您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.Spark可以查詢Hve metastore里定義的table
B.Spark SQL返回的數(shù)據(jù)為TextFile
C.DataFrame的Schema由Hive的metadata而來
D.Spark SQL適用于執(zhí)行AD HOC即席分析
A.Flink存儲層支持專有的文件系統(tǒng)
B.從部署層來看，F(xiàn)link不僅支持本地運行，還能在獨立集群或者在被YARN或Mes
C.Flink提供兩個核心API：DataSet API和DataStream Api
D.Dataset API做批處理，而DataStream API做流處理
A.調(diào)整權(quán)重調(diào)整的幅度
B.使用隨機梯度下降方法
C.使用不同權(quán)重初始化
D.使用零值初始化
A.人工管理階段
B.文件系統(tǒng)階段
C.操作系統(tǒng)階段
D.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)階段
最新試題
時間序列預(yù)測模型的結(jié)果必須用折線圖進行展示。（）
為了突出某個特殊數(shù)據(jù)點，可以在圖表中標記出異常值點。（）
樹狀圖主要用于展示具有層級結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如組織結(jié)構(gòu)或文件目錄。（）
在折線圖中，如果要反映數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，通常將（）軸設(shè)為時間維度。
在SQL中，GROUP BY語句用于根據(jù)一個或多個列對查詢結(jié)果進行分組，通常配合（）函數(shù)一起使用，以便計算每個組的匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
在Matplotlib中，使用（）參數(shù)可以在plt.plot（）函數(shù)中設(shè)置線條的顏色。
（）是指數(shù)據(jù)值與平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù)，用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。
數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢和異常值，其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況，特別是對于識別（）非常有效。