百度2018校园招聘笔试试题-数据挖掘笔试题
2018年201X百度校园招聘笔试题目-实用word文档 (3页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==201X百度校园招聘笔试题目校园招聘笔试是重要的一环。
下面是小编搜集整理的201X百度校园招聘笔试题目，欢迎阅读，供大家参考和借鉴!201X百度校园招聘笔试题目一一、简答题(本题共30分)1.请描述下osi七层模型(开放式系统护栏参考模型)。
2.请列举下不同进程之间共享数据的方式(至少列出三种)。
3.请描述一下tcp和udp的差别，并且各列举一个上层协议。
二、算法与程序设计题(本题共45分)1.给出数据A=[a_0，a_1，a_2，.....，a_n](其中n可变)打印出该数值元素的所有组合。
2.有这样的一个数组A，大小为n，相邻元素差的绝对值都是1，。
如：{4，5，6，7，8，9，10，9}，现在给定一个A和一个目标整数t，请找到t在A中的位置。
3.有一个二叉树，定义数的高度为从根到叶子节点的最长距离，数的宽度为每层节点最大值，数的面积定义为高度与宽度的积，设计一个函数，求数的面积201X百度校园招聘笔试题目二一、简答题1、OSI的七层模型。
(10分)OSI的七层模型如下图所示：2、请列举下不同进程之间共享数据的方式(至少举出三种)。
(10分)1、文件映射(Memory-Mapped Files)能使进程把文件内容当作进程地址间一块内存那样来对待2、共享内存(Shared Memory)实际就是文件映射的一种特殊情况3、命名管道(Named Pipe)是服务器进程和一个或多个客户进程之间通信的单向或双向管道4、邮件槽(Mailslots)提供进程间单向通信能力，任何进程都能建立邮件槽成为邮件槽服务器5、剪贴板(Clipped Board)为不同应用程序之间共享不同格式数据提供了一条捷径6、动态连接库(DLL)中的全局数据可以被调用DLL的所有进程共享3、请描述下TCP和UDP的差别，并且各列举出一个上层协议。
数据挖掘笔试题
数据挖掘算法笔试题目(30分钟）
说明：函数设计题可用任意语言或伪代码完成
1.程序的类名形如RadioAudioTrack，数据库对应的表名形如radio_audio_track，
请设计一个函数，把类名字符串转换成对应表名格式的字符串
d efin
e chage():
2.现在荔枝FM需要保存一批六位数的波段号（100000-999999），运营要求保
留：a.四连号（123478），b.四同号（666678），c.含两组同样格式号码（679067），
d.开头或结尾三同号（879888），
e. 对称号（123321），请估算它们的数量之
和。
6*100*3+10*100*3+100*100+1000*10*2+1000*2=36800
3.现在后台有一批ID和分值的键值对，形如{“11155”:1.3, “77881”:1.4,
“99765”:1.2…}，请设计一个函数，要求能以ID对应分值正比的概率随机从这批键值对中取出一个ID。
4.现在有范围a-b之间的连续整数（int），请设计一个函数，从这批连续整数中
随机挑选出不重复的n个数。
百度数据挖掘笔试题
百度数据挖掘笔试题⼀、简答题（本题共30分）1、如何理解继承、多态、组合，请举例说明它们的应⽤。
（10分）2、请列举出进程间通信的⼏种⽅式（⾄少列举出三种）。
（10分）3、请写出贝叶斯公式，请描述朴素贝叶斯分类⽅法的原理和步骤。
（10分）⼆、算法与程序设计（本题共40分）1、两个长度为100的随机向量X和Y，X=（x1，x2，x3，…，x n），Y=（y1，y2，y3，…，y n），其中x i和y i都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机选择的数，随机变量Z为X何Y的相关系数，请问：1）Z的期望和标准差是多少，请写出简单的推导公式？（10分）2）请⽤蒙特卡洛⽅法模拟，写代码计算Z的期望和标准差。
（10分）2、假设张三的mp3⾥有1000⾸歌，现在希望设计⼀种随机算法来随机播放。
与普通随机模式不同的是，张三希望每⾸歌被随机到的改了吧是与⼀⾸歌的⾖瓣评分（0~10分）成正⽐的，如朴树的《平凡之路》评分为8.9分，逃跑计划的《夜空中最亮的星》评分为9.5分，则希望听《平凡之路》的概率与《夜空中最亮的星》的概率⽐为89:95,。
