东软商务智能数据挖掘考试题库
数据挖掘考试题及答案
数据挖掘考试题及答案### 数据挖掘考试题及答案#### 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的目的是发现数据中的：- A. 错误- B. 模式- C. 异常- D. 趋势答案：B2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法：- A. 决策树- B. 聚类分析- C. 线性回归- D. 神经网络答案：C3. 关联规则挖掘中，Apriori算法用于发现：- A. 频繁项集- B. 异常值- C. 趋势- D. 聚类答案：A4. K-means算法是一种：- A. 分类算法- B. 聚类算法- C. 预测算法- D. 关联规则挖掘算法答案：B5. 以下哪个指标用于评估分类模型的性能：- A. 准确率- B. 召回率- C. F1分数- D. 所有以上答案：D#### 二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免过拟合的策略。
答案：过拟合是指模型对训练数据拟合得过于完美，以至于失去了泛化能力。
避免过拟合的策略包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度、获取更多的训练数据等。
2. 解释什么是“数据清洗”以及它在数据挖掘中的重要性。
答案：数据清洗是指从原始数据中识别并纠正（或删除）错误、重复或不完整的数据的过程。
它在数据挖掘中至关重要，因为脏数据会导致分析结果不准确，影响最终的决策。
3. 描述“特征选择”在数据挖掘中的作用。
答案：特征选择是数据挖掘中用来降低数据维度、提高模型性能和减少计算成本的过程。
通过选择最有信息量的特征，可以去除冗余或无关的特征，从而提高模型的准确性和效率。
#### 三、应用题（每题25分，共50分）1. 假设你正在分析一个电子商务网站的用户购买行为，描述你将如何使用数据挖掘技术来识别潜在的营销机会。
答案：首先，我会使用聚类分析来识别不同的用户群体。
然后，通过关联规则挖掘来发现不同用户群体的购买模式。
接着，利用分类算法来预测用户可能感兴趣的产品。
商务数据挖掘与分析应用考核试卷
4. 在关联规则挖掘中，如果项集{X}的出现次数除以总项集的次数大于某个阈值，则称项集{X}具有高______度。
5. 在聚类分析中，______算法是基于距离的聚类方法，它试图找到最小化簇内距离和的最大化簇间距离的簇。
6. 在时间序列分析中，______模型是一种预测方法，它假设未来的值可以通过过去的值来预测。
得分：_________________ 判卷人：_________________
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1. 在数据挖掘中，______是描述数据集中数据分布的统计量。
2. 在进行数据预处理时，______是指识别或删除数据集中的错误或不一致的过程。
得分：_________________ 判卷人：_________________
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1. 数据挖掘过程中常用的数据分析方法包括哪些？（ ）
A. 描述性分析
B. 探索性分析
C. 验证性分析
D. 预测性分析
A. 决策树
B. 逻辑回归
C. K-means
D. 支持向量机
14. 以下哪个算法常用于异常值检测？（ ）
A. 基于距离的聚类
B. 基于密度的聚类
C. 箱线图
D. 以上都是
15. 以下哪个不是数据挖掘中的数据类型？（ ）
A. 分类数据
B. 数值数据
C. 序列数据
D. 文本数据
16. 在商务数据分析中，以下哪个不是客户关系管理（CRM）的关键指标？（ ）
数据挖掘考试题库及答案
数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。
答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。
答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。
答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。
（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。
商务智能与数据挖掘课程考试开放考核试题及规范
商务智能与数据挖掘课程考试开放考核试题一、简答题（每题30分，9选根据学号以9为周期依次选题）1、结合实例描述数据挖掘的流程及各个部分需要处理的内容？2、什么是数据探索？结合实例描述数据探索的方法？3、什么是数据清洗，结合实例介绍数据清洗的方法？4、为什么要进行数据集成？结合实例描述数据规范化的过程（注意分析数据规范化前后的效果）5、逻辑回归的原理是什么，结合实例描述逻辑回归的实现过程？（注意需给出逻辑回归的最后输出结果）6、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤7、什么是决策树？决策树的主要算法有哪些，通过实例详细描述其中一种算法的实现过程。
8、介绍关联规则模型及相关算法有哪些，通过实例详细描述其中一个算法的实现过程。
9、简单介绍人工神经网络的发展史，并通过实例说明BP神经网络的实现过程。
二、综合分析建模题（70分，五选一完成，学号尾数为1和6选第一题，尾号为2和7选择第二题，尾号为3和8选第三题，尾号为4和9选第四题，尾号为5和0选第五题）试题一商品零售购物篮分析n匕曰冃艮:现代商品种类繁多，顾客往往会由于需要购买的商品众多而变得疲于选择，且顾客并不会因为商品选择丰富而选择购买更多的商品。
繁杂的选购过程往往会给顾客疲惫的购物体验。
对于某些商品，顾客会选择同时购买，如面包与牛奶、薯片与可乐等，当面包与牛奶或者薯片与可乐分布在商场的两侧，且距离十分遥远时.，顾客购买的欲望就会减少，在时间紧迫的情况下顾客甚至会放弃购买某些计划购买的商品。
相反，把牛奶与面包摆放在相邻的位置，既给顾客提供便利，提升购物体验，乂提高顾客购买的概率，达到了促箱的目的。
许多商场以打折方式作为主要促销手段，以更少的利润为代价获得更高的箱量。
打折往往会使顾客增加原计划购买商品的数量，对于原计划不打算购买且不必要的商品，打折的吸引力远远不足。
而正确的商品摆放却能提醒顾客购买某些必需品，其至吸引他们购买感兴趣的商品。
