业务分析平台主要通过大数据分析和机器学习等方法，对数据进行深度解析，以图表、数据报告等方式进行可视化展示，并应用于()。

A.①②③

B.②③

C.①②③④

D.②③④

A.数据采集是通过传感器、移动互联网、观测设备等获得种多类型的海量数据

B.数据预处理是数据分析和挖掘的基础，是将接收数据进行抽取、清洗、转换、归约等并最终加载到数据存储中的过程

C.数据存储过程需要将采集到的数据进行存储管理，在大数据场景下，只能使用非关系型数据库进行存储

D.数据分析是指利用相关数学模型以及机器学习算法对数据进行统计、预测和文本分析。数据的主要分析方法有探索性数据分析方法、描述统计法、数据可视化等

A.云化平台，易扩展

B.统一的应用中台，统一数据存储，打破数据孤岛

C.校内数据不出校园，确保校内数据安全性和低时延

D.管理海量教育教学设备和应用并进行大数据分析展示

A、人工智能技术是大数据分析的重要方法

B、计算智能属于人工智能技术

C、深度学习通常需要昂贵的GPU设备，不太适合于大数据分析

D、传统的机器学习对硬件环境要求不高，适合大数据分析

A.系统划分为应用功能域、公共服务域、数据处理功能域

B.应用功能域按照业务需求特征划分为实时查询类功能、统计分析类、大数据分析类功能

C.业务功能域面向最终用户提供网络概览、主题分析、专题分析、报表报告等各类业务应用，是性能管理系统直观展示给最终用户的功能组合。

D.数据处理功能域支持对数据进行ETL处理、各类数据汇总以及数据存储、查询等能力，支撑自助分析、多维分析、数据挖掘等能力。

A.大数据可视化利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术

B.能够把抽象、枯燥或难以理解的内容，包括看似毫无意义的数据、信息、知识等等以一种容易理解的视觉方式展示出来

C.涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术

D.对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而多角度多侧面观察数据