数据挖掘试卷及答案

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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。

数据挖掘试题及答案

数据挖掘试题及答案数据挖掘是一门利用数据分析技术从大量的数据集中发现规律、模式和知识的过程。

它对我们理解和利用数据提供了有力的支持，被广泛应用于商业、科学研究等领域。

下面是一些常见的数据挖掘试题及其答案。

试题一：什么是数据挖掘？答案：数据挖掘是指利用计算机技术和统计学方法，从大规模数据集中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。

它包括数据预处理、特征选择、模型构建以及模式识别和知识发现等步骤。

试题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

分类是指将数据集中的样本划分到不同的类别中；聚类是将数据集划分为若干个相似的组；关联规则挖掘是找出数据中项之间的关联关系；异常检测是识别与正常模式不符的数据。

试题三：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、聚类算法、关联规则算法和神经网络等。

决策树算法通过对数据集进行划分，构建一棵树形结构用于分类；聚类算法根据相似度将数据集分为不同的簇；关联规则算法用于发现数据集中项之间的关联关系；神经网络模拟人脑的神经元网络结构，用于数据分类和预测。

试题四：数据挖掘的应用场景有哪些？答案：数据挖掘的应用场景非常广泛。

在商业领域，它可以帮助企业进行市场分析、客户关系管理和产品推荐等；在科学研究中，它能够帮助科学家从大量的实验数据中发现新的知识和规律；在医疗领域，它可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择等。

试题五：数据挖掘存在的挑战有哪些？答案：数据挖掘存在一些挑战，包括数据质量不高、维度灾难、算法性能和可解释性等方面。

数据质量不高可能导致挖掘结果不准确；维度灾难是指当数据特征数量很多时，算法的计算复杂度急剧增加；算法性能要求高，对大规模数据集的挖掘需要高效的算法；可解释性是指挖掘结果是否易于被理解和解释。

以上是一些常见的数据挖掘试题及其答案。

通过理解和掌握数据挖掘的基本概念、任务、算法和应用场景，可以帮助我们更好地运用数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策和创新提供支持。

《数据挖掘教学课件》数据挖掘期末考题（答案）

华南理工大学计算机科学与工程学院2012—2013学年度第二学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)专业：计算机科学与技术年级：2010 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号一二三四总分得分一.填空题（每空1分，共20分）1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变_________和非易失性。

2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。

3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。

4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。

5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。

6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。

二.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的方法。

1、忽略该记录2、手工填写空缺值3、使用默认值4、使用属性平均值5、使用同类样本平均值6、使用最可能的值2.挖掘的知识类型。

1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析3.何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。

联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。

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。

数据挖掘原理与应用---试题及答案试卷十二答案精选全文完整版

数据挖掘原理与应用试题及答案试卷一、（30分，总共30题，每题答对得1分，答错得0分）单选题1、在ID3算法中信息增益是指（ D ）A、信息的溢出程度B、信息的增加效益C、熵增加的程度最大D、熵减少的程度最大2、下面哪种情况不会影响K-means聚类的效果？（ B ）A、数据点密度分布不均B、数据点呈圆形状分布C、数据中有异常点存在D、数据点呈非凸形状分布3、下列哪个不是数据对象的别名 ( C )A、样品B、实例C、维度D、元组4、人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( D )A、聚类过程B、分类过程C、先分类，后聚类D、先聚类，后分类5、决策树模型中应如何妥善处理连续型属性：（ C ）A、直接忽略B、利用固定阈值进行离散化C、根据信息增益选择阈值进行离散化D、随机选择数据标签发生变化的位置进行离散化6、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、18.3B、22.6C、26.8D、27.97、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8、如果现在需要对一组数据进行样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量，应该采取（ A ）A、聚类分析B、回归分析C、相关分析D、判别分析9、时间序列数据更适合用（ A ）做数据规约。

