数据挖掘工程师

问题在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法。

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问题粒度

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问题假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70，问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：（）。A、18.3B、22.6C、26.8D、27.9

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问题序列数据没有时间戳。

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问题许多基于内存的聚类算法所常用的两种数据结构是（）和（）

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问题 SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal marginc lassifier）。

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问题试述对于多个异种信息源的集成，为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法（update-driven），而不愿使用查询驱动（query-driven）的方法？

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问题为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类优缺点。

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问题特征提取技术并不依赖于特定的领域。

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问题数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。

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问题数据挖掘要解决的问题是什么？

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问题数据仓库数据库常见的存储优化方法包括（）、反向规范化引入冗余、表的物理分割。

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问题根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为（）。A、布尔关联规则B、单层关联规则C、多维关联规则D、多层关联规则

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问题以下哪些是数据仓库的主要应用？（）A、信息处理B、互联网搜索C、分析处理D、数据挖掘

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问题数据挖掘对聚类的典型要求有哪些？

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