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[单选题]
()指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。
A.情报分析
B.竞争情报
C.数据挖掘
D.Web挖掘
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A.数据采集是通过传感器、移动互联网、观测设备等获得种多类型的海量数据
B.数据预处理是数据分析和挖掘的基础，是将接收数据进行抽取、清洗、转换、归约等并最终加载到数据存储中的过程
C.数据存储过程需要将采集到的数据进行存储管理，在大数据场景下，只能使用非关系型数据库进行存储
D.数据分析是指利用相关数学模型以及机器学习算法对数据进行统计、预测和文本分析。数据的主要分析方法有探索性数据分析方法、描述统计法、数据可视化等
A.使用聚类算法发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现
B.使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务
C.使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索
D.使用离群点挖掘发现与大部分对象不同的对象，用于分析针对网络的秘密收集信息的攻击
E.使用人工查询公司网络故障信息，查找原因进行记录
A.深度搜索
B.模式匹配(Pattern-Matching)
C.迭代运算
D.数据挖掘
A.源NAT技术中配置NAT地址池，可以在地址池中只配置一个IP地址
B.地址转换可以按照用户的需要，在局域网内向外提供FTP、WWW、Telnet等服务
C.有些应用层协议在数据中携带IP地址信息，正确它们作NAT时还要修改上层数据中的IP地址信息
D.正确于某些非TCP、UDP的协议(比如ICMP、PPTP)，无法做NAT转换
A.一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合
B.提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业
C.提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业
D.提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业
B、大数据技术的核心是在于获得海量数据
C、大数据技术的意义就是掌握庞大的数据进行专业化处理并实现数据的增值
D、大数据金融就本质而言就是依托海量数据,通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析,创新性开展资金融通工作,扩大资金性融入的渠道、单位及增加资金融通的方式和场所
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。
