数据挖掘考试题库【最新】
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。
数据挖掘计算题考试题库
数据挖掘计算题考试题库1. 数据挖掘中的“分类”任务是用来做什么的?A. 识别数据集中的异常值B. 将数据集分成不同的类别C. 预测数值型数据D. 找出数据集中的相关性答案: B2. 下面哪种算法不是分类算法?A. 决策树B. K-均值聚类C. 随机森林D. 支持向量机(SVM)答案: B3. 在数据挖掘过程中,“数据清洗”指的是什么?A. 删除重复的记录B. 提取关键特征C. 创建可视化D. 选择重要的数据子集答案: A4. 下面哪个是关联规则学习中的一个常见算法?A. AprioriB. AdaBoostC. 梯度提升机D. 主成分分析甮案: A5. 在数据挖掘中,“过拟合”指的是什么?A. 模型在新数据上的表现很差B. 模型没有捕捉到数据的关键特征C. 模型在训练集上的表现过于完美D. 模型参数过于简单答案: C6. “集成学习”在数据挖掘中指的是什么?A. 使用一个单一的模型进行预测B. 结合多个模型的预测以提高性能C. 对数据进行分层抽样D. 应用一个算法在不同的数据集上答案: B7. 哪个度量标准经常用来评估分类器的性能?A. 均方误差(MSE)B. 精确率和召回率C. 相关系数D. K-均值答案: B8. 下面哪个不是数据预处理的一部分?A. 归一化B. 主成分分析(PCA)C. 数据编码D. 计算数据均值答案: D9. 下面哪个算法适合于处理大量未标记数据?A. 监督学习B. 半监督学习C. 无监督学习D. 强化学习答案: C10. 下面哪个不是异常检测的算法?A. Local Outlier Factor (LOF)B. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Linear Regression答案: D11. 在数据挖掘中,“特征选择”是为了什么?A. 减少数据的维度B. 增加更多的数据特征C. 创建数据的可视化D. 计算数据的主成分答案: A12. 下面哪个是决策树算法的一种?A. C4.5B. K-最近邻(K-NN)C. 随机森林D. 线性判别分析(LDA)答案: A13. 在聚类问题中,"轮廓系数"是用来做什么的?A. 评估聚类的紧密度和分离度B. 计算每个点到其最近的聚类中心的距离C. 确定最佳的聚类数D. 预测新数据点的类别答案: A14. 下面哪个技术用于减少过拟合?A. 正则化B. 增加更多的特征C. 使用更复杂的模型D. 删除数据集中的一些样本答案: A15. 支持向量机(SVM)的主要目的是什么?A. 最大化分类器的边界B. 最小化预测误差C. 找到数据的最佳表示D. 减少计算成本答案: A16. 数据挖掘中的“回归分析”用于什么?A. 预测数值型的目标变量B. 分类数据C. 数据的可视化D. 数据的归一化处理答案: A17. 下面哪个算法是基于概率的分类算法?A. 决策树B. 朴素贝叶斯C. 支持向量机(SVM)D. K-最近邻(K-NN)答案: B18. “梯度提升机”(Gradient Boosting Machine)主要用于什么?A. 数据预处理B. 特征选择C. 优化模型性能D. 聚类分析答案: C19. 在K-最近邻(K-NN)算法中,K代表什么?A. 选择的特征数B. 数据点将考虑的最近邻居的数量C. 聚类的数量D. 数据维度的数量答案: B20. 下面哪个不是数据挖掘任务?A. 预测B. 聚类C. 分类D. 数据录入答案: D21. 数据挖掘中的“提升”技术是用来做什么的?A. 减少模型的计算复杂度B. 减小数据集的规模C. 增强模型的预测能力D. 清洗数据集答案: C22. 下面哪个算法通常用于文本数据的分类?A. 朴素贝叶斯B. 线性回归C. K-均值聚类D. 随机森林答案: A23. 时间序列分析在数据挖掘中用于什么?A. 识别数据中的异常点B. 预测未来的数据点C. 分类数据点D. 查找数据集的子集答案: B24. 下面哪个方法不适用于缺失数据的处理?A. 使用均值填充缺失值B. 删除包含缺失值的记录C. 使用模型预测缺失值D. 增加更多的数据特征答案: D25. “维度的诅咒”指的是什么?A. 数据越多越好B. 数据维度增加导致分析变得更加困难C. 低维度数据不足以解释现象D. 高维度数据易于可视化答案: B26. 在数据挖掘中,下面哪个是一个常见的数据变换方法?A. 数据归一化B. 数据扩充C. 数据删除D. 数据复制答案: A27. 什么是数据挖掘中的“支持”?A. 一个数据集的所有数据点B. 关联规则中项集出现的频率C. 分类算法的准确率D. 聚类质量的度量答案: B28. 决策树中的“节点”代表什么?A. 数据特征的一个可能值B. 一个分类规则C. 数据集的一个子集D. 一个概率分布答案: B29. “随机森林”算法中的“森林”是由什么组成的?A. 决策树B. 数据集C. 神经网络D. 聚类答案: A30. 在数据挖掘中,“基于实例的学习”通常指什么?A. 构建一般化模型B. 用大量的数据实例来做决策C. 用少量的代表性实例来做决策D. 仅使用单个实例进行训练答案: C31. 在数据挖掘中,什么是“过度拟合”?A. 模型不能适应新数据B. 模型在训练数据上表现不佳C. 模型对训练数据的噪声也进行了学习D. 模型过于简化,丢失了重要信息答案: C32. 下面哪个是数据挖掘中的一种特征提取方法?A. 主成分分析(PCA)B. 决策树分析C. 线性回归D. 逻辑回归答案: A33. “聚类”在数据挖掘中的目的是什么?A. 找出数据集中的异常值B. 预测数据点的值C. 将数据集分组成相似的子集D. 减少数据维度答案: C34. 数据挖掘中,“神经网络”主要用于什么?A. 数据预处理B. 特征选择C. 复杂模式识别和预测建模D. 数据压缩答案: C35. “深度学习”在数据挖掘中通常用来处理哪些问题?A. 只有小规模数据集的问题B. 高维度和复杂结构的数据问题C. 简单线性问题D. 无需特征工程的问题答案: B36. 关联规则分析中的“置信度”是指什么?A. 规则中的项集出现的频繁程度B. 一条规则被证实为真的次数C. 给定前件时后件出现的条件概率D. 数据集中项集的独立概率答案: C37. 数据挖掘中的“决策树”算法主要用于解决哪类问题?A. 聚类B. 分类和回归C. 关联规则学习D. 数据预处理答案: B38. “模型评估”在数据挖掘中的目的是什么?A. 选择最好的数据预处理方法B. 确定最合适的特征集C. 选择合适的算法D. 评价模型的预测性能答案: D39. 下面哪个是数据挖掘中的一种无监督学习方法?A. 逻辑回归B. 线性判别分析C. 聚类D. 决策树答案: C40. “文本挖掘”通常用于处理什么类型的数据?A. 数值型数据B. 类别数据C. 文本数据D. 时间序列数据答案: C41. 数据挖掘中的“关联分析”用于发现什么之间的关系?A. 数据特征和预测变量之间B. 不同数据库之间C. 数据项之间的频繁模式、关联或相关性D. 模型和算法之间答案: C42. 在数据挖掘中,哪种方法通常用于异常值检测?A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 神经网络答案: B43. 数据挖掘中的“Apriori”算法用于解决哪一类问题?A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 回归分析答案: C44. “数据归约”在数据挖掘中指的是什么?A. 减少数据集的大小,同时尽量保持数据的完整性B. 通过算法提高数据的质量C. 删除数据集中的重复项D. 对数据进行加密保护答案: A45. 在数据挖掘中,什么是“多层感知器”?A. 一种基于规则的分类方法B. 一种数据预处理技术C. 一种基于神经网络的学习算法D. 一种数据可视化工具答案: C46. 下面哪种技术不是用来处理不平衡数据集的?A. 过采样少数类B. 欠采样多数类C. 生成合成样本D. 使用回归分析答案: D47. 在数据挖掘中,“bagging”是用来做什么的?A. 减少模型的偏差B. 增加模型的方差C. 减少模型的方差D. 增加模型的偏差答案: C48. 