数据挖掘考试题库知识讲解

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数据挖掘试题及答案

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。

(完整版)数据挖掘考试题库

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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。

数据挖掘考试复习资料

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数据挖掘考试复习资料一、名词解释1、数据仓库:面向主题的、集成的、非易失的、是随时间变化的数据集合,用来支持管理决策.2、聚类:将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类3、数据挖掘:从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识4、人工神经网络:人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络.5、文本挖掘:文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术6、OLAP:又称联机分析处理,是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业为特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

定义1:OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。

通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入地观察。

定义2:OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业“维”特性的信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

)7、概念描述:就是对目标类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征.特征化:提供给定数据汇集的简洁汇总比较:提供两个或多个数据汇集的比较描述8、信息熵:在信息论中,熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值.它代表了在被接收之前,信号传输过程中损失的信息量,又被称为信息熵。

信息熵也称信源熵、平均自信息量。

二、简答题1、数据仓库和传统数据库的区别和联系是什么?(1)区别:数据仓库和数据库是不同的概念数据仓库是一个综合的解决方案,而数据库只是一个现成的产品。

数据仓库需要一个功能十分强大的数据库引擎来驱动,它更偏向于工程。

数据挖掘试题

数据挖掘试题

数据挖掘试题1. 解释什么是数据挖掘(Data Mining)。

答:数据挖掘是通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术,从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程。

它可以帮助人们从原始数据中提取有价值的信息,以支持决策、预测和优化等任务。

2. 请说明数据挖掘的主要任务。

答:数据挖掘的主要任务包括以下几个方面:- 分类:根据已有的数据标签和特征构建分类模型,将新的数据实例分到预定义的类别中。

- 聚类:根据数据的相似性将其分组,以发现隐藏的数据群体和类别。

- 关联规则挖掘:发现数据项之间的关联和依赖关系,如购物篮分析中发现常一起购买的商品。

- 预测分析:通过已有的数据建立预测模型,用于预测未来的趋势、结果或行为。

- 回归分析:根据数据的特征和标签之间的关系建立回归模型,用于预测连续值的结果。

- 异常检测:发现与正常模式不符的异常数据点,如欺诈检测。

- 文本挖掘:从大量的文本数据中提取有意义的信息和知识,如情感分析、主题提取等。

- 图像和视频挖掘:从图片和视频数据中提取有价值的信息和特征。

3. 请列举常用的数据挖掘算法。

答:常用的数据挖掘算法包括:- 决策树算法(Decision Tree)- 支持向量机算法(Support Vector Machine)- 贝叶斯分类算法(Naive Bayes)- 逻辑回归算法(Logistic Regression)- 人工神经网络算法(Artificial Neural Networks)- 随机森林算法(Random Forest)- 聚类算法(K-means,DBSCAN等)- 关联规则挖掘算法(Apriori,FP-Growth等)- 主成分分析算法(Principal Component Analysis)- 线性回归算法(Linear Regression)4. 数据预处理在数据挖掘中的作用是什么?答:数据预处理是数据挖掘的一个重要步骤,其作用主要有以下几个方面:- 数据清洗:处理缺失值、异常值和噪声,以确保数据的完整性和质量。

数据挖掘考试题库完整

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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。

数据挖掘复习知识点整理

数据挖掘复习知识点整理

数据挖掘:是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式,这些数据可以存放在数据库,数据仓库或者其他信息存储中。

挖掘流程:(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述:一种数据泛化形式,用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念,通过 (1) 数据特征化:目标类数据的普通特性或者特征的汇总; (2) 数据区分:将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较; (3)数据特征化和比较来得到。

关联分析:发现关联规则,这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件,通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。

