GSP算法存在的問題包括（）。

樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據具有較好的分類效果。

互聯(lián)網本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。

基于數(shù)據挖掘分析，開展業(yè)務質量分析的分析與預判時，下列哪項說法是錯誤的（）

關聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進算法。

在數(shù)據挖掘中，以下哪三種算法應用最為廣泛（）

關于ROC曲線和ROC統(tǒng)計量，正確的說法有（）

聚類分析中，通常使用（）來衡量兩個對象之間的相異度。

客戶感知溯源分析結合網管、經分數(shù)據等，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絡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。

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