下面哪个算法适合于大规模数据集?A. 支持向量机B. 朴素贝叶斯C. 线性回归D. K-最近邻答案: B49. “分层聚类”和“K-均值聚类”有什么不同?A. 分层聚类需要预先指定聚类数目B. K-均值聚类是一种分层聚类方法C. 分层聚类不需要预先指定聚类数目D. K-均值聚类可以处理任何形状的数据集答案: C50. 在数据挖掘中,下面哪个是评估聚类质量的指标?A. 准确率B. 召回率C. 轮廓系数D. 均方误差答案: C51. “逻辑回归”通常用于解决哪类数据挖掘问题?A. 聚类B. 分类C. 回归D. 关联规则学习答案: B52. 数据挖掘中的“时间序列分析”通常用于分析什么类型的数据?A. 空间数据B. 文本数据C. 时间相关的数据D. 图像数据答案: C53. 数据挖掘中的“特征工程”包括哪些任务?A. 特征选择、特征提取、特征构造B. 模型选择、模型评估、模型部署C. 数据清洗、数据集成、数据转换D. 模型训练、模型测试、模型优化答案: A54. “随机森林”是什么类型的数据挖掘算法?A. 聚类算法B. 分类和回归算法C. 关联规则挖掘算法D. 异常检测算法答案: B55. 数据挖掘中的“神经网络”可以用于处理哪些问题?A. 仅分类B. 仅回归C. 分类和回归D. 仅聚类答案: C56. 下面哪个不是数据挖掘中的关键挑战?A. 数据质量B. 数据量的大小C. 数据的可视化D. 选择打印机答案: D57. 数据挖掘中的“假设检验”用于什么?A. 验证模型的预测准确性B. 确定数据样本中观察到的模式是否具有统计意义C. 预测未来的数据趋势D. 检测数据集中的异常值答案: B58. 在数据挖掘中,“K-均值聚类”算法的主要缺点是什么?A. 无法处理非线性数据B. 需要预先确定聚类的数量C. 无法处理大规模数据集D. 只能用于二维数据答案: B59. 下面哪个术语描述了一个数据挖掘算法在未见过的数据上的泛化能力?A. 过拟合B. 训练误差C. 模型容量D. 泛化误差答案: D60. 数据挖掘中的“集成方法”通常包括哪些类型?A. Bagging、Boosting和StackingB. 分类、回归和聚类C. 关联、序列模式和预测D. 决策树、神经网络和支持向量机答案: A61. 下面哪个不是在数据挖掘中常用的数据变换技术?A. 平滑B. 聚合C. 泛化D. 分类答案: D62. 在数据挖掘中,如果一个数据集很“稀疏”,这意味着什么?A. 数据集中有很多缺失值B. 数据集非常小C. 数据集分布非常广泛D. 数据点非常接近答案: A63. 数据挖掘中的“朴素贝叶斯”分类器是基于什么原理?A. 支持向量机B. 贝叶斯定理C. 决策树D. 神经网络答案: B64. 下面哪个参数在决策树算法中非常关键?A. 学习率B. 聚类数量C. 树的深度D. 特征数量答案: C65. 数据挖掘中的“支持向量机”算法主要解决什么类型的问题?A. 聚类B. 分类和回归C. 时间序列分析D. 数据预处理答案: B66. 数据挖掘中的“模型选择”是基于什么原则?A. 模型的复杂度B. 训练时间的长短C. 预测的准确性D. 所有上述因素答案: D67. 在数据挖掘中,什么是“抽样”?A. 从一个大的数据集中选出一个代表性的子集B. 收集新的数据点C. 数据的分类D. 数据的排序答案: A68. 数据挖掘中的“关联规则”用于发现数据中的哪种模式?A. 预测模式B. 时间序列模式C. 频繁项集和它们之间的关联D. 回归线答案: C69. 下面哪个是度量分类模型性能的方法?A. 均方误差B. 准确率C. 轮廓系数D. 平均绝对误差答案: B70. 数据挖掘中的“深度学习”通常需要什么?A. 小量的标记数据B. 强大的计算资源C. 一维数据D. 无监督的学习方法答案: B71. 数据挖掘中的“过拟合”通常如何解决?A. 增加更多的数据B. 简化模型C. 增加模型的复杂度D. A和B都是答案: D72. 数据挖掘中的“主成分分析”(PCA)主要用于什么?A. 数据分类B. 降维C. 数据预测D. 数据清洗答案: B73. 在数据挖掘中,哪种算法适合处理文本挖掘?A. K-均值聚类B. 随机森林C. 支持向量机D. 朴素贝叶斯答案: D74. 数据挖掘中的“决策树”通常在哪个阶段剪枝?A. 在构建树的过程中B. 构建树之后C. 选择模型之前D. 在数据预处理阶段答案: B75. 下面哪个不是评价回归模型的指标?A. 均方误差(MSE)B. 决定系数(R²)C. 准确率D. 平均绝对误差(MAE)答案: C76. 在数据挖掘中,什么是“集成学习”?A. 单个模型的学习过程B. 一个学习算法的集合C. 多个模型的组合,用于提高预测性能D. 数据集的集合答案: C77. 数据挖掘中的“神经网络”中的“隐藏层”有什么作用?A. 直接处理输入数据B. 对输入数据进行分类C. 提取输入数据的特征D. 输出预测结果答案: C78. 下面哪个算法是基于树的模型?A. 逻辑回归B. 支持向量机C. 随机森林D. 主成分分析答案: C79. 数据挖掘中的“无监督学习”与“监督学习”有什么不同?A. 无监督学习不需要任何数据B. 监督学习不使用数据标签C. 无监督学习不使用数据标签D. 监督学习用于聚类分析答案: C80. 数据挖掘中,下面哪个方法适合于特征选择?A. 递归特征消除B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 线性回归答案: A81. 数据挖掘中的“特征缩放”主要用于什么目的?A. 转换特征到相同的尺度B. 增加数据集的特征数量C. 减少每个特征的值域D. 创建新的特征组合答案: A82. 下面哪个方法通常用于减少一个模型的方差?A. 增加更多特征B. 增加数据点C. 减少模型复杂度D. 进行特征选择答案: B83. 在数据挖掘中,哪种算法可以处理非线性问题?A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 主成分分析答案: C84. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于发现什么?A. 频繁项集B. 数据集中的主要趋势C. 数据中的奇异点D. 数据集中的相关性答案: C85. 在数据挖掘中,“相似性度量”用于什么?A. 比较不同模型的性能B. 确定数据点之间的相似度C. 测量数据集的大小D. 评价算法的运行时间答案: B86. 数据挖掘中的“集群分析”是用来做什么的?A. 预测数据点的类别B. 将数据点分为不同的组C. 分析数据中的基本模式D. 评估分类模型的性能答案: B87. 下面哪个是数据挖掘中的一种预测建模技术?A. K-均值聚类B. Apriori算法C. 线性回归D. 主成分分析答案: C88. 数据挖掘中的“分类器的集成”指的是什么?A. 一个分类器的集合B. 多个分类器的组合用于提高整体性能C. 使用单个分类器进行多次训练D. 集成不同类型的数据挖掘算法答案: B89. 数据挖掘中的“数据压缩”有什么作用?A. 减少数据的存储空间B. 加快算法的运行速度C. 提高数据的质量D. A和B都是答案: D90. 在数据挖掘中,什么是“数据立方体”?A. 数据仓库中的一个三维数据模型B. 一个可视化工具C. 数据挖掘算法的一种D. 用于数据预处理的技术答案: A91. “梯度下降”在数据挖掘中用于什么?A. 数据分类B. 寻找最优的模型参数C. 数据的聚类D. 关联规则的挖掘答案: B92. 在数据挖掘中,“半监督学习”是什么?A. 使用未标记数据进行学习B. 使用一小部分标记数据和大量未标记数据进行学习C. 不使用任何标记数据进行学习D. 仅使用标记数据进行学习答案: B93. 下面哪个是数据挖掘中的一种分类算法?A. 主成分分析B. 决策树C. K-均值聚类D. 均方误差答案: B94. 数据挖掘中的“数据集成”有什么目的?A. 将来自不同源的数据合并在一起B. 分离数据集C. 创建数据的备份D. 增加数据的维度答案: A95. 数据挖掘中的“数据规约”技术包括哪些?A. 数据归一化和标准化B. 数据清洗和数据集成C. 数据压缩和特征提取D. 数据转换和数据平滑答案: C96. 下面哪个概念与“数据挖掘”最不相关?A. 数据可视化B. 大数据C. 数据加密D. 机器学习答案: C97. 