A、小波变换B、主成分分析C、决策树D、直方图10、下面哪些场景合适使用PCA？（ A ）A、降低数据的维度，节约内存和存储空间B、降低数据维度，并作为其它有监督学习的输入C、获得更多的特征D、替代线性回归11、数字图像处理中常使用主成分分析（PCA）来对数据进行降维，下列关于PCA算法错误的是：（ C ）A、PCA算法是用较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法；B、PCA本质是KL-变换；C、PCA是最小绝对值误差意义下的最优正交变换；D、PCA算法通过对协方差矩阵做特征分解获得最优投影子空间，来消除模式特征之间的相关性、突出差异性；12、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13、假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。

数据挖掘原理与算法试卷

数据挖掘原理与算法试卷数据挖掘原理与算法试卷一、选择题1.下列哪个不是数据挖掘任务？A.分类B.聚类C.关联规则D.排序2.下列哪种分类算法不属于监督学习？A.决策树B.朴素贝叶斯C.聚类D.KNN3.下列哪个不是评价分类器性能的指标？A.精确率B.召回率C.准确率D.光滑度4.下面哪种聚类算法不属于无监督学习？A.K-meansB.DBSCANC.GBDTD.层次聚类5.下面哪个不是数据挖掘的四个阶段之一？A.数据预处理B.模型构建C.数据挖掘D.数据可视化二、填空题1.聚类算法通过____来判断相似性，将对象划分为不同的组。

2.项集的支持度定义为____。

3.决策树的生成主要包括构造树的过程和____过程。

4.分类器性能的指标包括准确率、召回率、精确率和____。

5.交叉验证的目的是为了评估模型的____。

三、简答题1.数据挖掘的四个阶段分别是什么，各阶段的作用是什么？2.请简要介绍K-means算法的流程及其优缺点。

3.请简述决策树生成的过程。

4.请简述分类算法的评价指标。

5.请简述支持向量机（SVM）算法的原理。

四、论述题1.请探讨数据预处理的作用及其过程中常见的预处理方法。

2.请分析决策树算法的优缺点。

3.请讲述Random Forest算法的基本思想和特点。

4.请简述关联规则挖掘的流程及其应用场景。

5.请论述KNN算法的基本思想及其在分类任务中的应用。

五、编程题1.请用Python实现K-means算法，并用Iris数据集进行测试。

2.请用Python实现Apriori算法，并用Market Basket数据集进行测试。

3.请用Python实现决策树算法，并用Iris数据集进行测试。

4.请用Python实现SVM算法，并用Iris数据集进行测试。

5.请用Python实现KNN算法，并用Iris数据集进行测试。

文末总结本试卷涉及数据挖掘的基础理论、常见算法和编程实现，包括选择题、填空题、简答题、论述题和编程题等不同类型的题目。

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。

大数据挖掘技术练习(试卷编号171)

大数据挖掘技术练习(试卷编号171)1.[单选题]假设12个数字已经排序如下：5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215，使用等高分箱，则第一个分箱序列为:A)5,10,11,13B)5,10,11,13,15,35,50,55,72C)5,10,11,13,15答案:A解析:2.[单选题]在数据预处理中,将多个数据源中的数据整合到一个一致的数据存储(如数据仓库)中,这一过程称为( )A)数据提取B)数据集成C)数据清理D)数据加载答案:B解析:3.[单选题]下列不属于数据预处理原因的是( )。

