Opiniones sobre Crea un almacén de datos a través de uniones y fusiones

Dhanooja R. · Se revisó hace alrededor de 7 años

yaswanth c. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Mark N. · Se revisó hace alrededor de 7 años

navya n. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Rochelle S. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Excellent!

Kuljeet S. · Se revisó hace alrededor de 7 años

VEMULAPALLI L. · Se revisó hace alrededor de 7 años

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Asit K. · Se revisó hace alrededor de 7 años

anusha p. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Jaya Phani Akhil G. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Dhruv S. · Se revisó hace alrededor de 7 años

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PRINCY N. · Se revisó hace alrededor de 7 años

rohith d. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Matta R. · Se revisó hace alrededor de 7 años

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Nikhil M. · Se revisó hace alrededor de 7 años

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bheeshma s. · Se revisó hace alrededor de 7 años

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Satya Narayan P. · Se revisó hace alrededor de 7 años

At the bottom of the section "Enrich ecommerce data with Machine Learning" there is a question that asks whether the overall sentiment of the product review was positive or negative. The results of the Sentiment analyzer show that the sentiment score for the entire document is -0.2, which according to the key, falls between the values of -0.25 and 0.25 and corresponds to a "Neutral" sentiment. However, upon choosing the Neutral answer that is marked as incorrect. If the intuition behind the correct answer being "Negative" is that the result itself is a negative number, I would perhaps choose another text example that doesn't fall in the Neutral category as it can create confusion for the learner. If the intention is to create a bit of confusion and spur on critical thinking/analysis...carry on! :D Thanks! - Patrick

Patrick M. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Paritosh P. · Se revisó hace alrededor de 7 años

Teja Sai Gowtham P. · Se revisó hace alrededor de 7 años