分类:找出能够描述和区分数据类或者概念的模型,以便能够使用模型预测类标号未知的对象类,导出的模型是基于训练集的分析。

导出模型的算法:决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。

预测:建立连续值函数模型,预测空缺的或者不知道的数值数据集。

孤立点:与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。

聚类:分析数据对象,而不考虑已知的类标记。

训练数据中不提供类标记,对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组,从而产生类标号。

第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理部门的决策过程。

从一个或者多个数据源采集信息,存放在一个一致的模式下,并且通常驻留在单个站点。

数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。

面向主题:排除无用数据,提供特定主题的简明视图。

集成的:多个异构数据源。

时变的:从历史角度提供信息,隐含时间信息。

非易失的:和操作数据的分离,只提供初始装入和访问。

联机事务处理OLTP:主要任务是执行联机事务和查询处理。

联系分析处理OLAP:数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。

数据挖掘试题

数据挖掘试题

数据挖掘试题及答案
1.数据挖掘的定义是什么?
数据挖掘是指从大量数据中通过算法自动发现和提取有用的信息,并对其进行分析和解释,以帮助企业做出决策的过程。

1.数据挖掘的主要任务是什么?
数据挖掘的主要任务包括关联分析、聚类分析、分类和预测、偏差检测等。

1.什么是关联分析?
关联分析是指通过发现大量数据中项集之间的关联性或相关性来进行分析的一种方法。

常见的关联分析算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

1.什么是聚类分析?
聚类分析是指将物理或抽象对象组成的多个组或类按照它们的相似性进行分类。

聚类分析的目标是将相似的对象归为一类,同时将不相似或不同的对象分离出来。

1.什么是分类和预测?
分类是指根据历史数据和经验建立模型,然后使用该模型对新的未知数据进行预测或分类。

预测则是利用已知的变量和参数来预测未来的结果或趋势。

1.什么是偏差检测?
偏差检测是指通过检测数据中的异常值、离群点或不寻常的模式来发现异常情况或错误的过程。

偏差检测可以帮助企业发现数据中的问题和不一致性,及时纠正错误或采取相应措施。

数据挖掘习题及解答-完美版

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?(3)=26/160=0.1625]*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 62.038 0.0001007 ***x2 1 4030.9 4030.9 24.954 0.0015735 **Residuals 7 1130.7 161.5> ls2<-lm(y~x2+x1)> anova(ls2)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x2 1 3363.4 3363.4 20.822 0.002595 **x1 1 10688.7 10688.7 66.170 8.193e-05 ***Residuals 7 1130.7 161.5(1)用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = 0H a: β1≠ 0计算检验统计量;是否拒绝零假设,为什么?(2)用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β2 = 0H a: β2≠ 0计算检验统计量;是否拒绝零假设,为什么?(3)用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = β2 = 0H a: β1和β2 并不都等于零计算检验统计量;是否拒绝零假设,为什么?解:(1)根据第一个输出结果F=62.083>F(2,7)=4.74,p<0.05,所以可以拒绝原假设,即得到不等于0。

数据挖掘工程师招聘笔试题及解答(某大型国企)

数据挖掘工程师招聘笔试题及解答(某大型国企)

招聘数据挖掘工程师笔试题及解答(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、以下哪项不是数据挖掘中常用的数据预处理步骤?()A、数据清洗B、数据集成C、数据规约D、数据加密2、在数据挖掘任务中,以下哪种算法属于监督学习算法?()A、K-means聚类B、Apriori算法C、决策树D、AprioriHybrid算法3、题干:以下哪个算法通常用于处理分类问题?A、K-均值算法B、K-最近邻算法C、决策树算法D、K-中值算法4、题干:在数据挖掘中,以下哪个指标通常用来评估模型在测试数据集上的泛化能力?A、准确率B、召回率C、F1分数D、ROC曲线5、数据挖掘过程中,以下哪个算法通常用于处理高维数据集?A. 决策树B. K最近邻算法C. 支持向量机D. 主成分分析6、在数据挖掘中,以下哪个术语通常用来描述一个变量或属性对另一个变量或属性的预测能力?A. 精度B. 准确率C. 覆盖率D. 相关系数7、在数据挖掘过程中,用于评估两个变量之间关系强度的统计量是?A、皮尔逊相关系数B、均值C、标准差D、方差8、假设我们正在处理一个分类问题,并且使用了决策树算法。

