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保险公司的业务规则引擎系统可以对大量数据进行分析，从而发现先前未知的趋势、模式及关系。（）

题目
判断题
保险公司的业务规则引擎系统可以对大量数据进行分析，从而发现先前未知的趋势、模式及关系。（）
A

对

B

错

参考答案和解析
正确答案： 对
解析： 暂无解析
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相似问题和答案

第1题：

相对于数据分析来说,数据挖掘更加侧重于哪些层面:()。

A.将数据和业务紧密结合，实现功效的最大化

B.技术的实现

C.运用技术手段从海量的数据中发现未知的模式和规律

D.实际的业务知识


正确答案：BC

第2题：

从狭义角度来说,数据分析与数据挖掘是有区别的。下列哪项是对狭义层面下数据分析的描述?()

A.数据分析需要有过硬的数学功底和编程技术

B.数据分析是技术性的“采矿”过程，发现未知的模式和规律

C.数据分析更重视模型或规则的构建

D.数据分析更重视结合业务知识解读统计结果


正确答案：D

第3题：

能够生成规则,并应用于所有相关的信息,从而实现决策制定过程自动化的应用软件是( )。

A.综合影像处理

B.数据挖掘

C.电子数据交换

D.业务规则引擎


参考答案：D

第4题：

数据挖掘是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程，主要任务有（24）。

A.聚类分析、联机分析、信息检索等

B.信息检索、聚类分析、分类分析等

C.聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等

D.分类分析、联机分析、关联规则挖掘等


正确答案：C
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。

第5题：

保险公司的业务规则引擎系统可以对大量数据进行分析,从而发现先前未知的趋势、模式及关系。()

此题为判断题(对，错)。


参考答案：错误

第6题：

从狭义角度来说,数据分析与数据挖掘是有区别的。下列哪项不是对狭义层面下数据挖掘的描述?()

A.数据挖掘需要有过硬的数学功底和编程技术

B.数据挖掘更重视模型或规则的构建

C.数据挖掘是技术性的“采矿”过程，发现未知的模式和规律

D.数据挖掘侧重于实际的业务知识


正确答案：D

第7题：

人工智能系统可被用于________在大量的数据中来发现模式和关系。

Aintranet

BESS

CExtranet

DDSS

EMIS

FTPS


正确答案：D

第8题：

以下关于业务规则需求分析的内容和对象说法错误的是______。

A) 业务规则需求分析主要涉及系统的外部行为

B) 业务规则需求分析也涉及某些系统内部关键特性，如系统某些关键技术的原理及选择

C) 分析对象可以是与数据管理有关的业务规则

D) 分析对象不可以是与数据库完全无关的系统业务

A．

B．

C．

D．


正确答案：D
解析：业务规则需求分析主要涉及系统的外部行为，也包括某些系统内部关键特性，如系统某些关键技术的原理及选择。分析对象既可以是与数据管理有关的业务规则，也可以是与数据库完全无关的系统业务。所以本题的答案为D。

第9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


正确答案：A
解析：B项是根据挖掘方法对数据挖掘进行的分类。

第10题：

模式匹配就是将收集到的信息与已知的网络入侵和系统误用模式数据库进行比较，从而发现违背安全策略的行为。()


答案：正确

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