大数据工具应用程序2020的新版本知道APP的答案，章节的答案

　　大数据工具应用程序2020的新版本知道APP的答案，章节的答案

　　打开右侧的URL来检查问题

　　[网站简写: 选修365]

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　　智慧树大数据工具应用程序结尾的答案

　　创建计算字段时，要计算两个日期之间的天数差，使用的函数为（）.

　　图表的轴是否收录在（）区域中？

　　度量通常是（）字段，度量是我们的指标. 测量通常是连续的，连续的字段在图表中形成一个轴. 将其拖放到功能区时，默认情况下，Tableau会执行此操作（）.

　　“可视化”选项卡中抖动滑块的功能是（）.

　　weka离散化的正确描述是（）.

　　在贝叶斯网络中，节点需要给出概率分布的描述. 对于离散随机变量，可以将其表示为（）.

　　以下说明有什么问题？

　　将网页用于自定义采集时，您需要了解网页的页面结构.

　　ranker方法可用于单个属性评估者和属性评估者的子集.

　　当前广泛使用的二维表数据库属于（）.

　　一家超市研究了销售记录数据，发现购买啤酒的人也很可能购买尿布. 这是一个数据挖掘（）问题.

　　贝叶斯网络中节点之间的边缘表示（）.

　　关于weka文件类型的错误描述是（）.

　　以下有关决策树的陈述是错误的（）.

　　以下（）不是weka的数据类型吗？

　　好的统计图必须满足的条件，不包括以下（）.

　　当我们当前的维度无法很好地解释我们的问题时，我们需要对数据进行运算并添加一个指标. （）是以下哪种思维方式？

　　在weka中选择神经网络分类器操作时，应选择（）.

　　使用em算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numclusters设置为4，即聚类数为4，将其他参数保留为其默认值，并忽略class属性. 从结果中，我们可以看到In，（）中的以下选项是错误的.

　　本课程重点介绍的weka软件的专有文件格式为（）.

　　麦肯锡研究所（McKinsey Institute）在2011年提出的大数据定义是: 大数据是指数据集的大小超过了常规数据库工具获取，存储，管理和（）的能力.

　　大数据工具处理的数据源包括: （）

　　以下不是创建计算字段（）时的操作逻辑.

　　使用特定字符将数据项与数据项分开的大型数据文件格式通常称为: .

　　使用线性回归（linearregression）分类器和m5p分类器分别对cpu.arff进行分类，输出错误指数可以知道（）.

　　支持是衡量关联规则重要性的指标.

　　大数据时代的到来使我们无法人为地发现数据的奥秘. 同时，我们应该更加注意数据中的相关性，而不是因果关系. 其中，数据之间的相关性可以通过以下哪种算法直接进行挖掘.

　　在Tableau右侧的数据目录列中，无法右键单击以创建纬度为（）的参数.

　　以weka加载虹膜数据集（iris.arff），虹膜数据收录三个类别值，运行o分类器（）.

　　使用em聚类器对虹膜数据集（iris.arff）进行聚类，将聚类数设置为3，将其他参数保留为默认值，忽略class属性，选择类别作为聚类的评估标准，并指定类，从结果中我们可以看到，在以下选项中（）是正确的.

　　执行自动属性选择时，必须设置两个对象. 其中，确定使用哪种方法为每个属性子集分配评估值的对象是（）.

　　贝叶斯网络（）中的节点代表.

　　新浪和京东联合推出的大数据产品推荐被京东盲目地推向当前正在浏览新浪网站的用户页面.

　　对（）的理解是数据分析的前提.

　　以下内容不是主要的数据分析方法（）.

　　以下描述（）是正确的.

　　以下数据和信息的陈述不正确（）.

　　下图中的两类分类问题，“δ”和“ o”分别代表两个不同的类别，如果使用的交叉验证方法仅提取k，则使用k = 1的k-nn算法一个测试样本，交叉验证？（）的错误率是多少？

　　以下数据分析方法正确（）.

　　roc曲线的全称是*敏*感*词*工作特性曲线，它反映了由于不同的判断标准，受试者在特定刺激条件下获得的不同结果的曲线. 曲线使用（）作为横坐标.

　　一家超市研究了销售记录数据，发现购买啤酒的人很可能会购买尿布. 这种问题是什么样的数据挖掘？ （）

　　使用weka软件可视化数据时，用户可以选择category属性为数据点着色. 如果category属性是名义属性，它将显示为彩色条.

　　执行自动属性选择时，必须设置两个对象，下面的对象是确定用于将评估值分配给每个属性子集（）的方法的对象

　　如果经过训练的模型在测试集上具有100％的准确性，这是否意味着它在新数据集上将具有相同的良好性能？ （）

　　后勤函数的域为（）.

　　根据影响因素的重要性程度，对它们进行一定的组合，首先根据第一组合选择较大范围的目标对象，然后根据第二组合进一步缩小由第一组合过滤的对象的范围组合等等. 获得最终目标. 描述是对以下哪种数据分析方法（）的想法.

