数据挖掘测试题
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。
数据挖掘试题(单选)
单选题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？(A)A. 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, PrecisionA. Precision, ROC D. 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？(C)A. 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？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链5. 什么是KDD？ (A)A. 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？（A）A. 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？(B)A. 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？(C)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)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11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值12. 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。
(完整版)数据挖掘考试题库
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。
数据挖掘(练习)考试答案
数据挖掘（练习）1、(单选，4分)以下哪项不属于知识发现的过程？( )A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试答案：D2、(单选，4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容？（）A、分类B、聚类C、离群点检测D、递归分析答案：D3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）A、A．标称属性B、数值属性C、高维属性D、序数属性答案：C4、(单选，4分)以下哪个度量属于数据散度的描述？（）A、均值B、中位数C、标准差D、众数答案：C5、(单选，4分)以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（D ）A、A．均值B、中位数C、众数D、四分位数答案：D6、(单选，4分)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：C7、(单选，4分)聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( )A、K-MeansB、DBSCANC、SVMD、EM 答案：C8、(单选，4分)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？( )A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则答案：C9、(单选，4分)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？( )A、分类B、聚类C、关联分析D、隐马尔可夫链答案：B10、(单选，4分)在构造决策树时，以下哪种不是选择属性的度量的方法？( )A、信息增益B、信息增益率C、基尼指数D、距离答案：D11、(单选，4分)知识发现流程最核心的步骤是什么？( )A、数据挖掘B、数据预处理C、模式评估D、知识表示答案：A12、(单选，4分)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？( )A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘答案：C13、(单选，4分)以下哪个度量属于数据中心性的描述？（）A、均值B、极差C、众数D、标准差答案：A14、(单选，4分)类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( )A、K-MeansB、DBSCANC、KNND、EM 答案：C15、(单选，4分)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？( ) A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理答案：A16、(单选，4分)以下哪些算法是分类算法？( ) A、DBSCAN B、C4.5 C、K-Mean D、EM 答案：B17、(单选，4分)K-means算法的缺点不包括？( ) A、K必须是事先给定的B、选择初始聚类中心C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D、可伸缩、高效答案：D18、(单选，4分)机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）A、增加样本数量B、增加模型复杂度C、去除噪声D、正则化答案：B19、(单选，4分)下面那个不属于知识发现过程。
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分)1。
怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程,其最终目标是掌握数据的模式.流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识,接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据;然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。
2。
时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。
例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型.2）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。
若时间序列是平稳的，可以用自回归（Auto Regressive，简称AR）模型、移动回归模型(Moving Average,简称MA）或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average,简称ARMA)模型进行分析预测.3）、其他方法：可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。
