秋浙江大学数据挖掘作业必做在线电子教案
电子电路实验(浙江大学)智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学
电子电路实验（浙江大学）智慧树知到课后章节答案2023年下浙江大学浙江大学第一章测试1.可以用万用表交流档测量音频信号的大小。
（）A:对 B:错答案:错2.用万用表测量电流时需要把万用表串接入被测电路中。
（）A:对 B:错答案:对3.为了得到正负12V电压给运算放大器供电，需要把电源设置于串联工作方式。
（）A:对 B:错答案:对4.为了得到正负12V电压给运算放大器供电，需要把电源设置于并联工作方式。
（）A:对 B:错答案:错5.用示波器观测交流信号，被测信号接入通道1（CH1），为使信号能稳定地显示在屏幕上，触发信源应选择（）。
A:CH2 B:LINE C:CH1 D:EXT答案:CH16.用示波器测量一含有较大直流成分的交流小信号时，为使交流信号在屏幕上尽量占据大的幅面以便精确测量，输入信号的耦合方式应选择（）A:DC耦合 B:接地 C:其余选项都可以 D:AC耦合答案:AC耦合7.用示波器测量信号的直流成分时，输入信号的耦合方式应选择（）A:接地 B:AC耦合 C:DC耦合 D:其余选项都可以答案:DC耦合8.在用示波器观测含有噪声干扰的信号时，为使信号波形能稳定地显示在示波器上，观测含有高频干扰的低频信号时触发信号的耦合方式选用HFR(高频抑制) 耦合方式，观测含有低频干扰的高频信号时触发信号的耦合方式选用LFR(低频抑制) 耦合方式。
观测普通无噪声的信号时选用AC耦合。
（）A:对 B:错答案:对第二章测试1.如果设定不同的电压与电流参考方向，基尔霍夫定律仍然成立。
（）A:对 B:错答案:对2.如果电路中含有非线性器件，基尔霍夫定律仍然成立。
（）A:对 B:错答案:对3.在叠加定律验证实验中，将不起作用的电压源直接短接。
（）A:对 B:错答案:错4.在叠加定律验证实验中，将不起作用的电压源直接关闭。
（）A:对 B:错答案:错5.电阻消耗的功率也具有叠加性。
（）A:错 B:对答案:错第三章测试1.OrCAD套件不能绘制PCB版图。
浙江大学数据挖掘在线作业答案
您的本次作业分数为：100分1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？A 目标市场分析B 购物篮分析C 模式识别D 信用卡欺诈检测正确答案:D2.【第01章】根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 演变分析D 概念描述正确答案:B3.【第01章】数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。
A 所涉及的算法的复杂性B 所涉及的数据量C 计算结果的表现形式D 是否使用了人工智能技术正确答案:B4.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:D5.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A6.【第01章】帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 孤立点分析E 演变分析正确答案:C7.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。
A 选择任务相关的数据B 选择要挖掘的知识类型C 模式的兴趣度度量D 模式的可视化表示正确答案:B8.【第01章】假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析E 概念描述正确答案:E9.【第02章】下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？A 空间填充曲线B 散点图矩阵C 平行坐标D 圆弓分割正确答案:B10.【第02章】计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B11.【第02章】字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:C12.【第02章】字段Hair_color = {auburn, black, blond, brown, grey, red, white}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:A13.【第03章】哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？A 平滑B 聚集C 数据概化D 规范化正确答案:C14.【第03章】下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A15.【第03章】（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案单选题1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 简洁性B 确定性C 实用性D 新颖性正确答案:B 单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A 单选题3.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A 单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B 单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题7.假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析 E概念描述正确答案:E 单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A 单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B 单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B 单选题12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
《第13课大数据处理》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《大数据处理》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本作业设计的目标是让学生初步了解大数据处理的基本概念和基础知识，掌握大数据处理的常用方法和工具，培养学生对大数据的认知和初步处理能力，为后续课程的学习打下坚实的基础。
