6、数据挖掘随堂案例答案
数据挖掘试题参考答案
大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。
数据挖掘习题答案
数据挖掘习题答案数据挖掘习题答案数据挖掘作为一门重要的技术和方法，广泛应用于各个领域。
在学习数据挖掘的过程中，习题是不可或缺的一部分。
通过解答习题，我们可以更好地理解和掌握数据挖掘的原理和应用。
以下是一些常见的数据挖掘习题及其答案，供大家参考。
一、选择题1. 数据挖掘的目标是什么？A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联B. 提供数据存储和管理的解决方案C. 分析数据的趋势和变化D. 优化数据的存储和传输速度答案：A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联2. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案：D. 排序3. 数据挖掘的过程包括以下几个步骤，哪个是第一步？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据选择答案：B. 数据集成4. 下列哪个不是数据挖掘中常用的算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 深度学习答案：D. 深度学习5. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 娱乐D. 政治答案：D. 政治二、填空题1. 数据挖掘是从大量数据中发现________和________。
答案：模式，关联2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和________。
答案：预测3. 数据挖掘的过程包括数据集成、数据清洗、数据转换和________。
答案：模式识别4. 决策树是一种常用的________算法。
答案：分类5. 数据挖掘可以应用于金融、医疗、娱乐等多个________。
答案：领域三、简答题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务和应用领域。
答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和预测。
分类是将数据集划分为不同的类别，聚类是将数据集中相似的样本归为一类，回归是根据已有的数据预测未知数据的值，预测是根据已有的数据预测未来的趋势和变化。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、娱乐等。
在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在娱乐领域，数据挖掘可以用于推荐系统、用户行为分析等方面。
(完整word版)数据挖掘课后答案
第一章1．6(1)数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。
例如，在某商店花费1000元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在40—50岁、有工作和很好的信誉等级。
（2）数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如,高平均分数的学生的一般特点,可与低平均分数的学生的一般特点进行比较.由此产生的可能是一个相当普遍的描述，如平均分高达75％的学生是大四的计算机科学专业的学生，而平均分低于65%的学生则不是.（3)关联和相关分析是指在给定的频繁项集中寻找相关联的规则.例如，一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则：专业（X，“计算机科学”)=〉拥有(X，”个人电脑“）[support= 12％，confidence = 98%]，其中X是一个变量，代表一个学生，该规则表明，98％的置信度或可信性表示,如果一个学生是属于计算机科学专业的，则拥有个人电脑的可能性是98%。
12％的支持度意味着所研究的所有事务的12％显示属于计算机科学专业的学生都会拥有个人电脑。
（4)分类和预测的不同之处在于前者是构建了一个模型(或函数），描述和区分数据类或概念，而后者则建立了一个模型来预测一些丢失或不可用的数据，而且往往是数值，数据集的预测。
它们的相似之处是它们都是为预测工具：分类是用于预测的数据和预测对象的类标签，预测通常用于预测缺失值的数值数据。
例如：某银行需要根据顾客的基本特征将顾客的信誉度区分为优良中差几个类别，此时用到的则是分类;当研究某只股票的价格走势时，会根据股票的历史价格来预测股票的未来价格，此时用到的则是预测。
（5）聚类分析数据对象是根据最大化类内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类和分组。
聚类还便于分类法组织形式,将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。
例如：世界上有很多种鸟，我们可以根据鸟之间的相似性，聚集成n类，其中n可以认为规定. (6）数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。
数据挖掘 习题及参考答案
①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
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(b)对于数据平滑，其它方法有： (1)回归：可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据； (2)聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合 之外的值视为离群点。
2.6 使用习题 2.5 给出的 age 数据，回答以下问题： (a) 使用 min-max 规范化，将 age 值 35 转换到[0.0，1.0]区间。 (b) 使用 z-score 规范化转换 age 值 35，其中，age 的标准偏差为 12.94 年。 (c) 使用小数定标规范化转换 age 值 35。 (d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。
