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有价值的数据是附属于企业经营核心业务的一部分数据 数据挖掘它的主要价值后就没有必要再进行分析了 所有数据都是有价值的 在大数据时代,收集、存储和分析数据非常简单
聚类分析、联机分析、信息检索等 信息检索、聚类分析、分类分析等 聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等 分类分析、联机分析、关联规则挖掘等
精确性高或非结构化 精确性低或非结构化 精确性高或结构化 精确性低或结构化
找出大量数据中数据的相关关系 从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系 找出数据中相关项之间的关系 从少量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系
DM为DW提供了广泛的数据源 DM为DW提供了决策支持 DW是一种存储技术,包含了大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据 DM是从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识
数据的价值与数据的利用有关 从海量低价值密度数据中常可以挖掘出有价值的信息 数据的价值与数据量成正比 大量低价值数据应保存在低成本环境中
可以更好地改进税务工作,做出更可信的决策 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。 数据挖掘技术大致分为两类:描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。 税收数据挖掘的结果本身就是顶尖、重大问题的决策
数据挖掘是知识发现中的一个特定步骤 数据挖掘是一个从原始数据到信息再到知识的发展过程 关联分析是数据挖掘的一个重要任务 数据挖掘的质量与挖掘方法有关,而与数据本身无关
快捷方便 数据更加准确 能挖掘出更多的数据 可以直接导入运算软件