A.當(dāng)業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的樣本流量太大，可以結(jié)合計(jì)算資源能力，通過(guò)合理比例的樣本抽樣，開(kāi)展指標(biāo)計(jì)算與分析
B.對(duì)于業(yè)務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)分析，選取單個(gè)用戶的業(yè)務(wù)訪問(wèn)xdr，即可計(jì)算該業(yè)務(wù)的指標(biāo)情況，評(píng)估該業(yè)務(wù)是否存在內(nèi)容資源質(zhì)差
C.不同業(yè)務(wù)的質(zhì)量指標(biāo)通常存在一定差值，該現(xiàn)象與各業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)特性、用戶行為、內(nèi)容資源差異等多個(gè)因素有關(guān)，屬于正?，F(xiàn)象
D.業(yè)務(wù)質(zhì)量分析中，通常結(jié)合業(yè)務(wù)指標(biāo)的歷史值（如該指標(biāo)上周均值）與指標(biāo)的固定閾值（如成功率是否低于90%），來(lái)作為是否出現(xiàn)質(zhì)差或者劣化的判斷依據(jù)
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A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
C.可視化
D.數(shù)據(jù)建模
A.分類區(qū)隔類
B.推測(cè)預(yù)測(cè)類
C.序列規(guī)則類
D.人工智能類
A.維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度
B.維的層次性是由觀察數(shù)據(jù)細(xì)致程度不同造成的
C.“某年某月某日”是時(shí)間維的層次
D.“月、季、年”是時(shí)間維的層次
A.數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)基
B.抽取程序的算法有差異
C.抽取的層次不同
D.缺乏集成性
A.±0.5%
B.±1%
C.±2%
D.±5%
最新試題
給定一個(gè)數(shù)值屬性，怎樣才能平滑數(shù)據(jù)，去掉噪聲？（）
隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹(shù)組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹(shù)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（）
在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）
TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）
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(guò)（）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。
基于數(shù)據(jù)挖掘分析，開(kāi)展業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的分析與預(yù)判時(shí)，下列哪項(xiàng)說(shuō)法是錯(cuò)誤的（）
下面關(guān)于維的概念哪個(gè)是不正確的（）
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進(jìn)算法。
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要開(kāi)源生態(tài)體系包括（）