银行业大数据应用面临的四大挑战：数据来源与存储模式不能有效支撑大数据分析、缺少成熟的数据分析模型和工具、（）和新增成本投入较高
举一反三
- 银行业大数据应用面临的四大挑战:数据来源和存储模式不能有效支撑大数据分析、缺少成熟的数据分析模型和工具、( )和新增成本投入较高。 A: 专业的数据分析人员乏 B: 数据匮乏 C: 缺乏有效管理 D: 收益较慢
- 目前大数据和人工智能在金融领域的推广和应用面临哪些问题?( ) A: 数据来源和存储模式不能有效支撑大数据分析 B: 缺少成熟的分析模型与训练工具 C: 专业的数据分析人员匮乏 D: 新增成本投入较高 E: 监管机制变革滞后
- 大数据分析的特点不包括哪一项()。 A: 大数据分析的理论核心是数据挖掘算法 B: 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘 C: 大数据分析广泛应用于数据存储 D: 大数据分析应是可视化分析
- 【多选题】大数据分析与传统的数据分析的区别主要在于 ?() A. 大数据分析需要借助各种分析工具完成，而传统数据分析不需要使用其他工具 B. 大数据分析的对象是大规模类型多样的海量数据，使用的模型较为复杂；而传统数据分析则作用在有限的小规模数据集上，模型较为简单 C. 传统数据分析主要是描述性分析和诊断性分析，而大数据分析主要是预测性分析 D. 大数据分析主要是为了发现新的规律和知识，而传统数据分析主要是为了了解正在发生的事件及其原因
- 大数据分析与传统的数据分析的区别主要在于： A: 传统数据分析主要是描述性分析和诊断性分析，而大数据分析主要是预测性分析。 B: 大数据分析的对象是大规模类型多样的海量数据，使用的模型较为复杂；而传统数据分析则作用在有限的小规模数据集上，模型较为简单。 C: 大数据分析主要是为了发现新的规律和知识，而传统数据分析主要是为了了解正在发生的事件及其原因 D: 大数据分析需要借助各种分析工具完成，而传统数据分析不需要使用其他工具。