提高财务大数据价值密度的方法有哪些（ ）
A. 数据筛选
B. 数据压缩
C. 数据融合
D. 增加数据量
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提高财务大数据价值密度的方法有哪些（ ）
A.数据筛选 B.数据压缩 C.数据融合 D.增加数据量
答案
提高大数据价值密度的方法有哪些（ ）
A.数据筛选 B.数据压缩 C.数据融合 D.增加数据量
答案
以下哪个不是提高财务大数据价值密度的方法（ ）
A.数据筛选 B.数据压缩 C.增加数据量 D.数据融合
答案
财务大数据的价值密度低，如何提高数据的价值（ ）
A.增加数据量 B.减少数据类型 C.进行数据分析和挖掘 D.降低数据处理速度
答案
以下哪个不是提高大数据价值密度的方法（ ）
A.数据筛选 B.数据压缩 C.增加数据量 D.数据融合
答案
财务大数据的价值密度高。（ ）
答案
大数据的价值密度低，如何提高数据的价值（ ）
A.增加数据量 B.减少数据类型 C.进行数据分析和挖掘 D.降低数据处理速度
答案
财务大数据清洗的方法有哪些（ ）
A.去除重复数据 B.纠正错误数据 C.填充缺失数据 D.统一数据格式
答案
财务大数据的价值密度低，如何降低数据存储成本（ ）
A.增加存储设备 B.压缩数据 C.减少数据采集 D.降低数据处理速度
答案
财务大数据的价值密度低意味着什么（ ）
A.财务数据没有价值 B.大部分财务数据价值不高 C.财务数据价值很高但难以发现 D.财务数据价值分布均匀
答案
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财务大数据的价值密度低的原因是什么（ ）
大数据价值密度
大数据价值密度低，数据价值高
大数据的价值密度很高（）
大数据的价值密度高。（ ）
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大数据特性四个V中“value”，是指大数据具有高价值密度。
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