现在我们已知这1000⾸歌的⾖瓣评分：（1）请设计⼀种随机算法来满⾜张三的需求。
（10分）（2）请写代码实现⾃⼰的算法。
（10分）三、系统设计题（本题共30分）1、我们队⼀批⼀维数据进⾏回归拟合。
给你训练数据D=（x i，y i），i=1…n，其中x i∈R是⼀个实数，y i∈R是x i对应的回归坐标。
我们拟使⽤线性，⼆次，⾼次函数对y i进⾏拟合：线性函数：f(x)=ax+b⼆次函数：f(x)=ax2+bx+c三次函数：f(x)=ax3+bx2+cx+d…①我们设定最⼩均⽅误差为损失函数，请写出损失函数的具体形式。
（5分）②以⼆次函数你和为例，请使⽤随机梯度下降（stochastic gradient decent）对损失函数进⾏优化，给出参数a，b，c的梯度推倒并写出算法。
《数据挖掘》试题与答案[精品文档]
![《数据挖掘》试题与答案[精品文档]](https://img.taocdn.com/s3/m/a29e0b8b08a1284ac8504393.png)
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。
(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。
2018百度校招研发岗笔试题
2018百度校园招聘数据挖掘工程师笔试题一、简答题（本题共30分）1. 【C/C++】Const作用域变量、函数、类分别有什么特性。
（10分）2. 内存分配中堆和栈的区各是指什么？在什么时候会分配？（10分）3. 如何判定训练出的模型过拟合？（10分）二、算法与程序设计题（本题共45分）1. 假设有一个数组，里面有10个元素inta[10]={0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}。
请写一个算法，得到a数组的一个随机排列。
要求时间复杂度尽量小，可以使用random函数。
例如输出的随机序列可以是：3 6 2 4 5 1 9 8 0（15分）2. 对于logistic regession问题（prob（t|x）=1/（1+exp（w*x+b））且label y=0或1）请给出loss function和权重w的更新公式及推导（15分）三、系统设计题（本题共25分）假设我们有三个箱子，分别是红色，蓝色和绿色。
在红色箱子中有3个苹果，4个橘子，3个柠檬。
在蓝色箱子中有1个苹果，1个橘子和0个柠檬，在绿色箱子中有3 个苹果，3 个橘子和4 个柠檬。
如果我们选择箱子的概率是红色0.2，蓝色0.2，绿色0.6，并且选择一个箱子后，以均匀的概率随机移除一个水果。
那么移除苹果的概率是多少？请给出步骤（10 分）如果我们发现移除的水果是橘子，那么这个橘子来自绿色箱子的概率是多少？请给出步骤（15 分）2018百度校招笔试题－数据处理工程师时间：2018-10-12地点：北京、上海职位：数据处理工程师一、基础题：1.GIS的组成部分2.简述墨卡托投影3.简述矢量地图与栅格地图的特点和区别二、简答题1.地图中POI三个率你认为……忘了，反正就是POI三个率，两个小题，基本问概念2.如果你需要做春运专题，请问你需要哪些数据、采用什么数据分析方法以及如何保证精度?3.你认为街景图是如何制作的?三、素质题1.你的方案得不到leader响应怎么办?2.如果你和你的同事被分配到一个任务的两个模块，他没有完全理解他的模块，并且如果换你做他的模块又会很高效很快完成，你会怎么做?(有点绕，就是你同事做不好，你还挺会做他的那部分，咋办~)3.说说“时钟”和“地图”的共同点。
数据挖掘工程师招聘笔试题与参考答案(某大型国企)
招聘数据挖掘工程师笔试题与参考答案(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、下列哪种技术是专门用于处理大规模数据集的复杂性分析和模式发现的？A、数据质量管理技术B、数据备份与恢复技术C、机器学习技术D、关系数据库管理技术2、在数据挖掘过程中，以下哪个步骤不属于数据预处理阶段？A、数据清洗B、数据集成C、数据选择D、数据关联3、在数据挖掘中，以下哪项技术不属于数据预处理阶段？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 机器学习算法4、在处理高维数据时，以下哪种方法可以有效地减少数据维度？A. 主成分分析（PCA）B. 决策树C. 支持向量机（SVM）D. 聚类算法5、在数据挖掘过程中，利用聚类分析技术，可以将数据集划分成多个组别，使得同一组内的数据相似度更高而不同组间的相似度更低。
