最新数据挖掘复习题
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。
大数据分析与挖掘复习 题集附答案
大数据分析与挖掘复习题集附答案大数据分析与挖掘复习题集附答案一、选择题1. 数据挖掘的主要任务是：A. 模式发现和模型评估B. 数据收集和整理C. 数据分析和可视化D. 数据传输和存储答案：A2. 在数据挖掘过程中，数据预处理的目的是：A. 提取有价值的信息B. 去除异常值和噪声C. 构建合适的模型D. 优化数据存储结构答案：B3. 关联规则挖掘是指：A. 发现不同属性之间的关联关系B. 预测未来事件的发生C. 分析数据的变化趋势D. 构建数据的分类模型答案：A4. 在数据挖掘中，分类和聚类的主要区别在于：A. 数据来源的不同B. 目标的不同C. 算法的不同D. 结果的不同答案：B5. 大数据分析的核心挑战是：A. 数据存储和处理速度B. 数据质量和准确性C. 数据安全和隐私保护D. 数据可视化和展示答案：A二、填空题1. __________是指通过对海量数据进行深入分析和挖掘，从中发现有价值的信息。
答案：大数据分析与挖掘2. 在数据挖掘过程中，将数据按照一定的规则进行重新排列，以便更方便地进行分析和挖掘，这个过程称为__________。
答案：数据预处理3. 数据挖掘中的分类算法主要是通过对已有的样本进行学习和训练，从而预测新的样本所属的__________。
答案：类别4. 聚类算法是将相似的数据样本归为一类，不需要事先知道数据的__________。
答案：类别5. 在大数据分析中，数据的__________对于结果的准确性和可靠性至关重要。
答案：质量三、简答题1. 请简要说明大数据分析与挖掘的步骤和流程。
答：大数据分析与挖掘的步骤主要包括数据收集与清洗、数据预处理、模式发现、模型评估和应用。
首先，需要从各个数据源收集所需数据，并对数据进行清洗，去除异常值和噪声。
然后，通过数据预处理，对数据进行规范化、离散化等处理，以便于后续的分析和挖掘。
接着，利用合适的算法和技术，进行模式发现，例如关联规则挖掘、分类和聚类等。
数据挖掘复习题.doc
1.数据挖掘的定义？从人量的、不完全的、有噪卢的、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、但乂是潜在有用的信息和知识的过程。
2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以宥哪些来源？关系数裾库数据仓库事务数据库高级数据3.数据挖掘的常用方法？聚类分析决策树人工神经网络粗糙集关联规则挖掘统汁分析5.数据挖掘与数据仓库的关系？（联系和区别）联系：数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源; 数裾仓库为数裾挖掘提供了新的支持平台；数据仓库为更好地使川数据挖掘工具提供广A便：数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持；数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求；数据挖掘为数裾仓库提供了广泛的技术支持。
区别：数据仓库处存数据，数据挖掘足用数据。
第二章1.数据仓库的定义数据仓库是一个面句主题的、集成的、随吋间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持筲理部门的决策制定过程2.数据仓库数据的四大基木特征：面向主题的集成的不可更新的随吋间变化的3.数据仓库体系结构奋3个独立的数据层次：信息获取层、信息存储层、信息传递层4.粒度的定义？它对数据仓库冇什么影响？(1)是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或綜合程度的级别。
粒度越小，细节程度越髙，综合程度越低，回答查询的种类就越多；(2)影响存放在数据仓库屮的数据呈大小；影响数裾仓库所能回答查询问题的细节程度。
5.在数据仓庳中，数据按照粒度从小到大可分为死哥级别：早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。
6.数据分割的标准：可按日期、地域、业务领域、或按多个分割秘准的组合，但一般包栝日期项。
7.数据仓库设计屮，一般存在着三级数据模型：概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型8.数据仓库涉及步骤概念模型设计、技术准备工作、逻辑模型设计、物理模型设计、数据仓庳的生成、数据仓库的使川和维护9.数据装入吋，并不是•-次就将准备装入的数据全部装入数据仓库，而是按照逻辑模型设计中所确定和分析的主题域，先装入并生成某一主题域。
数据挖掘与分析考试试题
