3、数据挖掘的功能有
A.分类
B.聚类
C.关联规则
D.预测
第1题:
数据挖掘技术包括3个主要部分:()、()、()。
第2题:
()是在所有变量间建立某种关系。
第3题:
下列关于数据挖掘说法错误的是()
第4题:
()目标是利用可用的数据建立一个模型,对特点变量进行描述。
第5题:
数据挖掘的第一步是()。
第6题:
KDD的五个基本步骤是().
第7题:
什么是数据仓库、数据挖掘?举例说明数据仓库、数据挖掘的应用。
第8题:
在关于数据挖掘的描述中,正确的是()
第9题:
数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘、解释和评估
数据选择、数据转换、数据预处理、数据挖掘、解释和评估
数据选择、数据存储、数据预处理、数据挖掘、解释和评估
数据获取、数据存储、数据预处理、数据转换、数据挖掘
第10题:
可以更好地改进税务工作,做出更可信的决策
数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘技术大致分为两类:描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。
税收数据挖掘的结果本身就是顶尖、重大问题的决策
第11题:
数据挖掘可以支持人们进行决策
数据挖掘可以对任何数据进行
数据挖掘与机器学习是统一的
数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
第12题:
数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程
数据挖掘和数据库是相同的意思
数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程
数据挖掘是数据库的一种重要应用
第13题:
数据挖掘分为()阶段。
第14题:
()是将数据转化为一个基于数据挖掘算法的分析模型。
第15题:
根据统计和非统计方法之间的不同把数据挖掘分为()。
第16题:
数据挖掘按照分析方法分类可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。
第17题:
什么是数据挖掘?数据挖掘有哪些应用?
第18题:
数据挖掘分为描述型数据挖掘和()数据挖掘。
第19题:
数据挖掘的技术背景包括()。
第20题:
第21题:
准备数据
挖掘模型的构建
结果分析
数据挖掘
确定挖掘对象
第22题:
假设驱动的数据挖掘
目标驱动的数据挖掘
发现驱动的数据挖掘
技术驱动的数据挖掘
第23题:
数据挖掘的技术内涵
数据挖掘和机器学习
数据挖掘和统计
数据挖掘和决策支持系统
第24题:
挖掘模型的构建
确定挖掘对象
数据挖掘
准备数据