在决策树中,用于决定如何划分数据集的标准不包括以下哪一项?A、基尼指数B、信息增益C、均方误差D、信息增益比9、数据挖掘过程中,以下哪个算法最适合处理大量高维数据?A. 决策树B. K-means聚类C. 线性回归D. 支持向量机二、多项选择题(本大题有10小题,每小题4分,共40分)1、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理大数据时常用的?()A、HadoopB、SparkC、PythonD、RE、SQLF、NoSQL2、以下哪些算法属于监督学习算法?()A、K-meansB、决策树C、支持向量机D、KNNE、朴素贝叶斯3、在数据预处理阶段,对于缺失值的处理方法有哪些?A. 删除含有缺失值的记录B. 使用全局常数填充缺失值C. 使用均值、中位数或众数等统计量填充缺失值D. 使用机器学习方法预测缺失值E. 忽略缺失值,直接进行分析4、下列哪些算法可以用于分类任务?A. 线性回归(Linear Regression)B. 支持向量机(SVM)C. K-均值聚类(K-means Clustering)D. 决策树(Decision Tree)E. 主成分分析(PCA)5、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理大数据时常用的?()A. HadoopB. SparkC. R语言D. SQLE. Python6、在数据挖掘的生命周期中,以下哪些阶段是必须经历的?()B. 数据预处理C. 模型选择D. 模型训练E. 模型部署7、以下哪些工具和技术通常用于数据挖掘任务中?()A. Python的NumPy和Pandas库B. Hadoop和HiveC. R语言的统计和图形库D. SQL数据库查询语言E. Apache Spark8、以下哪些算法是监督学习算法?()A. 决策树B. K-均值聚类C. 支持向量机D. 主成分分析E. K-最近邻9、以下哪些是数据预处理的步骤?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据归约三、判断题(本大题有10小题,每小题2分,共20分)1、数据挖掘工程师在处理大规模数据集时,应优先选择MapReduce这样的分布式计算框架,因为它比传统的批处理系统在性能上更优。

数据挖掘期末考试试题及答案详解

数据挖掘期末考试试题及答案详解

数据挖掘期末考试试题及答案详解一、选择题(每题2分,共20分)1. 数据挖掘中,关联规则分析主要用于发现数据中的哪种关系?A. 因果关系B. 相关性C. 聚类关系D. 顺序关系答案:B2. 在决策树算法中,哪个指标用于评估特征的重要性?A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 覆盖度答案:A3. 以下哪个是数据挖掘的常用方法?A. 线性回归B. 逻辑回归C. 神经网络D. 所有选项答案:D4. K-means聚类算法中,K值的选择是基于什么?A. 数据的维度B. 聚类中心的数量C. 数据的分布情况D. 数据的规模答案:B5. 以下哪个是数据挖掘中常用的数据预处理技术?A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据归一化D. 所有选项答案:D...(此处省略其他选择题)二、简答题(每题10分,共30分)1. 简述什么是数据挖掘,并列举其主要的应用领域。

答案:数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现有趣模式的过程。

它主要应用于市场分析、风险管理、欺诈检测、客户关系管理等领域。

2. 解释什么是朴素贝叶斯分类器,并说明其在数据挖掘中的应用。

答案:朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法,它假设特征之间相互独立。

在数据挖掘中,朴素贝叶斯分类器常用于文本分类、垃圾邮件检测等任务。

3. 描述K-means聚类算法的基本原理,并举例说明其在实际问题中的应用。

答案:K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法,其目标是将数据点划分到K个簇中,使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。

例如,在市场细分中,K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。

三、计算题(每题25分,共50分)1. 给定一组数据点:{(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)},请使用K-means算法将这些点分为两个簇,并计算簇的中心点。

答案:首先随机选择两个点作为初始中心点,然后迭代地将每个点分配到最近的中心点,接着更新中心点。

数据挖掘工程师招聘笔试题及解答(某大型央企)

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。

数据挖掘面试题目(3篇)

数据挖掘面试题目(3篇)

第1篇一、基础知识1. 请解释什么是数据挖掘?它与数据分析、数据仓库等概念有什么区别?解析:数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,通常涉及使用统计方法、机器学习算法等。

数据分析侧重于对数据的理解和解释,而数据仓库则是存储大量数据的系统,用于支持数据分析和挖掘。

2. 什么是特征工程?为什么它在数据挖掘中很重要?解析:特征工程是指将原始数据转换为更适合模型处理的形式的过程。

它包括特征选择、特征提取和特征变换等。

特征工程的重要性在于,它可以提高模型的准确性和泛化能力,减少过拟合,提高模型的可解释性。

3. 请解释什么是机器学习?它与数据挖掘有什么关系?解析:机器学习是使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。

