會(huì)展大數(shù)據(jù)挖掘與洞察技術(shù)考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在檢驗(yàn)考生對(duì)會(huì)展大數(shù)據(jù)挖掘與洞察技術(shù)的掌握程度，包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析以及應(yīng)用等方面的能力，以評(píng)估考生在實(shí)際工作中運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決會(huì)展行業(yè)問(wèn)題的能力。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟？（）

A.數(shù)據(jù)采集

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)建模

D.數(shù)據(jù)展示

2.在會(huì)展數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是常用的數(shù)據(jù)分析方法？（）

A.描述性分析

B.聚類分析

C.時(shí)間序列分析

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

3.大數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟？（）

A.缺失值處理

B.異常值處理

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)可視化

4.以下哪種技術(shù)可以用于分析用戶在會(huì)展中的行為路徑？（）

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

B.聚類分析

C.隱馬爾可夫模型

D.決策樹(shù)

5.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的最終目標(biāo)？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式

B.預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)

C.優(yōu)化決策過(guò)程

D.提高企業(yè)知名度

6.以下哪項(xiàng)不是影響大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果準(zhǔn)確性的因素？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型選擇

C.算法復(fù)雜度

D.計(jì)算資源

7.在進(jìn)行會(huì)展大數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的重要任務(wù)？（）

A.客戶細(xì)分

B.銷售預(yù)測(cè)

C.市場(chǎng)調(diào)研

D.人力資源招聘

8.以下哪種技術(shù)可以用于分析會(huì)展現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

D.R語(yǔ)言

9.在大數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘工具？（）

A.Python

B.R

C.SQL

D.Tableau

10.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘方法適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的異常值？（）

A.決策樹(shù)

B.支持向量機(jī)

C.K-means聚類

D.主成分分析

11.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景？（）

A.優(yōu)化展會(huì)布局

B.提高展商滿意度

C.降低運(yùn)營(yíng)成本

D.增加廣告收入

12.以下哪種算法適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？（）

A.K-means聚類

B.決策樹(shù)

C.支持向量機(jī)

D.聚類分析

13.在大數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)抽取

14.以下哪種技術(shù)可以用于分析會(huì)展觀眾的興趣和偏好？（）

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

B.聚類分析

C.隱馬爾可夫模型

D.決策樹(shù)

15.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的最終目標(biāo)？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式

B.預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)

C.優(yōu)化決策過(guò)程

D.提高企業(yè)知名度

16.以下哪項(xiàng)不是影響大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果準(zhǔn)確性的因素？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型選擇

C.算法復(fù)雜度

D.計(jì)算資源

17.在進(jìn)行會(huì)展大數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的重要任務(wù)？（）

A.客戶細(xì)分

B.銷售預(yù)測(cè)

C.市場(chǎng)調(diào)研

D.人力資源招聘

18.以下哪種技術(shù)可以用于分析會(huì)展現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

D.R語(yǔ)言

19.在大數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘工具？（）

A.Python

B.R

C.SQL

D.Tableau

20.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘方法適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的異常值？（）

A.決策樹(shù)

B.支持向量機(jī)

C.K-means聚類

D.主成分分析

21.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景？（）

A.優(yōu)化展會(huì)布局

B.提高展商滿意度

C.降低運(yùn)營(yíng)成本

D.增加廣告收入

22.以下哪種算法適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？（）

A.K-means聚類

B.決策樹(shù)

C.支持向量機(jī)

D.聚類分析

23.在大數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)抽取

24.以下哪種技術(shù)可以用于分析會(huì)展觀眾的興趣和偏好？（）

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

B.聚類分析

C.隱馬爾可夫模型

D.決策樹(shù)

25.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的最終目標(biāo)？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式

B.預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)

C.優(yōu)化決策過(guò)程

D.提高企業(yè)知名度

26.以下哪項(xiàng)不是影響大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果準(zhǔn)確性的因素？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型選擇

C.算法復(fù)雜度

D.計(jì)算資源

27.在進(jìn)行會(huì)展大數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的重要任務(wù)？（）

A.客戶細(xì)分

B.銷售預(yù)測(cè)

C.市場(chǎng)調(diào)研

D.人力資源招聘

28.以下哪種技術(shù)可以用于分析會(huì)展現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

D.R語(yǔ)言

29.在大數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘工具？（）

A.Python

B.R

C.SQL

D.Tableau

30.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘方法適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的異常值？（）

A.決策樹(shù)

B.支持向量機(jī)

C.K-means聚類

D.主成分分析

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟？（）

A.數(shù)據(jù)采集

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)建模

D.數(shù)據(jù)解釋

E.數(shù)據(jù)可視化

2.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是常用的數(shù)據(jù)分析方法？（）

A.描述性分析

B.聚類分析

C.時(shí)序分析

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理在會(huì)展大數(shù)據(jù)挖掘中扮演著重要的角色，以下哪些是數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容？（）