回归来建模，或使用时间序列分析。 (7) 是，需要建立正常心率行为模型，并预警非正常心率行为。这属于数据挖掘领域
的异常检测。若有正常和非正常心率行为样本，则可以看作一个分类问题。 (8) 是，需要建立与地震活动相关的不同波形的模型，并预警波形活动。属于数据挖
掘领域的分类。 (9) 不是，属于信号处理。
1.6 根据你的观察，描述一个可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但本章未列出。 它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？
答：建立一个局部的周期性作为一种新的知识类型，只要经过一段时间的偏移量在时间序列 中重复发生，那么在这个知识类型中的模式是局部周期性的。需要一种新的数据挖掘技 术解决这类问题。
完整word版数据挖掘课后答案
第一章6．1 数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。
（1）岁、有工5040—元以上的顾客特征的汇总描述是：年龄在例如，在某商店花费1000 作和很好的信誉等级。
数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比）（2 较。
由可与低平均分数的学生的一般特点进行比较。
例如，高平均分数的学生的一般特点，％的学生是大四的计算机科学专业75此产生的可能是一个相当普遍的描述，如平均分高达的学生则不是。
的学生，而平均分低于65% ）关联和相关分析是指在给定的频繁项集中寻找相关联的规则。
（3”X，）=>拥有（X 例如，一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则：专业（，“计算机科学”是一个变量，代表一个学生，该规，其中Xconfidence = 98％]％，个人电脑“）[support= 12的置信度或可信性表示，如果一个学生是属于计算机科学专业的，则拥有个人则表明，98%显示属于计算机科学专的支持度意味着所研究的所有事务的12%98%。
12%电脑的可能性是业的学生都会拥有个人电脑。
（4）分类和预测的不同之处在于前者是构建了一个模型（或函数），描述和区分数据类或概念，而后者则建立了一个模型来预测一些丢失或不可用的数据，而且往往是数值，数据集的预测。
它们的相似之处是它们都是为预测工具：分类是用于预测的数据和预测对象的类标签，预测通常用于预测缺失值的数值数据。
例如：某银行需要根据顾客的基本特征将顾客的信誉度区分为优良中差几个类别，此时用到的则是分类；当研究某只股票的价格走势时，会根据股票的历史价格来预测股票的未来价格，此时用到的则是预测。
（5）聚类分析数据对象是根据最大化类内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类和分组。
聚类还便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。
例如：世界上有很多种鸟，我们可以根据鸟之间的相似性，聚集成n类，其中n可以认为规定。
2021年《逻辑学》随堂练习答案·华南理工大学网络教育
《逻辑学》随堂练习答案华南理工大学网络教育第一章引论·第一节“逻辑”的含义与历史当前页有3题，你已做3题，已提交3题，其中答对3题。
1.(单选题) 在现代汉语里，“逻辑”是个多义词，以下选项中用“逻辑”来指称某种理论观点的是（）A、不经历风雨，怎能见彩虹，这是强者的逻辑B、这篇论文的逻辑性很强C、龟兔赛跑，兔子居然跑不过乌龟，这是什么逻辑D、谦虚使人进步，骄傲使人落后，这是生活的逻辑答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：A问题解析：2.(单选题) “建筑是凝固的音乐”这一定义是（）A、正确的定义B、犯了“以比喻代定义”的逻辑错误C、犯了“定义含混”的逻辑错误D、犯了“子项不全”的逻辑错误答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：B问题解析：3.(单选题) “我校有人教逻辑”这一判断可以理解为（）。
A、我校有人教逻辑，有人不教逻辑B、我校至少有一人教逻辑C、我校所有人不教逻辑D、我校有人不教逻辑答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：B问题解析：第一章引论·第二节逻辑学的研究对象答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：2.(单选题) “如果鱼和熊掌不可兼得”是事实，则以下哪一项也一定是事实（）A、如果鱼不可得，则熊掌可得B、如果熊掌不可得，则鱼可得C、如果鱼可得，则熊掌不可得D、鱼和熊掌皆不可的答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：3.(单选题) 世间万物中，人是第一宝贵的。
我是人，所以，我是世间万物中第一宝贵的。
这个推理中的错误，与以下哪项中出现的错误是一致的？（）A、作案者都有作案动机，张三作案了，张三一定有作案动机B、各级干部都应当作出表率，我不是干部，所以，我是不用作出表率的C、中国人不怕死，我是中国人，所以我不怕死D、想当翻译就要学好外语，我可不想当翻译，何必费力学外语答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：第一章引论·第三节逻辑与语言A. B. C.答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：3.(单选题) “p并且q”与“p或者q”这两个判断（）。
数据挖掘参考答案
数据挖掘参考答案数据挖掘参考答案随着信息时代的到来，大数据成为了各个领域的热门话题。
数据的爆炸式增长给人们带来了巨大的挑战，同时也带来了无限的机遇。
在这个背景下，数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，被广泛应用于商业、科学、医疗等领域。
