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[判断题]

为弥补缺失值带来的信息损失和解决分析中的问题,会采用各种差值方法给缺失值较为台理的值,以得到完整的数据集。()

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更多“为弥补缺失值带来的信息损失和解决分析中的问题,会采用各种差值…”相关的问题
第1题
关于数据清洗,不正确的说法是()。

A.单数据源,主键取值不能重复

B.多数据源会存在数据重复,单位不一致的问题

C.连续型数据不存在冗余问题

D.缺失值可以采用删除和填补等方法处理

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第2题
下列表述中,正确的是()。

A.对字符串型变量的缺失值,需要使用众数进行填补。

B.对于缺失值,最简单的处理方法是使用均值进行填补。

C.完全变量指的包含缺失值的变量。

D.在调查过程中,因被调查者拒绝回答敏感问题而造成的数据缺失,属于人为原因。

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第3题
在数据缺失严重时,会对分析结果造成较大的影响,因此剔除的异常值和缺失值,要采用合理的方法进行填补,常用的方法有()。

A.平均值填充

B.K最近邻距离法

C.回归法

D.极大似然估计

E.多重插补法

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第4题

处理缺失值的方法有()。

A.人工添加方法

B.用样本统计量的值去代替缺失值

C.只排除有缺失值的项目问题,但保留个案

D.将有缺失值的个案整个删除

E.用统计模型估计值去代替缺失值

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第5题
下列哪一个不是数据清洗的对象()

A.方差值

B.重复值

C.异常值

D.缺失值

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第6题
随着数据量的增大,异常值和缺失值对整体分析结果的影响会逐渐变小,因此在“大数据"模式下,数据清洗可忽略异常值和缺失值的影响,而侧重对数据结构合理性的分析。()
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第7题
以下关于缺失值的处理方法正确的是()。

A.用一个样本统计量的值代替缺失值

B.用一个统计模型计算出来的值去代替缺失值

C.将有缺失值的记录删除,不过可能会导致样本量的减少

D.将有缺失值的记录保留,仅在相应的分析中做必要的排除

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第8题
编写一个名为Vehicle的Java类。这个Vehicle类将具有用于颜色、制造厂、型号、速度、乘客人数和最大乘
客数的实例属性。Vehicle类还将具有一个名为vehicleCount的静态变量,它可用于跟踪应用程序中的车辆数量。Vehicle的构造函数应该期望制造厂、型号、最大乘客数以及颜色的值,它应该把车辆速度设置为0,把乘客人数设置为1,并且每次调用构造函数时都递增车辆的计数。每个实例变量和静态变量都应该具有一个访问器(get)方法,它将返回合适的值,并且除vehicleCount变量之外的所有其他变量还应该具有一个修改器(set)方法,使得可以修改值。还应该给Vehicle类提供一个名为changeSpeed的实例方法。changeSpeed方法应该期望一个浮点值用于新速度,并且它应该返回一个浮点值,表示新速度与车辆的以前速度之间的差值。包括进一个public static void main(String[]args)方法,创建几种车辆,设置一些速度,并读取一些变量值,使得你可以通过从命令行启动类来测试代码。

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第9题
痛点不解决,将会()

A.只会轻微不适,产品的附属价值也会变少

B.让客户觉得没有眼前一亮的感觉,但总体价值完整

C.客户没兴趣关注,更不会快速做出购买行为

D.会带来严重麻烦,产品的最核心价值就会缺失

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第10题
k-NN近邻缺失数据填充算法是一种简单快速的算法,它利用本身具有完整记录的属性值实现对缺失属性值的估计。()
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