樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

分類分析的兩個階段分別為（）。

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的感知評價。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識別異常點，并進行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個別現(xiàn)象。

Hbase集群的后臺進程名稱包括（）

AprioriAll算法存在的問題包括（）。

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

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）

在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）

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