数据挖掘中的“数据变换”可能包括哪些操作?A. 平滑、聚合、泛化B. 分类、回归、聚类C. 训练、测试、验证D. 编码、解码、压缩答案: A98. 数据挖掘中的“预处理”是为了什么?A. 提高算法的准确性B. 减少计算时间C. 提高数据的质量D. 所有上述答案: D99. 下面哪个不是数据挖掘中的挑战?A. 数据的多样性B. 数据的质量C. 数据的存储D. 数据的颜色答案: D100. 数据挖掘中的“模型部署”指的是什么?A. 选择合适的模型B. 构建数据挖掘模型C. 在实际环境中实施数据挖掘模型D. 评估数据挖掘模型答案: C101. 在数据挖掘中,“标准化”和“归一化”有什么区别?A. 标准化是缩放到0和1之间,归一化是缩放到特定的平均和标准差B. 标准化是缩放到特定的平均和标准差,归一化是缩放到0和1之间C. 标准化和归一化是同一个概念D. 标准化是数据清洗过程,归一化是数据转换过程答案: B102. 数据挖掘中的“偏差-方差权衡”是什么意思?A. 增加模型的偏差会减少方差B. 减少模型的偏差会增加方差C. 增加模型的方差会减少偏差D. 增加偏差和方差可以提高模型的准确率答案: A103. 下面哪个是时间序列数据挖掘中的一个关键任务?A. 分类B. 聚类C. 预测D. 关联规则挖掘答案: C104. 数据挖掘中的“聚类分析”和“分类”有什么不同?A. 聚类是监督学习,分类是无监督学习B. 聚类和分类都是监督学习C. 聚类是无监督学习,分类是监督学习D. 聚类和分类都是无监督学习答案: C105. 在数据挖掘中,“多维缩放”主要用于什么?A. 降维B. 特征提取C. 数据可视化D. 数据清洗答案: C106. 数据挖掘中的“熵”通常与哪个概念相关?A. 关联规则的强度B. 聚类的紧密度C. 决策树的信息增益D. 回归分析的系数答案: C107. 下面哪个不是构建数据挖掘模型时考虑的因素?A. 数据的质量B. 数据的数量C. 模型的颜色D. 算法的选择答案: C108. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于发现什么?A. 数据中的异常值B. 时间序列数据中的重复模式C. 数据集中的分类标签D. 数据属性之间的相关性答案: B109. 下面哪个技术是处理缺失数据的有效方法?A. 数据删除B. 数据插补C. 数据变换D. A和B都是答案: D110. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”用于解决哪类问题?A. 预测问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 市场篮子分析答案: D111. 在数据挖掘中,“深度学习”主要用于处理哪种类型的数据?A. 小规模数据集B. 结构化数据集C. 非结构化或半结构化数据集D. 一维数据答案: C112. 下面哪个是度量聚类质量的指标?A. 支持度B. 置信度C. Davies-Bouldin指数D. 平均绝对误差答案: C113. 数据挖掘中的“决策树”用于哪些类型的数据?A. 仅数值型数据B. 仅分类数据C. 数值型和分类数据D. 时间序列数据答案: C114. 数据挖掘中的“神经网络”与“深度学习”有什么关系?A. 完全不相关B. 深度学习是神经网络的一个子集C. 神经网络是深度学习的一个子集D. 完全相同答案: C115. 在数据挖掘中,“梯度提升”算法主要用于什么?A. 数据预处理B. 特征选择C. 预测建模D. 数据可视化答案: C116. 下面哪个算法适用于大规模数据集的分类问题?A. 随机森林B. 支持向量机C. 神经网络D. 逻辑回归答案: A117. 数据挖掘中的“协同过滤”是用于推荐系统的哪个部分?A. 用户界面设计B. 数据存储C. 预测用户偏好D. 数据清洗答案: C118. 在数据挖掘中,什么是“文本挖掘”?A. 从文本数据中提取有用信息的过程B. 创建新文本数据C. 对文本数据进行归类D. 提高文本数据的质量答案: A119. 下面哪个是衡量数据挖掘模型泛化能力的方法?A. 交叉验证B. 决策树C. 特征选择D. 神经网络答案: A120. 数据挖掘中的“支持向量机”主要用于解决什么类型的问题?A. 数据可视化B. 数据预处理C. 分类和回归问题D. 聚类问题答案: C121. 在数据挖掘中,“项集”的概念最常用于哪种分析?A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 回归分析答案: C122. 数据挖掘中的“过采样”和“欠采样”技术用于处理什么问题?A. 缺失数据B. 高维数据C. 不平衡数据集D. 大规模数据集答案: C123. 在数据挖掘中,一条“规则”的“提升度”(lift)指的是什么?A. 规则的支持度与预期支持度的比值B. 规则的支持度与置信度的比值C. 规则的置信度与预期置信度的比值D. 规则的准确率答案: C124. 数据挖掘中的“属性选择”是什么意思?A. 从数据集中选取有用的属性进行分析B. 修改属性的类型C. 删除数据集中的某些属性D. 重命名属性答案: A125. 下面哪个算法是一种基于树的回归方法?A. 线性回归B. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案: C126. 在数据挖掘中,“模型过度复杂”可能导致什么问题?A. 欠拟合B. 过拟合C. 更快的训练时间D. 更好的用户体验答案: B127. 数据挖掘中的“自编码器”通常用于哪种任务?A. 分类B. 回归C. 数据降维D. 数据增强答案: C128. 在数据挖掘中,“分箱”技术用于什么?A. 数据分类B. 数据聚类C. 将连续变量转换为离散变量D. 预测模型的输出答案: C129. 数据挖掘中的“交叉售卖”是基于哪种分析?A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 时间序列分析答案: C130. 下面哪个是度量模型性能的时间复杂度的方法?A. AUC-ROC曲线B. 计算模型训练时间C. 均方误差D. 准确率答案: B131. 数据挖掘中的“Gini指数”用于评估什么?A. 回归模型的性能B. 关联规则的强度C. 决策树分裂的纯度D. 聚类的质量答案: C132. 在数据挖掘中,什么是“集合外估计”?A. 使用测试集以外的数据评估模型的方法B. 估计模型的准确率C. 使用模型预测集合中没有的数据D. 在数据集之外收集新数据答案: A133. 数据挖掘中的“学习曲线”展示了什么?A. 不同算法的性能比较B. 训练集大小对模型性能的影响C. 特征数量对模型性能的影响D. 不同参数设置对模型性能的影响答案: B134. 下面哪个是数据挖掘中的非线性模型?A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 线性判别分析答案: C135. 在数据挖掘中,什么是“验证数据集”?A. 用来训练模型的数据集B. 用来测试模型的数据集C. 在模型训练过程中用来调整模型参数的数据集D. 用于最终评估模型性能的数据集答案: C136. 数据挖掘中的“层次聚类”有哪些类型?A. 顺序聚类和并行聚类B. 聚合聚类和分裂聚类C. K-均值聚类和谱聚类D. 监督聚类和无监督聚类答案: B137. 数据挖掘中的“ROC曲线”用于评估哪种类型的模型?A. 聚类模型B. 分类模型C. 回归模型D. 关联规则模型答案: B138. 下面哪个是评估数据挖掘模型“泛化能力”的好方法?A. 增加模型的复杂度B. 减少训练集的大小C. 使用多个测试集D. 使用交叉验证答案: D139. 在数据挖掘中,“强化学习”通常用于解决什么类型的问题?A. 数据分类B. 数据预处理C. 决策过程中的序列化问题D. 数据集成答案: C140. 数据挖掘中的“特征哈希”是用于什么?A. 减少数据的维度B. 加密数据C. 增强数据的特征D. 创建数据的哈希表答案: A141. 数据挖掘中的“时间序列分析”主要用于分析哪种类型的数据?A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 有时间戳的数据答案: D142. 在数据挖掘中,“正则化”用于解决什么问题?A. 