以下哪种算法属于聚类算法之一？A、线性回归B、决策树C、K-MeansD、神经网络6、在数据挖掘过程中，关联规则学习主要是用来找出项集之间有趣的关联关系，同时也考虑到规则的 ____ 和 ____ 。
请选择正确的填空项。
A、准确度、覆盖率B、可信度、支持度C、召回率、精度D、覆盖率、支持度7、某大型国企在进行市场分析时，从海量的销售数据中筛选出具有高增长潜力的商品，以下哪种算法最适用于此类场景？A. 决策树B. K-Means聚类C. 主成分分析D. 支持向量机8、在数据挖掘项目中，数据预处理步骤的重要性体现在以下哪个方面？A. 提高算法的效率和准确性B. 减少处理时间和计算资源C. 提高模型的解释性D. 增加模型的复杂性9、题干：在数据挖掘过程中，以下哪种算法适用于处理分类问题？A. 聚类算法B. 关联规则算法C. 聚类算法和关联规则算法都不适用D. 决策树算法 10、题干：以下哪个指标通常用于评估分类模型的性能？A. 精确度B. 召回率C. F1分数D. 以上都是二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、在数据挖掘中，常见的关联规则挖掘算法有哪些？A. FP-growthB. DBSCANC. AprioriD. K-means2、下列哪些技术可以用来优化数据挖掘中的模型训练？A. DropoutB. Grid SearchC. LassoD. BaggingE. Boosting3、以下哪些算法属于无监督学习算法？（）A、决策树B、聚类算法C、K-最近邻D、线性回归4、在数据挖掘过程中，以下哪些技术可以用于数据预处理？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据变换D、数据归一化5、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理大数据分析时常用的？（）A、HadoopB、SparkC、MySQLD、Python6、在数据挖掘项目中，以下哪些步骤是数据预处理阶段必须完成的？（）A、数据清洗B、数据集成C、数据变换D、数据归一化E、数据抽样7、以下哪些工具和技术是数据挖掘工程师在处理大规模数据集中常用的？（）A、Hadoop和HDFSB、Spark和Spark SQLC、NoSQL数据库（如MongoDB）D、Python的Pandas库E、R语言的ggplot2包8、以下哪些特征是评价一个数据挖掘模型重要性的指标？（）A、准确率（Accuracy）B、召回率（Recall）C、F1分数（F1 Score）D、混淆矩阵（Confusion Matrix）E、模型复杂度（Complexity of Model）9、以下哪些技术或工具是数据挖掘工程师在处理数据时常用的？（）A、Python的Pandas库B、R语言的ggplot2包C、Hadoop生态系统D、Spark SQLE、MySQL数据库 10、在数据挖掘过程中，以下哪些阶段是必要的？（）A、数据预处理B、特征选择C、模型训练D、模型评估E、模型部署三、判断题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在数据挖掘中，特征选择（特征筛选）的技术仅包括递归特征消除法（RFE）。
算法——【百度 笔试面试精品资源】
百度数据挖掘一面2018.9.191.自我介绍2.介绍项目：背景及数据类型特点，文本多分类问题，用的算法（SVM、RF、GBDT），效果如何，哪个算法效果最好，bagging 和 boosting 区别，3.深入学习怎么做的：word2vec 怎么训练的，有没有没有得到的词向量，比例多少，word2vec 原理，LSTM+CNN 怎么做的，谁前谁后，为什么，效果提升多少，用的什么工具（TensorFlow），分词用的什么工具（jieba），怎么做的新词发现（左右熵互信息），写互信息的公式，为什么互信息可以进行新词发现，原理4.写 SVM 常用核函数、LR 的公式，损失函数类型，为什么用 sigmoid 函数进行非线性映射（从二项分布的伯努利方程角度）5.天池大数据骗保现象的原因，数据比例分布，数据不平衡怎么做，SMOTE 采样怎么做的，SMOTE 原理，采样完的比例分布，用的算法（RF、xgboost），6.评估指标，P、R、F1，还有哪些（ROC 曲线，AUC 值），为什么不平衡时用 AUC，怎么算，代表含义，F 值的公式，还有没有其他的 F 值。
