A、 数据量过于庞大
B、 数据有可能不能很好地反映潜在的模式
C、 有些数据属性是无用的或者冗余的
D、 数据可能存在缺失、错误、不一致等问题
答案:B
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A、 数据量过于庞大
B、 数据有可能不能很好地反映潜在的模式
C、 有些数据属性是无用的或者冗余的
D、 数据可能存在缺失、错误、不一致等问题
答案:B
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A. 指数工具
B. 权威网站、数据机构
C. 政府部门、机构协会、媒体
D. 电商网站安装的百度统计
A. 数据量过于庞大
B. 数据有可能不能很好地反映潜在的模式
C. 有些数据属性是无用的或者冗余的
D. 数据可能存在缺失、错误、不一致等问题
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A. d3js
B. Tableau
C. Vega
D. Processing
A. 125364
B. 156234
C. 162354
D. 152634
A. 光滑
B. 抽样
C. 规范化
D. 属性构造
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A. 分类
B. 聚类
C. 关联分析
D. 以上全是
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A. 出版社
B. 生意参谋
C. 店铺后台
D. 百度统计
A. 数据可视化包含科学可视化和信息可视化两个重点分支
B. 数据可视化借助图形化手段清晰有效地传达与沟通信息
C. 数据可视化传达的信息比较复杂,需要专业解读
D. 科学可视化面向科学与工程领域数据
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A. 坚持用数据说话的基本原则,处理结果应能如实反映企业运营现状。
B. 数据预处理的结果应便于观察、对比、分析,能简单快速调用,易于发现规律。
C. 引用的数据库集成越完整,下一步的数据分析就越全面、越深入。
D. 紧贴商务数据处理方案的要求,依据数据加工的目标,针对不同类型数据的复杂程度难易程度,选择合适的方法,使结果符合实际需求。
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