A.信令CDR數(shù)據(jù)
B.話務(wù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)
C.綜合資源數(shù)據(jù)
D.業(yè)務(wù)營銷數(shù)據(jù)
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.分類樹
B.回歸數(shù)
C.二分?jǐn)?shù)
D.多分樹
A.當(dāng)業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的樣本流量太大,可以結(jié)合計算資源能力,通過合理比例的樣本抽樣,開展指標(biāo)計算與分析
B.對于業(yè)務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)分析,選取單個用戶的業(yè)務(wù)訪問xdr,即可計算該業(yè)務(wù)的指標(biāo)情況,評估該業(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%),來作為是否出現(xiàn)質(zhì)差或者劣化的判斷依據(jù)
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)存儲
C.可視化
D.數(shù)據(jù)建模
A.分類區(qū)隔類
B.推測預(yù)測類
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”是時間維的層次
D.“月、季、年”是時間維的層次
最新試題
當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時,該決策樹是()
樸素貝葉斯分類器對()數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是()
互聯(lián)網(wǎng)本身具有()的特征,這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。
Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具()
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法哪個不正確()
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的()及其改進算法。
聚類分析中,通常使用()來衡量兩個對象之間的相異度。
給定一個數(shù)值屬性,怎樣才能平滑數(shù)據(jù),去掉噪聲?()
關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是()