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。

如果購(gòu)買鐵錘的顧客中有70％的人購(gòu)買了鐵釘，那么置信度是（）。

下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）

滿意度分析建模數(shù)據(jù)來(lái)源于（）

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（）

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要開源生態(tài)體系包括（）

聚類分析中，通常使用（）來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)對(duì)象之間的相異度。

KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。

下面關(guān)于維的概念哪個(gè)是不正確的（）

AprioriAll算法存在的問(wèn)題包括（）。