A. 格式规范 B. 编码不统一 C. 意义不明确 D. 与实际业务关系不大
A. 数据重组是数据的重新生产和重新采集 B. 数据重组能够使数据焕发新的光芒 C. 数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D. 数据重组有利于实现新颖的数据模式
A. 我们使用的地图app软件数据属于方位数据化 B. 数据化不仅能将态度和情绪转变为一种可分析的形式，还可转化分析人类的关系和行为 C. 借助社交网络量化分析技术，可以对社会关系的结构和位置、角色和地位等进行建模，进而可以分析清楚人的行为、相互影响等，从而掌握社交网络结构、互动和传播规律等 D. 把一些从不被认为是数据、甚至不被认为和数据沾边的事物转化成可以用数值来量化的数据模式，就可以衍生出系列的创新性应用， 激发数据活动，创造信息独特的价值
A. 广交五湖四海的朋友，营造个多方共赢互利的数据应用生态体系 B. 要发挥数据的外部性，实现数据的跨域关联、跨界应用 C. 任何数据都能实现重组，而且都能产生更大的价值 D. 要克服封闭、保守的思想，首先树立数据开放、共享、共赢的意识
A. 概念建模 B. 物理建模 C. 逻辑建模 D. 空间建模
A. 统计学家的能力 B. 计算机科学家的能力 C. 领域专家的能力 D. 语言学家的能力
A. 通过编写爬虫获取我们想要的数据集 B. 通过网络下载公开的数据集 C. 通过漏洞获取网站后台数据库中的数据 D. 通过非法渠道获取他人信息等数据集
A. 实效性 B. 准确性 C. 全面性 D. 直观性 E. 精确性
A. 父母，爷爷奶奶是否肥胖 B. 肥胖者从事什么样的工作 C. 肥胖者每天穿什么样的衣服 D. 肥胖者的身体健康状况，是否患有什么疾病? E. 肥胖者的睡眠时间 F. 肥胖者是否打游戏
A. 图片 B. 销售数据 C. 二维表 D. 视频 E. 网页
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