租賃業(yè)務(wù)中的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用考核試卷

租賃業(yè)務(wù)中的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用考核試卷考生姓名：答題日期：得分：判卷人：

本次考核旨在評(píng)估考生在租賃業(yè)務(wù)中對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用能力，包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析和應(yīng)用等方面，以檢驗(yàn)考生是否具備將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有效應(yīng)用于租賃業(yè)務(wù)實(shí)踐的能力。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源？（）

A.租賃合同

B.消費(fèi)者信用記錄

C.天氣預(yù)報(bào)

D.網(wǎng)絡(luò)社交數(shù)據(jù)

2.大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟不包括以下哪一項(xiàng)？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)抽取

D.數(shù)據(jù)歸一化

3.以下哪種算法在租賃業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中不常用？（）

A.決策樹(shù)

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.主成分分析

D.樸素貝葉斯

4.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)數(shù)據(jù)不是用于預(yù)測(cè)租賃需求的關(guān)鍵因素？（）

A.地區(qū)人口密度

B.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率

C.交通狀況

D.租賃合同期限

5.以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化工具？（）

A.Tableau

B.Excel

C.R語(yǔ)言

D.Python

6.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租金定價(jià)的關(guān)鍵因素？（）

A.房源位置

B.房源狀況

C.市場(chǎng)供需

D.租金支付方式

7.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在租賃業(yè)務(wù)中用于預(yù)測(cè)客戶流失？（）

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.決策樹(shù)

D.回歸分析

8.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃需求的關(guān)鍵因素？（）

A.經(jīng)濟(jì)周期

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移

D.天氣變化

9.以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)在租賃業(yè)務(wù)中用于存儲(chǔ)大量租賃數(shù)據(jù)？（）

A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

B.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

C.文件系統(tǒng)

D.云存儲(chǔ)

10.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)？（）

A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)

B.構(gòu)建預(yù)測(cè)模型

C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

D.優(yōu)化決策過(guò)程

11.以下哪種算法在租賃業(yè)務(wù)中用于客戶細(xì)分？（）

A.K-means聚類

B.決策樹(shù)

C.樸素貝葉斯

D.回歸分析

12.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃合同執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素？（）

A.信用評(píng)分

B.房源維護(hù)

C.法律法規(guī)

D.地震風(fēng)險(xiǎn)

13.以下哪種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以展示租賃市場(chǎng)的趨勢(shì)？（）

A.折線圖

B.雷達(dá)圖

C.散點(diǎn)圖

D.雷達(dá)圖

14.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是用于預(yù)測(cè)租金走勢(shì)的關(guān)鍵因素？（）

A.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移

D.天氣變化

15.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)用于處理缺失數(shù)據(jù)？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)抽取

D.數(shù)據(jù)插補(bǔ)

16.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是用于提高客戶滿意度的關(guān)鍵因素？（）

A.租賃流程優(yōu)化

B.房源質(zhì)量

C.個(gè)性化服務(wù)

D.價(jià)格優(yōu)勢(shì)

17.以下哪種算法在租賃業(yè)務(wù)中用于預(yù)測(cè)租賃合同違約率？（）

A.決策樹(shù)

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.主成分分析

D.樸素貝葉斯

18.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃市場(chǎng)供需的關(guān)鍵因素？（）

A.經(jīng)濟(jì)周期

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移

D.天氣變化

19.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在租賃業(yè)務(wù)中用于預(yù)測(cè)租賃需求？（）

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.決策樹(shù)

D.回歸分析

20.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃合同執(zhí)行效率的關(guān)鍵因素？（）

A.信用評(píng)分

B.房源維護(hù)

C.法律法規(guī)

D.技術(shù)支持

21.以下哪種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以展示租賃市場(chǎng)的地理分布？（）

A.地圖

B.雷達(dá)圖

C.散點(diǎn)圖

D.雷達(dá)圖

22.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是用于預(yù)測(cè)租金走勢(shì)的關(guān)鍵因素？（）

A.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移

D.天氣變化

23.以下哪種算法在租賃業(yè)務(wù)中用于預(yù)測(cè)客戶留存？（）

A.決策樹(shù)