　　在weka软件浏览器界面中，使用可视化选项卡通过更改各种参数来设置数据集的可视化属性后，您需要单击以下（）按钮以使所有更改生效.

　　贝叶斯网络（）中的节点代表.

　　以下陈述是错误的（）.

　　对于项集x，x 1是x的子集，则以下结论成立（）.

　　以下陈述是错误的（）

　　大数据分析的四个方面主要是: 数据分类，（），关联规则挖掘和时间序列预测.

　　根据j48分类器训练weather.nominal.arff生成的决策树，当Outlook =晴天；温度=凉；湿度=高；风=真时，分类结果为（）.

　　在删除cpu.arff数据文件中的cach属性后，使用m5p分类器构造方案. 结果，达到lm2的实例数为（）.

　　以下（）不是weka的数据类型.

　　仪表板布局尺寸设计选项，（）不是尺寸设计选项.

　　什么是双轴？正确的是（）.

　　以下是关联分析（）.

　　关于数据层次结构的错误描述是（）.

　　不属于表计算的函数是（）.

　　优采云软件只能从具有内置“简单采集”规则的网站采集数据.

　　以下内容不是数据分析（）的一部分.

　　工作簿是具有.t扩展名的文件，其中收录一个或多个（）（可能还包括仪表板和故事）.

　　当条形图用于显示不同类别的数据时，类别为（）或更少，直方图将对该类别执行（）统计.

　　当前的大数据处理技术只能处理结构化数据.

　　执行自动属性选择时，必须设置两个对象，其中之一是确定执行哪种搜索样式的对象（）.

　　left（'welldone'，4），return（）.

　　以下在weka神经网络上的操作是错误的（）.

　　tx扩展名在表格中是（）吗？

　　在贝叶斯网络编辑界面中，如果无法完全显示节点名称，则需要从（）菜单项进行调整.

　　软件包管理器安装不正确后，以下目录描述为（）.

　　大数据时代的到来使我们无法人为地发现数据的奥秘. 同时，我们应该更加注意数据中的相关性，而不是因果关系. 其中，数据之间的相关性可以通过以下（）算法直接进行挖掘.

　　故事是按顺序排列的（）或（）的组合. 您可以使用创建的故事向用户叙述某些事实，或者以故事的形式揭示各种事实之间的上下文事件发展关系.

　　使用ibk分类器和o分类器分别对vote.arff进行分类，输出结果可以知道（）.

　　使用simplekmeans算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，并保留默认参数，即3个聚类和欧几里得距离. 选择播放属性作为忽略属性. 从结果中我们可以看到，在以下选项中，（）是错误.

　　“ Tableau数据源”页面通常收录四个主要区域: 左窗格，连接区域，预览区域和（）区域.

　　在Weka中对加噪滤波器的正确描述是（）.

　　Excel可以通过“数据有效性”按钮操作来调节数据输入范围.

　　（）是度量？

　　Microsoft Office套件中的访问数据库软件的数据库文件格式的后缀为（）.

　　使用4v总结大数据的特征，通常指的是: 值，速度，数量和（）.

　　以下对weka时间序列分析的描述是错误的（）.

　　以下（）不是tableau的数据类型吗？

　　神经网络中的节点代表（）.

　　使用simplekmeans聚类器对虹膜数据集（iris.arff）进行聚类，保留默认参数，即3个聚类和欧几里得距离. 忽略class属性，从结果可以看出，在以下选项中，（）是错误.

　　贝叶斯网络保存的文件格式为（）.

　　在weka软件浏览器界面中，使用可视化选项卡通过更改各种参数来设置数据集的可视化属性后，您需要单击下面的哪个按钮以使所有更改生效. （）

　　用于删除Weka中属性的过滤器是（）.

　　给出关联规则ab，这意味着: 如果发生a，则b也将发生.

　　在数据挖掘中，经常会遇到对成本敏感的学习. 该方法主要是针对不同的分类错误采用不同的惩罚方法. （）的学习任务经常使用模型训练.

　　大多数日志文件的后缀是（）.

　　以下关于weka中的beyes网络编辑器的说法不正确（）.

　　以下（）不是反向传播神经网络的结构.

　　在优采云软件的“定制采集”工作模式下，需要在软件中输入（）作为采集目标.

　　以下陈述是错误的（）.

　　以下描述是错误的（）.

　　以下关于群集的描述是错误的（）.

　　tableau是一种用于敏捷开发和实现数据可视化的工具. tableau已连续第六年被评为gartner分析和商业智能魔力象限的领导者.

　　在Weka中运行o分类器，并将多项式多项式内核函数的指数设置为1，那么以下描述是正确的（）.

　　使用dbscan算法对虹膜数据集（iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2，将minpoints参数设置为5，并忽略class属性，然后将形成（）聚类.

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