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数据清洗可以提高数据的质量。
数据
质量
清洗
发布时间:
2024-05-07 19:41:24
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相关试题
1.
在进行数据分析和挖掘之前,需要对数据质量进行评估,并采用数据清洗提高数据质量。选项: A:对 B:错
2.
数据清洗一般遵循以下哪些原则( )选项: A:每份数据连入时都针对这份数据清洗,清洗干净后再做数据合并、联接 B:数据量小的数据连入时,先合并、联接数据后再清洗 C:在大规模数据计算前,先执行数据清洗 D:数据清洗结果有问题时,从数据源头开始检查数据质量问题
3.
对原始数据进行预处理,以改进数据的质量,提高数据处理过程的效率、精度和性能。数据预处理不包括: 选项: A:A.数据提取 B:B. 数据清洗 C:C. 数据还原 D:D. 数据关联
4.
数据预处理的过程( ) 选项:数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约#数据清洗、数据统计、数据挖掘、数据归约#数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据统计#数据统计、数据清洗、数据挖掘、数据归约
5.
数据清洗通过相关的数据工具可以很快完成
6.
数据处理的流程顺序是 选项: A、数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算 B、数据清洗、数据计算、数据转化、数据提取 C、数据提取、数据清洗、数据计算、数据转化 D、数据转化、数据清洗、数据计算、数据提取
7.
数据清洗工作主要包括处理 选项: A:缺失数据清洗 B:异常数据清洗 C:逻辑错误数据清洗 D:重复数据清洗
8.
发现与纠正“脏”数据,提升数据质量的方法称为( )A.数据选择B.数据清洗C.数据探索D.数据降维
9.
数据预处理的过程( )A.数据清洗、数据集成、数据转换、数据归约B.数据清洗、数据统计、数据挖掘、数据归约C.数据采集、数据清洗、数据挖掘、数据统计D.数据统计、数据清洗、数据挖掘、数据归约
10.
大数据预处理的方法有哪些?()A.数据清洗、数据集成、数据变换和数据存储。B.数据采集、数据清洗 、 数据集成 和 数据变换C.数据清洗 、 数据集成 和 数据变换。D.数据清洗 、 数据集成 、 数据变换 和 数据归约 。
11.
列选项中,描述不正确的是。( ) 选项: A:数据清洗的目的是为了提高数据质量 B:异常值一定要删除 C:可使用drop_duplicates()方法删除重复数据 D:concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠
12.
数据预处理一般包括哪些过程A.数据存储、数据更新、数据清洗、数据变换B.数据存储、数据清洗、数据集成、数据变换C.数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约D.数据清洗、数据集成、数据归约、数据分析
13.
数据清洗包括 选项:缺失值清洗|格式内容清洗|逻辑错误清洗|重复数据清洗和无价值数据清洗
14.
将原始数据进行清洗、集成、变换、维度规约等,从而将原始数据转化为分析算法适用的形式,提高数据质量。这是以下哪个步骤的任务?( ) 选项: A:数据可视化 ; B:分类和预测; C:数据预处理; D:机器学习
15.
将原始数据进行清洗、集成、变换、维度规约等,从而将原始数据转化为分析算法适用的形式,提高数据质量。这是以下哪个步骤的任务?( ) 选项: A、数据可视化 B、分类和预测 C、数据预处理 D、机器学习
16.
数据清理或数据清洗,可以通过数据转换使其符合数据标准和域规则.()
17.
如下关于大数据分析流程的哪一项是正确的?A.数据采集、数据清洗、数据分析、数据呈现B.数据采集、数据呈现、数据分析、数据清洗C.数据清洗、数据采集、数据呈现、数据分析D.数据采集、数据分析、数据清洗、 数据呈现
18.
数据清洗包括 选项: A:缺失值清洗 B:格式内容清洗 C:逻辑错误清洗 D:重复数据清洗和无价值数据清洗
19.
如下关于大数据分析流程的哪一项是正确的?A.数据采集、数据分析、数据清洗、数据管理、数据呈现B.数据清洗、数据采集、数据呈现、数据分析、数据管理C.数据采集、数据呈现、数据分析、数据清洗、数据管理D.数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析、数据呈现
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