缺失数据B. 不平衡数据集C. 过拟合D. 高维数据答案: C143. 下面哪个是数据挖掘中的一种用于减少特征数量的技术?A. 特征增强B. 特征提取C. 特征识别D. 特征映射答案: B144. 数据挖掘中的“聚类”方法通常用于什么?A. 为每个数据点分配一个类别标签B. 预测数值型的目标变量C. 发现数据中的自然分组D. 找出数据中的异常点答案: C145. 数据挖掘中“多元线性回归”主要用于解决什么类型的问题?A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则发现答案: C146. 下面哪个是数据挖掘中用于分类任务的算法?A. 主成分分析(PCA)B. K-均值聚类C. 决策树D. 相关系数分析答案: C147. 数据挖掘中的“模型融合”是什么意思?A. 使用不同类型的模型处理不同的数据集B. 将多个模型的预测结果结合起来以改善性能C. 在同一个数据集上训练多个模型D. 合并两个不同的数据集答案: B148. 下面哪个是用于在数据挖掘中评估聚类算法性能的指标?A. 准确率B. 召回率C. Jaccard指数D. F1分数答案: C149. 数据挖掘中的“AdaBoost”算法主要用于什么?A. 数据降维B. 异常检测C. 分类和回归任务D. 关联规则挖掘答案: C150. 在数据挖掘中,“文本预处理”可能包括哪些步骤?A. 词干提取B. 停用词去除C. 词袋模型创建D. 所有上述答案: D151. 数据挖掘中的“特征选择”和“特征提取”有什么区别?A. 特征选择是选择重要的特征,特征提取是创建新的特征B. 特征选择是创建新的特征,特征提取是选择重要的特征C. 它们是同一个概念的不同名称D. 它们都用于降低模型的复杂度答案: A152. 数据挖掘中的“决策边界”是用于哪种类型的任务?A. 聚类。
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1.何谓数据挖掘?它有哪些方面的功能?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称为数据挖掘。
相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
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.何谓粒度?它对数据仓库有什么影响?按粒度组织数据的方式有哪些?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。
按粒度组织数据的方式主要有:①简单堆积结构②轮转综合结构③简单直接结构④连续结构3.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。
在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。
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。
4.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。
5.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。
数据库数据挖掘与分析考试试卷
数据库数据挖掘与分析考试试卷(答案见尾页)一、选择题1. 数据挖掘的主要目的是什么?A. 提取数据库中的数据B. 分析数据库中的数据以发现隐藏的模式和关联C. 存储和管理数据库中的数据D. 传输数据库中的数据2. 在数据挖掘中,以下哪个过程是用来发现数据项之间的有趣关系和关联的?A. 数据清理B. 数据集成C. 数据转换D. 数据挖掘3. 数据挖掘任务通常不包括以下哪项?A.分类B.聚类C.回归D. 数据库优化4. 关联规则学习是数据挖掘中的一个重要技术,它主要关注什么?A. 发现数据集中不同项之间的因果关系B. 发现数据集中频繁出现的模式和关联C. 建立数据模型以预测未来趋势D. 优化数据库查询性能5. 在聚类分析中,以下哪个选项不是常用的距离度量方法?A. 曼哈顿距离B. 欧氏距离C. 切比雪夫距离D. 余弦相似度6. 数据挖掘中经常使用哪种图表来展示聚类结果?A. 条形图B. 饼图C. 网络图D. 散点图7. 在数据挖掘中,以下哪个算法主要用于发现连续数值型数据中的异常值或离群点?A. K-均值算法B. DBSCANC. 谱聚类算法D. 决策树算法8. 数据挖掘中,以下哪个步骤不是数据预处理的一部分?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据降维9. 在建立数据挖掘模型时,以下哪个步骤不是特征选择的一部分?A. 特征提取B. 特征选择C. 特征验证D. 特征排序10. 数据挖掘中,以下哪个工具不是常用的数据挖掘工具?A. SQLB. ExcelC. PythonD. R二、问答题2. 什么是SQL语言?请列举几种常见的SQL语句。
3. 什么是数据库的完整性约束?请举例说明。
4. 什么是数据库的设计原则?请列举几个常用的设计原则。
5. 什么是数据库的范式?请简要解释第一范式和第二范式。
6. 什么是数据库索引?请简述索引的作用和分类。
7. 什么是数据库的事务处理?请简述事务的定义和特性。
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题一.选择题1. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?( )2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值,它是一种凝聚层次聚类技术。
“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。
A 分类B 预测 C关联规则分析 D聚类4.关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是( )A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。
B.K均值使用簇的基于原型的概念,DBSCAN使用基于密度的概念。
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D.K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇’s Method说法错误的是:( )C.对于Ward方法,两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward方法与组平均非常相似6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是:( )A.具有全局优化目标函数B.Group Average擅长处理球状的簇C.可以处理不同大小簇的能力D.Max对噪声点和离群点很敏感7.下列关于凝聚层次聚类的说法中,说法错误的事:( )A.一旦两个簇合并,该操作就不能撤销2m O8.规则{牛奶,尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为:( )TID项 集 12345{面包,牛奶} {面包,尿布,啤酒,鸡蛋} {牛奶,尿布,啤酒,可乐} {面包,牛奶,尿布,啤酒} {面包,牛奶,尿布,可乐}9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。
10.对下图数据进行凝聚聚类操作,簇间相似度使用MAX 计算,第二步是哪两个簇合并:( )A.在{3}和{l,2}合并B.{3}和{4,5}合并C.{2,3}和{4,5}合并D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二.填空题:1. 属性包括的四种类型: 、 、 、 。
数据挖掘与分析考试试题