二、作业内容作业内容主要围绕大数据处理的基础知识和技能展开。
1. 理论学习：学生需自学并掌握大数据的基本概念、特点、应用领域等基础知识，理解大数据处理的重要性和必要性。
2. 软件工具介绍：介绍常用的数据处理软件和工具，如Excel、Python等，并要求学生了解其基本功能和操作方法。
3. 实践操作：学生需使用所学的软件工具，对给定的数据进行清洗、整理、分析和可视化。
具体包括：数据导入、数据清洗（去除重复、缺失值等）、数据整理（分类、排序等）、数据分析（统计、趋势分析等）和数据可视化（使用图表等方式展示分析结果）。
4. 案例分析：学生需分析一个实际的大数据应用案例，了解大数据在实际中的应用方式和效果，并撰写分析报告。
三、作业要求1. 理论学习部分要求学生在自学的基础上，能够准确阐述大数据的基本概念和特点。
2. 实践操作部分要求学生独立完成，并保证数据的真实性和准确性。
在操作过程中，学生需记录操作步骤和遇到的问题，以及解决问题的过程。
3. 案例分析部分要求学生选择一个具有代表性的大数据应用案例进行分析，分析报告需包括案例背景、分析过程、分析结果和结论四个部分，报告要求条理清晰、逻辑严谨、语言简练。
4. 作业提交时，需将理论学习笔记、实践操作过程记录、数据分析报告等材料一并提交。
四、作业评价作业评价将从以下几个方面进行：1. 理论学习部分的掌握程度。
2. 实践操作部分的完成情况和数据准确性。
3. 案例分析报告的逻辑性和深度。
评价标准将根据学生的作业完成情况给予相应的分数和评价，对优秀作业进行表彰和展示。
五、作业反馈作业反馈是本作业设计的重要环节。
教师将对每位学生的作业进行认真批改和评价，指出存在的问题和不足，并提供改进意见和建议。
《数据挖掘》课程作业答案
浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、简答题（1）什么是数据挖掘？答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。
（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）Web挖掘一般包括以下步骤：数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)数据集成将数据存入数据仓库建立数据立方体选择用来进行数据挖掘的数据数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）展现挖掘结果将模式或者知识应用或者存入知识库（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。
（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。
其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。
第二章认识数据一、填空题（1）5/13(2）极差、分位数、四分位数、百分位数、四分位数极差和标准差（3）出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数1.5×IQR处的值二、单选题（1）C；（2）C；三、简答题（1）什么是基于像素的可视化技术？它有什么缺点？答：对于一个m维数据集，基于像素的可视化技术在屏幕上创建m个窗口，每维一个。
记录的m个维值映射到这些窗口对应位置上的m个像素。
像素的颜色反映对应的值。
基于像素的可视化技术的缺点：难以呈现多维空间的数据分布，不显示数据子空间中是否存在稠密区域。
电子科大大数据挖掘作业1-6
数据挖掘课后习题数据挖掘作业1——6第一章绪论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。
1、关系数据库2、数据仓库3、事务数据库4、高级数据库系统和数据库应用如空间数据库、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、所开通的服务等，据此进展客户群体划分以与客户流失性分析。
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。
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？以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进展目标市场营销。
运用数据挖掘功能例如关联规如此挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规如此，来诀定哪一类商品是消费者在购置某一类商品的同时，很有可能去购置的，从而促使百货公司进展目标市场营销。
数据查询处理主要用于数据或信息检索,没有发现关联规如此的方法。
同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。
第二章数据仓库和OLAP技术1)简述数据立方体的概念、多维数据模型上的OLAP操作。
●数据立方体数据立方体是二维表格的多维扩展，如同几何学中立方体是正方形的三维扩展一样，是一类多维矩阵，让用户从多个角度探索和分析数据集，通常是一次同时考虑三个维度。
数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。
●多维数据模型上的OLAP操作a)上卷(roll-up):汇总数据通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约b)下卷(drill-down):上卷的逆操作由不太详细的数据到更详细的数据，可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现c)切片和切块(slice and dice)投影和选择操作d)转轴(pivot)立方体的重定位，可视化，或将一个3维立方体转化为一个2维平面序列2)OLAP多维分析如何辅助决策？举例说明。
数字挖掘课程设计教案设计思路
数字挖掘课程设计教案设计思路一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念和原理，理解其在信息时代的重要性。
2. 使学生了解数据预处理、数据探索、关联规则挖掘等基本数据挖掘技术。
3. 帮助学生掌握一种数据挖掘工具，如Excel、Weka等，并运用其进行简单的数据挖掘操作。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