由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。
假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值,就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测.3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种,最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近,相似性越大，距离越远，相似性越小。
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。
大数据挖掘技术练习(习题卷14)
大数据挖掘技术练习(习题卷14)第1部分：单项选择题，共51题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]人工智能不会（）A)听（语音识别、机器翻译），看（图像识别、文字识别）B)说（语音合成、人机对话）,思考（人机对弈、定理证明等）C)学习（机器学习、知识表示等），行动（机器人、自动驾驶汽车等）D)表达感情答案:D解析:2.[单选题]以下关于大数据应用说法错误的是( )。
A)大数据起源互联网,目前处于成熟期;B)目前金融、电信、零售、公共服务等领域在积极的探索和应用大数据;C)互联网是大数据的发源地;D)互联网上形成了多种相对成熟的应用模式。
答案:A解析:3.[单选题]协同过滤分析用户兴趣 , 在用户群中找到指定用户的相似 （兴趣）用户, 综合这些用户对 某一信息的评价 , 形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度( ),并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。
A)相似B)相同C)推荐D)预测答案:D解析:4.[单选题]马云认为，（）是数据时代必须跨过的一个坎A)数据隐私B)数据服务C)数据获取D)数据应用答案:A解析:5.[单选题]研究顾客是否想购买手机与年龄,性别,收入和工作地点的关系可以使用()A)回归方法B)分类方法C)聚类方法D)关联分析答案:B解析:C)mapred-site.xmlD)hadoop-env.sh答案:B解析:7.[单选题]BIRCH是一种( B )。
A)分类器B)聚类算法C)关联分析算法D)特征选择算法答案:B解析:8.[单选题]基于DPI的网站统计分析功能目前暂无法支持的是A)域名按网站聚合B)URL的访问源记录C)域名流量统计D)页面内容爬取答案:D解析:9.[单选题]视频业务端到端问题定界的关键点在于（）A)查找KQI对应的相关异常KPI指标B)不同维度的对比定位分析C)进行HTTP错误码分析D)进行接口以上以下分析答案:A解析:10.[单选题]数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是A)数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;B)捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;C)数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;D)数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.答案:C解析:11.[单选题]联机分析处理包括以下不是基本分析功能的为： ( )A)聚类B)切片C)转轴D)切块答案:A解析:12.[单选题]CRISP-DM是跨行业数据挖掘过程标准，下述哪项工作是 在data preperation阶段完成A)数据收集B)数据清洗13.[单选题]订单表order包含用户信息uid和产品信息pid等属性列,以下语句能够返回至少被订购过三次的Pid是______。
2023年数据挖掘大赛赛题
大数据挖掘培训测试题
一、单选题
1、大数据挖掘的产出是（）[单选题]*
A、数据
B、报告
C、信息和知识
D、报表
2、大数据挖掘通用路径的第一步是（）[单选题]*
A、数据信息化
B、业务数据化
C、信息策略化
D、数据报表化
3、数据分析常见的产出是（）[单选题]*
A、分析报告
B、机器学习模型
C、微观操作策略
D、都不是
4、大数据挖掘通用流程中数据层的任务不包括（）[单选题]*
A、数据获取
B、模型训练
C、数据整理
D、数据清洗
5、数据分析基本过程的第一步是（）[单选题]*
A、明确目标和思路
B、数据采集
C、数据预处理
D、数据清洗
6、下列哪些不是数据分析中数据预处理阶段的动作（）[单选题]*
A、数据清洗
B、数据集成
C、数据派生
D、数据探索
7、数据分析报告通常采用下列哪种结构（）[单选题]*
A、总-分-总
B、分-总-分
C、总-分-分
D、分-分-总
8、把复杂问题拆解成简单项的数据分析思维方法是（）[单选题]*
A、5W2H方法
B、二八原则方法
C、逻辑树拆解法
D、假设验证法
9、精准营销过程数据分析通常使用下列哪种思维方法（）[单选题]*
A、5W2H方法
B、6R准则
C、矩阵分析法
D、漏洞分析法
10、列联分析中，用下列哪种方法来评价因子之间的影响显著性（）[单选题]*
A、相关系数大小
B、方差大小
C、包裹法
D、卡方验证。
数据挖掘 练习
※:数据挖掘（练习）1、(单选，4分)以下哪项不属于知识发现的过程？()A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试答案：D※:数据挖掘（练习）2、(单选，4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容？（）A、分类B、聚类C、离群点检测D、递归分析答案：D※:数据挖掘（练习）3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）A、A．标称属性B、数值属性C、高维属性D、序数属性答案：C※:数据挖掘（练习）4、(单选，4分)以下哪个度量属于数据散度的描述？（）A、均值B、中位数C、标准差D、众数答案：C※:数据挖掘（练习）5、(单选，4分)以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（D）A、A．均值B、中位数C、众数D、四分位数答案：D※:数据挖掘（练习）6、(单选，4分)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：C※:数据挖掘（练习）7、(单选，4分)聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？