A.缺失值處理

B.異常值處理

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

E.數(shù)據(jù)抽樣

4.以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模的會(huì)展數(shù)據(jù)？（）

A.Hadoop

B.Spark

C.NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

D.R語(yǔ)言

E.Python

5.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些指標(biāo)是衡量數(shù)據(jù)分析效果的重要標(biāo)準(zhǔn)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.精確率

E.實(shí)際值

6.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的常見(jiàn)算法？（）

A.K-means聚類

B.決策樹(shù)

C.支持向量機(jī)

D.聚類分析

E.樸素貝葉斯

7.在會(huì)展數(shù)據(jù)分析中，以下哪些因素可能影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型選擇

C.算法參數(shù)

D.計(jì)算資源

E.人類主觀因素

8.以下哪些是會(huì)展大數(shù)據(jù)挖掘的潛在應(yīng)用領(lǐng)域？（）

A.客戶關(guān)系管理

B.市場(chǎng)營(yíng)銷

C.運(yùn)營(yíng)優(yōu)化

D.安全監(jiān)控

E.財(cái)務(wù)分析

9.以下哪些是數(shù)據(jù)可視化在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì)？（）

A.增強(qiáng)數(shù)據(jù)理解

B.提高決策效率

C.促進(jìn)交流協(xié)作

D.降低學(xué)習(xí)成本

E.提升用戶體驗(yàn)

10.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是常用的數(shù)據(jù)來(lái)源？（）

A.展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)

B.社交媒體數(shù)據(jù)

C.網(wǎng)絡(luò)調(diào)查數(shù)據(jù)

D.展商反饋數(shù)據(jù)

E.歷史數(shù)據(jù)

11.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘工具？（）

A.Tableau

B.Python

C.R

D.SQL

E.Hadoop

12.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)？（）

A.客戶細(xì)分

B.銷售預(yù)測(cè)

C.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

D.趨勢(shì)預(yù)測(cè)

E.用戶行為分析

13.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的常見(jiàn)挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.模型可解釋性

C.數(shù)據(jù)隱私

D.計(jì)算資源

E.數(shù)據(jù)復(fù)雜性

14.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的常見(jiàn)誤區(qū)？（）

A.認(rèn)為大數(shù)據(jù)挖掘可以解決所有問(wèn)題

B.忽視數(shù)據(jù)質(zhì)量

C.過(guò)度依賴模型

D.忽視業(yè)務(wù)目標(biāo)

E.缺乏跨學(xué)科合作

15.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的潛在價(jià)值？（）

A.提高決策效率

B.優(yōu)化資源配置

C.增強(qiáng)客戶滿意度

D.創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)

E.提升品牌影響力

16.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘流程？（）

A.數(shù)據(jù)采集

B.數(shù)據(jù)預(yù)處理

C.模型選擇

D.模型訓(xùn)練

E.模型評(píng)估

17.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)理解

B.數(shù)據(jù)探索

C.特征工程

D.模型構(gòu)建

E.模型優(yōu)化

18.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的常見(jiàn)算法分類？（）

A.聚類算法

B.分類算法

C.回歸算法

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

E.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

19.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景？（）

A.個(gè)性化推薦

B.風(fēng)險(xiǎn)控制

C.運(yùn)營(yíng)優(yōu)化

D.市場(chǎng)分析

E.競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)

20.以下哪些是大數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)？（）

A.數(shù)據(jù)異構(gòu)性

B.數(shù)據(jù)復(fù)雜性

C.模型可解釋性

D.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

E.技術(shù)更新速度

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.大數(shù)據(jù)挖掘的目的是從大量數(shù)據(jù)中______有價(jià)值的信息。

2.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，______是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步。

3.數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，需要處理的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題包括______和______。

5.大數(shù)據(jù)挖掘常用的算法包括______、______和______。

6.在會(huì)展數(shù)據(jù)分析中，______分析可以幫助了解觀眾的興趣和偏好。

7.大數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

8.數(shù)據(jù)挖掘中的______分析可以幫助預(yù)測(cè)未來(lái)的銷售趨勢(shì)。

9.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，______是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)。

10.大數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以用于分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

11.數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以幫助識(shí)別數(shù)據(jù)集中的異常值。

12.在會(huì)展數(shù)據(jù)分析中，______分析可以幫助優(yōu)化展會(huì)布局。

13.大數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以用于分析用戶行為路徑。

14.在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，需要關(guān)注數(shù)據(jù)的______和______。

15.大數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式。

16.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，______分析可以幫助了解市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況。