数据挖掘是机器学习的一个应用领域,它使用机器学习算法来发现数据中的模式和知识。

4. 什么是监督学习、无监督学习和半监督学习?解析:- 监督学习:在已知输入和输出关系的情况下,学习一个函数来预测输出。

例如,分类和回归。

- 无监督学习:在只有输入数据的情况下,学习数据的结构和模式。

例如,聚类和关联规则学习。

- 半监督学习:结合了监督学习和无监督学习,使用部分标记数据和大量未标记数据。

5. 什么是交叉验证?它在数据挖掘中有什么作用?解析:交叉验证是一种评估模型性能的方法,通过将数据集分为训练集和验证集,不断替换验证集来评估模型在不同数据子集上的表现。

它有助于减少模型评估中的偏差和方差。

二、数据处理与预处理6. 什么是数据清洗?请列举至少三种常见的数据清洗任务。

解析:数据清洗是指识别和纠正数据中的错误、异常和不一致的过程。

常见的数据清洗任务包括:- 缺失值处理:识别并处理缺失的数据。

- 异常值检测:识别和修正异常值。

- 数据格式化:统一数据格式,如日期格式、货币格式等。

7. 什么是数据标准化?它与数据归一化有什么区别?解析:数据标准化是指将数据缩放到具有相同尺度范围的过程,通常使用z-score 标准化。

数据挖掘与大数据分析专升本试题全解

数据挖掘与大数据分析专升本试题全解

数据挖掘与大数据分析专升本试题全解一、概念题1. 数据挖掘是什么?数据挖掘是从大量数据中发现隐含模式、知识和规律的过程。

通过应用各种数据挖掘技术,可以从数据集中提取出有用的信息,以支持决策和预测。

2. 大数据分析的定义是什么?大数据分析是指在海量、多样、高速产生的数据中进行分析,以揭示隐藏在数据中的有价值的信息和知识,并以此为基础做出决策和行动。

3. 数据预处理的目的是什么?具体包括哪些步骤?数据预处理的目的是提高数据的质量和可用性,以便后续的数据挖掘与大数据分析工作能够取得更好的效果。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个步骤。

4. 数据清洗的方法有哪些?数据清洗的方法主要包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理。

缺失值处理可以通过删除缺失值或者插补缺失值的方法进行;异常值处理可以通过删除异常值或者替换异常值的方法进行;重复值处理可以通过去除重复值的方法进行。

5. 数据集成的方法有哪些?数据集成的方法包括实体识别、冗余属性处理和实体匹配。

实体识别是指将不同数据源中的实体进行统一识别;冗余属性处理是指对不同数据源中的冗余属性进行删除或者合并;实体匹配是指将来自不同数据源中对同一实体的描述进行匹配和合并。

6. 数据变换的方法有哪些?数据变换的方法主要包括属性构造、属性选择和数据规范化。

属性构造是指从原有的属性中构造新的属性以便更好地描述数据;属性选择是指从原有的属性中选择出最重要或者最相关的属性;数据规范化是指对数据进行归一化处理,使得不同属性具有相同的尺度。

7. 数据规约的方法有哪些?数据规约的方法主要包括维度规约和数值规约。

维度规约是指通过选择部分主要的维度来降低数据的复杂度和存储空间;数值规约是指通过选择部分主要的数值来降低数据的复杂度和存储空间。

二、计算题1. 请计算数据集D中每个属性的信息增益。

数据集D中有N个样本,每个样本有C个类别。

属性A有M个取值,第i个取值有Ni个样本。

数据挖掘技能招聘试题

数据挖掘技能招聘试题

数据挖掘技能招聘试题数据挖掘作为现代信息领域的重要技术,正逐渐成为各行业所需的核心能力之一。

在人才招聘过程中,针对数据挖掘技能的试题设计尤为关键。

本文将从数据挖掘的基础知识、常用算法、应用场景以及能力要求等方面,介绍一些常见的数据挖掘技能招聘试题。

一、基础知识1. 请简要解释数据挖掘的概念以及其在实际应用中的作用。

2. 什么是数据预处理?请介绍常见的数据预处理方法,并说明其作用。

3. 数据采样是数据挖掘中常用的方法之一,请问有哪些常见的数据采样方法,各自的优势和缺点是什么?二、常用算法1. 请简要介绍决策树算法的原理,并说明其在数据挖掘中的应用场景。

