客戶(hù)感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶(hù)使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過(guò)（）核心算法從海量的客戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類(lèi)分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。

AprioriAll算法存在的問(wèn)題包括（）。

分類(lèi)分析的兩個(gè)階段分別為（）。

下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）

關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量，正確的說(shuō)法有（）

最優(yōu)影響力模型選擇標(biāo)準(zhǔn)是（）

如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（）

關(guān)于SOM聚類(lèi)算法描述正確的是（）

如果購(gòu)買(mǎi)鐵錘的顧客中有70％的人購(gòu)買(mǎi)了鐵釘，那么置信度是（）。

不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）