东软商务智能数据挖掘考试题库
商务智能复习题、名词解释1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性) 、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
2.OLAP OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
3.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
4.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。
5.OLTP OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。
前者是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。
6.ROLAP 是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。
7.聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster) 的过程，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
8.决策树：是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。
它是分类规则挖掘的典型方法，可用于对新样本进行分类。
9.频繁项集：指满足最小支持度的项集，是挖掘关联规则的基本条件之一。
10.支持度：规则A—B的支持度指的是所有事件中A与B同地发生的的概率，即P(A U B)，是AB同时发生的次数与事件总次数之比。
支持度是对关联规则重要性的衡量。
11.可信度：规则A—B的可信度指的是包含A项集的同时也包含B项集的条件概率P(B|A)，是AB同时发生的次数与A发生的所有次数之比。
可信度是对关联规则的准确度的衡量。
数据挖掘基础题库
数据挖掘基础题库
以下是一些关于数据挖掘基础的常见问题，可以用作题库的一部分。
这些问题涵盖了数据挖掘的基本概念、技术和应用。
可以根据需要进行修改或扩展。
1.数据挖掘的定义是什么？它在实际应用中起到什么作用？
2.请解释数据挖掘的主要任务和目标。
3.什么是数据预处理，为什么在数据挖掘中它是一个重要的步骤？
4.解释数据挖掘中的特征选择和特征提取的区别。
5.什么是关联规则，在数据挖掘中如何应用关联规则？
6.解释聚类和分类在数据挖掘中的用途，并提供它们之间的区别。
7.什么是决策树，如何使用决策树进行分类？
8.请解释支持向量机（SVM）在数据挖掘中的作用。
9.数据挖掘中常用的评估指标有哪些，它们分别用于什么场景？
10.什么是异常检测，为什么在数据挖掘中它是一个重要的任务？
11.解释交叉验证在数据挖掘中的作用。
12.数据挖掘与机器学习的关系是什么？它们有哪些相似之处和区别？
13.什么是时间序列分析，在数据挖掘中如何应用时间序列分析？
14.请解释朴素贝叶斯分类器的基本原理。
15.解释深度学习在数据挖掘中的作用，并提供一些常见的深度学习模型。
这些问题旨在涵盖数据挖掘的基础知识和技术。
商务智能考试题目
商务智能考试题（共五个大题，每题20分）1、商务智能应用技术？功能组成？一般认为数据仓库、OLAP和数据挖掘技术是商业智能的三大组成部分数据仓库是存放为分析目的而收集的数据的数据库。
数据挖掘是从数据抽取正确的、有用的、以前未知的及可理解的信息，并使用该信息做商业决策的过程。
OLAP（联机分析处理）是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过对信息（这些信息已经从原始的数据进行了转换，以反映用户所能理解的企业的真实的“维”）的很多可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
商业智能系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析及数据展现四个主要阶段。
数据预处理是整合企业原始数据的第一步，它包括数据的抽取、转换和装载三个过程。
建立数据仓库则是处理海量数据的基础。
数据分析是体现系统智能的关键，一般采用联机分析处理和数据挖掘两大技术。
在海量数据和分析手段增多的情况下，数据展现则主要保障系统分析结果的可视化。
2、“商业智能是一种解决方案”这句话怎么理解？为什么商业智能没有“专业出版的教材”?(1)商务智能（Business Intelligence，简称BI）：商务智能不是通常的业务处理。
它的目标是如何更快、更容易地做更好的决策。
BI将信息转换为知识。
商业智能是在正确的时间将正确的信息交给正确的用户以支持决策过程的应用。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
为此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
(2)3、商业智能（ＢＩ）与ＣＲＭ，ＥＲＰ，ＣＩＭＳ，等系统的异同和关联？４、商业智能系统的应用过程（步骤）？为什么说商业智能的步骤一般是“循环（迭代）”的？5、IBM说“商业智能之客户直销分析”应用商业智能中的什么技术？分析这些技术？。
数据挖掘课程模拟考试题库
数据挖掘课程模拟考试题库一、选择题（每题 5 分，共 30 分）1、以下哪项不是数据挖掘的主要任务？（）A 数据清洗B 分类C 聚类D 关联规则挖掘2、数据挖掘中的分类算法不包括（）A 决策树B 朴素贝叶斯C 支持向量机D 主成分分析3、在数据挖掘中，以下哪种方法常用于处理缺失值？（）A 直接删除包含缺失值的记录B 用平均值填充缺失值C 用中位数填充缺失值D 以上方法都可以4、数据挖掘中的聚类算法中，KMeans 算法的基本思想是（）A 基于密度的聚类B 基于层次的聚类C 基于划分的聚类D 基于模型的聚类5、以下哪项不是关联规则挖掘中的常用指标？（）A 支持度B 置信度C 提升度D 准确率6、数据挖掘在以下哪个领域应用较少？（）A 医疗保健B 市场营销C 天文学D 物理学二、填空题（每题 5 分，共 20 分）1、数据挖掘的流程通常包括、、、、和。
2、常见的数据预处理方法有、、、。
3、决策树算法在进行分裂时，通常依据来选择特征。
4、聚类分析中，评估聚类效果的指标通常有、。
三、简答题（每题 10 分，共 30 分）1、简述数据挖掘与数据分析的区别。