2. 什么是K-means聚类算法?请描述其基本原理以及适用情景。

3. 可关联规则算法是一种常用的关联规则挖掘算法,请简要解释其原理以及在市场营销中的应用。

三、应用场景1. 数据挖掘在金融行业有着广泛应用,请列举并简要介绍数据挖掘在金融行业中的两个应用案例。

2. 数据挖掘技术可以应用于电商领域,请描述一个利用数据挖掘技术提供个性化推荐的实际案例。

四、能力要求1. 数据挖掘工程师应具备哪些基本技能?请至少列举五项,并说明每项技能的作用。

2. 良好的编程能力在数据挖掘实践中十分重要,请问在数据挖掘中,你最常使用哪种编程语言?对于这种编程语言,你能详细介绍一下其在数据挖掘中的优势和应用场景吗?3. 除了技术能力,数据挖掘工程师在团队合作和项目管理方面也需要有一定的能力,请问你在团队合作中遇到的最大挑战是什么?你是如何解决的?以上是一些常见的数据挖掘技能招聘试题,通过这些问题,可以初步了解应聘者的数据挖掘基础知识和能力要求是否符合需求,以及其在实际应用中的经验和解决问题的能力。

招聘者可以根据具体岗位的要求,适当调整和补充这些试题,以更全面地评估应聘者的数据挖掘技能。

数据挖掘考试题目——关联分析知识讲解

数据挖掘考试题目——关联分析知识讲解

数据挖掘考试题目——关联分析一、10个选择1.以下属于关联分析的是()A.CPU性能预测B.购物篮分析C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模2.维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。

其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘()A.K-means B.Bayes NetworkC.C4.5 D.Apriori3.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4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略()A.抽样B.剪枝C.缓冲D.并行5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率()A.支持度阈值增大B.项数减少C.事务数减少D.减小硬盘读写速率6.Apriori算法使用到以下哪些东东()A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图7.非频繁模式()A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是()[注:分别以1、2、3代表之]A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是()A.存储数据B.查找C.加速查找D.剪枝10.以下不属于数据挖掘软件的是()A.SPSS Modeler B.WekaC.Apache Spark D.Knime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:和。

2.关联规则的评价度量主要有:和。

3.关联规则挖掘的算法主要有:和。

4.购物篮分析中,数据是以的形式呈现。

5.一个项集满足最小支持度,我们称之为。

数据挖掘知识竞赛题库及答案

数据挖掘知识竞赛题库及答案

数据挖掘知识竞赛题库及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是从大量的数据中发现有价值的信息和知识。

以下哪个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. 在数据挖掘过程中,特征工程是指什么?A. 选择与目标变量相关的特征B. 对特征进行标准化处理C. 特征降维D. 以上都是答案:D3. K-近邻算法是一种基于什么的分类方法?A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 实例匹配答案:D4. 在数据挖掘中,什么是衡量分类器性能的主要指标?A. 准确率B. 召回率C. F1值D. AUC值答案:D5. 在关联规则挖掘中,最小支持度是指什么?A. 出现在至少一半的事务中的项集B. 出现在至少一定比例的事务中的项集C. 出现在至少一个事务中的项集D. 出现在至少多数事务中的项集答案:B6. 以下哪种技术不属于聚类分析?A. K-均值B. 层次聚类C. 密度聚类D. 决策树聚类答案:D7. 在时间序列分析中,什么是时间序列的前向扩散?A. 过去的信息对当前信息的影响B. 当前的信息对过去信息的影响C. 未来的信息对当前信息的影响D. 当前的信息对未来信息的影响答案:C8. 在数据挖掘中,什么是基于模型的预测方法?A. 利用已有数据建立模型,对新数据进行预测B. 直接对原始数据进行预测C. 利用专家经验进行预测D. 利用机器学习算法进行预测答案:A9. 在数据挖掘中,什么是维度归一化?A. 将特征值缩放到一个固定范围B. 减少特征的数量C. 特征选择D. 特征提取答案:A10. 在数据挖掘中,什么是过拟合?A. 模型在训练集上的性能很好,但在测试集上的性能较差B. 模型在训练集上的性能较差,但在测试集上的性能很好C. 模型在训练集和测试集上的性能都很好D. 模型在训练集和测试集上的性能都较差答案:A二、填空题1. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、预测和__________。