()A、K-MeansB、DBSCANC、SVMD、EM答案：C※:数据挖掘（练习）8、(单选，4分)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？()A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则答案：C※:数据挖掘（练习）9、(单选，4分)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？()A、分类B、聚类C、关联分析D、隐马尔可夫链答案：B※:数据挖掘（练习）10、(单选，4分)在构造决策树时，以下哪种不是选择属性的度量的方法？()A、信息增益B、信息增益率C、基尼指数D、距离答案：D※:数据挖掘（练习）11、(单选，4分)知识发现流程最核心的步骤是什么？()A、数据挖掘B、数据预处理C、模式评估D、知识表示答案：A※:数据挖掘（练习）12、(单选，4分)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？()A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘答案：C※:数据挖掘（练习）13、(单选，4分)以下哪个度量属于数据中心性的描述？（）A、均值B、极差C、众数D、标准差答案：A※:数据挖掘（练习）14、(单选，4分)类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？()A、K-MeansB、DBSCANC、KNND、EM答案：C※:数据挖掘（练习）15、(单选，4分)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？()A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理答案：A※:数据挖掘（练习）16、(单选，4分)以下哪些算法是分类算法？()A、DBSCANB、C4.5C、K-MeanD、EM答案：B※:数据挖掘（练习）17、(单选，4分)K-means算法的缺点不包括？()A、K必须是事先给定的B、选择初始聚类中心C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D、可伸缩、高效答案：D※:数据挖掘（练习）18、(单选，4分)机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）A、增加样本数量B、增加模型复杂度C、去除噪声D、正则化答案：B※:数据挖掘（练习）19、(单选，4分)下面那个不属于知识发现过程。
大数据技术与数据挖掘测试 选择题 61题
1题1. 大数据的“4V”特性不包括以下哪一项？A. VolumeB. VelocityC. VarietyD. Visibility2. 在数据挖掘中，以下哪种技术主要用于分类任务？A. 聚类分析B. 关联规则学习C. 决策树D. 主成分分析3. Hadoop生态系统中的哪个组件用于数据存储？A. HiveB. HBaseC. PigD. Sqoop4. 以下哪个不是大数据处理框架？A. Apache SparkB. Apache FlinkC. Apache KafkaD. Apache Tomcat5. 数据仓库的主要目的是什么？A. 实时数据处理B. 数据分析和报告C. 数据备份D. 数据加密6. 在数据挖掘中，Apriori算法主要用于哪种任务？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测7. 以下哪个工具不是用于大数据分析的？A. TableauB. SASC. ExcelD. R8. 数据预处理中的“数据清洗”主要目的是什么？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 提高数据质量D. 数据加密9. 在Hadoop中，MapReduce的主要作用是什么？A. 数据存储B. 数据分析C. 数据传输D. 数据备份10. 以下哪个不是NoSQL数据库？A. MongoDBB. CassandraC. RedisD. Oracle11. 数据挖掘中的“监督学习”与“无监督学习”的主要区别是什么？A. 是否有标签B. 数据量大小C. 数据类型D. 数据来源12. 在数据挖掘中，K-means算法属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则13. 以下哪个是大数据分析的典型应用场景？A. 在线购物推荐B. 文字处理C. 图形设计D. 音乐播放14. 数据挖掘中的“特征选择”主要目的是什么？A. 增加特征数量B. 减少特征数量C. 增加数据量D. 减少数据量15. 在数据仓库中，ETL过程不包括以下哪一步？A. 抽取B. 转换C. 加载D. 分析16. 以下哪个不是数据挖掘的步骤？A. 数据收集B. 数据预处理C. 数据分析D. 数据存储17. 在数据挖掘中，“交叉验证”主要用于什么？A. 数据清洗B. 模型评估C. 数据加载D. 数据转换18. 以下哪个是大数据处理中的实时处理框架？A. Apache HadoopB. Apache SparkC. Apache HiveD. Apache HBase19. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于什么？A. 发现数据中的异常值B. 数据分类C. 数据聚类D. 数据关联20. 在数据挖掘中，“回归分析”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 预测数值D. 关联规则21. 以下哪个不是大数据存储解决方案？A. Amazon S3B. Google Cloud StorageC. Microsoft Azure Blob StorageD. Dropbox22. 数据挖掘中的“文本挖掘”主要用于什么？A. 处理结构化数据B. 处理非结构化数据C. 数据加密D. 数据备份23. 在数据挖掘中，“神经网络”属于哪种类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 强化学习24. 以下哪个是大数据分析中的可视化工具？A. Power BIB. MySQLC. JavaD. C++25. 数据挖掘中的“时间序列分析”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 预测时间序列数据D. 关联规则26. 在数据挖掘中，“决策树”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则27. 以下哪个不是大数据分析的挑战？A. 数据质量B. 数据安全C. 数据量小D. 数据处理速度28. 数据挖掘中的“关联规则”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现数据间的关联关系D. 数据加密29. 在数据挖掘中，“贝叶斯网络”属于哪种类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 强化学习30. 