2、解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。
3、请简要介绍 Apriori 算法的基本思想和步骤。
四、应用题（20 分）假设有一个电商网站的销售数据集，包含用户 ID、商品 ID、购买时间和购买金额等字段。
请使用关联规则挖掘算法，找出经常一起被购买的商品组合，并给出相应的支持度和置信度。
请详细描述你的分析过程和结果。
以下是对上述模拟考试题库的详细解析：选择题解析：1、数据清洗虽然是数据预处理的重要步骤，但不是数据挖掘的主要任务。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
所以选择 A 选项。
2、主成分分析主要用于数据降维，而不是分类算法。
决策树、朴素贝叶斯和支持向量机都是常见的分类算法。
所以选择 D 选项。
3、处理缺失值的方法有多种，直接删除包含缺失值的记录可能会导致数据量减少，影响分析结果；用平均值或中位数填充缺失值是常见的处理方式。
数据挖掘测试题及答案
数据挖掘测试题及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是：A. 数据清洗B. 数据转换C. 模式发现D. 数据存储答案：C2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 关联规则答案：C二、填空题1. 数据挖掘中的_________是指在大量数据中发现的有意义的模式。
答案：知识2. 一种常用的数据挖掘技术是_________，它用于发现数据中隐藏的分组。
答案：聚类三、简答题1. 简述数据挖掘与数据分析的区别。
答案：数据挖掘是一种自动或半自动的过程，旨在从大量数据中发现模式和知识。
数据分析通常涉及更具体的查询和问题，使用统计方法来理解数据。
2. 描述什么是关联规则挖掘，并给出一个例子。
答案：关联规则挖掘是一种用于发现变量之间有趣关系的技术，特别是变量之间的频繁模式、关联或相关性。
例如，在市场篮子分析中，关联规则挖掘可以用来发现顾客购买行为中的模式，如“购买面包的顾客中有80%也购买了牛奶”。
四、计算题1. 给定以下数据集，计算支持度和置信度：| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。
(2) 计算规则A => B的置信度。
答案：(1) 项集{A}的支持度为4/5，因为A出现在4个事务中。
(2) 规则A => B的置信度为3/4，因为A和B同时出现在3个事务中，而A出现在4个事务中。
五、论述题1. 论述数据挖掘在电子商务中的应用，并给出至少两个具体的例子。
答案：数据挖掘在电子商务中的应用非常广泛，包括：- 客户细分：通过数据挖掘技术，商家可以识别不同的客户群体，为每个群体提供定制化的服务或产品。
- 推荐系统：利用关联规则挖掘，电商平台可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买率。
- 欺诈检测：通过分析交易模式，数据挖掘可以帮助识别异常行为，预防信用卡欺诈等风险。
数据挖掘及应用考试试题及答案
数据挖掘及应用考试试题及答案第一部分：选择题（每题4分，共40分）1.数据挖掘的定义是以下哪一个选项？A）从大数据中提取有用的信息B）从数据库中提取有用的信息C）从互联网中提取有用的信息D）从文件中提取有用的信息2.以下哪个是数据挖掘的一个主要任务？A）数据的存储和管理B）数据的可视化展示C）模型的建立和评估D）数据的备份和恢复3.下列哪个不是数据挖掘的一个常用技术？A）关联规则挖掘B）分类算法C）聚类分析D）数据编码技术4.以下哪个不属于数据预处理的步骤？A）数据清洗B）数据集成C）数据转换D）模型评估5.以下哪个是数据挖掘任务中的分类问题？A）预测数值B）聚类分析C）异常检测D）关联规则挖掘6.以下哪个不属于数据可视化的一种方法？A）散点图B）柱状图C）热力图D）关联规则图7.在使用决策树算法进行分类任务时，常用的不纯度度量指标是：A）基尼指数B）信息增益C）平方误差D）均方根误差8.以下哪个算法常用于处理文本数据挖掘任务？A）K-means算法B）Apriori算法C）朴素贝叶斯算法D）决策树算法9.以下哪种模型适用于处理离散型目标变量？A）线性回归模型B）逻辑回归模型C）支持向量机模型D）贝叶斯网络模型10.数据挖掘的应用领域包括以下哪些？A）金融风控B）医疗诊断C）社交网络分析D）所有选项都正确第二部分：填空题（每题4分，共20分）1.数据挖掘的基础是______和______。
答案：统计学、机器学习2.数据挖掘的任务包括分类、聚类、预测和______。
答案：关联规则挖掘3.常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成和______。
答案：数据转换4.决策树算法的基本思想是通过选择最佳的______进行分类。
答案：划分属性5.支持向量机（SVM）算法适用于______问题。
答案：二分类问题第三部分：简答题（每题10分，共40分）1.请简述数据挖掘的流程及各个阶段的主要任务。
答：数据挖掘的流程一般包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择与建立、模型评估与选择、知识应用等阶段。
数据挖掘期末考试题库
数据挖掘期末考试题库第一部分：单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务是：A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据预处理D. 信息提取2. 下列哪种算法不属于分类算法？A. 决策树B. K均值聚类C. 朴素贝叶斯D. 支持向量机3. 以下哪种评估指标适合用于回归模型的评价？A. 准确率B. 精确率C. 均方误差D. 召回率4. 什么是过拟合？A. 欠拟合B. 模型泛化能力差C. 训练数据效果好，测试数据效果差D. 模型对训练数据过于复杂5. 数据挖掘中最常用的算法之一是：A. 关联规则挖掘B. 地理聚类算法C. PCA主成分分析D. 神经网络6. 在K均值聚类算法中，K的取值是：A. 随机指定B. 需要提前确定C. 可以根据数据自动调整D. 由数据量来决定7. 数据不平衡问题常见的解决方法是：A. 降采样B. 升采样C. 阈值移动D. 过采样8. 常用的数据变换方法包括：A. 标准化B. 特征选择C. 特征抽取D. 以上都是9. 以下哪个不是决策树算法？A. CARTB. SVMC. ID3D. C4.510. 数据挖掘的任务包括：A. 分类B. 预测C. 聚类D. 以上都是第二部分：简答题（每题5分，共25分）1. 请简要介绍数据挖掘的相关概念及主要任务。