A)数据有可能不能很好地反映潜在的模式B)有些数据属性是无用的或者冗余的C)数据可能存在缺失、错误、不一致等问题D)数据量过于庞大答案:D解析:4.[单选题]已知x = [1, 2, 3]，执行语句x.append(4)之后，x的值是( )A)[1, 2, 3, 4]B)[4]C)[1, 2, 3]D)4答案:A解析:5.[单选题]对于开通4G业务的用户，如果需要使用VoLTE业务，是否需要更换手机卡，是否需要更换VoLTE终端？A)不需要更换手机卡，需要使用VoLTE终端B)不需要更换手机卡，不需要使用VoLTE终端答案:A解析:6.[单选题]访问网页成功，返回的结果为： url=" rq=requests.get(url) print(rq.status_code)A)200B)304C)403D)500答案:A解析:7.[单选题]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？ ( )A)第一个B)第二个C)第三个D)第四个答案:B解析:8.[单选题]字典对象的______________方法返回字典的“值”列表A)keys()B)key()C)values()D)items()答案:C解析:9.[单选题]在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()A)r 检验B)t 检验C)f 检验D)DW 检验答案:B解析:10.[单选题]有学生选课表sc,其结构如下: sc(学号, 课程号, 成绩), 用SQL检索同时选修课程号为“C1”B)SELECT 学号 FROM sc WHERE 课程号='C1' AND 课程号= (SELECT 课程号 FROM sc WHERE 课程号='C5');C)SELECT 学号 FROM sc WHERE 课程号='C1' AND 学号= (SELECT 学号 FROM sc WHERE 课程号='C5');D)SELECT 学号 FROM sc WHERE 课程号='C1' AND 学号 IN (SELECT 学号 FROM sc WHERE 课程号='C5');答案:D解析:11.[单选题]Hbase是哪种数据库？A)关系型数据库B)Nosql数据库C)网状数据库D)层次数据库答案:B解析:12.[单选题]下列哪项最恰当地描述了建立TCP连接时“第一次握手”所做的工作A)“连接发起方”向“接收方”发送一个SYN-ACK段B)“接收方”向“连接发起方”发送一个SYN-ACK段C)“连接发起方”向目标主机的TCP进程发送一个SYN段D)“接收方”向源主机的TCP进程发送一个SYN段作为应答答案:C解析:13.[单选题]以下关于SELECT语句叙述错误的是______。

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。

服务数据挖掘考核试卷

5.下列哪种算法通常用于处理大规模数据的聚类问题：______。
6.在时间序列分析中，如果时间序列的当前值与其前面的值相关，则这种相关被称为______。
7.在机器学习中，当我们训练模型时，用于评估模型在未知数据上的表现的数据集被称为______集。
8.在大数据分析中，______技术可以有效地处理非结构化文本数据。
B.数据可视化
C.数据分析
D.数据压缩
2.以下哪个算法不属于分类算法？（）
A.决策树
B.支持向量机
C. K最近邻
D.聚类
3.在数据挖掘中，用于预测未知数据的模型是？（）
A.描述模型
B.预测模型
C.探索模型
D.建模模型
4.以下哪个不是数据挖掘的步骤？（）
A.数据清洗
B.数据转换
C.数据训练
D.数据评估
2.支持度是项集出现的频率，置信度是规则的可信度，提升度是项集之间的相关性。商业决策中用于发现频繁项集，制定营销策略，提高销售额。
3.时间序列分析目的是预测未来趋势。常见方法有移动平均、指数平滑、自回归移动平均模型（ARIMA）。
4.用户基于推荐依据用户相似度，物品基于推荐依据物品相似度。优缺点：用户基于推荐个性化强，但新用户冷启动问题难解决；物品基于推荐算法简单，但可能忽视用户个性化需求。解决冷启动问题可以通过引入用户画像、利用社会化信息等。
A.移动平均
B.指数平滑
C.自相关函数
D.支持向量机
9.在数据挖掘中，以下哪个方法不用于特征选择？（）
A.去除冗余特征
B.增加相关特征
C.逐步回归
D.主成分分析
10.以下哪个不是数据挖掘中的分类标准？（）
A.准确性

大数据挖掘技术练习(习题卷3)

大数据挖掘技术练习(习题卷3)说明：答案和解析在试卷最后第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]缺失值处理方法中错误的是( )。

A)对于分类属性,使用同类对象属性值的均值B)转换为分类问题或数值预测问题C)对于离散属性或定性属性,使用众数D)对于所有属性都可以使用均值2.[单选题]以下哪项关于决策树的说法是错误的A)决策树算法对于噪声的干扰非常敏感B)冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响C)子树可能在决策树中重复多次D)寻找最佳决策树是NP完全问题3.[单选题]考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位数极差是：A)31B)24C)55D)34.[单选题]下面选项中t不是s的子序列的是 ( )A)S=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{3,6},{8}>B)S=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{8}>C)S=<{1,2},{3,4}> t=<{1},{2}>D)S=<{2,4},{2,4}> t=<{2},{4}>5.[单选题]资金的时间价值是()A)同一资金在同一时点上价值量的差额B)同一资金在不同时点上价值量的差额C)不同资金在同一时点上价值量的差额D)不同资金在不同时点上价值量的差额6.[单选题]Logistic 回归是在商业领域上使用最广泛的预测模型, 常用于( )分类变量预测和概率预测。