数据挖掘与分析考试试题一、选择题(每题 3 分,共 30 分)1、以下哪个不是数据挖掘的主要任务?()A 分类B 聚类C 数据清洗D 关联规则挖掘2、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3、决策树算法中,用于选择最佳分裂特征的指标通常是()A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率4、以下哪个不是聚类算法?()A KMeans 算法B 层次聚类算法C 朴素贝叶斯算法D DBSCAN 算法5、数据挖掘中的关联规则挖掘,常用的算法是()A Apriori 算法B C45 算法C KNN 算法D SVM 算法6、以下哪种数据预处理方法可以用于将连续型特征转换为离散型特征?()A 标准化B 归一化C 分箱D 主成分分析7、在构建分类模型时,如果数据集存在类别不平衡问题,以下哪种方法可以解决?()A 过采样B 欠采样C 调整分类阈值D 以上方法都可以8、以下哪个指标常用于评估分类模型的性能?()A ROC 曲线下面积B 均方误差C 平均绝对误差D 决定系数9、对于高维数据,以下哪种方法可以进行降维?()A 因子分析B 线性判别分析C 主成分分析D 以上方法都可以10、以下关于数据挖掘的描述,错误的是()A 数据挖掘可以发现隐藏在数据中的模式和关系B 数据挖掘需要大量的数据C 数据挖掘的结果一定是准确无误的D 数据挖掘是一个反复迭代的过程二、填空题(每题 3 分,共 30 分)1、数据挖掘的一般流程包括:________、________、________、________、________和________。
2、分类算法中,常见的有________、________、________等。
3、聚类算法中,KMeans 算法的基本思想是:________。
4、关联规则挖掘中,常用的度量指标有________、________等。
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。
数据挖掘考试题库完整
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. 孤立点:指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3. 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。
4. 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。
5. 数据规范化:指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域(如 0-1) 以提高数据挖掘效率的方法。
规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
6. 关联知识:是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。
如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. MOLAP:是基于类似于“超立方”块的OLAP 存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构 .通过直接偏移计算进行存取。
11. 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。
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。
数据挖掘与知识发现技术考核试卷
4.在数据挖掘中,______是指数据集中的记录没有重复出现。()
5.在大数据分析中,______技术可以处理海量数据的存储和计算问题。()
6.常用于文本分析的______模型可以识别文本中的潜在主题分布。()
7.在数据挖掘中,______是一种无监督学习任务,旨在发现数据中的潜在模式。()
C.潜在狄利克雷分配
D.独立成分分析
17.以下哪些算法可以用于文本分类?()
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C.决策树
D.聚类算法
18.以下哪些是数据挖掘中的隐私问题?()
A.数据泄露
B.数据隐私保护
C.数据匿名化
D.数据共享
19.以下哪些方法可以用于异常检测?()
A.箱线图
B.密度估计
C.机器学习模型
D.数据分析
8.以下哪个模型不是机器学习模型?()
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.决策树模型
D.数据流模型
9.在数据挖掘中,以下哪个概念表示数据之间的相互依赖关系?()
A.相关性
B.独立性
C.因果关系
D.非线性关系
10.以下哪个算法不是基于距离的聚类算法?()
A. K-均值
B.层次聚类
C.密度聚类
10. C
11. B
12. D
13. A
14. C
15. D
16. D
17. D
18. C
19. B
20. D
二、多选题
1. ABCD
2. ABC
3. AB
4. ABC
5. ABC
6. ABC
数据挖掘工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)
招聘数据挖掘工程师笔试题与参考答案(某大型国企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、下列哪种技术是专门用于处理大规模数据集的复杂性分析和模式发现的?A、数据质量管理技术B、数据备份与恢复技术C、机器学习技术D、关系数据库管理技术2、在数据挖掘过程中,以下哪个步骤不属于数据预处理阶段?A、数据清洗B、数据集成C、数据选择D、数据关联3、在数据挖掘中,以下哪项技术不属于数据预处理阶段?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 机器学习算法4、在处理高维数据时,以下哪种方法可以有效地减少数据维度?A. 主成分分析(PCA)B. 决策树C. 支持向量机(SVM)D. 聚类算法5、在数据挖掘过程中,利用聚类分析技术,可以将数据集划分成多个组别,使得同一组内的数据相似度更高而不同组间的相似度更低。
以下哪种算法属于聚类算法之一?A、线性回归B、决策树C、K-MeansD、神经网络6、在数据挖掘过程中,关联规则学习主要是用来找出项集之间有趣的关联关系,同时也考虑到规则的 ____ 和 ____ 。
请选择正确的填空项。
A、准确度、覆盖率B、可信度、支持度C、召回率、精度D、覆盖率、支持度7、某大型国企在进行市场分析时,从海量的销售数据中筛选出具有高增长潜力的商品,以下哪种算法最适用于此类场景?A. 决策树B. K-Means聚类C. 主成分分析D. 支持向量机8、在数据挖掘项目中,数据预处理步骤的重要性体现在以下哪个方面?A. 提高算法的效率和准确性B. 减少处理时间和计算资源C. 提高模型的解释性D. 增加模型的复杂性9、题干:在数据挖掘过程中,以下哪种算法适用于处理分类问题?A. 聚类算法B. 关联规则算法C. 聚类算法和关联规则算法都不适用D. 决策树算法 10、题干:以下哪个指标通常用于评估分类模型的性能?A. 精确度B. 召回率C. F1分数D. 以上都是二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、在数据挖掘中,常见的关联规则挖掘算法有哪些?A. FP-growthB. DBSCANC. AprioriD. K-means2、下列哪些技术可以用来优化数据挖掘中的模型训练?A. DropoutB. Grid SearchC. LassoD. BaggingE. Boosting3、以下哪些算法属于无监督学习算法?()A、决策树B、聚类算法C、K-最近邻D、线性回归4、在数据挖掘过程中,以下哪些技术可以用于数据预处理?()A、数据清洗B、数据集成C、数据变换D、数据归一化5、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理大数据分析时常用的?