A.信令CDR數(shù)據(jù)
B.話務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
C.綜合資源數(shù)據(jù)
D.業(yè)務(wù)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)
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A.分類(lèi)樹(shù)
B.回歸數(shù)
C.二分?jǐn)?shù)
D.多分樹(shù)
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(jì)算資源能力,通過(guò)合理比例的樣本抽樣,開(kāi)展指標(biāo)計(jì)算與分析
B.對(duì)于業(yè)務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)分析,選取單個(gè)用戶的業(yè)務(wù)訪問(wèn)xdr,即可計(jì)算該業(yè)務(wù)的指標(biāo)情況,評(píng)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(gè)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(lái)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(chǔ)
C.可視化
D.數(shù)據(jù)建模
A.分類(lèi)區(qū)隔類(lèi)
B.推測(cè)預(yù)測(cè)類(lèi)
C.序列規(guī)則類(lèi)
D.人工智能類(lèi)
A.維是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度
B.維的層次性是由觀察數(shù)據(jù)細(xì)致程度不同造成的
C.“某年某月某日”是時(shí)間維的層次
D.“月、季、年”是時(shí)間維的層次
最新試題
關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量,正確的說(shuō)法有()
在Hadoop集群中,一個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些()
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是()
GSP算法存在的問(wèn)題包括()。
互聯(lián)網(wǎng)本身具有()的特征,這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來(lái)了革命性的突破。
如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗()
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的()及其改進(jìn)算法。
在自然演化體系結(jié)構(gòu)中,關(guān)于導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏可信性的原因的說(shuō)法哪個(gè)不正確()
基于數(shù)據(jù)挖掘分析,開(kāi)展業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的分析與預(yù)判時(shí),下列哪項(xiàng)說(shuō)法是錯(cuò)誤的()
TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于()