2. 培养学生运用数据挖掘工具进行数据处理、分析和展示的能力。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能在小组项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发其探索精神，使其乐于学习新知识。
2. 培养学生严谨、客观的科学态度，使其在分析问题时能充分挖掘数据的价值。
3. 引导学生关注数据挖掘在生活中的应用，认识到数据挖掘对社会发展的积极作用。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，将课程目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生将能够运用数据挖掘技术解决实际问题，具备一定的数据处理和分析能力，为未来的学习和工作打下坚实基础。
同时，课程注重培养学生的团队协作、沟通能力和科学态度，使其在全面发展中不断提升自身素质。
二、教学内容本课程依据课程目标，选择以下教学内容：1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、任务、应用领域等。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等。
3. 数据探索：数据的统计描述、可视化、数据降维等。
4. 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法、关联规则的评价等。
5. 数据挖掘工具：介绍Excel、Weka等数据挖掘工具的使用方法。
教学大纲安排如下：第一周：数据挖掘基本概念及数据预处理第二周：数据探索及数据可视化第三周：关联规则挖掘及Apriori算法第四周：FP-growth算法及关联规则评价第五周：数据挖掘工具的使用及综合实践教学内容与教材章节关联性如下：1. 数据挖掘基本概念——教材第一章2. 数据预处理——教材第二章3. 数据探索——教材第三章4. 关联规则挖掘——教材第四章5. 数据挖掘工具——教材附录三、教学方法为了提高教学效果，激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：针对数据挖掘的基本概念、原理和算法等理论知识，采用讲授法进行教学。
《第5课 数据获取》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级上册
《数据获取》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生掌握数据获取的基本方法，了解各种数据源和数据获取工具的使用，培养学生的信息素养和自主学习能力。
二、作业内容1. 网上信息搜集：要求学生通过互联网搜索与课程内容相关的信息，如关于信息技术的发展历程、各种信息技术工具的应用等。
作业要求：学生选择一个主题，通过搜索引擎、专业网站或社交媒体等途径，收集相关资料，整理成电子文档（如Word 文档或 PPT 演示文稿），并在规定时间内提交作业。
2. 实地数据采集：组织学生到学校图书馆、实验室等场所，了解各种设备的使用方法，记录相关信息，如设备名称、型号、用途等。
作业要求：学生选择一个或多个场所进行实地考察，拍摄照片或录像，记录数据，整理成电子表格，并在规定时间内提交作业。
3. 问卷调查：设计一份关于学生信息技术使用习惯的问卷调查，要求学生通过社交媒体或纸质形式发放问卷，收集数据并进行统计分析。
作业要求：学生设计问卷，组织同学或家长填写问卷，对数据进行整理和分析，提交分析报告。
三、作业要求1. 作业内容应与课程内容相关，具有实际意义和应用价值。
2. 作业形式可以多样化，鼓励学生采用多种方式获取数据。
3. 学生在规定时间内提交作业，作业应包括相关资料、电子表格或分析报告等。
4. 鼓励学生在作业过程中积极思考、探索和创新，培养自主学习和解决问题的能力。
四、作业评价1. 评价标准：作业完成情况、资料真实性、创新性、实用性等。
2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合，参考学生提交的作业报告和反馈意见。
3. 评价结果：对优秀作业进行表扬和展示，对存在问题的作业进行指导和完善。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生应按时提交作业，并在作业报告中说明完成情况、遇到的问题及解决方案等。
教师应对学生的反馈进行认真阅读和分析，及时给予指导和帮助。
2. 教师反馈：教师应对学生的作业进行评价，并将评价结果反馈给学生。
对于存在的问题，教师应给予指导和完善，帮助学生更好地掌握数据获取的方法和技巧。
《第5课 数据获取》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级上册
《数据获取》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据获取的基本方法，了解如何从不同来源获取数据，并能够在实际操作中应用这些方法。
通过完成作业，学生将增强信息技术应用能力，提高数据处理能力。
二、作业内容1. 任务一：收集天气数据要求学生通过各种途径（如天气预报网站、手机APP等）收集一周的天气数据，包括温度、湿度、风向、风速等。
学生需将收集到的数据记录在表格或电子文档中。
2. 任务二：收集学生成绩数据学生需要从学校教务系统或相关网站收集本班学生各科成绩数据，并将数据整理成表格。
在收集过程中，学生应关注数据的准确性、完整性和可靠性。
3. 任务三：数据可视化学生需将收集到的数据以图表形式进行可视化展示，如柱状图、折线图等。
学生需使用信息技术工具（如Excel、WPS表格等）完成图表制作。
三、作业要求1. 作业时间：本节课下课之前提交前两个任务的数据收集表格，下节课上课时提交第三个任务的图表作品。
2. 作业形式：以电子文档形式提交，包括数据收集表格和图表作品。
表格文件命名格式为：“班级-科目-姓名-数据收集表.xlsx”，图表文件命名格式为：“班级-科目-姓名-图表.jpg”或“班级-科目-姓名-图表.xlsx”。
3. 作业质量：要求数据收集表格内容完整、准确，图表作品应清晰、美观，符合数据展示要求。
4. 作业创新：鼓励学生尝试不同的数据获取途径和方法，培养创新意识和实践能力。
5. 注意事项：确保信息安全，不泄露个人隐私和敏感信息。
四、作业评价1. 评价标准：根据作业质量、完成情况、创新性等方面进行评价。
2. 评价方式：教师对学生提交的作业进行批改，给出分数或评价意见。
同时，将评价结果反馈给学生，以便学生了解自己的优缺点和改进方向。
