大工20秋《数据挖掘》在线作业1【标准答案】

数据挖掘试题参考答案

大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。

即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。

也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。

因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。

∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。

大工20秋《数据挖掘》大作业

学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。

随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。

相信以后肯定会更多的使用到的。

2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。

核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。

2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。

KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。

KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。

2）统计最近邻的类别占比。

确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。

3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。

习题及参考答案

习题及参考答案习题参考答案第1章绪论1.1 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。

答：数据挖掘处理的对象是某⼀专业领域中积累的数据，对象既可以来⾃社会科学,⼜可以来⾃⾃然科学产⽣的数据,还可以是卫星观测得到的数据。

数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是⾯向对象的⾼级数据库系统,也可以是⾯向特殊应⽤的数据库,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⾏客户⾏为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进⾏客户群体划分以及客户流失性分析。

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⾏分类与分析，帮助天⽂学家发现其他未知星体。

③制造业中应⽤数据挖掘技术进⾏零部件故障诊断、资源优化、⽣产过程分析等。

④市场业中应⽤数据挖掘技术进⾏市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。

1.2 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？答：例如，数据挖掘在电⼦商务中的客户关系管理起到了⾮常重要的作⽤。

随着各个电⼦商务⽹站的建⽴，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，⼀直都是电⼦商务企业重要任务。

但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进⾏⼀些简单的数据查询和更新以及⼀些简单的数据计算操作，却⽆法从现有的⼤量数据中挖掘潜在的价值。

⽽数据挖掘技术却能使⽤如聚类、关联分析、决策树和神经⽹络等多种⽅法，对数据库中庞⼤的数据进⾏挖掘分析，然后可以进⾏客户细分⽽提供个性化服务、可以利⽤挖掘到的历史流失客户的特征来防⽌客户流失、可以进⾏产品捆绑推荐等，从⽽使电⼦商务更好地进⾏客户关系管理，提⾼客户的忠诚度和满意度。

大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案

大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：KNN算法原理及Python实现姓名：研究中心：第一大题：数据挖掘》是一门实用性非常强的课程，数据挖掘是大数据这门前沿技术的基础，拥有广阔的前景，在信息化时代具有非常重要的意义。

数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器研究、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。

在研究过程中，我也遇到了不少困难，例如基础差，对于Python基础不牢，尤其是在进行这次课程作业时，显得力不从心；个别算法也研究的不够透彻。

在接下来的研究中，我仍然要加强理论知识的研究，并且在研究的同时联系实际，在日常工作中注意运用《数据挖掘》所学到的知识，不断加深巩固，不断发现问题，解决问题。

另外，对于自己掌握不牢的知识要勤复，多练，使自己早日成为一名合格的计算机毕业生。

第二大题：KNN算法介绍KNN算法，又叫K最邻近分类算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

KNN算法的基本思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

KNN算法流程1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离；2.按照距离的递增关系进行排序；3.选取距离最小的K个点；4.确定前K个点所在类别的出现频率；5.返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

Python实现算法及预测在Python中，我们可以使用sklearn库来实现KNN算法。

具体实现代码如下：pythonfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)knn.fit(X_train。

（完整word版）数据挖掘题目及答案

（完整word版）数据挖掘题⽬及答案⼀、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。

特点：1、⾯向主题操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，各个业务系统之间各⾃分离，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织的。

2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加⼯、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不⼀致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的⼀致的全局信息。

3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之⽤，⼀旦某个数据进⼊数据仓库以后，⼀般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中⼀般有⼤量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某⼀时点(如开始应⽤数据仓库的时点)到⽬前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从⼤量数据中提取有效的、新颖的、潜在有⽤的、最终可被理解的模式的⾮平凡过程。

数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可⽤的信息⼆、数据库有4笔交易。

设minsup=60%，minconf=80%。

TID DATE ITEMS_BOUGHTT100 3/5/2009 {A, C, S, L}T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B}T300 4/5/2010 {A, B, C}T400 4/5/2010 {C, A, B, E}使⽤Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。

解：已知最⼩⽀持度为60%，最⼩置信度为80%1）第⼀步，对事务数据库进⾏⼀次扫描，计算出D中所包含的每个项⽬出现的次数，⽣成候选1-项集的集合C1。

大工19秋《数据挖掘》大作业题目及要求答案

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：题目一：Knn算法原理以及python实现姓名：报名编号：学习中心：层次：专升本专业：计算机科学与技术第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。

这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。

如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

2019秋《数据挖掘》课程大作业注意：从以下5个题目中任选其一作答。

题目一：Knn算法原理以及python实现要求：文档用使用word撰写即可。

主要内容必须包括：（1）算法介绍。

（2）算法流程。

（3）python实现算法以及预测。

（4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答：KNN算法介绍KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。

若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。

KNN算法实现过程(1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离；(2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点；(3)对于离散分类，返回k个点出现频率最多的类别作预测分类；对于回归则返回k个点的加权值作为预测值；算法关键(1)数据的所有特征都要做可比较的量化若是数据特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。

