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[单选题]
在ADS中，为了更高效的进行表关联，两个事实表进行Join的必要条件不包括以下（)。
A.这两个表的joinkey至少有一列建立了主键
B.这两个表在一个表组
C.这两个表的joinkey是hash分区列
D.两个表的Hash分区数必须一致
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本题利用NBASAL.RAW中的数据。
(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。
(ii)在第(i)部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来？
(iii)保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗？多多少？这个差异统计显著吗？
(iv)现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效(就单场得分来说)？
(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分？
(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗？请讨论。
A.F指标表示AIPL消费者总量
B.A指标表示存在AIPL状态提升的消费者总量在AIPL人群总量占比的指数
C.S指标代表着品牌可以低成本高效触及或转化的人群，与是否已经产生购买行为无直接相关性
D.T指标有过活跃行为的超级用户在超级用户人群总量的占比
A.知识在大脑中，是靠神经元的联结而实现的
B.专家与新手的区别在于，在专家头脑中的知识之间的联结非常丰富
C.有不少学习方法，如联想记忆、思维导图等，利用的就是关联
D.在学习中利用人与人之间的互动，也是一种关联
A.DRDS
B.OTS
C.ADS
D.Maxcompute
可能性，利用NYSE.RAW中的数据估计
用标准格式报告结果。
(ii)陈述并检验E(returnt|reurnt-1)不取决于returnt-1这一虚拟假设。(提示：这里要检验两个约束。) 你有何结论？
(iii)从模型中去掉returnt-1但增加交互作用项returnt-1preturnt-2再来检验有效市场假设。
(iv)基于过去股票收益进行股票每周收益的预测，有何结论？
A.数字签名在电子商务系统中是不可缺少的
B.在电子商务中，为了保证电子商务安全中的认证性和不可否认性，必须具有数字签名技术
C.数字签名与消息的真实性认证是不同的
D.数字签名可做到高效而快速的响应，任一时刻，在地球任何地方——只要有Internet，就可以完成签署工作
E.数字签名可用于电子商务中的签署