3. 评价时间：在下节课上课时公布评价结果，并针对作业中出现的问题进行讲解和指导。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生可通过课后与教师交流或在线反馈的方式，向教师反映作业中遇到的问题和困难，寻求帮助和指导。
《第5课 数据获取》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级上册
《数据获取》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在帮助学生掌握数据获取的基本方法，包括网络搜索、数据记录等，培养他们的信息素养和数据处理能力。
二、作业内容1. 任务一：网络搜索要求学生利用搜索引擎，搜索关于“数据获取”的相关知识，并记录下搜索结果和自己的理解。
要求学生在规定时间内完成，并注意网络文明用语的规范。
2. 任务二：数据记录学生需要选择一个感兴趣的课题，通过实地调查或问卷调查的方式，收集相关数据，并记录在表格或图表中。
要求学生对数据进行初步分析，并得出初步结论。
三、作业要求1. 任务一和任务二都需要学生在课堂上完成，并提交作业报告。
2. 报告内容应包括搜索结果、理解分析、数据记录和分析结论等部分，字数不少于500字。
3. 报告应使用规范的格式，包括标题、正文、表格或图表等部分。
四、作业评价1. 教师根据学生提交的作业报告，对其信息素养和数据处理能力进行评价。
2. 评价标准包括报告的规范性、内容的质量和数据的真实性等方面。
3. 教师可以将优秀作业展示在班级或学校平台上，激励学生积极参与。
五、作业反馈1. 学生可以自愿向教师提出对本次作业的反馈和建议，以便教师不断改进和优化作业设计。
2. 学生可以通过本次作业认识到自己在数据获取过程中的优势和不足，从而有针对性地进行学习和提高。
【作业反馈部分内容：】学生反馈：* 任务一和任务二都让我更加了解了数据获取的相关知识，同时也锻炼了我的信息搜索和数据处理能力。
* 搜索过程中，我学会了如何使用关键词进行精准搜索，也学会了如何筛选有用的信息。
* 记录数据时，我更加注重数据的真实性和准确性，同时也学会了如何将数据以图表的形式呈现出来。
建议：* 希望老师可以增加一些实际应用的案例，让我们更加了解数据获取的实际意义和应用价值。
* 也希望老师可以提供一些参考模板或格式，让我们在提交作业报告时更加规范和清晰。
作业设计方案（第二课时）一、作业目标1. 使学生掌握从不同来源获取数据的方法，如网络搜索、问卷调查等。
《第9课数据分析》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《数据分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本作业设计的目标是使学生掌握基本的数据分析方法和技巧，能够利用简单的数据分析工具对数据进行处理和分析，提高数据思维能力和问题解决能力。
同时，通过实践操作，增强学生对信息技术课程的兴趣和自信心。
二、作业内容作业内容主要包括以下几个方面：1. 理论知识学习：学生需预习《数据分析》第一课时的理论知识，包括数据的基本概念、数据类型、数据分析的意义和作用等。
2. 数据收集：学生需从日常生活、学习或其他领域中收集一组相关数据，如班级考试成绩、天气情况等，并记录在作业本上。
3. 数据整理：学生需对收集到的数据进行清洗、排序、分类等整理工作，以便后续分析。
4. 数据可视化：学生需利用所学知识，将整理后的数据以图表、表格等形式进行可视化展示，如使用Excel制作柱状图、饼图等。
5. 初步分析：学生需对可视化后的数据进行简单分析，如计算平均值、找出最大值和最小值等，并尝试回答相关问题。
三、作业要求1. 学生在完成作业过程中，需认真阅读教材和教师提供的资料，确保理论知识的掌握。
2. 数据收集应具有代表性和真实性，避免随意编造数据。
3. 数据整理过程中，需保持数据的完整性和准确性，不得随意删改数据。
4. 数据可视化和初步分析时，应注重图表的美观和清晰度，分析结果应客观、准确。
5. 作业需按时提交，并附上详细的操作步骤和解释。
四、作业评价教师将对学生的作业进行评价，主要从以下几个方面进行：1. 理论知识的掌握程度。
2. 数据收集的代表性和真实性。
3. 数据整理的完整性和准确性。
4. 数据可视化的美观和清晰度。
5. 初步分析的客观性和准确性。
评价结果将以等级或评语的形式呈现，并给出相应的建议和指导。
五、作业反馈教师将对学生在作业中出现的问题进行总结和归纳，并在课堂上进行讲解和演示。
同时，教师还将提供相应的练习和拓展资料，以帮助学生更好地掌握《数据分析》的相关知识和技能。
学生应根据教师的反馈和建议，及时调整学习方法和策略，以提高学习效果。
《第4课 数据分析应用实例》作业设计方案-初中信息技术浙教版20九年级全册自编模拟
《数据分析应用实例》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据分析的基本概念和方法，提高数据处理和信息提取的能力，同时培养他们的逻辑思维和问题解决能力。
二、作业内容1. 数据分析任务：学生需要从所给的数据集中提取出有用的信息，并进行简单的数据统计和分析。
数据集包括学生的考试成绩、性别、年龄等信息，学生需要按照以下要求进行分析：（1）计算平均分，找出成绩优秀的学生；（2）分析不同性别和年龄段的学生在各科目的表现，找出普遍规律和特点；（3）结合分析结果，提出对学生学习和教师教学的建议。
2. 作业形式：学生需以小组形式完成作业，每组3-4人。
每个小组选择一项数据分析任务，并在规定时间内提交一份数据分析报告。
3. 作业时间：共需2小时，包括数据收集、分析和报告撰写。
三、作业要求1. 数据分析报告应包括数据来源、分析过程、结论和建议。
要求字迹工整，逻辑清晰，表述准确。
2. 小组合作：学生需明确分工，共同完成作业。
在分析过程中，应注重团队协作，互相帮助，共同解决问题。
3. 独立思考：学生应独立完成至少一项数据分析任务，培养独立思考和解决问题的能力。
4. 时间管理：学生需合理安排时间，确保在规定时间内完成作业。
四、作业评价1. 作业评价标准包括：数据分析报告的质量、团队协作情况、时间管理能力。
2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合。
教师对所有学生的作业进行评分，同时抽取部分小组进行讨论，给出改进建议。
3. 评价时间：作业提交后一周内完成评价。
五、作业反馈1. 学生反馈：学生需在作业完成后向教师反馈作业完成情况及遇到的困难，以便教师了解学生的学习情况，及时调整教学策略。
2. 教师反馈：教师根据学生的作业完成情况和评价标准，给出反馈意见和建议。
对于普遍存在的问题，教师将在下次课堂上进行讲解和说明，以帮助学生更好地理解和掌握数据分析的方法和技巧。
