）

隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹在分類的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過程分為（）兩個(gè)階段。

分類分析的兩個(gè)階段分別為（）。