本文将从数据挖掘的定义、应用领域和技术方法等方面进行探讨。
首先，我们来了解一下数据挖掘的定义。
数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。
它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、人工智能等。
数据挖掘的目标是通过分析数据，找出其中的规律和趋势，以便做出预测和决策。
数据挖掘的应用领域非常广泛。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场营销、客户关系管理、风险管理等方面。
例如，通过分析用户的购买记录和行为模式，企业可以预测用户的需求，优化产品推荐，提高销售额。
在科学研究中，数据挖掘可以用于发现新的科学规律和模型。
例如，通过分析天文观测数据，科学家可以发现新的星系和行星。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
例如，通过分析大量的医疗数据，医生可以预测患者的疾病风险，制定个性化的治疗方案。
数据挖掘的技术方法也非常多样。
其中最常用的方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘和预测分析等。
聚类分析是将数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。
分类分析是根据已有的数据集，建立一个分类模型，用于对新的数据进行分类。
关联规则挖掘是发现数据中的相关性和关联关系。
预测分析是通过分析历史数据，预测未来的趋势和结果。
除了上述常用的技术方法，还有一些新兴的数据挖掘技术值得关注。
例如，深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以用于处理大规模的非结构化数据。
自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机可处理形式的技术，可以用于处理文本数据。
图挖掘是一种挖掘图数据中的模式和知识的方法，可以用于社交网络分析、网络安全等领域。
然而，数据挖掘也面临着一些挑战和问题。
数据挖掘——探索数据的奥秘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛工学院
数据挖掘——探索数据的奥秘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛工学院青岛工学院第一章测试1.数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
（）A:对 B:错答案:对2.下面哪些是时空数据的应用（）。
A:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风 B:从多媒体数据库中发现有趣的模式 C:机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆 D:动物学家把遥感设备安装在野生动物身上，以便分析生态行为答案:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风;机动车辆管理者把GPS安装在汽车上，以便更好地监管和引导车辆;动物学家把遥感设备安装在野生动物身上，以便分析生态行为3.数据挖掘生命周期的数据理解阶段，起于原始数据收集，止于熟悉数据、识别数据质量问题。
（）A:对 B:错答案:错4.以下关于数据挖掘规律的描述中，不正确的是（）。
A:业务知识是数据挖掘过程每一步的中心 B:对所有领域的每个数据挖掘问题,总有模式可循。
C:数据准备超过数据挖掘过程的3/4 D:给定应用的正确模型只能通过实验发现答案:数据准备超过数据挖掘过程的3/45.关于数据挖掘生命周期的部署阶段，说法正确的是（）。
A:部署阶段要完成模型的创建 B:执行部署步骤的通常是数据分析师 C:部署通常是数据挖掘项目的终点 D:建立模型的目的不能仅仅是增加对数据的了解答案:部署阶段要完成模型的创建6.“8,000”和“10,000”表示:（）。
A:数据 B:信息 C:知识 D:智慧答案:数据7.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示:（）。
A:数据 B:知识 C:信息 D:智慧答案:信息8.“飞机无法飞过高山”表示:（）。
A:知识 B:智慧 C:数据 D:信息答案:知识9.数据取样时，除了要求抽样时严把质量关外，还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。
数据挖掘习题及解答-完美版
Data Mining Take Home Exam学号: xxxx 姓名: xxx（1）计算整个数据集的Gini指标值。
（2）计算属性性别的Gini指标值（3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值（4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值（5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码？为什么？(3)=26/160=0.1625]*2=8/25+6/35=0.4914(5)比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值0.1625最小，即使用车型属性更好。
2. （(1) 将每个事务ID视为一个购物篮，计算项集{e}，{b,d} 和{b,d,e}的支持度。
（2）使用（1）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。
（3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1）。
应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）。
（4）使用（3）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。