7.KNN 原理，kd 树的构建与搜索，讲原理，还有没有其他的树结构能实现 kd 树的效果8.Apriori 关联规则怎么做的，原理介绍9.代码题：从 1-1000 中找到缺失的值（用字典），一堆乱序数中找到第 k 大的数（快排或堆排序，如何实现，复杂度为多少 klogn）,传统快排复杂度，10.代码题：读取文件（一行一个，有顺序 a-z），统计元素词频百度数据挖掘二面2018.9.201. 自我介绍2. 科研项目（汽车之家）具体介绍，如何选取特征，进行文本分类过程、关联规则、语义 kmeans 聚类，原理；出租车轨迹数据的项目怎么做的(特征提取过程、用到的算法)3. 都用哪些聚类算法（kmeans、层次聚类、谱聚类、dbscan、fast clustering、psla、lda），详细介绍密度峰值聚类算法，原理及运用，适用情况，优点，并介绍 lda，画出原理图，讲思想与如何求解 lda(gibbs 采样或变分 EM 算法)，为什么 lda 要用 dirichlet 分布，其他分布不行吗（dirichlet 与多项式分布为共轭分布，即先验分布与似然分布求得的后验分布与先验分布是同种形式，故可将此次的后验作为下一次的先验），还有没有其他的共轭分布（beta 和二项式分布）4. SVM 多分类怎么做到的（OVR、OVO、层次 SVM），分析各自的特点5. Word2vec 原理，CBOW 与 Skip_gram，二者不同，传统使用 softmax 全连接的计算工作量大，改进方法层级 softmax，负抽样，各自的原理，如何进行梯度上升迭代（过程类似LR），哈夫曼树的叶子结点概率怎么算，节点如何进行分裂的，最终所有叶子结点的概率和是否等于 1，在使用过程中，负抽样使用多还是层级 softmax 多，为什么（负抽样，计算简单），哈夫曼树是如何构建出来的6. 改进现有的分类算法、聚类算法等，提出一种新算法，从哪个角度切入（讲了感知机到 SVM 的改进，GBDT 到 xgb 的改进，kmeans 到结合语义的改进）以及从梯度优化的角度，提高迭代速度（梯度下降到牛顿法、拟牛顿法、SGD、MBGD，动量，NAG，自适应的Adagrad、RMSprop、Adam），问了 Adam 的特点，xgb 的改进点7. 实习经历，上线的产品在没在用等8. 代码题：归并排序百度机器学习三面2018.9.261.自我介绍，谈专业2.挑比赛项目实习介绍，从头至尾讲背景、数据特点、用的算法、如何改进、优化过程、优化效果、最终排名。
数据挖掘工程师招聘笔试题及解答
招聘数据挖掘工程师笔试题及解答(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、下列哪种算法最适合处理具有非常高维度特征空间的数据集？A. K-均值（K-Means）B. 主成分分析（PCA）C. 支持向量机（SVM）D. 决策树（Decision Tree）2、假设你在处理一个二分类问题，并且你的模型在训练集上表现良好，但在测试集上的准确率很低，这表明你的模型可能出现了什么情况？A. 过拟合（Overfitting）B. 欠拟合（Underfitting）C. 正常拟合（Good Fit）D. 数据不平衡（Data Imbalance）3、题干：在数据挖掘过程中，以下哪个算法通常用于分类任务？A、K-means算法B、决策树算法C、支持向量机算法D、KNN算法4、题干：以下哪种数据预处理方法可以减少数据集中的噪声？A、数据清洗B、特征选择C、特征提取D、归一化5、在数据预处理阶段，填补缺失值是一个常见任务。
