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

給定一個(gè)數(shù)值屬性，怎樣才能平滑數(shù)據(jù)，去掉噪聲？（）

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(lèi)（）

不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）

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(lèi)的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類(lèi)別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）

樸素貝葉斯分類(lèi)器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類(lèi)效果。

客戶(hù)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(hù)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(hù)網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類(lèi)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（）

Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類(lèi)工具（）

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(lái)了革命性的突破。