答：（1）由上表计数可得{ｅ}的支持度为8/10=0.8；{ｂ，ｄ}的支持度为2/10=0.2；｛b,d,e｝的支持度为2/10=0.2。
（2）c[{b,d}→{e}]=2/8=0.25; c[{e}→{b,d}]=8/2=4。
（3）同理可得：{e}的支持度为4/5=0.8，{b,d}的支持度为5/5=1，{b,d,e}的支持度为4/5=0.8。
（4）c[{b,d}→{e}]=5/4=1.25，c[{e}→{b,d}]=4/5=0.8。
3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。
> ls1=lm(y~x1+x2)> anova(ls1)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x1 1 10021.2 10021.2 62.038 0.0001007 ***x2 1 4030.9 4030.9 24.954 0.0015735 **Residuals 7 1130.7 161.5> ls2<-lm(y~x2+x1)> anova(ls2)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x2 1 3363.4 3363.4 20.822 0.002595 **x1 1 10688.7 10688.7 66.170 8.193e-05 ***Residuals 7 1130.7 161.5（1）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = 0H a: β1≠ 0计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？（2）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β2 = 0H a: β2≠ 0计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？（3）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = β2 = 0H a: β1和β2 并不都等于零计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？解：（1）根据第一个输出结果F=62.083>F（2，7）=4.74，p<0.05，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。
数据挖掘课后题答案
数据挖掘——概念概念与技术Jiawei Han Micheline Kamber 著范明孟晓峰译第1章引言什么是数据挖掘在你的回答中，针对以下问题：定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。
解答：�特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Gradepoint aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。
�区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低 GPA 的一般特性比较。
最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。
�关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。
例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ⇒owns(X, “personal computer”) [support=12%,confid ence=98%]其中，X 是一个表示学生的变量。
这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。
这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是 98%（置信度，或确定度）。
�分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。
它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。
�聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。
对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。
数据挖掘原理与应用的答案
数据挖掘原理与应用的答案1. 数据挖掘的定义数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式、关联、异常等有价值信息的过程。
它可以帮助我们揭示数据背后的隐藏规律和知识，从而为决策提供支持。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘的一般步骤包括数据预处理、特征选择、模型选择和评估等。
•数据预处理：–数据清洗：删除缺失值、异常值等不符合要求的数据。
–数据集成：将来自不同数据源的数据进行合并。
–数据转换：将数据转换为适合挖掘的形式，如编码、标准化等。
–数据规约：降低数据量、提高挖掘效率。
•特征选择：–过滤式选择：根据特征的统计属性进行筛选。
–包裹式选择：使用预定义的优化算法进行特征选择。
–嵌入式选择：通过机器学习算法自动选择特征。
•模型选择：–分类模型：用于预测离散的类别变量。
–回归模型：用于预测连续的数值变量。
–聚类模型：用于将数据划分为不同的类别。
–关联规则模型：用于发现数据之间的关联关系。
•模型评估：–分类问题评估指标：准确率、召回率、精确率、F1值等。
–回归问题评估指标：均方误差、均方根误差、决定系数等。
–聚类问题评估指标：轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。
–关联规则评估指标：支持度、置信度、提升度等。
3. 数据挖掘的应用场景数据挖掘在各个领域中都有广泛的应用。