3. 持续改进：通过作业反馈和评价，教师可以不断优化教学方案，提高教学质量和效果，帮助学生更好地掌握数据分析技能，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
《第9课 数据分析》作业设计方案-初中信息技术浙教版2020七年级上册自编模拟
《数据分析》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据分析的基本概念和方法，培养他们的数据处理能力，同时提高他们的团队协作和问题解决能力。
通过完成作业，学生将能够：1. 理解数据分析的基本概念；2. 掌握数据处理的基本方法；3. 学会使用团队协作解决问题。
二、作业内容1. 任务一：数据收集与整理学生将被要求收集一组关于学生兴趣爱好的数据（如喜欢的科目、喜欢的电影、喜欢的音乐等），并按照性别进行分类整理。
学生需要使用Excel或其他数据处理工具完成这一任务。
2. 任务二：数据分析报告学生需要使用PPT或Word文档，以小组为单位，制作一份数据分析报告。
报告需要包括以下内容：数据来源、数据分类、数据趋势分析、结论和建议。
报告需要展示小组对数据的处理和分析能力，以及团队协作和问题解决能力。
三、作业要求1. 作业应在规定时间内完成，具体时间将在课堂上通知；2. 每个小组需指定一名组长，负责协调组内成员的工作；3. 作业应以PPT或Word文档的形式提交，要求格式规范、内容清晰；4. 提交的作业应包括数据分析报告和数据分类表等相关附件。
四、作业评价1. 教师将对每个小组的作业进行评分，包括任务完成情况、数据质量、报告质量等；2. 教师将根据学生在作业中的表现，给予反馈和建议，以帮助学生改进和提高；3. 学生将有机会在全班同学面前展示自己的作业，与其他同学分享经验和收获。
五、作业反馈在完成数据分析的第一课时作业后，学生应能掌握以下知识点和技能：1. 数据分析的基本概念和方法；2. 数据收集、整理和处理的方法和技巧；3. 团队合作和问题解决的能力。
对于作业中遇到的问题和困惑，学生应主动向教师请教，寻求帮助和建议。
同时，教师也应该给予积极的反馈和指导，帮助学生更好地理解和掌握相关知识和技能。
此外，教师还应该鼓励学生相互交流和分享经验，促进学生的合作学习和发展。
作业设计方案（第二课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生巩固数据分析的基本概念和方法，提高数据处理和图表呈现的能力，同时培养他们的逻辑思维和问题解决能力。
《第1课数据分析基础》作业设计方案-初中信息技术浙教版20九年级全册自编模拟
《数据分析基础》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本课程第一时段的作业设计，主要目标在于：使学生理解数据分析的重要性；熟悉数据分析的基础工具；学会运用初步的统计分析方法来解析实际问题；形成学生基本的数据处理意识与习惯，为学生今后深度的数据学习奠定基础。
二、作业内容1. 基础理论知识：完成《数据分析基础》教材中的相关章节内容阅读，掌握基本概念，如数据类型、数据处理的流程等。
2. 操作实践：利用现有的数据分析软件（如Excel）进行数据录入、清洗、排序和筛选等基础操作，体验数据处理的流程。
3. 数据分析实践：收集一个班级同学的成绩数据（包括数学、语文等），进行数据统计和分析，至少需要包括以下分析内容：平均分、最高分、最低分、分数的分布情况以及数据的差异等。
将分析结果以表格或图表形式进行展示。
4. 编写报告：将理论学习与操作实践结合，撰写一篇关于《成绩数据统计与解析》的报告，内容包括理论回顾、数据处理步骤和具体分析结果以及根据数据分析提出可能的改进意见或结论。
三、作业要求1. 学生应严格按照操作步骤完成每个任务，包括理论知识学习、数据操作以及分析报告的撰写。
2. 数据的收集和处理要保证真实性和准确性，不能捏造或篡改数据。
3. 报告应清晰明了地表达自己的分析过程和结果，文字表述要准确，图表要清晰，能反映出学生的数据处理能力和分析能力。
4. 提交的作业需包含所有必要的工作步骤和完整的报告，且排版整洁，无错别字。
四、作业评价1. 评价标准包括作业内容的完整性、正确性、分析的深度和广度等。
2. 教师将根据学生在理论学习、实际操作和报告撰写中的表现进行综合评价。
3. 鼓励学生在作业中提出自己的见解和创新点，对有独特见解的学生给予额外加分。
五、作业反馈1. 教师将对学生的作业进行详细批改，指出其中的不足和需要改进的地方。
2. 通过课堂讲解或在线答疑的方式，针对学生在作业中遇到的问题进行解答和指导。
3. 根据学生的作业情况，调整后续的教学计划和重点，确保教学效果的最大化。
《第1课数据分析基础》作业设计方案-初中信息技术浙教版20九年级全册自编模拟
《数据分析基础》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业设计旨在使学生掌握数据分析的基本概念、常用术语和数据处理的初步技能。
通过实践操作，让学生理解数据分析在日常生活和学习中的重要性，培养其运用信息技术解决实际问题的能力。
二、作业内容本课时作业内容主要包括：1. 理论学习：学生需认真阅读教材中关于数据分析的概述，理解数据、信息、知识之间的联系与区别，掌握数据分析的基本流程。
2. 术语掌握：学生需熟悉并记忆常见的数据分析术语，如数据集、变量、样本、均值、方差等，并能够解释其在数据分析中的作用。
3. 实践操作：学生需利用所学的知识，对提供的一组实际数据进行处理和分析。
具体包括数据清洗（去除无效数据）、数据整理（制作表格或图表）、数据描述（计算均值、方差等统计量）等基本操作。
4. 报告撰写：学生需撰写一份简短的报告，记录数据分析的过程和结果，包括对数据的理解、分析的步骤和得出的结论等。
三、作业要求本课时的作业要求如下：1. 理论学习部分要求学生对数据分析的基本概念有清晰的认识，并能准确解释相关术语的含义。
2. 实践操作部分要求学生独立完成，不得抄袭他人成果。
在处理和分析数据时，应遵循客观、准确、全面的原则。
3. 报告撰写部分要求条理清晰，语言简练，分析过程和结果要真实反映学生的理解和分析能力。
报告应包括问题分析、数据处理过程、结果分析和结论四个部分。
四、作业评价教师将对学生的作业进行全面评价，评价标准包括：1. 理论学习部分评价学生对基本概念和术语的掌握程度。
2. 实践操作部分评价学生的数据处理能力和操作规范性。
3. 报告撰写部分评价学生的文字表达能力、逻辑思维能力以及分析问题的深度和广度。
五、作业反馈作业反馈是提高学生学习效果的重要环节。
教师将根据学生的作业情况，进行以下反馈：1. 对学生的理论学习和术语掌握情况进行点评，指出学生的不足之处和需要改进的地方。
2. 对学生的实践操作和报告撰写情况进行综合评价，肯定学生的进步和优点，同时指出需要加强的方面。
《数据挖掘》经典教学设计