以下哪个是大数据分析中的机器学习框架？A. TensorFlowB. DockerC. KubernetesD. Jenkins31. 数据挖掘中的“聚类分析”主要用于什么？A. 分类B. 发现数据中的模式C. 回归D. 关联规则32. 在数据挖掘中，“支持向量机”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则33. 以下哪个不是大数据分析的数据源？A. 社交媒体B. 传感器数据C. 传统数据库D. 书籍34. 数据挖掘中的“主成分分析”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 数据降维D. 关联规则35. 在数据挖掘中，“随机森林”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则36. 以下哪个是大数据分析中的数据集成工具？A. TalendB. HadoopC. SparkD. Kafka37. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现序列数据中的模式D. 关联规则38. 在数据挖掘中，“朴素贝叶斯”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则39. 以下哪个是大数据分析中的数据清洗工具？A. OpenRefineB. HadoopC. SparkD. Kafka40. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现数据间的关联关系D. 数据加密41. 在数据挖掘中，“逻辑回归”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则42. 以下哪个不是大数据分析的数据处理技术？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据加密D. 数据加载43. 数据挖掘中的“深度学习”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 处理复杂数据D. 关联规则44. 在数据挖掘中，“K NN算法”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则45. 以下哪个是大数据分析中的数据可视化平台？A. D3.jsB. HadoopC. SparkD. Kafka46. 数据挖掘中的“时间序列预测”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 预测未来数据D. 关联规则47. 在数据挖掘中，“集成学习”属于哪种类型？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则48. 以下哪个是大数据分析中的数据存储技术？A. HDFSB. HadoopC. SparkD. Kafka49. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现异常数据D. 关联规则50. 在数据挖掘中，“关联规则学习”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现数据间的关联关系D. 数据加密51. 以下哪个是大数据分析中的数据处理框架？A. Apache BeamB. HadoopC. SparkD. Kafka52. 数据挖掘中的“文本分类”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 处理文本数据D. 关联规则53. 在数据挖掘中，“神经网络”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 处理复杂数据D. 关联规则54. 以下哪个是大数据分析中的数据集成平台？A. InformaticaB. HadoopC. SparkD. Kafka55. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现序列数据中的模式D. 关联规则56. 在数据挖掘中，“朴素贝叶斯”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 处理文本数据D. 关联规则57. 以下哪个是大数据分析中的数据清洗平台？A. TrifactaB. HadoopC. SparkD. Kafka58. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 发现数据间的关联关系D. 数据加密59. 在数据挖掘中，“逻辑回归”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则60. 以下哪个不是大数据分析的数据处理技术？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据加密D. 数据加载61. 数据挖掘中的“深度学习”主要用于什么？A. 分类B. 聚类C. 处理复杂数据D. 关联规则答案1. D2. C3. B4. D5. B6. C7. C8. C9. B10. D11. A12. B13. A14. B15. D16. D17. B18. B19. A20. C21. D22. B23. A24. A25. C26. A27. C28. C29. A30. A31. B32. A33. D34. C35. A36. A37. C38. A39. A40. C41. A42. C43. C44. A45. A46. C47. A48. A49. C50. C51. A52. A53. C54. A55. C56. A57. A58. C59. A60. C61. C。
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。
《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案
《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案数据挖掘方法期末考试试卷一、选择题（每题5分，共25分）1. 数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的模式和知识。
以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 图像识别答案：D2. 决策树是一种常见的分类算法，它在哪个阶段进行剪枝？A. 生成阶段B. 修剪阶段C. 测试阶段D. 应用阶段答案：B3. K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？A. 1B. 3C. 5D. 10答案：B4. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指？A. 一条规则必须满足的最小条件概率B. 一条规则必须满足的最小置信度C. 数据集中满足条件概率的最小值D. 数据集中满足条件的最小实例数答案：D5. 以下哪种技术不属于聚类分析？A. 层次聚类B. 基于密度的聚类C. 基于距离的聚类D. 基于规则的聚类答案：D二、填空题（每题5分，共25分）1. 在分类算法中，将数据集中的每个实例分配给一个类别的过程称为________。