下面列举几个典型的应用场景：•零售业：数据挖掘可以分析购物篮数据，发现不同商品之间的关联关系，以及预测用户的购买行为，从而提供个性化的推荐和促销策略。
•金融业：数据挖掘可以分析客户的信用卡消费记录、贷款记录等数据，预测客户的信用风险，帮助金融机构进行风险评估和信用管理。
•医疗保健：数据挖掘可以分析医疗数据，识别潜在的疾病风险因素，辅助医生进行诊断和治疗决策。
•社交媒体：数据挖掘可以分析用户在社交媒体上的行为，发现用户的兴趣、偏好和社交网络结构，提供个性化的推荐和社交关系分析。
•交通运输：数据挖掘可以分析交通流量数据，预测交通拥堵情况，优化交通路线和交通信号控制，提高交通效率。
数据挖掘习题参考答案
数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科，已经在各个领域得到广泛应用。
它的目标是从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题。
为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术，本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案，希望能够对读者有所帮助。
习题一：什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？答案：数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题的过程。
它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。
习题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。
聚类是指将数据样本分成几个不同的组，使得同一组内的数据样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了商品A，则更有可能购买商品B”。
异常检测是指发现与其他样本不同的数据点，可能是潜在的异常或异常行为。
习题三：数据挖掘的过程有哪些步骤？答案：数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。
首先，我们需要明确问题的定义，确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。
然后，我们收集相关的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
接下来，我们选择合适的特征，并进行特征转换，以便于模型的建立和分析。
在模型选择和建立阶段，我们选择合适的数据挖掘算法，并进行模型的训练和优化。
最后，我们评估模型的性能，并将模型应用于实际问题中。
习题四：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法（如K-means算法和DBSCAN算法）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。
数据挖掘试题及答案
数据挖掘试题及答案### 数据挖掘试题及答案#### 一、选择题1. 数据挖掘的最终目标是什么？- A. 数据清洗- B. 数据集成- C. 数据分析- D. 发现知识答案：D2. 以下哪个算法不属于聚类算法？- A. K-means- B. DBSCAN- C. Apriori- D. Hierarchical Clustering答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现什么？ - A. 异常值- B. 频繁项集- C. 趋势- D. 聚类答案：B4. 决策树算法中的剪枝操作是为了解决什么问题？- A. 过拟合- B. 欠拟合- C. 数据不平衡- D. 特征选择答案：A5. 以下哪个是时间序列分析的常用方法？- A. 逻辑回归- B. 线性回归- C. ARIMA模型- D. 支持向量机答案：C#### 二、简答题1. 简述数据挖掘中的分类和聚类的区别。
答案：分类是监督学习过程，它使用标记的训练数据来预测数据的类别。
聚类是无监督学习过程，它将数据分组，使得同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。
2. 解释什么是异常检测，并给出一个实际应用的例子。
答案：异常检测是一种识别数据集中异常或不寻常模式的方法。
它通常用于识别欺诈行为、网络安全问题或机械故障。
例如，在信用卡交易中，异常检测可以用来识别潜在的欺诈行为。
3. 描述决策树的工作原理。
答案：决策树通过一系列的问题（通常是二元问题）来对数据进行分类。
从根节点开始，数据被分割成不同的子集，然后每个子集继续被分割，直到达到叶节点，叶节点代表最终的分类结果。
#### 三、应用题1. 给定一组客户数据，包括年龄、收入和购买历史。
使用数据挖掘技术来识别哪些客户更有可能购买新产品。
答案：可以使用决策树或逻辑回归等分类算法来分析客户数据，识别影响购买行为的关键特征。
通过训练模型，可以预测哪些客户更有可能购买新产品。
2. 描述如何使用关联规则挖掘来发现超市中商品的购买模式。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案引言概述：在当今信息时代，数据的积累和分析成为了企业决策和发展的关键。
数据仓库与数据挖掘作为数据分析的重要工具，受到了广泛的关注和应用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、学习要点以及一些常见问题的答案。
一、数据仓库的学习要点：1.1 数据仓库的定义与特点：- 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
- 数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、非易失性、时间一致性等。
1.2 数据仓库的架构与组成：- 数据仓库架构包括：源系统、数据抽取、数据清洗与转换、数据加载、数据存储与管理、数据查询与分析等模块。
- 数据仓库的组成包括：数据源、数据集成、数据存储、元数据管理、查询与分析工具等。
