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更多“我们通过数据的挖掘与分析来提高企业的核心的竞争力，那么()就…”相关的问题
A.通过频繁项集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘候选集
B.通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集
C.数据集中包含该项集的数据所占数据集的比例，度量一个集合在原始数据中出现的频率
D.若某条规则不满足最小置信度要求，则该规则的所有子集也不满足最小置信度要求
A.CRM是一套智能化的信息处理系统
B.是讲企业的经验、管理导向“以客户为中心”的一套管理和决策方法
C.CRM把收集起来的数据和信息进行存储、加工、分析和整理(数据挖掘)，获得对企业决策和支持有用的结果
D.CRM系统通过了解客户的需求整合企业内部生产制造能力，提高企业生产效率
A.CRM是将企业的经验、管理导向“以客户为中心”的一套管理和决策方法
B.CRM把收集起来的数据和信息进行存储、加工、分析和整理(数据挖掘)，获得对企业决策和支持有用的结果
C.CRM系统通过了解客户的需求整合企业内部生产制造能力，提高企业生产效率
D.CRM是一套智能化的信息处理系统
A.建立核心种质，将分散的数以万计的种质资源中的基因富集起来
B.通过遗传作图等策略，进行基因“勘探”
C.通过基因克隆，“挖掘”目标基因
D.以上均是
A.核心流程 B.业务流程C.行政流程 D.技术流程
参考答案A
在数据挖掘中，可以通过哪种方法找出发现不真实的数据资料，保证资料的可信度？
A 过程技术推证 B 变量交叉验证 C 变更同比分析 D 变更极值控制
A.数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。
B.数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
C.机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。
D.两者是相互独立的两种数据处理技术。
)与每个学生的平均支出(expend) 之间的关系。
(Ⅰ)就多花一美元对通过率的影响而言，你认为具有恒定不变的影响合适呢，还是这种影响越来越小更合适？请加以解释。
(Ⅱ) 在总体模型math10=β0+β1log(expend)+u中，证明民β1/10表示expend提高10%导致math10改变的百分数。
(II) 利用MEAP 93.RAW中的数据， 估计(Ⅱ) 中的模型.按照通常的方式报告估计方程， 包括样本容量和及R2。
(Ⅳ)支出的估计影响有多大？也就是说， 如果支出提高10%， 估计math10会提高多少个百分点？
(Ⅴ)有人担心这个回归分析可能得到math10的拟合值会超过100。为什么在这个数据集中不必担心这个问题？