数据挖掘习题及解答-完美版

Data Mining Take Home Exam学号: xxxx 姓名: xxx（1）计算整个数据集的Gini指标值。

（2)计算属性性别的Gini指标值（3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值(4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值（5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码？为什么？^2}＊1/2］＊2=0.48(3)—(8/8）^2-(0/8)^2}＊8/20+｛1—（1/8）^2—(7/8）^2｝*8/20=26/160=0。

16254/7)^2}＊7/20+［｛1—(2/4）^2—(2/4)^2}*4/20］＊2=8/25+6/35=0。

4914（5)比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值0。

1625最小，即使用车型属性更好。

2。

（（1）将每个事务ID视为一个购物篮,计算项集{e}，｛b，d｝和{b,d,e｝的支持度。

（2）使用（1）的计算结果,计算关联规则{b，d｝→｛e}和｛e}→{b,d｝的置信度.(3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1)。

应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）. （4)使用(3）的计算结果，计算关联规则｛b，d｝→{e｝和｛e｝→{b,d}的置信度。

答：（1）由上表计数可得｛ｅ｝的支持度为8/10=0。

8;{ｂ，ｄ｝的支持度为2/10=0。

2；｛b,d，e｝的支持度为2/10=0。

2。

（2)c［{b,d｝→{e｝］=2/8=0.25; c［｛e｝→{b,d｝]=8/2=4。

（3）同理可得：｛e｝的支持度为4/5=0.8，｛b,d｝的支持度为5/5=1，｛b,d，e｝的支持度为4/5=0.8。

（4)c[{b，d｝→{e｝]=5/4=1.25,c[{e}→{b，d}］=4/5=0。

8。

3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。

> ls1=lm(y～x1+x2）〉anova(ls1）Df Sum Sq Mean Sq F value Pr（〉F）x1 1 10021.2 10021.2 62。

数据挖掘第一章部分答案

09物流2班戚业宏2009306820591.1a．数据挖掘不是又一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。

因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。

b．数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。

c．数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。

提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。

因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。

d．当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作；数据挖掘，基本步骤，使用智能方法提取数据模式；模式评估，根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；知识表示，使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。

1.2例如百货公司，可以使用数据挖掘来协助其市场营销目标的实现。

利用数据挖掘功能，例如关联，商店可以使用强关联规则来确定其中一组客户购买的产品可能会导致某些其他产品的购买。

有了这些信息，商店可以出售产品给那些更加喜欢购买更多商品的顾客。

数据查询处理用于数据或信息的检索，没有方法发现关联规则。

同样，简单统计分析无法处理大量的数据，如一家百货公司的顾客记录。

1.6特征化：是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，还有所修的课程的最大数量。

大工20春《数据挖掘》在线作业3.8A2BEA87-B603-4E30-B26F-B7D8669DC62A(总7页)

大工20春《数据挖掘》在线作业3
下面变量名称命名合法的是：（）
A:_tempStr
B:is
C:2018python
D:123Python
答案：A
下面不能用来作为变量名称的是：（）
A:list
B:_1ab
C:not
D:a1b2
答案：C
下列标识符中哪个是不合法的?（）
A:40temp
B:tempStr
C:list
A:对
B:错
答案：A
A:对
B:错
答案：B
列表是一个灵活的数据结构，数字、字符串、列表、字典都可以作为其中的元素。
A:对
B:错
答案：A
在list对象中添加元素可以使用add()函数，将要添加的值加入列表尾部。
A:对
B:错
答案：B
组合数据类型可以分为三类：序列类型、集合类型和映射类型。
A:对
B:错
答案：A
组合数据类型中的序列类型元素之间存在先后关系，可以通过序访问。
A:高级语言
B:自然语言
C:汇编语言
D:机器语言
答案：A
在多分支结构中，Python是通过（）来判断语句是否属于一个分支结构中。
A:花括号
B:冒号
C:括号
D:缩进
答案：D
continue结束整个循环过程，不再判断循环的执行条件。
A:对
B:错
答案：B
元组可以作为字典的键也可以作为字典的值。
A:对
B:错
A:Python是解释性语言
B:Python是跨平台语言
C:Python是脚本语言
D:Python是非开源语言
答案：D
下列哪一种不是Python的特性：（）

习题及参考答案

习题参考答案第1章绪论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。

答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。

数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,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行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。

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行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。

③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。

④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。

<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答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。

随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。

但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。

而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。

假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。

大工21春《数据挖掘》大作业题目及要求【答案】

网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：Knn算法原理以及python实现姓名：学习中心：第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。

答：数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。

但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。

数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。

科技的快速发展和数据的存储技术的快速进步，使得各种行业或组织的数据得以海量积累。

但是，从海量的数据当中，提取有用的信息成为了一个难题。

在海量数据面前，传统的数据分析工具和方法很无力。

由此，数据挖掘技术就登上了历史的舞台。

数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，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、但又是潜在有用信息和知识的过程。

