8、“啤酒与尿布”的故事，体现了哪种大数据思维方式：A．我为人人，人人为我B．全样而非抽样C．效率而非精确D．相关而非因果
8、“啤酒与尿布”的故事，体现了哪种大数据思维方式：
A．我为人人，人人为我
B．全样而非抽样
C．效率而非精确
D．相关而非因果
参考答案和解析
相关而非因果
相关考题：
设有如下所示的某商场购物记录集合，每个购物篮中包含若干商品：购物篮编号商品1面包，牛奶2面包，啤酒，鸡蛋，尿布3牛奶，啤酒，尿布，可乐4面包，牛奶，啤酒，尿布5面包，牛奶，尿布，可乐现在要基于该数据集进行关联规则挖掘。如果设置最小支持度为60％，最小置信度为80％，则如下关联规则中，符合条件的是（ ）。A.啤酒→尿布B.（面包，尿布）→牛奶C.面包→牛奶D.（面包，啤酒）→尿布
下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是（） ID购买项 1牛奶，啤酒，尿布 2面包，黄油，牛奶 3牛奶，尿布，饼干 4面包，黄油，饼干 5啤酒，饼干，尿布 6牛奶，尿布，面包，黄油 7面包，黄油，尿布 8啤酒，尿布 9牛奶，尿布，面包，黄油 10啤酒，饼干A、1B、2C、3D、4
利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐A、啤酒、尿布B、啤酒、面包C、面包、尿布D、啤酒、牛奶
德国男人超市购买婴儿纸尿布的同时往往还购买啤酒，计算机分析超市的购物数据后发现了这一规律，于是将啤酒货架移到了婴儿纸尿布货架旁，啤酒和纸尿布的销量都有所增加。计算机分析购物数据发现这一规律的过程属于（）A、信息分类B、智能代理C、模式识别D、关联分析
多选题利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐A啤酒、尿布B啤酒、面包C面包、尿布D啤酒、牛奶
单选题德国男人超市购买婴儿纸尿布的同时往往还购买啤酒，计算机分析超市的购物数据后发现了这一规律，于是将啤酒货架移到了婴儿纸尿布货架旁，啤酒和纸尿布的销量都有所增加。计算机分析购物数据发现这一规律的过程属于（）A信息分类B智能代理C模式识别D关联分析
单选题下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是（） ID购买项 1牛奶，啤酒，尿布 2面包，黄油，牛奶 3牛奶，尿布，饼干 4面包，黄油，饼干 5啤酒，饼干，尿布 6牛奶，尿布，面包，黄油 7面包，黄油，尿布 8啤酒，尿布 9牛奶，尿布，面包，黄油 10啤酒，饼干A1B2C3D4
单选题“缺少数据资源，无以谈产业；缺少数据思维，无以言未来”。体现了（）的重要性。A极致思维B迭代思维C大数据思维D平台思维