()A、HadoopB、SparkC、MySQLD、Python6、在数据挖掘项目中,以下哪些步骤是数据预处理阶段必须完成的?()A、数据清洗B、数据集成C、数据变换D、数据归一化E、数据抽样7、以下哪些工具和技术是数据挖掘工程师在处理大规模数据集中常用的?()A、Hadoop和HDFSB、Spark和Spark SQLC、NoSQL数据库(如MongoDB)D、Python的Pandas库E、R语言的ggplot2包8、以下哪些特征是评价一个数据挖掘模型重要性的指标?()A、准确率(Accuracy)B、召回率(Recall)C、F1分数(F1 Score)D、混淆矩阵(Confusion Matrix)E、模型复杂度(Complexity of Model)9、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理数据时常用的?()A、Python的Pandas库B、R语言的ggplot2包C、Hadoop生态系统D、Spark SQLE、MySQL数据库 10、在数据挖掘过程中,以下哪些阶段是必要的?()A、数据预处理B、特征选择C、模型训练D、模型评估E、模型部署三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、在数据挖掘中,特征选择(特征筛选)的技术仅包括递归特征消除法(RFE)。
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。
数据挖掘工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)
招聘数据挖掘工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、数据挖掘中,以下哪种算法属于监督学习算法?A、K-Means聚类算法B、决策树算法C、Apriori算法D、神经网络算法2、在数据挖掘过程中,以下哪个阶段不是数据预处理的一部分?A、数据清洗B、数据集成C、数据规约D、数据增强3、在数据挖掘中,以下哪种算法通常用于分类任务?A、K均值聚类算法B、K最近邻算法C、决策树算法D、Apriori算法4、在处理大规模数据集时,以下哪种技术通常用于提高数据挖掘的性能?A、数据抽样B、特征选择C、并行计算D、数据预处理5、某大型央企在进行客户满意度调查时,收集到了以下数据:客户满意度评分(1-10分),购买产品的数量,客户性别(男/女)。
为了分析不同性别客户对产品的满意度差异,以下哪种统计方法最为合适?A. 相关性分析B. 描述性统计C. 聚类分析D. 逻辑回归6、在进行数据挖掘项目时,发现数据集中存在大量缺失值。
以下哪种策略最有利于提高模型的质量?A. 直接删除含有缺失值的样本B. 使用均值、中位数或众数填充缺失值C. 使用模型预测缺失值D. 忽略缺失值,继续进行数据挖掘7、以下哪项不是数据挖掘过程中的预处理步骤?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据挖掘D. 数据变换8、在数据挖掘任务中,以下哪种算法通常用于分类问题?A. 聚类算法B. 关联规则算法C. 回归算法D. 决策树算法9、在数据挖掘过程中,以下哪项不是特征选择的方法?A. 相关性分析B. 主成分分析C. 决策树D. 支持向量机 10、下列关于K-means聚类算法的描述,错误的是:A. K-means算法是一种基于距离的聚类方法B. K-means算法需要预先指定聚类数量C. K-means算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解D. K-means算法适用于高维数据二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、关于数据挖掘技术,以下说法正确的是:A、数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有价值信息的过程。
(完整版)数据挖掘测试题
1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?AA. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?A(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionC. Precision, ROCD. Recall, ROC3.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?CA. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘4.当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?BA. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链5. 什么是KDD?AA. 数据挖掘与知识发现B. 领域知识发现C. 文档知识发现D. 动态知识发现6.使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?AA. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7.为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?BA. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则8.建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?CA. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则9.用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则10.下面哪种不属于数据预处理的方法?DA变量代换B离散化C聚集D估计遗漏值11.假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
数据挖掘技术考核模拟测试卷
数据挖掘技术考核模拟测试卷一、选择题(共 20 题,每题 3 分)1、以下不属于数据挖掘任务的是()A 数据分类B 数据清洗C 关联规则挖掘D 聚类分析2、在数据挖掘中,用于发现数据中隐藏模式的技术是()A 预测建模B 关联分析C 异常检测D 以上都是3、以下哪种算法常用于分类问题?()A KMeansB 决策树C AprioriD EM 算法4、数据挖掘中的预处理步骤不包括()A 数据清洗B 数据集成C 模型训练D 数据变换5、决策树算法中,用于选择最佳分裂属性的指标通常是()A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率6、以下哪种数据挖掘技术可以用于市场篮分析?()A 分类B 聚类C 关联规则挖掘D 预测7、对于高维数据,以下哪种降维方法较为常用?()A 主成分分析(PCA)B 线性判别分析(LDA)C 因子分析D 以上都是8、在聚类分析中,KMeans 算法的初始聚类中心通常是()A 随机选择B 根据数据分布选择C 用户指定D 以上都可以9、以下哪种评估指标常用于评估分类模型的性能?()A 均方误差B 准确率和召回率C 轮廓系数D 调整兰德系数10、数据挖掘中的过拟合现象是指()A 模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现差B 模型在训练集和测试集上表现都差C 模型在训练集和测试集上表现都好D 模型无法训练11、以下哪种方法可以用于处理数据中的缺失值?()A 直接删除含缺失值的记录B 用均值或中位数填充C 基于其他变量进行预测填充D 以上都是12、逻辑回归是一种()A 线性分类算法B 非线性分类算法C 聚类算法D 关联规则挖掘算法13、以下关于支持向量机(SVM)的说法,错误的是()A 可以处理线性可分和非线性可分问题B 核函数的选择对模型性能影响较大C 训练速度较快,适用于大规模数据D 目标是找到一个最优的分类超平面14、在关联规则挖掘中,最小支持度和最小置信度的作用是()A 控制规则的数量和质量B 提高挖掘效率C 降低计算复杂度D 以上都是15、以下哪种数据结构常用于存储频繁项集?()A 数组B 链表C 哈希表D 二叉树16、对于不平衡数据集,以下哪种方法可以提高分类效果?()A 过采样B 欠采样C 生成合成样本D 以上都是17、以下哪种数据挖掘技术可以用于发现异常值?()A 聚类分析B 分类C 关联规则挖掘D 以上都不是18、随机森林是由多个()组成的集成学习算法。
