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更多“对数据进行回归分析、分类聚类、深度挖掘属于（)过程。”相关的问题
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。
A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等
B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法，可将其分为(47)。
A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等
B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
本题利用TRAFFIC 2.RAW中的数据。前面的计算机习题C 10.11曾要求你分析这些数据。
(i)计算变量prc fat的一阶自相关系数。你认为prc fat包含单位根吗？失业率也一样吗？
(ii)估计一个将prc fal的一阶差分Aprcfat与计算机习题C10.11第(vi) 部分中同样变量相联系的多元回归模型，只是你还应该对失业率进行一阶差分。于是，模型中包含一个线性时间趋势、月度虚拟变量、周末变量和两个政策变量：不要将这些变量进行差分。你发现了什么有意思的结论吗？
(iii)评论如下命题：“在进行多元回归之前，我们总应该将怀疑具有单位根的时间序列进行一阶差分，因为这样做是一种安全策略，而且应该得到与使用水平值类似的结论。”[在回答这个问题时，最好先做(如果你还没有做过的话)计算机习题C10.11第(vi)部分中的回归。]
A.数据融合检索、时空序列分析、并行图计算
B.数据融合分析、数据挖掘分析、并行图计算
C.数据拆分检索、人口流动分析、并行图计算
D.数据融合检索、时空序列分析、回归计算
A.对品牌私域消费者进行精细化运营，提升品牌内消费者的整体流转效率
B.自动回流全网的品牌营销数据，为品牌沉淀所有线上营销资产，促进品销一体化
C.开展消费者洞察，了解品牌消费者的画像，挖掘核心与潜力消费者
D.沉淀站内外品牌营销消费者，挖掘其中的高价值客户进行二次触达与深度营销