第二大题：完成下面一项大作业题目。

题目一：Knn算法原理以及python实现答：一、knn算法介绍邻近算法，或者说K最近邻（kNN, k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。

所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的 k个邻居来代表。

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。

在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。

由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。

《数据挖掘》课程作业任务答案解析

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。

习题及参考答案

习题参考答案第1 章绪论1.1 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。

答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学, 又可以来自自然科学产生的数据, 还可以是卫星观测得到的数据。

数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库, 可以是面向对象的高级数据库系统, 也可以是面向特殊应用的数据库，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行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。

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行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。

③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。

④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。

1.2 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？答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。

随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向” ，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。

但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。

而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。

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。

《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。

该数据挖掘文档是高校必做的题目的精华版本,附准确,详细的答案数据挖掘作业答案

姓名：王燕学号：109070018数据挖掘思考和练习题第一章1．1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？简述KDD的主要过程。

答：（1）数据挖掘（Data Mining）是指从大量结构化和非结构化的数据中提取有用的信息和知识的过程，它是知识发现的有效手段。

（2）知识发现是从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在的有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。

（3）KDD的过程主要包括：KDD的过程主要由数据整理、数据挖掘、结果的解释评论三部分组成。

可以由模型表示出来：1．确定挖掘目标：了解应用领域及相关的经验知识，从用户的观点出发确定数据挖掘的目标。

这一步是实现数据挖掘的重要因素，相当于系统分析，需要系统分析员和用户的共同参与。

2．建立目标数据集：从现有的数据中，确定哪些数据是与本次数据分析任务相关的。

根据挖掘目标，从原始数据中选择相关数据集，并将不同数据源中的数据集中起来。

在这一阶段需要解决数据挖掘平台、操作系统和数据源数据类型等不同所产生的数据格式差异。

3．数据清洗和预处理：这一阶段即是将数据转变成“干净”的数据。

目标数据集中不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和冗余地数据。

数据抽取之后必须利用专业领域地知识对“脏数据”进行清洗。

然后再对它们实施相应的方法，神经网络方法和模糊匹配技术分析多数据源之间联系，然后再对它们实施相应的处理。

4．数据降维和转换：在对数据库和数据子集进行预处理之后，考虑了数据的不变表示或发现了数据的不变的表示情况下，减少变量的实际数目，设法将数据转换到一个更易找到了解的空间上。

5．选择挖掘算法使用合适的数据挖掘算法完成数据分析。

确定实现挖掘目标的数据挖掘功能，这些功能方法包括概念描述、分类、聚类、关联规则。

其次选择合适的模式搜索算法，包括模型和参数的确定。

6．模式评价和解释根据最终用户的决策目的对数据挖掘发现的模式进行评价，将有用的模式或描述有用模式的数据以可视化技术和知识表示技术展示给用户，让用户能够对模型结果作出解释，评价模式的有效性。

大工20秋《数据挖掘》大作业

大工20秋《数据挖掘》大作业During this semester。

I have gained a lot from the course of data mining。

In today's society。

the value of data is self-XXX analyzing。

mining。

and modeling data。

we can predict users' XXX design ideas for enterprises。

XXX。

the value of data is XXX。

XXX summarize massive and complex data and make data create value is related to the course of data mining。

Data mining is implemented based on the Python language。

Through learning this programming language。

we have gone through a systematic learning from basic concepts to specific syntax and framework。

Finally。

XXX is a course with strong XXX course。

I have gained a brand XXX of the value of data。

I believe that I will use it more in the future.1.XXX and Python XXX1.XXX:KNN (K-XXX。

The input is also a sample feature value vector and the corresponding class label。

大工20春《数据挖掘》在线作业1

(单选题)1: 下面标识符中不是Python语言的关键字的是：（）
A: float
B: except
C: continue
D: global
正确答案: A
(单选题)2: 以下不属于Python的关键字的是（）
A: mark
B: del
C: return
D: global
正确答案: A
(单选题)3: Python中定义函数的关键字是（）
A: def
B: define
C: function
D: defunc
正确答案: A
(单选题)4: 以下选项对Python文件操作描述错误的是（）
A: 当文件以文本方式打开时，读写会按照字节流方式进行
B: Python能以文本和二进制两种方式处理文件
C: 文件使用结束后要用close()方法关闭，释放文件的使用授权
D: Python能通过内置的open()函数打开一个文件进行操作
正确答案: A
(单选题)5: 下列不是Python对文件进行读操作的方法是（）
A: readtext
B: readlines
C: read
D: readline
正确答案: A
(单选题)6: 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: append
B: put
C: pop
D: add
正确答案: D
(单选题)7: 关于Python中异常处理，以下描述错误的是（）
A: 异常语句可以与else和finally关键字配合使用。

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