下列哪种方法不属于填补缺失值的技术？A、使用平均数B、使用中位数C、使用众数D、使用最大值6、下列哪个算法属于监督学习中的分类算法？A、K-均值聚类B、主成分分析（PCA）C、决策树D、Apriori关联规则7、在数据挖掘过程中，以下哪种算法适用于分类任务？A. K-最近邻算法（KNN）B. 聚类算法C. 决策树算法D. 聚类算法8、以下哪个指标用于评估分类模型的泛化能力？A. 准确率（Accuracy）B. 精确率（Precision）C. 召回率（Recall）D. F1分数（F1 Score）9、假设你在处理一个非常大的数据集，为了提高计算效率，你会优先考虑哪种数据结构？A. 链表B. 数组C. 哈希表D. 树形结构二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术是数据挖掘中常用的预处理技术？（）A、数据清洗B、数据集成C、特征选择D、数据归一化E、聚类分析2、以下关于关联规则的描述，正确的是哪些？（）A、关联规则挖掘可以用于分析购物篮数据，找出顾客可能同时购买的商品B、关联规则挖掘通常使用支持度和信任度来评估规则的强度C、Apriori算法是常用的关联规则挖掘算法，它使用候选项生成技术D、频繁项集是关联规则挖掘中的基本单元E、关联规则挖掘适用于所有类型的数据集3、在数据挖掘项目中，特征选择是一个重要的步骤。
数据挖掘试题(150道)
A, 无序规则 B，穷举规则 C，互斥规则 D，有序规则58. 如果规则集中的规则按照优先级降序排列，则称规则集是 (D)A, 无序规则 B，穷举规则 C，互斥规则 D，有序规则59. 如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为（A）A, 无序规则 B，穷举规则 C，互斥规则 D，有序规则60. 考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜。
队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。
如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为 (C)A， B, C, D,61. 以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有 (A)A，神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒 B，可以处理冗余特征 C，训练ANN是一个很耗时的过程 D，至少含有一个隐藏层的多层神经网络62. 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 (A)A,组合(ensemble) B,聚集(aggregate) C，合并(combination) D，投票(voting) 63. 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ B ）A、层次聚类B、划分聚类C、非互斥聚类D、模糊聚类64. 在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（ A ）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。
A、曼哈顿距离B、平方欧几里德距离C、余弦距离D、Bregman散度65.（ C ）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。
A、边界点B、质心C、离群点D、核心点66. 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67. 检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（ A ）的离群点检测。
A、统计方法B、邻近度C、密度D、聚类技术68.（ C ）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。
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。
bi 数据挖掘 笔试题
bi数据挖掘笔试题
以下是一份BI数据挖掘的笔试题，供您参考：
一、选择题
1.数据挖掘的定义是什么？
A.从大量数据中提取信息的过程
B.使用算法和统计模型进行预测的过程
C.发现数据中的模式和关联的过程
D.将数据转换为有价值的信息的过程
2.数据预处理的目的是什么？