# -*-coding：utf-8 -* from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归模型 model = LinearRegression() #建立线性回归模型 print(model) 1）所有模型提供的接口 model.fit()：训练模型，对于监督模型是fit(X, y），对于非监督模型是fit(X）。 2）监督模型提供的接口 model.predict(X_new)：预测新样本。 model.predict_proba(X_new)：预测概率，仅对某些模型有用（如LR）。 model.score ()：得分越高，拟合越好。 3）非监督模型提供的接口 model.transform()：从数据中学到新的“基空间”。 model.fit_transform()：从数据中学到新的基并将这个数据按照这组“基”进行转换。
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8.1 Python常用数据分析工具
第八章 数据挖掘
8.1.3 Pandas
Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame。Series是序列，类似一维数组；
DataFrame相当于一张二维的表格，类似二维数组，它的每一列都是一个Series。为
了定位Series中的元素，pandas 提供了Index对象，每个Series都会有一个对应的
Index，用来标记不同的元素。Index的内容不一定是数字，也可以是字母、汉字等。
类似地，DataFrame相当于多个有同样Index的Series 的组合，每个Series都有唯一的
表头，用来标识不同的Series。
Pandas简例：
# -*-coding：utf-8 -* import pandas as pd #通常用pd作为pandas 的别名。 s = pd.Series([1, 2, 3], index= [ 'a','b','c'])#创建一个序列s d= pd.DataFrame([[1,2 ,3],[4 ,5,6]], columns=['a','b','c' ]) #创建一个表 d2 = pd.DataFrame(s) #也可以用已有的序列来创建表格 d.head() #预览前5行数据 d.describe() #数据基本统计量 #读取文件，注意文件的存储路径不能有中文，否则，读取可能出错 pd.read_excel('data.xls') #读取Excel文件，创建DataFrame pd.read_csv(‘data.csv’,encoding = ‘utf -8’)#读文本格式数据，encoding指定编码
浙江大学本科生《数据挖掘导论》课件.ppt
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实例
Database TDB
Tid Items 10 A, C, D 20 B, C, E 30 A, B, C, E
C1 1st scan
Itemset sup
{A}
2 L1
{B}
3
{C}
3
{D}
1
{E}
3
Itemset sup
{A}
2
{B}
3
{C}
3
{E}
300 {b, f, h, j, o}
{f, b}
400 {b, c, k, s, p}
{c, b, p}
500 {a, f, c, e, l, p, m, n}
{f, c, a, m, p}
最小支持度 = 0.5
步骤:
1. 扫描数据库一次，得到频繁 1-项集
2. 把项按支持度递减排序
3. 再一次扫描数据库，建立FPtree
Items bought A, B, C
Min. support 50% Min. confidence 50%
20
A, C
30
A, D
40
B, E, F
Frequent pattern {A} {B}
Support 75% 50%
For rule A C:
{C} {A, C}
50% 50%
support = support({A}{C}) = 50%
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
Let min_support = 50%, min_conf = 50%: A C (50%, 66.7%) C A (50%, 100%)
《数据分析与挖掘》教学大纲
《数据分析与挖掘》教学⼤纲《数据分析与挖掘》教学⼤纲⼀、课程的基本信息课程编号：02210216 课程性质：专业课/必修课学时：48 学分：2.5开课单位：信息管理学院适⽤专业：电⼦商务专业先修课程：计算机⽂化基础、C语⾔程序设计、统计学、数据库⼆、课程⽬的与任务数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有⽤的，以及最终可理解的模式的⾮平凡过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿⼭中找到蕴藏的知识⾦块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
本课程全⾯⽽⼜系统地介绍了知识发现的⽅法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果。
本课程的重点在培养学⽣的实际分析数据及处理数据的能⼒。
三、课程教学基本要求通过本课程的学习，要求学⽣初步掌握数据挖掘的重要概念和任务、数据挖掘中的常⽤算法（决策树、关联规则、聚类算法、贝叶斯分类算法、⽀持向量机、神经⽹络），以及数据挖掘当前的研究动向五、课程教学基本内容第1章绪论（2课时）教学内容：（1）数据挖掘的概念（2）数据挖掘的历史及发展（3）数据挖掘的研究内容及功能（4）数据挖掘的常⽤技术及⼯具重点：数据挖掘的研究内容及功能难点：数据挖掘的常⽤技术及⼯具第2章数据预处理（4课时）教学内容：（1）数据预处理的⽬地（2）数据清理（3）数据集成和数据变换（4）数据归约（5）特征选择与提取重点：数据集成和数据变换难点：特征选择与提取第3章关联规则挖掘（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）关联规则挖掘算法---Apriori算法原理（3）Apriori算法实例分析（4）Apriori算法源程序分析（5）Apriori算法的特点及应⽤重点：关联规则挖掘算法---Apriori算法原理难点：关联规则挖掘算法---Apriori算法原理第4章决策树分类算法（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）决策树分类算法---ID3算法原理（3）ID3算法实例分析（4）ID3算法源程序分析（5）ID3算法的特点及应⽤（6）决