17.數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以用于分析社交媒體數(shù)據(jù)。

18.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，常用的圖表類型包括______、______和______。

19.大數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以幫助優(yōu)化營(yíng)銷策略。

20.在會(huì)展數(shù)據(jù)分析中，______分析可以幫助提高展商滿意度。

21.數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以用于分析歷史數(shù)據(jù)。

22.在進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的______和______。

23.大數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以幫助分析用戶在網(wǎng)站上的行為。

24.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，______分析可以幫助預(yù)測(cè)觀眾數(shù)量。

25.數(shù)據(jù)挖掘中的______技術(shù)可以用于分析展會(huì)的經(jīng)濟(jì)效益。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫(huà)√，錯(cuò)誤的畫(huà)×）

1.大數(shù)據(jù)挖掘只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理是大數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中最耗時(shí)的步驟。（）

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同屬性之間的依賴關(guān)系。（）

4.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效方法。（）

5.Hadoop是一個(gè)專門用于數(shù)據(jù)挖掘的工具。（）

6.數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法可以處理非線性關(guān)系。（）

7.聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于客戶細(xì)分。（）

8.數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)挖掘的最后一步，用于展示分析結(jié)果。（）

9.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，社交媒體數(shù)據(jù)是最重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。（）

10.數(shù)據(jù)挖掘中的模型評(píng)估可以通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)實(shí)現(xiàn)。（）

11.大數(shù)據(jù)挖掘可以完全取代傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)分析。（）

12.數(shù)據(jù)挖掘中的支持向量機(jī)算法適用于處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集。（）

13.在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)歸一化可以提高模型的性能。（）

14.大數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用于預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)趨勢(shì)。（）

15.數(shù)據(jù)挖掘中的主成分分析可以用于降維。（）

16.在會(huì)展大數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析可以用于分析歷史銷售數(shù)據(jù)。（）

17.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于推薦系統(tǒng)。（）

18.大數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)理解能力。（）

19.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量比算法選擇更重要。（）

20.大數(shù)據(jù)挖掘中的算法選擇應(yīng)該根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)決定。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)簡(jiǎn)述會(huì)展大數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟，并解釋每一步驟的作用。

2.結(jié)合實(shí)際案例，說(shuō)明會(huì)展大數(shù)據(jù)挖掘在提升展會(huì)運(yùn)營(yíng)效率方面的具體應(yīng)用。

3.分析大數(shù)據(jù)挖掘在會(huì)展行業(yè)中可能面臨的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的解決方案。

4.討論如何將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與會(huì)展行業(yè)的需求相結(jié)合，以創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例背景：某國(guó)際展覽公司負(fù)責(zé)舉辦一年一度的電子消費(fèi)品展覽會(huì)。公司希望通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)提高展會(huì)的參展商和觀眾滿意度，同時(shí)提升展會(huì)的經(jīng)濟(jì)效益。

案例問(wèn)題：

（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)挖掘的方案，以分析參展商和觀眾的行為數(shù)據(jù)，并提出相應(yīng)的改進(jìn)措施。

（2）如何利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)展會(huì)的潛在觀眾數(shù)量，并據(jù)此優(yōu)化展會(huì)的營(yíng)銷策略？

2.案例背景：某大型汽車制造商在舉辦新品發(fā)布會(huì)時(shí)，希望通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析參展者的興趣點(diǎn)和購(gòu)買意愿，以便更好地調(diào)整產(chǎn)品策略和營(yíng)銷計(jì)劃。

案例問(wèn)題：

（1）請(qǐng)列舉至少三種可以用于分析參展者興趣點(diǎn)和購(gòu)買意愿的大數(shù)據(jù)挖掘方法。

（2）如何將大數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果與汽車制造商的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷推廣相結(jié)合，以提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力？

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

2.D

3.D

4.B

5.D

6.C

7.D

8.B

9.C

10.C

11.D

12.D

13.D

14.B

15.C

16.D

17.E

18.A

19.B

20.E

21.A

22.C

23.D

24.B

25.A

二、多選題

1.ABCDE

2.ABCDE

3.ABCDE

4.ABCDE

5.ABCDE

6.ABCDE

7.ABCDE

8.ABCDE

9.ABCDE

10.ABCDE

11.ABCDE

12.ABCDE

13.ABCDE

14.ABCDE

15.ABCDE

16.ABCDE

17.ABCDE

18.ABCDE

19.ABCDE

20.ABCDE

三、填空題

1.提取

2.數(shù)據(jù)清洗

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

4.缺失值異常值

5.K-means聚類決策樹(shù)支持向量機(jī)

6.聚類分析

7.Hadoop

8.時(shí)序分析

9.準(zhǔn)確率

10.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘

11.異常檢測(cè)

12.聚類分析

13.用戶行為路徑分析

14.數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)