1.3 数据仓库的设计与建模：- 数据仓库的设计过程包括需求分析、数据源分析、数据模型设计等。
- 数据仓库的建模方法包括维度建模和实体关系建模等。
二、数据挖掘的学习要点：2.1 数据挖掘的定义与任务：- 数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的有用信息和知识的过程。
- 数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的技术与算法：- 数据挖掘的技术包括预处理、特征选择、模型构建、模型评估等。
- 数据挖掘的算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。
2.3 数据挖掘的应用与挑战：- 数据挖掘在市场营销、金融风控、医疗诊断等领域有广泛应用。
- 数据挖掘面临的挑战包括数据质量、计算效率、隐私保护等问题。
三、常见问题的答案：3.1 数据仓库和数据库有什么区别？- 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的数据集合，用于支持管理决策；数据库是用于存储和管理数据的系统。
- 数据仓库具有面向主题、集成性、非易失性等特点，而数据库更注重数据的存储和事务处理。
3.2 数据挖掘的过程包括哪些步骤？- 数据挖掘的过程包括问题定义、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等步骤。
数据挖掘导论中文答案1.2.3.4.6.8.10章
习题一：1。
讨论是否每个以下活动是一个数据挖掘的任务。
(a)将公司的客户根据他们的性别。
不。
这是一个简单的数据库查询。
(b)将公司的客户根据他们的盈利能力。
不。
这是一个会计计算,紧随其后的是应用程序一个阈值。
然而,预测的盈利能力客户将数据挖掘。
(c)计算一个公司的总销售额。
不。
再次,这是简单的会计。
(d)排序一个学生数据库基于学生身份证号码。
不。
再一次,这是一个简单的数据库查询。
(e)预测结果掷双骰子(公平)。
不。
因为模具是公平的,这是一个概率计算。
如果死是不公平的,我们需要估计的概率每个结果的数据,那么这是更像的问题认为数据挖掘。
然而,在这种特定的情况下,解决方案这个问题是由数学家很长时间前,因此,我们不会认为它是数据挖掘。
(f)预测未来股价的公司使用历史记录。
是的。
我们将尝试创建一个模型,该模型可以预测连续价值的股票价格。
这是一个的例子数据挖掘领域称为预测模型。
我们可以使用回归建模,尽管在许多领域的研究者开发了各种各样的技术来预测时间吗系列。
(g)监测病人的心率异常。
是的。
我们可以建立一个模型,心脏的正常行为率和不同寻常的心行为发生时发出警报。
这将涉及到数据挖掘的区域称为异常检测。
这也可以被认为是一个分类问题如果我们有正常和异常的心行为的例子。
(h)监测地震活动的地震波。
是的。
在本例中,我们将构建一个不同类型的模型地震波与地震相关的活动和行为提高警报当其中一个不同类型的地震活动被观察到。
这是数据挖掘领域的一个例子被称为分类。
(i)提取声波的频率。
不。
这是信号处理。
2.假设你被录用,作为一个互联网数据挖掘咨询顾问搜索引擎公司。
描述数据挖掘可以帮助公司通过给具体的例子如何技术,如聚类,分类、关联规则挖掘和异常检测可以应用。
答：以下是可能的答案的例子。
•聚类可以把结果与类似的主题用户在一个更简洁的形式,例如通过报告集群中的十大最频繁的词语。
•分类可以将结果分配给预定义的类别等“体育”、“政治”,等等。
习题及参考答案
习题参考答案第1章绪论1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。
答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。
数据形式和构造也各不一样,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web数据信息。
实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进展客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的效劳等，据此进展客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进展分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进展零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
④市场业中应用数据挖掘技术进展市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。
随着各个电子商务的建立，企业纷纷地从“产品导向〞转向“客户导向〞，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。
但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进展一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。
而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进展挖掘分析，然后可以进展客户细分而提供个性化效劳、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进展产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进展客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。
1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。
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案例：已知超市顾客个人信息和他们的一次购买商品数据，商品变量为二分型数据，T 表示购买，F 表示未购买。
分析哪些商品最有可能同时购买。
关联规则Apriori 算法
SPSS Modeler 操作步骤
