在对历史数据集进行分区之前进行数据清洗(缺失值填补等)的缺点是什么()A、违反了建模的假设条件B、加大了处理的难度C、无法针对分区后各个数据集的特征分别做数据清洗D、无法对不同数据清理的方法进行比较,以选择最优方法

在对历史数据集进行分区之前进行数据清洗(缺失值填补等)的缺点是什么()

  • A、违反了建模的假设条件
  • B、加大了处理的难度
  • C、无法针对分区后各个数据集的特征分别做数据清洗
  • D、无法对不同数据清理的方法进行比较,以选择最优方法

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对于不完整的数据,例如一些应该有的信息缺失,如信息缺失、主表与明细表不能匹配等,应进行()。 A、数据清洗B、数据抽取C、数据转换D、数据更新

数据清洗的方法不包括()。 A.重复数据记录处理B.缺失值处理C.噪声数据清除D.一致性检查

获取数据后,为顺利分析数据,需要先进行数据清洗。数据清洗工作一般不包括( )。A. 筛选清除多余重复的数据B. 将缺失的数据补充完整C. 估计合理值修改异常数据D. 纠正或删除错误的数据

对数据进行恢复,是防止数据遭到破坏后无法使用的最好方法。( )

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数据正规化(Data Normalization)是在知识发掘处理(Knowledge Discovery Process)中的哪一个阶段进行?()A、数据清洗B、数据选择C、数据编码D、数据扩充

在做数据挖掘分析的时候,对收集的数据进行处理加工,主要包括()等处理方法。A、数据清洗B、数据转化C、数据提取D、数据计算

()包括对处理收集到的数据、数据清洗及转换、为数据建模提供数据输入。A、业务理解B、数据理解C、数据准备D、数据建模

历史数据迁移需要的,应制定详细的数据迁移计划,并提前进行(),确保迁移后数据的完整性、安全性和可用性。A、数据迁移测试B、数据清洗C、数据有效性验证D、数据兼容性验证

预测分析将原始数据分为训练数据集和测试数据集其中训练数据集的作用在于()A、用于对模型的效果进行无偏的评估B、用于比较不同模型的预测准确度C、用于构造预测模型D、用于选择模型

在对某项数据进行分析之前,我们应做的前提工作是()A、数据的整理B、数据的检查C、数据的分组D、数据的搜集与加工处理

检索与“对用后均法进行数据处理的讨论”这个课题相关的文献,其检索词的最优选择是()A、后均法,进行,数据处理B、后均法,数据处理C、后均法,进行,数据处理,讨论D、用,后均法,进行,数据处理

在知识发现的基本步骤中,处理缺失数据,去除噪音数据等是在()阶段进行。A、数据选择B、数据转换C、数据预处理D、数据挖掘

数据清洗的方法不包括()。A、缺失值处理B、噪声数据清除C、一致性检查D、重复数据记录处理

如果不慎删除硬盘分区信息或者误格式化硬盘,造成系统信息区破坏,无法读取数据资料,首先应关机,不要轻易对硬盘数据资料进行写操作,否则会增加数据恢复的难度。重新开机后,再使用数据恢复工具恢复硬盘上的数据。

()是在分区中使用范围分区分区数据,而在子分区中使用散列分区方法,它适合于历史数据和条块数据,改善范围分区及其数据放置的管理性,提供了散列分区的并行机制优点。A、列表分区B、组合分区C、交叉分区D、时间分区

你的SQL Server 2005数据库包含一个有500,000,000行数据的表。其中,一些是历史数据,一些是当前的数据。你需要在一个服务器上对数据进行分区,以提高性能和优化管理。你应该怎么做?()A、进行水平分区B、进行垂直分区C、进行原始分区(raw partition)D、进行分布式分区(distributed partitioning)

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判断题适合用MapReduce来处理的数据集(或任务)有一个基本要求:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。( )A对B错

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( 难度:中等)数据采集过程中涉及的采集步骤是什么()A.准备阶段--发文--技术对接--数据推送--数据入库--数据清洗B.发文-准备阶段--技术对接--数据推送--数据入库--数据清洗C.准备阶段--发文--技术对接--数据清洗--数据入库--数据推送D.准备阶段--发文--技术对接--数据推送--数据清洗--数据入库

( 难度:中等)以下描述MapReduce正确的是A.MapReduce是一种计算方式,是用以进行大数据量计算的方法B.Map对数据集上的独立元素进行指定操作C.生成的中间结果不是键-值对形式输出D.Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约,以得到最终结果

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