A.自回归积分滑动平均模型（ARIMA）
B.长短期记忆网络（LSTM）
C.季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）
D.指数平滑法

A.OpenCV
B.TensorFlow
C.PyTorch
D.Scikitlearn

A.基于统计的方法
B.基于孤立森林的方法
C.基于密度的算法
D.基于聚类的方法

A.数据清洗
B.特征选择
C.数据转换
D.数据集成

A.决策树
B.随机森林
C.支持向量机
D.神经网络

A.TFIDF（词频逆文档频率）
B.LDA（潜在狄利克雷分布）
C.SVM（支持向量机）
D.VADER（情感分析工具）

A.LSA（潜在语义分析）
B.PCA（主成分分析）
C.NMF（非负矩阵分解）
D.tSNE算法

A.主成分分析（PCA）
B.tSNE算法
C.Isomap算法
D.随机森林

A.特征选择
B.特征提取
C.特征编码
D.特征标准化

A.建立统一的数据格式和标准
B.加强数据的安全性和保密性管理
C.建立完善的数据映射和转换流程
D.采用开源工具和软件降低软件成本

A.建立完善的数据关联性分析流程
B.加强数据的安全性和保密性管理
C.采用合适的数据可视化工具进行展示
D.提高员工的数据意识和质量管理技能