A.清理和格式化数据
B.对数据进行分类和聚类
C.将数据可视化
D.预测未来数据趋势
3.以下哪个不是数据挖掘的主要任务？
A.分类和预测
B.聚类和关联分析
C.特征提取和降维
D.数据清洗和转换
二、简答题
1.简述数据挖掘的主要步骤。
2.解释什么是过拟合，以及如何避免过拟合。
3.描述一个你曾经进行过的数据挖掘项目，并说明你使用
了哪些技术和方法。
三、分析题
1.你被要求进行一个预测客户流失的项目。
你会如何处理这个问题？请提供你的方法和步骤。
2.你有一个包含大量特征的数据集，但你不知道哪些特征是相关的。
你将如何选择最重要的特征？请提供你的方法和步骤。
3.你被要求对一个电商网站的用户购买行为进行分析，目的是提高销售额。
你会如何进行？请提供你的方法和步骤。
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。
数据挖掘工程师招聘笔试题及解答(某大型集团公司)
招聘数据挖掘工程师笔试题及解答(某大型集团公司)(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、在数据挖掘中，以下哪个算法主要用于分类任务？A. K-meansB. AprioriC. 决策树D. 主成分分析2、以下哪个指标通常用于衡量数据集中类别不平衡的情况？A. 精确度B. 召回率C. F1分数D. ROC曲线3、某电商公司拥有海量用户购物数据，以下哪项数据类型不适合用于构建用户画像？A. 用户年龄B. 用户性别C. 用户购买商品类别D. 用户购物频率4、在进行数据挖掘时，以下哪种数据预处理方法可以有效减少数据集中的噪声和异常值？A. 数据清洗B. 数据整合C. 数据归一化D. 数据可视化5、以下哪种算法不属于监督学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. K-means聚类D. 神经网络6、在进行数据挖掘项目时，以下哪项工作不属于数据预处理阶段？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据归一化D. 特征选择7、在数据挖掘中，以下哪个算法属于无监督学习算法？A. 决策树B. K-means聚类C. 支持向量机D. Apriori算法8、在数据预处理阶段，以下哪种操作有助于提高模型训练的准确率？A. 数据标准化B. 数据去重C. 数据清洗D. 数据降维9、在数据挖掘中，以下哪一项不是常用的数据预处理步骤？A. 数据清洗B. 数据集成C. 特征选择D. 模型优化 10、以下哪个不是数据挖掘常用的算法分类？A. 决策树B. 神经网络C. 关联规则D. 预测分析二、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日常工作中最常用的？A、Python编程语言B、Hadoop分布式计算平台C、SQL数据库查询语言D、R编程语言E、Tableau数据可视化工具2、以下关于数据挖掘流程的描述，正确的是哪些？A、数据预处理是数据挖掘的第一步，包括数据清洗、集成、变换和归一化等B、数据挖掘的目标是使用算法从大量数据中提取有价值的信息和知识C、数据挖掘的结果通常以报告、图表或模型的形式呈现D、数据挖掘过程通常包括探索性数据分析、建模、评估和部署等阶段E、数据挖掘不需要考虑数据质量和数据一致性3、以下哪些技术或工具通常用于数据挖掘中的数据预处理阶段？（）A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据归一化E. 数据可视化4、在数据挖掘项目中，以下哪些活动通常属于模型评估和优化阶段？（）A. 选择合适的评估指标B. 模型训练C. 模型测试D. 模型调参E. 模型部署5、以下哪些工具和技术通常用于数据挖掘项目？（）A. Python的数据分析库（如Pandas、NumPy）B. R语言及其包C. SQL数据库查询D. Hadoop和Spark大数据处理框架E. ETL（提取、转换、加载）工具6、在数据挖掘的过程中，以下哪些是数据预处理阶段可能遇到的挑战？（）A. 缺失值处理B. 异常值检测和修正C. 数据清洗，包括去除重复记录D. 特征选择和特征工程E. 时间序列数据的处理7、以下哪些技术或工具通常用于数据挖掘项目的前期数据预处理阶段？