2. 什么是数据清洗？数据预处理的主要步骤有哪些？3. 请简要描述K均值聚类算法的原理及应用场景。
4. 什么是特征选择？为什么特征选择在数据挖掘中很重要？5. 请解释模型评估中的ROC曲线及AUC指标的含义。
第三部分：分析题（每题10分，共30分）1. 请根据提供的数据集，使用决策树算法进行分类预测，并对算法进行评估。
2. 请使用K均值聚类算法对特定数据进行聚类，并解释聚类结果的含义。
3. 请选择一个自己感兴趣的数据集，设计一个数据挖掘项目，并说明项目的背景、目的、方法及预期结果。
第四部分：应用题（每题15分，共30分）1. 请根据给定的销售数据，利用关联规则挖掘算法找出频繁项集和关联规则，并分析其规则含义及实际应用。
数据挖掘期末考试试题及答案详解
数据挖掘期末考试试题及答案详解一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中，关联规则分析主要用于发现数据中的哪种关系？A. 因果关系B. 相关性C. 聚类关系D. 顺序关系答案：B2. 在决策树算法中，哪个指标用于评估特征的重要性？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 覆盖度答案：A3. 以下哪个是数据挖掘的常用方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 神经网络D. 所有选项答案：D4. K-means聚类算法中，K值的选择是基于什么？A. 数据的维度B. 聚类中心的数量C. 数据的分布情况D. 数据的规模答案：B5. 以下哪个是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据归一化D. 所有选项答案：D...（此处省略其他选择题）二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述什么是数据挖掘，并列举其主要的应用领域。
答案：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现有趣模式的过程。
它主要应用于市场分析、风险管理、欺诈检测、客户关系管理等领域。
2. 解释什么是朴素贝叶斯分类器，并说明其在数据挖掘中的应用。
答案：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。
在数据挖掘中，朴素贝叶斯分类器常用于文本分类、垃圾邮件检测等任务。
3. 描述K-means聚类算法的基本原理，并举例说明其在实际问题中的应用。
答案：K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其目标是将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。
例如，在市场细分中，K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。
三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一组数据点：{(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)}，请使用K-means算法将这些点分为两个簇，并计算簇的中心点。
答案：首先随机选择两个点作为初始中心点，然后迭代地将每个点分配到最近的中心点，接着更新中心点。
数据挖掘知识竞赛题库及答案
数据挖掘知识竞赛题库及答案1、什么是KDD？A、A.数据挖掘与知识发现B、B.领域知识发现C、C.文档知识发现D、D.动态知识发现答案：A--------------------------------2、数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
A:对B:错答案：对--------------------------------3、数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？()A.分类B.回归C.模式发现D.模式匹配答案：AB--------------------------------4、以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？A、统计B、计算机组成原理C、矿产挖掘D、人工智能答案：AD--------------------------------5、离群点可以是合法的数据对象或者值。
答案：√--------------------------------1、下面哪个属于定量的属性类型：在上题中，属于定量的属性类型是：() A标称B序数C区间D相异答案：C--------------------------------2、只有非零值才重要的二元属性被称作：只有非零值才重要的二元属性被称作：()A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性答案：C--------------------------------3、定量属性可以是整数值或者是连续值。
答案：正确--------------------------------4、中心趋势度量模（mode）是指A、算术平均值B、数据集中出现频率最高的值C、最大值D、最小值答案：数据集中出现频率最高的值--------------------------------5、以下哪些是属于中心趋势的度量A、平均值B、标准差C、五数概括D、中位数答案：平均值■中位数--------------------------------1、数据清洗的方法不包括A、缺失值处理B、噪声数据清除C、一致性检查D、重复数据记录处理答案：D--------------------------------2、对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、噪声检测答案：数据预处理--------------------------------3、以下哪项不属于数据规约的方法?A、数据迁移B、维规约C、数据压缩D、数值规约答案：数据迁移--------------------------------4、大数据预处理的方法不包含以下哪个选项?A、数据清洗B、数据变换C、数据采集D、数据规约答案：数据采集--------------------------------5、在噪声数据中，波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。