答案：分类2. 决策树算法中，用于评估节点纯度的指标有________、________和________等。
答案：信息熵、增益、增益率3. K-均值聚类算法中，簇心的初始值通常通过________算法来确定。
答案：随机初始化4. 在关联规则挖掘中，________、________和________是三个基本的概念。
答案：项集、频繁项集、关联规则5. 在基于距离的聚类算法中，常用的距离度量有________、________和________等。
答案：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是决策树，以及它的工作原理。
答案：决策树是一种常见的分类和回归算法，它通过一系列的判断条件将数据集划分为不同的子集，最终达到分类或回归的目的。
它的工作原理是从根节点开始，根据特征值的不同，选择合适的分支，一直递归到叶节点，得到最终的预测结果。
数据挖掘考试题库
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。
数据挖掘技术课程模拟练习题
数据挖掘技术课程模拟练习题一、选择题1、以下哪项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，以下哪种算法常用于分类问题？（）A KMeans 算法B Apriori 算法C 决策树算法D 层次聚类算法3、数据挖掘中的“过拟合”现象是指（）A 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差B 模型在训练集和测试集上表现都很差C 模型在训练集上表现很差，但在测试集上表现很好D 模型在训练集和测试集上表现都很好4、以下哪项不是处理缺失值的常用方法？（）A 删除包含缺失值的记录B 用平均值填充缺失值C 用众数填充缺失值D 对缺失值不做处理5、数据挖掘中的特征选择是为了（）A 减少数据量B 提高模型的准确性C 便于数据可视化D 以上都是二、填空题1、数据挖掘的流程包括_____、＿____、＿____、＿____、＿____和_____。
2、常见的数据预处理方法有_____、＿____、＿____、＿____和_____。
3、关联规则挖掘中，常用的两个指标是_____和_____。
三、简答题1、请简要说明数据挖掘与传统数据分析的区别。
数据挖掘和传统数据分析有以下几个主要区别。
首先，在数据规模上，数据挖掘通常处理的是大规模的数据集合，可能包含海量的数据记录和丰富的属性；而传统数据分析一般处理相对较小规模的数据。
其次，数据挖掘更注重发现隐藏在数据中的未知模式和关系，具有一定的探索性和预测性；传统数据分析则更多是对已知问题进行分析和描述。
再者，数据挖掘所使用的技术和算法更加复杂多样，常常需要综合运用多种方法；传统数据分析则主要依赖一些基本的统计分析方法。
另外，数据挖掘的结果往往是新的知识和洞察，可能会对业务产生重大影响；传统数据分析则主要是为了支持决策和解决特定的业务问题。
2、简述数据清洗的主要步骤。
数据清洗的主要步骤包括：第一步是数据审查，对原始数据进行全面的检查，了解数据的质量状况，包括缺失值、异常值、错误数据等。
数据挖掘试题(110道)
单选题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？(A)A.xx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,PrecisionA. Precision,ROC D. 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？(C)A.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？(B)A.分类B.聚类C.关联分析D.隐马尔可夫链5.什么是KDD？(A)A.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？（A）A.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？(B)A.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？(C)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)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11.下面哪种不属于数据预处理的方法？(D)A变量代换B离散化C 聚集D 估计遗漏值12.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。
数据挖掘与分析技术考试
数据挖掘与分析技术考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据挖掘与分析技术主要涉及哪两个领域？A. 统计学B. 机器学习C. 数据库系统D. 数据可视化2. 在数据挖掘中，以下哪个步骤不是必须的？A. 数据清洗B. 特征工程C. 建立模型D. 预测3. 数据挖掘中，以下哪个术语描述的是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程？A. 数据挖掘B. 数据转换C. 数据分析D. 数据预处理4. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用来识别数据中的模式？A. 关联规则学习B. 回归分析C. 聚类分析D. 决策树5. 数据挖掘与分析技术中，以下哪个是用于评估模型性能的指标？A. 准确率B. 召回率C. F1 分数D. 均方误差6. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用来预测未来的趋势？A. 时间序列分析B. 逻辑回归C. 支持向量机D. 神经网络7. 数据挖掘中，以下哪个步骤通常在模型的训练阶段进行？A. 数据收集B. 数据清洗C. 模型训练D. 模型评估8. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用来发现数据中的异常值？A. 聚类分析B. 神经网络C. 异常检测D. 自然语言处理9. 数据挖掘与分析技术中，以下哪个是用于描述数据集中各数值之间关系的方法？A. 统计描述B. 数据可视化C. 聚类分析D. 关联规则学习10. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用来评估数据集的密度和复杂度？A. 分形维数B. 熵C. 