数据挖掘知识点归纳

数据挖掘知识点归纳

知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。

2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。

3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息,是汇总的。

5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模,每一个维对应于模式中的一个或者一组属性,每一个单元存放某种聚集的度量值6.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7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算,数据仓库非常适合联机分析处理,允许在不同的抽象层提供数据,这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷,允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘,允许在各种粒度进行多维组合探查,因此更有可能代表知识的有趣模式。

知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能,包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式,分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳,以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念,称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化(针对目标类)、数据区分(针对对比类)、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据,上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。

面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化,而不必与用户交互。

形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。

结果描述可以用广义关系或者规则(也叫特征规则)提供。

9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。

10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式,类型包括频繁项集、频繁子项集(又叫频繁序列)、频繁子结构。

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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。

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.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简单堆积结构轮转综合结构②简单直接结构连续结构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。

9.简述数据清理的基本内容。

①尽可能赋予属性名和属性值明确的含义;统一多数据源的属性值编码;②去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id);去除重复属性(在某些分析中,年龄和出生日期可能就是重复的属性,但在某些时候它们可能又是同时需要的) 去除可忽略字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的,如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果)③合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性,重复无益,只需选择其中的部分用于数据挖掘即可,如价格、数据、金额) 去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。

10.简述处理空缺值的方法。

①忽略该记录;去掉属性;手工填写空缺值;使用默认值;使用属性平均值;②使用同类样本平均值;预测最可能的值。

11.常见的分箱方法有哪些?数据平滑处理的方法有哪些?分箱的方法主要有:①统一权重法(又称等深分箱法) 统一区间法(又称等宽分箱法)②最小熵法自定义区间法数据平滑的方法主要有:平均值法、边界值法和中值法。

12.数据归约的方法有哪些?为什么要进行维归约?①数据立方体聚集维归约数据压缩数值压缩离散化和概念分层维归约可以去掉不重要的属性,减少数据立方体的维数,从而减少数据挖掘处理的数据量,提高挖掘效率。

13.何谓聚类?它与分类有什么异同?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。

聚类与分类不同,聚类要划分的类是未知的,分类则可按已知规则进行;聚类是一种无指导学习,它不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例,属于观察式学习,分类则属于有指导的学习,是示例式学习。

14.举例说明聚类分析的典型应用。

商业:帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群,并且用不同的购买模式描述不同客户群的特征。

②生物学:推导植物或动物的分类,对基于进行分类,获得对种群中固有结构的认识。

③WEB文档分类④其他:如地球观测数据库中相似地区的确定;各类保险投保人的分组;一个城市中不同类型、价值、地理位置房子的分组等。

⑤聚类分析还可作为其他数据挖掘算法的预处理:即先进行聚类,然后再进行分类等其他的数据挖掘。

聚类分析是一种数据简化技术,它把基于相似数据特征的变量或个案组合在一起。

***********************数据挖掘***********************************************1、数据仓库与数据挖掘产生的背景;2.、数据挖掘的定义:数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。

3、数据挖掘可以挖掘的模式类型:关联分析(描述):关联规则挖掘:反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识;聚类分析(描述)最大化类内的相似性和最小化类间的相似性(无监督的学习方法);分类(预测)反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识(有监督的学习方法);孤立点分析(预测)对差异和极端特例的描述4、通过数据挖掘我们可以:(1)发现最有价值的客户(2)使组合销售更有效率(3)留住那些最有价值的客户(4)用更小的成本发现欺诈现象5、聚类与分类的主要区别:聚类是一种无指导的观察式学习,没有预先定义的类;不建立模型或训练,旨在发现空间实体的属性间的函数关系;分类问题是有指导的示例式学习,有预先定义的类,建立模型或训练,具有预测功能。

6、异常检测通过构建正常行为模型(称为特征描述),来检测与特征描述严重偏离的新的模式。

*****************************数据仓库****************************************1.数据仓库是为构建分析型数据处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。

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