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数据挖掘的对象是各种各样的数据，针对不同的数据其分析方法可能是不同的，所以说数据挖掘没有章法。
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数据挖掘的对象是各种各样的数据，针对不同的数据其分析方法可能是不同的，所以说数据挖掘没有章法。
A、正确
B、错误
正确答案：B
Tag：
数据
章法
各种各样
时间：2024-03-21 12:22:22
上一篇：
Python中常见的序列数据结构类型有（）。
下一篇：
关于统计和数据挖掘，下列说法错误的是（）。
相关答案
1.
Python中的注释会被执行但不显示结果。
2.
在Python基本库中，序列是最常见也是最主要的数据结构类型。
3.
数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，不包括（）。
4.
下列操作不属于数据分析和挖掘的一般流程的是（）。
5.
Python中只能使用“#”作为注释，并且可以对多行注释。
6.
删除缺失值的函数dropna（），默认是删除行，如果要对列进行删除，则需要添加参数（）。
7.
数据预处理是数据分析工作的（）。
8.
下列关于函数dropna（）的说法正确的是（）。
9.
数据预处理是数据分析工作的准备阶段。
10.
下列不属于缺失值的产生原因的是（）。
热门答案
1.
下列关于函数dropna（）的说法不正确的是（）。
2.
除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数（）实现。
3.
数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，主要包括（）。
4.
一般数据的预处理，主要包括（）。
5.
缺失值的产生有可能是因为某些原因没有收集到信息，也有可能是对于这些个体来说这些属性是不可用的。
6.
缺失值的产生，有可能是因为（）。
7.
duplicated（）函数会返回一个布尔数组，表明每一行是否与前面行有重复。
8.
dropna（）函数默认是删除列，要对行进行删除，则需要添加参数axis=1。
9.
除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数dropna（）作用于数据框来实现。
10.
在某些情况下，有些时候并不一定会收集到数据，因而会造成观测值或变量的数据有缺失，这些缺失的数据就称为缺失值。