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[判断题]
原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。()此题为判断题(对，错)。
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A.水平扩容，DDM在不中断业务的情况下，支持新增RDS实例，水平扩容存储空间
B.数据分布式存储，DDM采用水平拆分方式，将数据记录数庞大的单个数据库按指定的规则拆分，分布式存储到各个分片中
C.读写分离，用户可以根据数据读取压力负载情况，为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例，提高查询并发性能
D.高性能，DDM实例关联多个RDS节点，同时实现并行计算
A.HDFS：分布式文件系统，是Hadoop项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现
B.HBase：提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌Big Table的开源实现
C.Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储
D.Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统
(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？
(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。
(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。
(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？
A.云数据迁移服务CDM
B.实时流计算CS
C.数据仓库服务DWS
D.表格存储服务CloudTable