A)四值B)三值C)二值D)一值7.[单选题]MapReduce 是一种( )计算模型A)集中式;C)离散式D)放射式8.[单选题]已知:A)klB)dC)1D)69.[单选题]以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）A)STINGB)MAFIAC)BIRCHD)WaveCluster10.[单选题]给定df是一个DataFrame对象，对df所有字段进行描述性统计，可以利用的方法为（）。

《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。

《数据挖掘与数据分析(财会)》试卷A及答案

大学试卷学年第 1 学期；课号课程名称数据挖掘与数据分析（A卷; ，闭卷）；适用班级（或年级、专业）（每位考生需要答题纸（8k）2 张、草稿纸（16k）1 张）一、选择题（20分, 2分*10题）1.数据挖掘基本任务不包括（）A.分类与预测B.聚类分析C.关联规则D.战略分析2.聚类分析通常要求（）A.类别内数据“差异性”尽可能小，类别间“差异性”尽可能小B.类别内数据“差异性”尽可能大，类别间“差异性”尽可能大C.类别内数据“差异性”尽可能小，类别间“差异性”尽可能大D.类别内数据“差异性”尽可能大，类别间“差异性”尽可能小3.数据挖掘建模过程不包括（）A.数据取样、探索、预处理B.模式发现C.数据建模及模型评估D.数据存储空间4.数据标准化主要目的是（）A.消除指标之间的量纲和大小不一的影响B.完全消除数据之间的差异C.有利于节省数据计算时间D.有利于减少数据计算存储空间5.数据规约包括（）A.属性规约和数值规约B.属性规约和变量规约C.数值规约和变量规约D.属性规约与数值压缩6.关联分析主要任务包括（）A.支持度分析B.关联规则的产生C.模式分析D.结构挖掘7.（）表示分类模型中正确分类的样本数与样本总数的比值A.准确度（Accuracy）B.精确度（Precision）C.支持度D.置信度8.聚类算法不包括哪类（）A.基于划分的方法B.基于层次的方法C.基于密度的方法D.基于智能的方法9.项集A、B同时发生的概率称为关联规则的（）A.支持度B.置信度C. 可信度D.提升度10.离群点检测方法不包括（）A.基于统计B.基于控制模型C.基于聚类D.基于邻近度二、判断题（20分，2分*10题，正确标记√，错误标记×）1. 数据挖掘基本任务包括利用分类与预测、聚类、关联规则等方法。

（）2. Numpy包正确的安装命令如下：pip python install numpy。

（）3.相关性分析是数据特征分析方法。

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. 频繁项集B. 异常检测C. 聚类D. 预测答案：A4. 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. 以上都是答案：D5. 在数据挖掘中，过拟合是指模型：A. 过于复杂，无法泛化到新数据B. 过于简单，无法捕捉数据的复杂性C. 无法处理缺失值D. 无法处理异常值答案：A6. 以下哪个算法是用于异常检测的？A. AprioriB. K-meansC. DBSCAND. ID3答案：C7. 在数据挖掘中，哪个步骤是用于减少数据集中的噪声和不相关特征？A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据转换D. 数据整合答案：A8. 以下哪个是时间序列分析中常用的模型？A. 线性回归B. ARIMAC. 决策树D. 神经网络答案：B9. 在数据挖掘中，哪个算法是用于处理高维数据的？A. 主成分分析（PCA）B. 线性回归C. 逻辑回归D. 随机森林答案：A10. 以下哪个是文本挖掘中常用的技术？A. 词袋模型B. 决策树C. 聚类分析D. 以上都是答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘过程中可能涉及的步骤包括哪些？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据探索D. 模型训练答案：ABCD12. 以下哪些是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 缺失值处理B. 特征选择C. 特征缩放D. 数据离散化答案：ABCD13. 在数据挖掘中，哪些因素可能导致模型过拟合？A. 训练数据量过少B. 模型过于复杂C. 训练数据噪声过多D. 训练数据不具代表性答案：ABCD14. 以下哪些是评估聚类算法性能的指标？A. 轮廓系数B. 戴维斯-邦丁指数C. 兰德指数D. 互信息答案：ABCD15. 在数据挖掘中，哪些是常用的特征工程方法？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征构造D. 特征降维答案：ABCD三、简答题（每题10分，共30分）16. 简述数据挖掘中的“挖掘”过程通常包括哪些步骤。