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.主成分分析

D.樸素貝葉斯

24.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃市場(chǎng)供需的關(guān)鍵因素？（）

A.經(jīng)濟(jì)周期

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移

D.天氣變化

25.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在租賃業(yè)務(wù)中用于客戶細(xì)分？（）

A.K-means聚類

B.決策樹(shù)

C.樸素貝葉斯

D.回歸分析

26.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃合同執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素？（）

A.信用評(píng)分

B.房源維護(hù)

C.法律法規(guī)

D.技術(shù)支持

27.以下哪種數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以展示租賃市場(chǎng)的趨勢(shì)？（）

A.折線圖

B.雷達(dá)圖

C.散點(diǎn)圖

D.雷達(dá)圖

28.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是用于預(yù)測(cè)租金走勢(shì)的關(guān)鍵因素？（）

A.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移

D.天氣變化

29.以下哪種算法在租賃業(yè)務(wù)中用于預(yù)測(cè)租賃需求？（）

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.決策樹(shù)

D.回歸分析

30.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪項(xiàng)不是影響租賃合同執(zhí)行效率的關(guān)鍵因素？（）

A.信用評(píng)分

B.房源維護(hù)

C.法律法規(guī)

D.技術(shù)支持

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.在租賃業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于以下哪些方面？（）

A.租金定價(jià)

B.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

C.客戶細(xì)分

D.市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

2.大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中的預(yù)處理步驟包括哪些？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)抽取

D.數(shù)據(jù)可視化

3.以下哪些技術(shù)可以用于租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘？（）

A.決策樹(shù)

B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.聚類分析

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

4.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)可視化工具有哪些？（）

A.Tableau

B.Excel

C.R語(yǔ)言

D.Python

5.以下哪些因素會(huì)影響租賃合同的執(zhí)行？（）

A.信用狀況

B.房源質(zhì)量

C.法律法規(guī)

D.天氣條件

6.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估至關(guān)重要？（）

A.租賃歷史記錄

B.客戶信用評(píng)分

C.房源市場(chǎng)數(shù)據(jù)

D.經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

7.以下哪些算法可以用于租賃業(yè)務(wù)中的客戶細(xì)分？（）

A.K-means聚類

B.決策樹(shù)

C.樸素貝葉斯

D.回歸分析

8.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于租金定價(jià)分析有幫助？（）

A.歷史租金數(shù)據(jù)

B.房源特征數(shù)據(jù)

C.市場(chǎng)供需數(shù)據(jù)

D.客戶支付能力數(shù)據(jù)

9.以下哪些技術(shù)可以用于租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（）

A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

B.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

C.文件系統(tǒng)

D.云存儲(chǔ)

10.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)重要？（）

A.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口遷移數(shù)據(jù)

D.天氣變化數(shù)據(jù)

11.以下哪些因素會(huì)影響租賃需求的波動(dòng)？（）

A.經(jīng)濟(jì)周期

B.房地產(chǎn)市場(chǎng)政策

C.人口結(jié)構(gòu)變化

D.社會(huì)文化因素

12.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于客戶流失預(yù)測(cè)有幫助？（）

A.客戶滿意度調(diào)查

B.客戶歷史租賃數(shù)據(jù)

C.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)

D.客戶反饋數(shù)據(jù)

13.以下哪些技術(shù)可以用于租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)抽取

D.數(shù)據(jù)歸一化

14.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于房源維護(hù)管理重要？（）

A.房源使用情況

B.維修記錄

C.客戶投訴

D.法規(guī)要求

15.以下哪些因素會(huì)影響租賃合同的違約率？（）

A.信用狀況

B.房源質(zhì)量

C.法律法規(guī)

D.市場(chǎng)環(huán)境

16.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于客戶留存分析有幫助？（）

A.客戶租賃歷史

B.客戶滿意度

C.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)情況

D.客戶反饋

17.以下哪些技術(shù)可以用于租賃業(yè)務(wù)中的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建？（）

A.線性回歸

B.邏輯回歸

C.支持向量機(jī)

D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

18.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于個(gè)性化服務(wù)開(kāi)發(fā)重要？（）

A.客戶偏好

B.客戶歷史租賃數(shù)據(jù)