（）A、数据清洗工具B、数据转换工具C、数据集成工具D、数据归一化工具E、数据可视化工具8、以下哪些算法属于监督学习算法？（）A、K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）B、决策树（Decision Tree）C、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）D、神经网络（Neural Networks）E、K均值聚类（K-Means）9、以下哪些技术或工具通常用于数据挖掘任务中？（）A. PythonB. HadoopC. R语言D. SQLE. TensorFlow 10、数据挖掘过程中的“数据清洗”步骤通常包括哪些内容？（）A. 去除重复数据B. 处理缺失值C. 异常值检测和处理D. 数据格式转换E. 数据标准化三、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数据时，可以使用传统的数据库查询语言（如SQL）来完成数据的分析和挖掘。
数据挖掘分析招聘试题
数据挖掘分析招聘试题引言：数据挖掘分析是在电子化，连接化，智能化的今天迅速崛起的一门科学。
通过对大数据进行处理和分析，它可以帮助企业发现潜在的商业机会，提供决策支持，改进业务流程等。
本文将针对数据挖掘分析岗位的招聘试题进行探讨，帮助求职者了解该领域的技能要求和面试的重点。
一、数据预处理1. 什么是数据预处理？为什么在数据挖掘过程中必要进行数据预处理？数据预处理是指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清洗、转换和集成等处理步骤的过程。
它的目的是减少数据中的噪声和冲突，提高数据质量，从而保证数据挖掘结果的准确性和可靠性。
2. 数据预处理的常见步骤有哪些？请简要介绍并说明其作用。
常见的数据预处理步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
- 数据清洗：去除数据中的噪声、异常值和缺失值，保证数据的一致性和完整性。
- 数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，消除数据的冲突和冗余，提高数据的质量。
- 数据变换：对数据进行归一化、标准化、离散化等处理，以便适应数据挖掘算法的需求。
- 数据规约：通过抽样、聚类、降维等手段，缩减数据集的规模和复杂度，提高挖掘效率。
二、分类与预测1. 请解释什么是分类和预测，并描述它们在数据挖掘中的应用场景。
分类是指根据已有的样本数据，建立一个分类模型，用来对未知数据进行分类。
预测则是根据已有的数据模式和趋势，建立一个预测模型，用来对未来事件进行预测。
在数据挖掘中，分类和预测被广泛应用于市场营销、金融风险评估、医疗诊断等领域，以帮助企业作出准确的决策或预测。
2. 请简要描述决策树算法，并说明其优缺点和应用场景。
决策树是一种基于树形结构的分类和预测算法。
它通过对样本数据的特征进行分析和判断，构建一个由决策节点和叶节点组成的树形结构，从而实现对未知数据的分类和预测。
决策树算法的优点包括易于理解和解释、计算复杂度低等；缺点则包括容易过拟合、对数据的变化敏感等。
决策树算法适用于处理离散型数据和连续型数据的分类和预测问题。
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百度2018校园招聘数据挖掘笔试题
一、简答题30分
1、静态数据库和动态数据库的优缺点?10分
2、轮询任务调度和抢占式任务调度?10分
3、n折交叉验证的思想?10分
二、算法与程序题45分
1、对一个正整数，找到比它大的最小的不重复数，其中不重复数就是相临的两个数不同，比如1101 是重复数，1231不是重复数?15分
2、很长的一串字符串，求最长回文子串。
15分
3、数组a[0]，a[1]…a[n-1]是数轴上从左到右的n个数字点，长为L的绳子最多能覆盖几个点?15分
三、系统设计25分记不清了!!好像如下：
查询q，将样本分为两类xi和xj两个集合，yi和yj是对应相关函数，yi比yj更相关则记为xi>xj;fi(xi)和fj(xj)，定义损失函数为 L=log(1+e^(fj-fi));xi>xj 1,求L关于fj，fi的导数; 2.损失函数的缺陷，重新设计。