企业要建立预测模型，需准备建模数据集，以下四条描述建模数据集正确的是（）

B．使用ADS对数据进行建模,然后使用该模型对所有复合货款条件的会员进行资质评估和守信评估,将处理结果保存到ADS中

C．使用ODPS对数据进行建模,然后使用该模型对所有复合贷款条件的会员进行资质评估和守信评估,将处理结果保存在ODPS中

D．使用ADS对数据进行建模,然后使用该模型对所有复合贷款条件的会员进行资质评估和守信评估,将处理结果保存到OTS中

B．使用 Maxcompute对数据进行建模,然后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估,将处理结果保存在 TableStores中,以供实现快速查询

C．使用 AnalyticDB对数据进行建模,然后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估,将处理结果保存在 AnalyticDB中

D．使用 AnalvticDB对数据进行建模,然后使用该模型对所有符合贷款条件的会员进行资质评估和授信评估,将处理结果保存在 Table Store中

A、只要有数据的题目，就做线性回归

B、先画个散点图，通过观测，散点分布有线性特征，再进行线性回归建模

C、先计算下线性相关系数，通过相关系数，数据之间存在较强线性性时，再进行线性回归建模

D、数据类建模问题中，一般首先考虑是否能进行线性回归建模，当线性回归确实不合适时，再考虑非线性回归建模或其它建模方法

A、数学建模指的是运用数学方法和计算机技术，通过建立数学模型解决实际中的数学问题，数学建模遍布于社会生活生产实际之中

B、数学建模和数学建模竞赛是一回事

C、学习数学建模最主要的目的是为了提升数学建模的能力，提升解决实际中数学问题的能力，参加数学建模竞赛只是数学建模学习中的一种方式，所以说数学建模竞赛获奖重要，但在学习数学建模的过程中，提升的能力更重要

D、学习数学建模就是为了参加数学建模竞赛获奖，参赛前突击训练几天，参赛后再也不用学习数学建模，学了也没用

A、只要有数据的题目，就一定可进行线性回归建模

B、为了初步估计可能的模型形式，经常可以先绘制散点图，并观测散点分布是否有线性特征，再确定能否进行线性回归建模

C、先计算下线性相关系数，通过相关系数，数据之间存在较强线性性时，再进行线性回归建模

D、数据类建模问题中，一般首先考虑是否能进行线性回归建模，当线性回归确实不合适时，再考虑非线性回归建模或其它建模方法

A、会建模即可，不需要懂任何编程，也不需要参与任何论文写作，提出模型后其它就可以一律不管，直接留给编程和写作的队员即可

B、对于常用的模型和算法，平时学习中应多注意搜集整理和理解，应掌握常用的数学模型和常用建模方法，还应掌握一些比较常用的算法，会进行算法设计

C、在比赛中，建立的模型越高深越好

D、在比赛中，不管什么赛题，只要套用一些自认为比较高深的模型和算法即可，如神经网络，遗传算法，蚁群算法等等

A．原始数据能够对构建什么样的模型给予提示

B．原始数据可以帮助对模型的参数给出估计

C．模型的合理性取决于原始数据的精确性和完整性

D．原始数据可以帮助检验模型、优化模型

A．原始数据能够对构建什么样的模型给予提示

B．原始数据可以帮助对模型的参数给出估计

C．模型的合理性取决于原始数据的精确性和完整性

D．原始数据可以帮助检验模型、优化模型

A、模型和算法两者在数学建模中是独立存在的，没有关联

B、模型和算法是有区别的，模型一般是通过分析提炼出来的数学结构，可以用来表征问题的内部规律；而算法通常用来求解模型时所采用的方法

C、数学建模中，重要的是模型，有没有算法无关紧要，只要有模型的结果即可，不需要知道结果是怎么算出来的

D、模型就是算法，算法就是模型

B、每个模型可以有多种表达方式，从不同角度来刻画系统。

C、模型是对现实世界的简化，但不能掩盖重要的细节。

D、描述同一个系统的多个模型只能相对孤立，不能完全孤立，完全孤立的模型是不完整的

E、越庞大复杂的系统，建模的重要性越大。