数据挖掘与分析考试题库(含答案)
数据挖掘与分析考试题库(含答案)选择题1. 数据挖掘的主要功能是什么？A. 挖掘数据潜在的信息B. 对数据进行记录和处理C. 提高数据存储的效率D. 对数据进行分类和排序Answer: A2. 下列哪种算法不属于聚类算法？A. K-MeansB. BP神经网络C. DBSCAND. 层次聚类Answer: B3. 数据挖掘中使用最多的算法是什么？A. 决策树B. 关联规则C. 神经网络D. 贝叶斯Answer: A4. 数据挖掘的预处理不包括下列哪项？A. 数据压缩B. 数据清洗C. 数据变换D. 数据标准化Answer: A5. 下列哪项不是数据挖掘的步骤？A. 数据预处理B. 特征选择C. 模型评价D. 问题求解Answer: D填空题1. 数据挖掘的类型有分类、聚类和__________。
(回归)2. 决策树分类的根节点对应的是__________。
(最优属性)3. 聚类算法的优化目标是__________。
(最小化)4. 在SPSS Modeler中可以通过“数据变换”节点进行数据__________。
(离散化)5. 数据挖掘可以发现数据中的__________规律。
(潜在)论述题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务及其流程。
答：数据挖掘的主要任务是挖掘数据中潜在的信息，包括分类、聚类、关联规则等。
其流程通常包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评价等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据变换、数据标准化等，主要是为了提高数据的质量和可用性。
特征选择是指选择最具有代表性的特征，以便于数据的分析和建模，主要是为了降低模型的复杂度和提高模型的精度。
模型构建是依据所选的算法来构建数据模型，包括决策树、神经网络、关联规则等。
模型评价则是通过对构建的模型进行测试和评价，以便于知道模型的优劣和改进方向。
2. 请论述聚类分析的常用算法及其优缺点。
答：聚类分析的常用算法包括K-Means、层次聚类和DBSCAN等。
数据挖掘考试题及答案
数据挖掘考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式？A. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案：C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案：D5. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案：A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤？A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案：D7. 在数据挖掘中，异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据？A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案：B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于特征选择的？A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案：D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法？A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些？A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案：A、B、C12. 在数据挖掘中，以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案：A、C13. 数据挖掘中，以下哪些是分类模型评估的常用指标？A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案：A、B、C14. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案：A、B、C15. 数据挖掘中，以下哪些是数据预处理的常见任务？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案：A、B、C三、简答题（每题10分，共30分）16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。
数据挖掘期末考试试题(含答案)
数据挖掘期末考试试题(含答案)题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。
答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。
我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。
这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。
我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。
均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。
题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。
答案：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。
它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。
首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。
然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。