大数据挖掘技术练习(试卷编号141)

大数据挖掘技术练习(试卷编号141)1.[单选题]( ),用于显示树状结构数据。

A)矩形式树状结构图;B)平行结构树C)垂直结构树答案:A解析:2.[单选题]下列（）不属于人工智能新突破取得的产品A)科大讯飞的翻译器、记录仪B)天猫精灵等智能AI音箱C)佳能相机D)某酒店通过人脸识别认证身份信息答案:C解析:3.[单选题]SELECT命令中用于返回非重复记录的关键字是______。

A)TOPB)GROUPC)DISTINCTD)ORDER答案:C解析:4.[单选题]寻呼过程是（）接口过程，MME通过向eNODEB发送寻呼消息来发起寻呼过程的。

A)IubB)UuC)S1D)X2答案:C解析:5.[单选题]weka系统汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具，提供的主要应用程序不包括A)ExplorerB)KnowledgeFlowC)ExperimenterD)Conclusion答案:D6.[单选题]SPSS最突出的特点是A)处理效率高B)界面友好C)结果准确D)操作方便答案:B解析:7.[单选题]正则表达式“[a-z]”，不可以匹配下列的字符串为（）。

A)aB)zC)2D)m答案:C解析:8.[单选题]DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。

A)O(m)B)O(m2)C)O(log m)D)O(m*log m)答案:B解析:9.[单选题]3GPP R8及以后的SGSN与MME之间的接口是（）A)S3B)S12C)S6D)S4答案:A解析:10.[单选题]已知某企业第20期的模型参数a=91856-105，用二次指数平滑法预测第25期的销售量是()。

A)1023.5B)1443.5C)4697.5D)5117.5答案:B解析:D)WAP1.1答案:C解析:12.[单选题]在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（）A)EpsB)MinPtsC)质心D)边界答案:B解析:13.[单选题]有关数据抽取工具的叙述中正确的是( )A)只能使用数据仓库开发工具所提供的数据抽取工具B)只能使用开发人员自己开发的数据抽取工具C)根据实际需要确定是否自己开发数据抽取工具D)以上都不对答案:C解析:14.[单选题]可以对按城市汇总的销售数据进行()，来观察按国家总的数据。

大工21春《数据挖掘》在线作业3-(辅导资料)-答案

大工21春《数据挖掘》在线作业3试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)1.下面变量名称命名合法的是：（）<-A.->_tempStr<-B.->is<-C.->2018python<-D.->123Python【-参考.选择-】：A2.下面不能用来作为变量名称的是：（）<-A.->list<-B.->_1ab<-C.->not<-D.->a1b2【-参考.选择-】：C3.下列标识符中哪个是不合法的?（）<-A.->40temp<-B.->tempStr<-C.->list<-D.->_124【-参考.选择-】：A4.遍历循环for语句中，不可以遍历的结构是（）<-A.->字符串<-B.->元组<-C.->数字类型<-D.->字典【-参考.选择-】：C5.python中内置了round函数来进行小数的四舍五入操作，请选择round(3.1415923, 4)对应的结果：（）<-A.->3.142<-B.->3.14<-C.->3.1416<-D.->3.0【-参考.选择-】：C6.以下选项中描述错误的是：（）<-A.->Python是解释性语言<-B.->Python是跨平台语言<-C.->Python是脚本语言。

