在缺乏有关历史资料，或指标难以数量化时，常用的筛选评价指标的方法是（）。
企业不能，也不需要对每个采内参项目进行复杂的供应市场评价，因此在确定其优先顺序时要考虑一些因素，以下哪个因素不属于这个范围（）
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点、情感倾向、价值观等因素的影响，所以人们倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者、下载者、引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。 这段文字意在说明（ ）
ADR与用药时间相关性不密切，反应表现与已知该药ADR不相吻合，原患疾病发展同样可能有类似的临床表现；可评价为（）ADR报表内容填写不齐全、等待补充，或因果关系难以定论，缺乏文献资料佐证；可评价为（）ADR报表缺项太多，因果关系难以定论，资料又无法补充；可评价为（）用药与反应发生时间关系密切，有文献资料佐证；但引发ADR的药品不止一种，或原患疾病病情进展因素不能除外；可评价为（）
在预测过程中，如果缺乏或难以获取足够数据的资料，而主要运用个人的经验和知识进行判断，这时需要采用（）。
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点、情感倾向、价值观等因素的影响，所以人们倾向于倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者、下载者、引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。 这段文字意在说明（ ）
在进行材料采购招标时，对技术复杂或技术规格、性能、制作工艺要求难以统一的货物，一般采用（）进行评标。
在缺乏完全可靠的历史资料时，可采用（）进行销售预测。
习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，我们党在中国这样一个有着13亿人口的大国执政，面对着十分复杂的国内外环境，肩负着繁重的执政使命，如果缺乏（）的有力支撑，是难以战胜各种风险和困难的，也是难以不断前进的
技术分析法对证券市场的影响难以数量化、程式化，受投资者主观能力的制约较大。（）
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点、情感倾向、价值观等因素的影响，所以人们倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者、下载者、引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。 这段文字意在说明：
一些因素对土地价格的影响难以用数学模型度量或难以量化，在估价中可以不予考虑。（）
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点、情感倾向、价值观等因素的影响，所以人们倾向于倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者、下载者、引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。 这段文字意在说明（ ）。
对包括较多难以定量化的抽象因素(如社会因素、心理因素、道德因素等)的决策问题进行分析时采用的方法是()
7.成就需要理论中心理构念的测量极为复杂且困难，因此难以定量化操作。
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点．情感倾向．价值观等因素的影响，所以人们倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者．下载者．引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点.情感倾向.价值观等因素的影响，所以人们倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者.下载者.引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。 这段文字意在说明：
一些因素对土地价格的影响难以用数学模型度量或难以量化，在估价中可以不予考虑。()此题为判断题(对，错)。
在缺乏历史数据可供参考时，混合成本分解通常选择的方法是()
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点、情感倾向、价值观等因素的影响，所以人们倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者、下载者、引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。这段文字意在说明（）。
学术评价中，往往交织着主客观的各种复杂因素。由于学术评价常受到评价主体学术观点、情感倾向、价值观等因素的影响，所以人们倾向于依靠量化数据进行评价。事实上，这类数据所包含的评价意义是由点击者、下载者、引用者体现出的，过度倚重这类数据就是把量化数据的制作者当成了评价主体。这段文字意在说明（）。 A.以量化指标为标准的评价体系备受争议 B.在进行学术评价时不能过多依赖量化数据 C.正确的学术评价需要经历很长的历史过程 D.经得住实践检验的学术评价才是可靠的
2、文本分析的目的在于从根本上把所有的非结构化数据整合从而化为结构化数据，从之前被认为难以量化的海量文本中抽取出大量有价值的、有意义的数据或信息。