接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。
利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。
评估指标包括支持度、置信度和提升度。
支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。
题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。
答案：K-means算法是一种常用的聚类算法。
它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。
首先，随机选择K个初始聚类中心。
然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。
接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。
重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。
簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。
轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。
数据挖掘期末考试题及答案
数据挖掘期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用来发现数据项之间的什么关系？A. 因果关系B. 相关性C. 线性关系D. 依赖关系答案：B2. 决策树算法中，哪个指标用于选择分裂节点？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 精确度答案：A3. 聚类分析中，K-means算法的K值表示什么？A. 聚类中心的数量B. 聚类半径C. 聚类成员的最小数量D. 聚类成员的最大数量答案：A4. 在数据挖掘中，哪个算法常用于分类问题？A. Apriori算法B. K-means算法C. KNN算法D. ID3算法答案：C5. 数据挖掘中的异常检测通常用于哪些领域？A. 市场分析B. 客户细分C. 欺诈检测D. 趋势预测答案：C6. 朴素贝叶斯分类器属于哪种类型的学习算法？A. 监督学习B. 非监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A7. 在关联规则挖掘中，支持度是指什么？A. 规则出现的频率B. 规则的置信度C. 规则的覆盖度D. 规则的强度答案：A8. 神经网络在数据挖掘中通常用于解决什么问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 所有上述问题答案：D9. 哪个算法是数据挖掘中用于特征选择的算法？A. 主成分分析（PCA）B. 线性判别分析（LDA）C. 独立成分分析（ICA）D. 随机森林答案：D10. 数据挖掘中的时间序列分析通常用于哪些领域？A. 股票市场预测B. 销售预测C. 天气预报D. 所有上述领域答案：D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数据挖掘中的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势预测等。
2. 描述决策树算法的基本原理。
答案：决策树算法是一种监督学习算法，它通过从数据特征中选择最优特征来构建决策树，从而实现对数据的分类或回归。
算法通过递归地选择最优分裂节点，构建树状结构，直到满足停止条件。
数据挖掘-题库带答案
数据挖掘-题库带答案1、最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡() 答案：正确2、决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉()答案：错误解析：决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉3、2011年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”()答案：错误解析：2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”4、我国网民数量居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列() 答案：正确5、商务智能的联机分析处理工具依赖于数据库和数据挖掘。
()答案：错误⅛Jf:商务智能的联机分析处理工具依赖于数据仓库和多维数据挖掘。
6、数据整合、处理、校验在目前已经统称为ELO答案：错误⅛Jf:数据整合、处理、校验在H前已经统称为ETL7、大数据时代的主要特征()A、数据量大B、类型繁多C、价值密度低D、速度快时效高答案：ABCD8、下列哪项不是大数据时代的热门技术()A、数据整合B、数据预处理C、数据可视化D、SQL答案：D9、（）是一种统讣或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。
A、预测B、分析C、预测分析D、分析预测答案：C10、大数据发展的前提？答案：解伸：硕件成本的降低,网络带宽的提升,云计算的兴起,网络技术的发展,智能终端的普及，电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用，物联网的兴起11、调研、分析大数据发展的现状与应用领域。
？答案：解析：略12、大数据时代的主要特征？答案：解析：数据量大（VOIUme）笫一个特征是数据量大。
大数据的起始计量单位至少是P（IOOO个T）、E（IOO 万个T）或Z（Io亿个T）。
类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。
包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提岀了更高的要求。
价值密度低（VaIUe）笫三个特征是数据价值密度相对较低。
如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。
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商务智能复习题
