A.決策樹算法
B.回歸算法
C.聚類分析
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
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A.信令CDR數(shù)據(jù)
B.話務(wù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)
C.綜合資源數(shù)據(jù)
D.業(yè)務(wù)營銷數(shù)據(jù)
A.分類樹
B.回歸數(shù)
C.二分?jǐn)?shù)
D.多分樹
A.當(dāng)業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的樣本流量太大，可以結(jié)合計算資源能力，通過合理比例的樣本抽樣，開展指標(biāo)計算與分析
B.對于業(yè)務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)分析，選取單個用戶的業(yè)務(wù)訪問xdr，即可計算該業(yè)務(wù)的指標(biāo)情況，評估該業(yè)務(wù)是否存在內(nèi)容資源質(zhì)差
C.不同業(yè)務(wù)的質(zhì)量指標(biāo)通常存在一定差值，該現(xiàn)象與各業(yè)務(wù)的業(yè)務(wù)特性、用戶行為、內(nèi)容資源差異等多個因素有關(guān)，屬于正?，F(xiàn)象
D.業(yè)務(wù)質(zhì)量分析中，通常結(jié)合業(yè)務(wù)指標(biāo)的歷史值（如該指標(biāo)上周均值）與指標(biāo)的固定閾值（如成功率是否低于90%），來作為是否出現(xiàn)質(zhì)差或者劣化的判斷依據(jù)
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)存儲
C.可視化
D.數(shù)據(jù)建模
A.分類區(qū)隔類
B.推測預(yù)測類
C.序列規(guī)則類
D.人工智能類
最新試題
AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過程分為（）兩個階段。
聚類分析中，通常使用（）來衡量兩個對象之間的相異度。
自有業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)測及競對分析對系統(tǒng)的需求主要分為哪些方面（）
TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）
關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是（）
GSP算法存在的問題包括（）。
Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）
最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）
如果購買鐵錘的顧客中有70％的人購買了鐵釘，那么置信度是（）。
集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括（）