试题详情
- 简答题从应用的角度看,数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段:以报表为主、()、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
- 以分析为主
关注下方微信公众号,在线模考后查看
热门试题
- 数据离散度的常用度量包括()
- 遗传算法与传统寻优算法相比有什么特点?
- 企业面对海量数据,应如何具体实施数据挖掘
- 确定了数据仓库的粒度模型以后,为提高数据
- 为什么在进行联机分析处理(OLAP)时,
- 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:(
- 什么是技术元数据?主要包含的内容是什么?
- 下面哪种数据挖掘方法可以用来检测孤立点?
- Web挖掘包括哪些步骤?
- 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的
- 如果规则不满足置信度阈值,则形如的规则一
- ()将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导
- 聚类
- 在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处
- 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
- 下面不属于创建新属性的相关方法的是:()
- 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角
- 在判定树归纳中,为什么树剪枝是有用的?
- 连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离
- 数据仓库