不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過程分為（）兩個(gè)階段。

滿意度分析建模數(shù)據(jù)來源于（）

樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

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法哪個(gè)不正確（）

TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）

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、研究帶來了革命性的突破。

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類（）

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

在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）