C.市場(chǎng)需求

D.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析

19.以下哪些因素會(huì)影響租賃市場(chǎng)的供需關(guān)系？（）

A.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

B.房地產(chǎn)政策

C.人口遷移

D.技術(shù)創(chuàng)新

20.在租賃業(yè)務(wù)中，以下哪些數(shù)據(jù)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)管理至關(guān)重要？（）

A.信用數(shù)據(jù)

B.歷史違約數(shù)據(jù)

C.法規(guī)要求

D.市場(chǎng)環(huán)境

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.在租賃業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)分析的首要步驟是______。

2.大數(shù)據(jù)分析中，______用于描述數(shù)據(jù)集中不同特征的數(shù)值范圍。

3.在租賃業(yè)務(wù)中，______是評(píng)估潛在租賃客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。

4.大數(shù)據(jù)分析中的______技術(shù)可以幫助識(shí)別數(shù)據(jù)集中的異常值。

5.租賃業(yè)務(wù)中的______數(shù)據(jù)可以用于分析市場(chǎng)趨勢(shì)和預(yù)測(cè)需求。

6.在租賃業(yè)務(wù)中，______算法常用于預(yù)測(cè)租賃合同違約率。

7.大數(shù)據(jù)分析中的______步驟包括數(shù)據(jù)清洗、集成和轉(zhuǎn)換。

8.租賃業(yè)務(wù)中，______是影響租金定價(jià)的關(guān)鍵因素之一。

9.在租賃業(yè)務(wù)中，______技術(shù)可以用于分析客戶租賃行為模式。

10.大數(shù)據(jù)分析中的______技術(shù)可以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。

11.租賃業(yè)務(wù)中的______數(shù)據(jù)可以用于評(píng)估房源的市場(chǎng)價(jià)值。

12.在租賃業(yè)務(wù)中，______算法常用于進(jìn)行客戶細(xì)分。

13.大數(shù)據(jù)分析中的______技術(shù)可以將高維數(shù)據(jù)降維。

14.租賃業(yè)務(wù)中的______數(shù)據(jù)可以用于分析市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。

15.在租賃業(yè)務(wù)中，______是評(píng)估租賃合同執(zhí)行效率的重要指標(biāo)。

16.大數(shù)據(jù)分析中的______步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、分析和可視化。

17.租賃業(yè)務(wù)中的______數(shù)據(jù)可以用于預(yù)測(cè)客戶租賃周期。

18.在租賃業(yè)務(wù)中，______算法常用于構(gòu)建租賃需求預(yù)測(cè)模型。

19.大數(shù)據(jù)分析中的______技術(shù)可以幫助識(shí)別數(shù)據(jù)中的潛在模式。

20.租賃業(yè)務(wù)中的______數(shù)據(jù)可以用于分析租賃市場(chǎng)的季節(jié)性變化。

21.在租賃業(yè)務(wù)中，______是影響租金定價(jià)的市場(chǎng)因素之一。

22.大數(shù)據(jù)分析中的______技術(shù)可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可視化圖表。

23.租賃業(yè)務(wù)中的______數(shù)據(jù)可以用于分析租賃市場(chǎng)的區(qū)域差異。

24.在租賃業(yè)務(wù)中，______是評(píng)估租賃合同風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)之一。

25.大數(shù)據(jù)分析中的______技術(shù)可以幫助優(yōu)化租賃業(yè)務(wù)流程。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫(huà)√，錯(cuò)誤的畫(huà)×）

1.大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中主要用于提高租金收入。（）

2.租賃業(yè)務(wù)中的客戶信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）

3.數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)分析中最重要的步驟之一。（）

4.在租賃業(yè)務(wù)中，歷史租賃數(shù)據(jù)對(duì)于預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)趨勢(shì)沒(méi)有幫助。（）

5.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)可視化主要用于展示租賃房源的圖片和信息。（）

6.樸素貝葉斯算法在租賃業(yè)務(wù)中不常用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。（）

