以下关于预测和分类的表述,错误的是() A、预测和分类都需要构建模型B、预测和分类都用模型来估计未知值C、预测和分类当中主要的估计方法是回归分析D、预测和分类主要是用来估计连续值
●通过对历史数据的分析，可以预测年收入超过80000元的年轻女性最有可能购买小型运动汽车。这是通过数据挖掘的(62)分析得到的。(62)A．分类B．关联规则C．聚类D．时序模式
对数据进行回归分析、分类聚类、深度挖掘属于()过程。 A、数据探索B、数据建模C、数据评估D、模型验证
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
下列哪些算法可用于大数据分析? A.聚类分析B.关联规则C.回归和分类预测D.机器学习
当不知道数据对象有哪些类型时,可以使用（ ）使得同类数据对象与其它类型数据对象分离。A.分类B.聚类C.关联规则D.回归
数据挖掘具有哪些功能？()。A:分类和预测B:聚类分析C:关联分析D:离群点分析E:数据分析
目前，主要应用的数据挖掘模型有（ ）。A.分类模型B.关联模型C.聚类模型D.顺序模型
下列关于回归分析预测法的分类，不正确的是（ ）。A.根据自变量的个数分为一元回归分析预测法.二元回归分析预测法和多元回归分析预测法B.根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测C.根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型D.根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
数据挖掘通过（）发现知识。A、数据总结B、数据分类C、数据聚类D、关联规则发现E、企业文化建设
在数据挖掘中，从以往的数据中得到规则，然后对新数据进行区分，这里使用的是（）A、分类B、聚类C、关联规则D、预测
在数据挖掘中，发现每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，这里使用了（）A、分类B、聚类C、关联规则D、预测
（）的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。A、分类B、聚类C、关联分析D、异常检测
数据挖掘的经典案例“啤酒和尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。A、分类B、聚类C、预测D、关联规则
尿布啤酒是大数据分析的（）A、A/B测试B、分类C、关联规则挖掘D、数据聚类
在数据挖掘应用中，主要有分类、回归、关联、聚类、序列和（）序列模式。A、地点B、时间C、模拟D、排序
回归分析预测法可分为（）和多元回归分析预测。A、线性回归分析预测B、非线性回归分析预测C、建立回归预测模型D、一元回归分析预测
根据历史数据拟合一函数将属性集映射到相应的值集，这种技术叫做（）。A、关联分析B、聚类C、回归D、异常检测
下列哪些算法可用于大数据分析？A、聚类分析B、关联规则C、回归和分类预测D、机器学习
尿布啤酒是大数据分析的（）。A、回归分析B、分类分析C、关联规则挖掘D、聚类分析
数据价值挖掘常用的模型有（）、描述型模型等。A、聚类模型B、预测型模型C、分类模型D、时间模型
单选题在数据挖掘中，发现每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，这里使用了（）A分类B聚类C关联规则D预测
多选题数据分析模型主要有（）。A分类B聚类C关联D预测E回归
单选题在数据挖掘中，从以往的数据中得到规则，然后对新数据进行区分，这里使用的是（）A分类B聚类C关联规则D预测
多选题数据挖掘的常见任务有（）。A关联分析B聚类分析C回归D分类
单选题根据历史数据拟合一函数将属性集映射到相应的值集，这种技术叫做（）。A关联分析B聚类C回归D异常检测
单选题数据挖掘的经典案例“啤酒和尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。A分类B聚类C预测D关联规则