置换-扩散算法D. k-均值聚类11. 数据挖掘与分析技术主要涉及哪几个方面？B. 机器学习C. 深度学习D. 数据库管理12. 在数据挖掘中，以下哪个算法常用于分类和预测？A. K-均值算法B. 决策树算法C. 聚类算法D. 神经网络算法13. 数据挖掘中，用于发现数据项之间有趣关系的方法有哪几种？A. 关联规则挖掘B. 分类和预测C. 文本挖掘D. 回归分析14. 在数据挖掘中，以下哪个工具常用于数据清洗和预处理？A. ExcelB. SQLC. PythonD. R语言15. 数据挖掘与分析技术中，哪一项是用于评估模型性能的方法？A. 交叉验证B. K-折叠交叉验证C.留一法D. 自助法16. 在数据挖掘中，以下哪个技术常用于处理大规模数据集？A. 分布式计算B. 缓存技术C. 索引技术17. 数据挖掘与分析技术中，哪一项是用于描述数据集中模式和趋势的方法？A. 聚类分析B. 回归分析C. 时间序列分析D. 神经网络18. 在数据挖掘中，以下哪个步骤通常不是数据挖掘流程的第一步？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据转换D. 数据挖掘19. 数据挖掘与分析技术中，哪一项是用于预测未来事件的方法？A. 预测建模B. 分类C. 聚类D. 关联规则挖掘20. 在数据挖掘中，以下哪个技术常用于从大量数据中提取知识？A. 数据可视化B. 数据挖掘C. 数据分析D. 数据仓库21. 数据挖掘中常用的聚类算法有哪些？A. K-meansB. DBSCANC.层次聚类D. GMM（高斯混合模型）22. 以下哪个技术可以用来评估数据集的内在质量？B. 数据转换C. 数据验证D. 数据可视化23. 关联规则挖掘中，什么指标用于衡量规则的实用性？A. 置信度B. 支持度C. 强关联规则D. 假设检验24. 在数据挖掘中，什么是分类和预测？A. 分类是将数据划分为不同的组或类别B. 预测是根据历史数据进行趋势分析C. 分类是将数据划分为不同的组或类别D. 预测是根据历史数据进行趋势分析25. 数据挖掘中，什么技术可以用来发现数据中的异常值？A. 数据清理B. 数据转换C. 数据验证D. 数据可视化26. 以下哪个是决策树的构建方法？A. 连续属性分割B. 基于信息增益C. 基于最小描述长度D. 基于贝叶斯分类器27. 数据挖掘中，什么技术可以用来识别数据集中的模式？A. 数据清理B. 数据转换C. 数据验证28. 以下哪个技术可以用来评估模型的预测能力？A. 模型训练B. 模型评估C. 模型测试D. 模型优化29. 在关联规则挖掘中，什么指标用于衡量规则的普遍性？A. 置信度B. 支持度C. 强关联规则D. 假设检验30. 数据挖掘中，什么技术可以用来预测未来的趋势？A. 时间序列分析B. 回归分析C. 聚类分析D. 决策树31. 在数据挖掘中，以下哪个步骤不是必然发生的？A. 数据预处理B. 特征工程C. 建立模型D. 模型评估32. 以下哪个算法不是监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 神经网络33. 数据挖掘中，用于描述数据集的分布情况的统计量有哪些？A. 均值B. 中位数C. 标准差D. 四分位距34. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据预处理的一部分？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据集成D. 数据压缩35. 在进行数据挖掘时，以下哪个因素可能影响挖掘效果？A. 数据质量B. 算法选择C. 业务理解D. 计算资源36. 数据挖掘中，以下哪个术语用来描述从大量数据中抽取出有意义的信息的过程？A. 数据挖掘B. 数据分析C. 数据可视化D. 数据建模37. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用来评估模型的性能？A. 交叉验证B. 超参数调整C. 误差计算D. 特征选择38. 在数据挖掘项目中，以下哪个角色通常负责监控项目的进度和资源？A. 项目经理B. 数据分析师C. 数据工程师D. 商业分析师39. 在数据挖掘中，以下哪个步骤属于数据挖掘的后续阶段？A. 数据收集B. 数据清洗C. 模型评估D. 结果解释40. 数据挖掘的目的是什么？A. 了解客户需求B. 预测未来趋势C. 提高决策效率D. 优化产品性能41. 数据挖掘中使用最频繁的算法是？A. 决策树B. 支持向量机（SVM）C. 神经网络D. 关联规则学习42. 数据挖掘中，以下哪个步骤不属于数据预处理阶段？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据集成D. 数据划分43. 在数据挖掘中，用于描述和评估模型预测能力的是？A. 精确率B. 召回率C. F1分数D. AUC-ROC曲线44. 以下哪个选项不属于数据挖掘中的特征工程？A. 特征选择B. 特征转换C. 特征规范化D. 特征降维45. 在数据挖掘中，以下哪个技术用于发现数据中的关联关系？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 回归46. 数据挖掘中，用于评估模型对未知数据的预测能力的是？A. 置信区间B. 交叉验证C. 模型泛化能力D. AUC-ROC曲线47. 在数据挖掘中，以下哪个步骤属于数据挖掘的结果评估阶段？A. 数据清洗B. 模型训练C. 模型评估D. 模型部署48. 数据挖掘中，以下哪个技术可以用来评估数据集的内在质量？A. 数据可视化B. 数据质量指标计算C. 数据分布分析D. 数据相关性分析49. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用来预测未来的趋势和行为？A. 时间序列分析B. 回归分析C. 文本挖掘D. 机器学习二、问答题1. 什么是数据挖掘？请简要介绍数据挖掘的基本过程。
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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？A
A. 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, Recall
B. Recall, Precision
C. Precision, ROC
D. Recall, ROC
3.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？C
A. 频繁模式挖掘
B. 分类和预测
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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？B
A. 分类
B. 聚类
C. 关联分析
D. 隐马尔可夫链
5. 什么是KDD？A
A. 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？A
A. 探索性数据分析