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。
数据挖掘考试题库【最新】
数据挖掘考试题库【最新】⼀、填空题1.Web挖掘可分为、和3⼤类。
2.数据仓库需要统⼀数据源,包括统⼀、统⼀、统⼀和统⼀数据特征4个⽅⾯。
3.数据分割通常按时间、、、以及组合⽅法进⾏。
4.噪声数据处理的⽅法主要有、和。
5.数值归约的常⽤⽅法有、、、和对数模型等。
6.评价关联规则的2个主要指标是和。
7.多维数据集通常采⽤或雪花型架构,以表为中⼼,连接多个表。
8.决策树是⽤作为结点,⽤作为分⽀的树结构。
9.关联可分为简单关联、和。
10.B P神经⽹络的作⽤函数通常为区间的。
11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等⼏个步骤。
12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。
13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤⽴点分析和偏差分析7个⽅⾯。
14.⼈⼯神经⽹络具有和等特点,其结构模型包括、和⾃组织⽹络3种。
15.数据仓库数据的4个基本特征是、、⾮易失、随时间变化。
16.数据仓库的数据通常划分为、、和等⼏个级别。
17.数据预处理的主要内容(⽅法)包括、、和数据归约等。
18.平滑分箱数据的⽅法主要有、和。
19.数据挖掘发现知识的类型主要有⼴义知识、、、和偏差型知识五种。
20.O LAP的数据组织⽅式主要有和两种。
21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。
22.传统的决策⽀持系统是以和驱动,⽽新决策⽀持系统则是以、建⽴在和技术之上。
23.O LAP的数据组织⽅式主要有和2种。
24.S QL Server2000的OLAP组件叫,OLAP操作窗⼝叫。
25.B P神经⽹络由、以及⼀或多个结点组成。
26.遗传算法包括、、3个基本算⼦。
27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合28.聚类分析中最常⽤的距离计算公式有、、等。
29.基于划分的聚类算法有和。
31.简单地说,数据挖掘就是从中挖掘的过程。
32.数据挖掘相关的名称还有、、等。
⼆、判断题( )1.数据仓库的数据量越⼤,其应⽤价值也越⼤。
数据挖掘练习题.doc
一、填空题1、 数据预处理对于数据挖掘是一个重要问题,主要包括 _______________ 、数 据集成、 ____________ 和数据归约。
2、 多维数据模型的星形模式中,主要依靠事实表中 __________ 的与维表联系在一起。
3、 __________ 允许从多个维对数据建模和观察,它由维和事实定义。
}的中位数为 _______ , 4、 数据集{5, 10, 11, 13, 15, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215众数为 _________ o5、 在多个抽象层上挖掘数据产生的关联规则称为 _____________ o6、 将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类(或簇)的过程称为 ___________O7、 分类和预测是两种数据分析形式,可以用来建立模型,预测数据未来的趋势,其中 _____________ 用来预测类别标号, ___________ 用来建立连续函数 模型。
),两个对象8、 给定两个对象,分别表示为(22, 1, 42, 10), (20, 0, 36, 8之间的曼哈顿距离为 _______________o9、 通常数据仓库与0LAP工具是基于 ___________ 模型进行设计的。
10、 涉及两个或多个维的关联规则称为 ______________o二、单项选择题1、 S PSS作为通用的统计软件包不仅被广泛地用于经济、管理、工业等领域的数据统计处理,而且在()中得到了应用。
A、数据挖掘领域B、数据仓库领域C、信息管理领域D、系统管理领域2、 下列度量中,哪一个度量不属于集中趋势度量:()。
A、中位数B、中列数C、众数D、极差3、 OLAP技术的核心是:( )。
A、在线性B、对用户的快速响应C、互操作性D、多维分析4、 关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是:()A、 OLTP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高B、 OLAP的数据来源与OLTP不完全一样C、 OLTP面对的是决策人员和高层管理人员D、 OLTP以应用为核心,是应用驱动的5、 下列哪种操作可以使用户更加直观地从不同角度观察数据立方体中不同维之间的关系:()0A、上卷B、下钻C、切片D、旋转6、数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了哪种数据挖掘方法: ()0A、分类B、预测C、关联分析D、聚类7、 利用信息增益方法作为属性选择度量建立决策树时,已知某训练样本集的四个属性的信息增益分别为:Gain(收入戶0.940位,Gain(职业)=0.151位,Gain(年龄)=0.780位,Gain(信誉)=0.048位,则应该选择哪个属性作为决策树的测试属 性:()。
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一、填空题1.Web挖掘可分为、和3大类。
2.数据仓库需要统一数据源,包括统一、统一、统一和统一数据特征4个方面。
3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。
4.噪声数据处理的方法主要有、和。
5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。
6.评价关联规则的2个主要指标是和。
7.多维数据集通常采用或雪花型架构,以表为中心,连接多个表。
8.决策树是用作为结点,用作为分支的树结构。
9.关联可分为简单关联、和。
10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。
11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤。
12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。
13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面。
14.人工神经网络具有和等特点,其结构模型包括、和自组织网络3种。
15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。
16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。
17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。
18.平滑分箱数据的方法主要有、和。
19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。
20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。