策树分类算法---C4.5算法原理重点：决策树分类算法---ID3算法原理难点：决策树分类算法---ID3算法原理第5章贝叶斯分类算法（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）贝叶斯分类算法原理（3）贝叶斯分类算法实例分析（4）贝叶斯分类算法源程序分析（5）贝叶斯分类算法特点及应⽤重点：贝叶斯分类算法原理难点：贝叶斯分类算法原理第6章⼈⼯神经⽹络算法（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）BP算法原理（3）BP算法实例分析（4）BP算法源程序分析（5）BP算法的特点及应⽤重点：BP算法原理难点：BP算法原理第7章⽀持向量机（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）⽀持向量机原理（3）⽀持向量机实例分析（4）⽀持向量机的特点及应⽤重点：⽀持向量机原理难点：⽀持向量机原理第8章K-means聚类算法（2课时）教学内容：（1）基本概念（2）K-means聚类算法原理（3）K-means聚类算法实例分析（4）K-means聚类算法源程序分析（5）K-means聚类算法的特点及应⽤重点：K-means聚类算法原理难点：K-means聚类算法原理第9章K-中⼼点聚类算法（2课时）教学内容：（1）基本概念（2）K-中⼼点聚类算法原理（3）K-中⼼点聚类算法实例分析（4）K-中⼼点聚类算法源程序分析（5）K-中⼼点聚类算法的特点及应⽤重点：K-中⼼点聚类算法原理难点：K-中⼼点聚类算法原理第10章神经⽹络聚类算法：SOM（2课时）教学内容：（1）基本概念（2）竞争学习算法基础（3）SOM算法原理（4）SOM算法原理实例分析（5）SOM算法原理源程序分析（6）SOM算法原理的特点及应⽤重点：SOM算法原理难点：SOM算法原理六、考核⽅式与成绩评定考核⽅式：考试成绩评定：本课程成绩构成⽐例为：期末考核成绩占总成绩的70 %，平时成绩占总成绩的30 %；平时成绩的各部分占总成绩⽐例分别为：考勤占5%，课堂测验成绩占5%，实验占15%，作业占5% 期末总评成绩＝平时成绩×30%+考核成绩×70%。
《大数据分析与挖掘》-课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JA V A/Python程序设计二、课程简介大数据分析与挖掘是软件工程，计算机科学与技术，大数据管理专业必修课，它集理论，技术和应用性一身，不仅是当前计算机，软件工程领域最热门高级前沿应用技术，并且涉及跨学科领域知识和概率论，数学及算法理论知识，是计算机，软件工程的重要课程模块，同时是大数据管理专业的核心理论课程。
当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
数据分析与挖掘是当前最热的技术与职业方向，在未来几年都将获得飞速发展，前景非常广阔，是学生未来进入社会成才求职的重要核心技能，可以说学好大数据分析与挖掘原理，概念与技术，必将使得学生未来计算机专业发展和职业生涯获得高起点和巨大发展潜力与竞争力。
本课程从实战出发，学习大数据分析与挖掘理论算法与编程工具，围绕真实案例学习并掌握数据分析与挖掘的关键任务和方法。
包括主要的数据分析全流程任务：数据探索，数据预处理，数据可视化展示，数据建模，模型验证与评估，分析结果展示与应用；同时针对不同的数据分析阶段任务在讲解原理同时，介绍大量当前最新的学术界，业界研究方法，技术与模型。
课程在讲解数据分类，数据预测模型，及复杂数据分析场景时，引入了华为网络产品线产品数据部多个经典数据分析与挖掘案例，并且引入阿里数据中台架构，天池AI实训平台，及应用典型案例。
让学生学以致用，紧跟行业最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据分析与挖掘领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《第5课 数据获取》作业设计方案-小学信息技术浙教版23四年级上册
《数据获取》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本节课的作业旨在帮助学生掌握数据获取的基本技能，提高他们的信息素养和实践能力。
通过完成作业，学生将学会如何从不同的来源获取数据，并掌握一些基本的处理方法。
二、作业内容1. 收集身边的数据任务：要求学生从日常生活中收集一些数据，如家庭成员的年龄、身高、体重等。
要求：每个学生需要收集至少三个数据，并记录在作业本上。
评价：根据数据的准确性和多样性进行评价。
2. 制作数据表格任务：学生需要将收集到的数据整理成表格，可以使用电子表格软件（如Excel）完成。
要求：表格要清晰、规范，能够展示数据的特征。
评价：根据表格的规范性和展示数据的准确性进行评价。
3. 分析数据任务：学生需要对收集到的数据进行简单的分析，如绘制柱状图或折线图等。
要求：分析要合理、有依据，能够得出一些有趣的结论。
评价：根据分析的准确性和结论的有趣性进行评价。
三、作业要求1. 独立完成：学生需要独立完成作业，不能抄袭或使用其他方式获取答案。
2. 质量优先：作业的质量是评价的主要标准，而不是数量。
学生需要认真对待每一个任务，确保数据的准确性和分析的合理性。
3. 反馈与调整：学生需要在作业完成后提交作业，教师将对作业进行批改和反馈，学生可以根据反馈进行修改和调整。
四、作业评价1. 数量与质量：评价将综合考虑学生提交的作业数量和质量，以及他们在完成作业过程中的表现。
2. 创新性：鼓励学生在完成作业时提出新的思路和方法，对于创新性的解决方案将给予额外的加分。
3. 团队合作：对于需要团队合作的任务，如收集身边的数据，将考虑小组的整体表现进行评价。
4. 时间管理：对于按时提交作业的学生将给予加分奖励，对于拖延或未提交作业的学生将给予提醒或惩罚。
五、作业反馈教师将在批改完作业后向学生提供反馈，包括对作业的整体评价、建议和改进措施等。
学生可以认真阅读反馈，并根据建议进行改进和调整。
同时，学生也可以在班级群内分享自己的作业成果和心得体会，与其他同学进行交流和分享。