B. 建模描述
C. 预测建模
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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？B
A. 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？C
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
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
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10.下面哪种不属于数据预处理的方法？D
A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。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？B
A 第一个
B 第二个
C 第三个
D 第四个
12.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？A
A 第一个
B 第二个
C 第三个
D 第四个
13.下面哪个不属于数据的属性类型：D
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A 标称
B 序数
C 区间
D相异
14. 在上题中，属于定量的属性类型是：C
A 标称
B 序数
C 区间
D 相异
15. 只有非零值才重要的二元属性被称作：C
A 计数属性
B 离散属性
C非对称的二元属性
D 对称属性
16. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：D
A 嵌入
B 过滤
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C 包装
D 抽样
17.下面不属于创建新属性的相关方法的是：B
A特征提取
B特征修改
C映射数据到新的空间
D特征构造
18. 考虑值集{1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是C
A 2
B 3
C 3.5
D 5
19.下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？A
A 傅立叶变换
B 特征加权
C 渐进抽样
D 维归约
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20.熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：B
A 1比特
B 2.6比特
C 3.2比特
D 3.8比特
21.假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为：D
A 0.821
B 1.224
C 1.458
D 0.716
22.假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。
第二个箱子值为：A
A 18.3
B 22.6
C 26.8
D 27.9
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23. 考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位数极差是：A
A 31
B 24
C 55
D 3
24. 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。
则年级属性的众数是：A
A 一年级
B二年级
C 三年级
D 四年级
25. 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：B
A 等高线图
B 饼图
C 曲面图
D 矢量场图
26. 在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：D
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A 有放回的简单随机抽样
B 无放回的简单随机抽样
C 分层抽样
D 渐进抽样
27. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是C
A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;
B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;
C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;
D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.
28. 关于基本数据的元数据是指: D
A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;
B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;
C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;
D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.
29. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: C
A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;
B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;
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C.数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;
D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.
30. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: A
A. 数据仓库开发要从数据出发;
B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;
C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;
D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式
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