大数据挖掘技术练习(习题卷21)

大数据挖掘技术练习(习题卷21)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]能够完全匹配字符串“back”和“back-end”的正则表达式包括（）A)r“\w{4}-\w{3}|\w{4}”B)r“\w{4}|\w{4}-\w{3}”C)r “\S±\S+|\S+”D)r“\w*\b-\b\w*|\w*”答案:B解析:2.[单选题]LTE中的TA概念哪个是错误的（）A)TAI由MCC+MNC+TAC三部分组成B)TAC的FQDN格式为：tac-hb<x1x2>.tac-lb<x3x4>.tac.epc. mnc<MNC>.mcc<MCC>C)TAC与LAC可重叠使用D)一个TA可由一个或多个小区构成答案:B解析:3.[单选题]下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：A)等高线图B)饼图C)曲面图D)矢量场图答案:B解析:4.[单选题]2016年，集团公司提出了（）内容质量保障体系A)四维三步法B)三维三步法C)四维四步法D)四维五步法答案:A解析:5.[单选题]朴素贝叶斯算法的预测判定准则为（）A)对每个样本选择使条件风险R(c∣x)最小的类别标记B)保证某一单一样本x 的风险最小C)以可能性最小的输出作为输入对应输出D)计算每一种输出的可能性答案:A解析:6.[单选题]以下关于列表操作的描述，错误的是：A)通过 append 方法可以向列表添加元素D)通过 add 方法可以向列表添加元素答案:D解析:7.[单选题]( )是数据仓库体系架构的重要组成部分,具备数据仓库的部分特征和OLTP 系统的部分特征。

A)E.SB;B)D.MC)ODSD)E.TL答案:C解析:8.[单选题]以下哪个不是VoLTE终端与LTE CSFB终端共有的性能指标（）A)掉话率B)呼叫时延C)IMS注册成功率D)接通率答案:C解析:9.[单选题]终端品牌与以下哪个用户特征无关A)性别B)ARPUC)上网习惯D)生活所在地理位置答案:C解析:10.[单选题]KNN算法可以用于（）A)分类B)回归C)测试D)分类和回归答案:D解析:11.[单选题]决策树中不包含一下哪种结点，A)根结点（root node)B)内部结点（internal node）C)外部结点（external node）D)叶结点（leaf node）答案:C解析:12.[单选题]若MySQL数据表中有姓名为“李建华”的记录,下列无法查出“李建华”的表达式是______。

大工19秋《数据挖掘》在线作业2(参考答案)

大工19秋《数据挖掘》在线作业2试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)1.程序语句len(str('3.1415')) 的输出结果为（）A.7B.6C.5D.4答案:B2.关于Python中异常处理，以下描述错误的是（）A.编程语言中的异常和错误完全是相同的概念B.程序异常发生后经过异常处理，程序可以继续执行C.异常语句可以与else和finally关键字配合使用D.Python通过try、except等关键字提供异常处理功能答案:A3.以下那个关键字不是异常处理语句的关键字（）A.tryB.finallyC.exceptD.elif答案:D4.以下选项中不是Python关键字的是（）A.whileB.inC.exceptD.do答案:D5.以下选项中用来捕获特定类型异常的关键字是（）A.whileB.passC.exceptD.do答案:C6.以下不属于Python的关键字的是（）A.returnB.markC.globalD.del答案:B7.Python中定义函数的关键字是（）A.functionB.defuncC.defineD.def答案:D8.以下选项对Python文件操作描述错误的是（）A.文件使用结束后要用close()方法关闭，释放文件的使用授权B.当文件以文本方式打开时，读写会按照字节流方式进行C.Python能通过内置的open()函数打开一个文件进行操作D.Python能以文本和二进制两种方式处理文件答案:B9.下列不是Python对文件进行读操作的方法是（）A.readtextB.readlinesC.readlineD.read答案:A10.Python中操作集合时，可以使用哪个函数来对集合进行增加元素的操作（）A.putB.popC.appendD.add答案:D二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)11.函数的名称可以任意字符组合形成的。