一、名词解释
1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新
的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
2.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处
理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
3.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存
放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
4.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。
5.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。
前者是以数
据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。
6.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维
关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。
7.聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程，使得
在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
8.决策树：是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。
它是分
类规则挖掘的典型方法，可用于对新样本进行分类。
9.频繁项集：指满足最小支持度的项集，是挖掘关联规则的基本条件之一。
10.支持度：规则A→B的支持度指的是所有事件中A与B同地发生的的概率，即
P(A∪B)，是AB同时发生的次数与事件总次数之比。
支持度是对关联规则重要性的衡量。
11.可信度：规则A→B的可信度指的是包含A项集的同时也包含B项集的条件概率
P(B|A)，是AB同时发生的次数与A发生的所有次数之比。
可信度是对关联规则的准确度的衡量。
12.关联规则：同时满足最小支持度阈值和最小可信度阈值的规则称之为关联规则。
二、综合题
1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？
数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势
分析、孤立点分析以及偏差分析等。
2.何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合
3.列举操作型数据与分析型数据的主要区别。
4.何谓OLTP和OLAP？它们的主要异同有哪些？
OLTP即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。
OLAP即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。
OLTP和OLAP的主要区别如下表：
5.
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
6.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。
概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。
逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。
物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。
提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。
7.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？
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。
为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。
8.简述数据预处理方法和内容。
①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。
②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。
需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问题等。
③数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。
包括对数据的汇总、
聚集、概化、规范化，还可能需要进行属性的重构。
④数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且
能够得到和原始数据相同的分析结果。
9.简述数据清理的基本内容。
1. 聚类
2.空值处理.
3.冗余和重复
10.何谓聚类？它与分类有什么异同？
聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
聚类与分类不同，聚类要划分的类是未知的，分类则可按已知规则进行；
聚类是一种无指导学习，它不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例，属于观察式学习，分类则属于有指导的学习，是示例式学习。
11.设某事务项集构成如下表，填空完成其中支持度和置信度的计算。
12.简述K-中心点算法的输入、输出及聚类过程(流程)。
输入：结果簇的数目k，包含n个对象的数据集
输出：k个簇，使得所有对象与其最近中心点的相异度总和最小。
流程：
①随机选择k个对象作为初始中心点；
②计算其它对象与这k个中心的距离，然后把每个对象归入离它“最近”
的簇；
③随机地选择一个非中心点对象Orandom，并计算用Orandom代替Oj的总
代价S；
④如果S<0,则用Orandom代替Oj，形成新的k个中心点集合；
⑤重复迭代第3、4步，直到中心点不变为止。
X。