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2013秋浙江大学数据挖掘作业必做在线单选题1.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 简洁性B 确定性C 实用性D 新颖性正确答案:B单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A单选题3.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B单选题7.假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析E 概念描述正确答案:E单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B单选题12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A单选题13.支持度(support)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 实用性B 确定性C 简洁性D 新颖性正确答案:A单选题14.以下哪个范围是数据仓库的数据库规模的一个合理范围？A 1－100MB 100M－10GC 10－1000GD 100GB－数TB正确答案:D单选题15.下面那种数据挖掘方法可以用来检测孤立点?A 概念描述B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:C单选题16.字段Hair_color = {auburn, black, blond, brown, grey, red, white}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:A单选题17.下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:C单选题18.哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？A 平滑B 聚集C 数据概化D 规范化正确答案:C单选题19.下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。
A 选择任务相关的数据B 选择要挖掘的知识类型C 模式的兴趣度度量D 模式的可视化表示正确答案:B单选题20.孤立点挖掘适用于下列哪种场合？A 目标市场分析B 购物篮分析C 模式识别D 信用卡欺诈检测正确答案:D单选题21.下面的数据操作中，哪些操作不是多维数据模型上的OLAP操作？A 上卷(roll-up)B 选择(select)C 切片(slice)D 转轴(pivot)正确答案:B单选题22.下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？A 空间填充曲线B 散点图矩阵C 平行坐标D 圆弓分割正确答案:B单选题23.根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 演变分析D 概念描述正确答案:B单选题24.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:D单选题25.数据归约的目的是（）。
A 填补数据种的空缺值B 集成多个数据源的数据C 得到数据集的压缩表示D 规范化数据正确答案:C单选题26.数据的噪声是指（）。
A 孤立点B 空缺值C 测量变量中的随即错误或偏差D 数据变换引起的错误正确答案:C单选题27.存放最低层汇总的方体称为（）。
A 顶点方体B 方体的格C 基本方体D 维正确答案:C单选题28.数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。
A 所涉及的算法的复杂性B 所涉及的数据量C 计算结果的表现形式D 是否使用了人工智能技术正确答案:B单选题29.以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类？A 划分的方法B 基于模型的方法C 基于密度的方法D 层次的方法正确答案:C单选题30.帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 孤立点分析E 演变分析正确答案:C单选题31.以下哪个指标不是表示对象间的相似度和相异度？A Euclidean距离B Manhattan距离C Eula距离D Minkowski距离正确答案:C单选题32.字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:C单选题33.根据关联分析中所处理的值类型，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则和量化关联规则B 单维关联规则和多维关联规则C 单层关联规则和多层关联规则D 简答关联规则和复杂关联规则正确答案:A单选题34.（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
A 概念分层C 分箱D 直方图正确答案:B多选题35.OLAP系统和OLTP系统的主要区别包括（）。
A OLTP系统主要用于管理当前数据，而OLAP系统主要存放的是历史数据B 在数据的存取上，OLTP系统比OLAP系统有着更多的写操作C 对OLTP系统上的数据访问量往往比对OLAP系统的数据访问量要大得多D OLAP系统中往往存放的是汇总的数据，而OLTP系统中往往存放详细的数据正确答案:ABD多选题36.Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。
A 会消耗大量的内存B 会产生大量的候选项集C 对候选项集的支持度计算非常繁琐D 要对数据进行多次扫描正确答案:BCD多选题37.下列哪些是数据变换可能涉及的内容？B 数据概化C 维归约D 规范化正确答案:BD多选题38.下面哪些问题是我们进行数据预处理的原因？A 数据中的空缺值B 噪声数据C 数据中的不一致性D 数据中的概念分层正确答案:ABC多选题39.以下哪些是数据仓库的主要应用？A 信息处理B 互联网搜索C 分析处理D 数据挖掘正确答案:ACD多选题40.根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BC多选题41.数据清理的目的是处理数据中的（）。
A 空缺值B 噪声数据C 不一致数据D 敏感数据正确答案:ABC多选题42.从结构的角度看，数据仓库模型包括以下几类（）。
A 企业仓库B 数据集市C 虚拟仓库D 信息仓库正确答案:ABC多选题43.根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单层关联规则D 多层关联规则正确答案:BD多选题44.数据仓库的三层架构主要包括以下哪三部分？A 数据源B 数据仓库服务器C OLAP服务器D 前端工具正确答案:BCD多选题45.以下哪些原因可能引起空缺值？A 设备异常B 命名规则的不一致C 与其他已有数据不一致而被删除D 在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入正确答案:ACD加入错题集关闭窗体底端。