21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。
22.传统的决策支持系统是以和驱动,而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。
23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。
24.S QL Server2000的OLAP组件叫,OLAP操作窗口叫。
25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。
26.遗传算法包括、、3个基本算子。
27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等。
28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。
29.基于划分的聚类算法有和。
30.C lementine的工作流通常由、和等节点连接而成。
31.简单地说,数据挖掘就是从中挖掘的过程。
32.数据挖掘相关的名称还有、、等。
二、判断题( )1.数据仓库的数据量越大,其应用价值也越大。
( )2.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。
( )3.等深分箱法使每个箱子的记录个数相同。
( )4.数据仓库“粒度”越细,记录数越少。
( )5.数据立方体由3维构成,Z轴表示事实数据。
( )6.决策树方法通常用于关联规则挖掘。
( )7.ID3算法是决策树方法的早期代表。
( )8.C4.5是一种典型的关联规则挖掘算法。
( )9.回归分析通常用于挖掘关联规则。
( )10.人工神经网络特别适合解决多参数大复杂度问题。
( )11.概念关系分析是文本挖掘所独有的。
( )12.可信度是对关联规则的准确度的衡量。
( )13.孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。
( )14.SQL Server 2000不提供关联规则挖掘算法。
( )15.Clementine是IBM公司的专业级数据挖掘软件。
( )16.决策树方法特别适合于处理数值型数据。
( )17.数据仓库的数据为历史数据,从来不需要更新。
( )18.等宽分箱法使每个箱子的取值区间相同。
( )19.数据立方体是广义知识发现的方法和技术之一。
( )20.数据立方体的其中一维用于记录事实数据。
( )21.决策树通常用于分类与预测。
( )22.Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
( )23.支持度是衡量关联规则重要性的一个指标。
( )24.SQL Server 2000集成了OLAP,但不具有数据挖掘功能。
( )25.人工神经网络常用于分类与预测。
三、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.孤立点:指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3.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。
4.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。
5.数据规范化:指将数据按比例缩放(如更换大单位),使之落入一个特定的区域(如0-1)以提高数据挖掘效率的方法。
规范化的常用方法有:最大-最小规范化、零-均值规范化、小数定标规范化。
6.关联知识:是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。
如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
7.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。
8.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。
9.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。
10.MOLAP:是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构,由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成,并带有高度压缩的索引及指针结构,通过直接偏移计算进行存取。
11.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。
12.广义知识:通过对大量数据的归纳、概括和抽象,提炼出带有普遍性的、概括性的描述统计的知识。
13.预测型知识:是根据时间序列型数据,由历史的和当前的数据去推测未来的数据,也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。
14.偏差型知识:是对差异和极端特例的描述,用于揭示事物偏离常规的异常现象,如标准类外的特例,数据聚类外的离群值等。
15.遗传算法:是一种优化搜索算法,它首先产生一个初始可行解群体,然后对这个群体通过模拟生物进化的选择、交叉、变异等遗传操作遗传到下一代群体,并最终达到全局最优。
16.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。
17.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。
18.相异度矩阵:是聚类分析中用于表示各对象之间相异度的一种矩阵,n个对象的相异度矩阵是一个nn维的单模矩阵,其对角线元素均为0,对角线两侧元素的值相同。
19.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。
20.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。
21.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。
22.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。
四、综合题1.何谓数据挖掘?它有哪些方面的功能?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称为数据挖掘。
相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
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,为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
建立数据仓库的目的有3个:一是为了解决企业决策分析中的系统响应问题,数据仓库能提供比传统事务数据库更快的大规模决策分析的响应速度。
二是解决决策分析对数据的特殊需求问题。
决策分析需要全面的、正确的集成数据,这是传统事务数据库不能直接提供的。
三是解决决策分析对数据的特殊操作要求。
决策分析是面向专业用户而非一般业务员,需要使用专业的分析工具,对分析结果还要以商业智能的方式进行表现,这是事务数据库不能提供的。
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。
按粒度组织数据的方式主要有:①简单堆积结构②轮转综合结构③简单直接结构④连续结构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。
在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。
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。