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广东开放大学数据分析与挖掘(本专)
从狭义角度来说,数据分析与数据挖掘是有区别的。下列哪项是对狭义层面下数据分析的描述?( )
选择一项:
a. 数据分析更重视结合业务知识解读统计结果
b. 数据分析需要有过硬的数学功底和编程技术
c. 数据分析更重视模型或规则的构建
d. 数据分析是技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律

下列常用的数据分析与挖掘工具中,不属于开源工具的是?( )
选择一项:
a. Python
b. SPSS
c. Weka
d. R语言

通常情况下,神经网络不会应用在下列哪个领域?( )
选择一项:
a. 模式识别
b. 预测系统
c. 统计分析
d. 信号处理

从广义角度来说,数据分析和数据挖掘包含的范畴是一致的。( )
选择一项:


支持向量机的优点是容易过拟合( )
选择一项:


神经网络对于复杂的非线性的决策边界的建模能力高度准确,并且也不太容易过拟合。( )
选择一项:


从狭义角度来说,相对于数据挖掘,数据挖掘的结果是模型或规则。
选择一项:


相对于数据分析来说,数据挖掘更需要有优秀的编程能力。( )
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从狭义角度来说,相对于数据挖掘,数据分析侧重于实际的业务知识。( )
选择一项:


贝叶斯定理的应用场景包括分类问题的归类。( )
选择一项:


回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具( )
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关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中同时出现的关系( )
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线性回归包括一元线性回归、多元线性回归和分段回归( )
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