Step1:
添加数据源节点
在节点选项卡中选择【源】-【可变文件】节点；
右键单击流中的可变文件节点，选择【文件】，点击导入文件后的【 · · · 】，选择待处理的文件，点击【打开】，【定界符】中选择【逗号】和【新行】，点击【确定】。
Step2:
添加类型节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【字段选项】-【类型】节点；
右键单击流中的类型节点，选择【编辑】，在【类型】选项卡下设置卡号、消费金额、付款方式、性别、是否户主、收入、年龄的【角色】为“无”果蔬、鲜肉、奶制品、蔬菜制品、肉制品、冷冻食品、啤酒、红酒、软饮料、鱼类、糖果的【角色】为“两者”，其他保持默认，点击【确定】。
Step3:
添加Apriori 节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【建模】-【关联】-【 Apriori 】节点；
右键单击流中的Apriori 节点，选择【编辑】，保持默认设置，点击【运行】。
Step4:
运行Apriori 节点得到结果
SPSS Modeler 操作步骤
Apriori 结果节点会自动添加到工作流中。
右键点击（或双击） Apriori 结果
节点会弹出聚类的具体信息。
点击显示\隐藏标准菜单（图中红色圈内的图标），可以根据需要自主选择显示规则、实例等内容。
本例产生了三条关联规则：
啤酒和蔬菜制品→冷冻食品（前项支持度
=16.7%，置信度=87.427%）； 啤酒和冷冻食品→蔬菜制品（前项支持度=17.0%，置信度=85.882%）； 冷冻食品和蔬菜制品→啤酒（前项支持度=17.3%，置信度=84.393%）。
同时，三条关联规则的提升度都可以接受。
因此，啤酒、冷冻食品和蔬菜制品是最可能连带销售的商品。
案例：已知80个同学参加某次社会公益活动的数据，研究哪些因素显著影响学生是否参与社会公益活动。
决策树
SPSS Modeler 操作步骤
Step1:
添加数据源节点
在节点选项卡中选择【源】-【Excel 】节点；
右键单击流中的Excel 节点，选择【数据】，点击导入文件后的【 · · · 】，选择待处理的文件，点击【打开】，点击【确定】。
SPSS Modeler 操作步骤
Step2: 添加表节点
在节点选项卡中选择【输出】-【表】节点；
右键单击流中的表节点，选择【编辑】，点击【运行】。
Step3:
添加类型节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【字段选项】-【类型】节点； 右键单击流中的类型节点，选择【编辑】，在【类型】选项卡下设置编号的【角色】为“无”，是否参与的【角色】为“目标”，其他变量的【角色】为“输入”，点击【确定】。
Step4:
添加C5.0节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【建模】-【分类】-【 C5.0 】节点；
右键单击流中的C5.0节点，选择【编辑】，在【分析】选项卡下勾选计算原始的趋向得分，其他保持默认，点击【运行】。
Step5:
运行C5.0节点得到结果
SPSS Modeler 操作步骤
C5.0结果节点会自动添加到工作流中。
右键点击（或双击） C5.0结果节点会弹出结果的具体信息。
点击查看器，可以看到该案例的决策树。
SPSS Modeler 操作步骤
从左到右方向的决策树
本例的结果是一棵两层决策树，根节点包含80个观测，不参与和参与的人数分别为56,24人。
决策树的第一个最佳分组变量是家长是否鼓励，以此长出2个分枝。
家长不鼓励节点中不参与的人数是40，参与的是4，所以该叶节点的预测结果是不参与（众数类）。
家长鼓励节点下的最佳分组变量是在校综合评价指数，小于106分节点的预测结果是不参与（众数类），大于106分节点的预测结果是参与（众数类）。
总之，家长是否鼓励是学生参与社会公益活动的最关键因素，其次是学生的在校综合评价指数。
学生的家庭人均年收入、是否无偿献血没有进入决策树，对是否参与社会公益活动的影响很小。
案例：已知一些银行客户的基本信息和他们的还款拖欠情况，研究哪些因素和还款拖欠情况有关。
朴素贝叶斯算法
SPSS Modeler操作步骤
Step1:
添加数据源节点
在节点选项卡中选择【源】-【Statistics文件】节点；
右键单击流中的Statistics文件节点，选择【数据】，点击导入文件后的【· · ·】，选择待处理的文件，点击【打开】，选择“读取标签作为名称”和“读取标签作为数据”，点击【确定】。
SPSS Modeler操作步骤
Step2:
添加表节点在节点选项卡中选择【输出】-【表】节点；
右键单击流中的表节点，选择【编辑】，点击【运行】。
Step3:
添加选择节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【记录选项】-【选择】节点；
右键单击流中的类型节点，选择【编辑】，选择模式为“丢弃”，在条件框中输入“ 还款拖欠情况 = ”$null$“ ”，点击【确定】；
可以再添加一个表节点展示提出缺失值后的数据。
Step4:
添加类型节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【字段选项】-【类型】节点；
右键单击流中的类型节点，选择【编辑】，在【类型】选项卡下设置default 的【角色】为“目标”，其他变量的【角色】为“输入”，其他保持默认，点击【确定】。
Step5:
添加贝叶斯网络节点
SPSS Modeler 操作步骤
在节点选项卡中选择【建模】-【分类】-【贝叶斯网络】节点；
右键单击流中的贝叶斯网络节点，使用默认设置，点击【运行】。
Step6:
运行贝叶斯网络节点得到结果
SPSS Modeler 操作步骤
贝叶斯网络结果节点会自动添加到工作流中。
右键点击（或双击）贝叶斯网络结果的具体信息。
2015/3/25
11 本例中影响还款拖欠情况的最重要因素是债务占收入比例，其次是当前工作年限。
从贝叶斯网络看，其他负债是债务占收入比例的父节点，说明债务占收入比例固然重要，但还要看其他负债的情况。
鼠标点击节点，将自动显示相应节点的参数集合。
上图显示了债务占收入比例节点的参数集合。
该节点有两个父节点（其他负债和还款拖欠情况），参数是给定父节点下的条件概率集合。