7.大數(shù)據(jù)分析可以完全替代傳統(tǒng)租賃業(yè)務(wù)中的市場(chǎng)調(diào)研。（）

8.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。（）

9.在租賃業(yè)務(wù)中，所有數(shù)據(jù)都可以直接用于大數(shù)據(jù)分析。（）

10.大數(shù)據(jù)分析可以完全消除租賃業(yè)務(wù)中的信用風(fēng)險(xiǎn)。（）

11.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。（）

12.租賃業(yè)務(wù)中的客戶細(xì)分可以基于客戶的租賃歷史和行為數(shù)據(jù)。（）

13.在租賃業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟可以忽略數(shù)據(jù)清洗和缺失值處理。（）

14.大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中的應(yīng)用可以完全替代人工決策。（）

15.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以預(yù)測(cè)客戶的租賃需求和偏好。（）

16.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)可視化工具僅限于展示靜態(tài)圖表。（）

17.在租賃業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)分析可以實(shí)時(shí)更新租賃市場(chǎng)數(shù)據(jù)。（）

18.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以自動(dòng)優(yōu)化租賃合同條款。（）

19.大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中的應(yīng)用可以提高租賃效率和客戶滿意度。（）

20.租賃業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)可視化可以幫助識(shí)別租賃市場(chǎng)的潛在趨勢(shì)。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)闡述大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中的具體應(yīng)用場(chǎng)景，并說(shuō)明如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)提升租賃業(yè)務(wù)的效率和客戶滿意度。

2.分析大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，并提出相應(yīng)的解決策略。

3.討論大數(shù)據(jù)分析在租賃業(yè)務(wù)中的應(yīng)用對(duì)于傳統(tǒng)租賃業(yè)務(wù)模式可能帶來(lái)的變革，以及這些變革可能帶來(lái)的影響。

4.設(shè)計(jì)一個(gè)基于大數(shù)據(jù)分析的租賃業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，并簡(jiǎn)要說(shuō)明模型構(gòu)建的步驟和預(yù)期效果。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例題：

某租賃公司擁有大量租賃房源和租賃歷史數(shù)據(jù)。公司希望利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)優(yōu)化租金定價(jià)策略，提高租金收入。請(qǐng)根據(jù)以下信息，設(shè)計(jì)一個(gè)租金定價(jià)優(yōu)化方案：

-公司擁有不同區(qū)域、不同類型、不同面積的租賃房源。

-租賃歷史數(shù)據(jù)包括租金、租期、租客收入、房源維護(hù)成本等。

-市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)包括同區(qū)域同類型房源的租金水平、供需狀況等。

2.案例題：

一家在線租賃平臺(tái)收集了大量的用戶租賃行為數(shù)據(jù)，包括用戶租賃歷史、偏好、評(píng)價(jià)等。平臺(tái)希望利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)提升用戶體驗(yàn)和客戶滿意度。請(qǐng)根據(jù)以下信息，提出一個(gè)提升用戶體驗(yàn)的方案：

-用戶租賃歷史包括租賃房源類型、租期、租金支付情況等。

-用戶偏好包括對(duì)房源位置、面積、裝修風(fēng)格等的偏好。

-用戶評(píng)價(jià)包括對(duì)租賃服務(wù)的滿意度評(píng)分和評(píng)論內(nèi)容。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

2.C

3.C

4.D

5.B

6.D

7.A

8.C

9.B

10.D

11.A

12.D

13.A

14.D

15.D

16.D

17.B

18.D

19.D

20.D

21.A

22.D

23.A

24.D

25.A

二、多選題

1.ABCD

2.ABC

3.ABCD

4.ABC

5.ABC

6.ABCD

7.ABC

8.ABCD

9.ABCD

10.ABC

11.ABCD

12.ABCD

13.ABCD

14.ABC

15.ABCD

16.ABCD

17.ABCD

18.ABCD

19.ABCD

20.ABCD

三、填空題

1.數(shù)據(jù)采集

2.數(shù)據(jù)分布

3.信用評(píng)分

4.異常檢測(cè)

5.歷史租金

6.邏輯回歸

7.數(shù)據(jù)預(yù)處理

8.房源位置

9.聚類分析

10.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

11.房源價(jià)值

12.K-means聚類

13.主成分分析

14.市場(chǎng)數(shù)據(jù)

15.合同執(zhí)行效率

16.數(shù)據(jù)分析

17.租賃周期

18.線性回歸

19.數(shù)據(jù)模