数据挖掘与分析考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪个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，以下哪种方法常用于处理缺失值？（）A 直接删除包含缺失值的记录B 用平均值填充缺失值C 用中位数填充缺失值D 以上方法都可以3、决策树算法中，用于选择最佳分裂特征的指标通常是（）A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率4、以下哪个不是聚类算法？（）A KMeans 算法B 层次聚类算法C 朴素贝叶斯算法D DBSCAN 算法5、数据挖掘中的关联规则挖掘，常用的算法是（）A Apriori 算法B C45 算法C KNN 算法D SVM 算法6、以下哪种数据预处理方法可以用于将连续型特征转换为离散型特征？（）A 标准化B 归一化C 分箱D 主成分分析7、在构建分类模型时，如果数据集存在类别不平衡问题，以下哪种方法可以解决？（）A 过采样B 欠采样C 调整分类阈值D 以上方法都可以8、以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）A ROC 曲线下面积B 均方误差C 平均绝对误差D 决定系数9、对于高维数据，以下哪种方法可以进行降维？（）A 因子分析B 线性判别分析C 主成分分析D 以上方法都可以10、以下关于数据挖掘的描述，错误的是（）A 数据挖掘可以发现隐藏在数据中的模式和关系B 数据挖掘需要大量的数据C 数据挖掘的结果一定是准确无误的D 数据挖掘是一个反复迭代的过程二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、数据挖掘的一般流程包括：＿_______、＿_______、＿_______、＿_______、＿_______和________。
2、分类算法中，常见的有________、＿_______、＿_______等。
3、聚类算法中，KMeans 算法的基本思想是：＿_______。
4、关联规则挖掘中，常用的度量指标有________、＿_______等。
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。
最新《数据挖掘》试题与答案资料
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__________。
数据挖掘课程模拟考试题库
数据挖掘课程模拟考试题库一、选择题（每题 5 分，共 30 分）1、以下哪项不是数据挖掘的主要任务？（）A 数据清洗B 分类C 聚类D 关联规则挖掘2、数据挖掘中的分类算法不包括（）A 决策树B 朴素贝叶斯C 支持向量机D 主成分分析3、在数据挖掘中，以下哪种方法常用于处理缺失值？（）A 直接删除包含缺失值的记录B 用平均值填充缺失值C 用中位数填充缺失值D 以上方法都可以4、数据挖掘中的聚类算法中，KMeans 算法的基本思想是（）A 基于密度的聚类B 基于层次的聚类C 基于划分的聚类D 基于模型的聚类5、以下哪项不是关联规则挖掘中的常用指标？（）A 支持度B 置信度C 提升度D 准确率6、数据挖掘在以下哪个领域应用较少？（）A 医疗保健B 市场营销C 天文学D 物理学二、填空题（每题 5 分，共 20 分）1、数据挖掘的流程通常包括、、、、和。
2、常见的数据预处理方法有、、、。
3、决策树算法在进行分裂时，通常依据来选择特征。
4、聚类分析中，评估聚类效果的指标通常有、。
三、简答题（每题 10 分，共 30 分）1、简述数据挖掘与数据分析的区别。
2、解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。
3、请简要介绍 Apriori 算法的基本思想和步骤。
四、应用题（20 分）假设有一个电商网站的销售数据集，包含用户 ID、商品 ID、购买时间和购买金额等字段。
请使用关联规则挖掘算法，找出经常一起被购买的商品组合，并给出相应的支持度和置信度。
请详细描述你的分析过程和结果。
以下是对上述模拟考试题库的详细解析：选择题解析：1、数据清洗虽然是数据预处理的重要步骤，但不是数据挖掘的主要任务。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
所以选择 A 选项。
2、主成分分析主要用于数据降维，而不是分类算法。
决策树、朴素贝叶斯和支持向量机都是常见的分类算法。
所以选择 D 选项。
3、处理缺失值的方法有多种，直接删除包含缺失值的记录可能会导致数据量减少，影响分析结果；用平均值或中位数填充缺失值是常见的处理方式。
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。
数据挖掘测试题及答案
数据挖掘测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10题，共20分）1. 数据挖掘中，用于发现数据集中的关联规则的算法是：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：B2. 以下哪个选项不是数据挖掘的步骤之一：A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据收集D. 数据分析答案：C3. 在分类问题中，以下哪个算法属于监督学习：A. 聚类B. 决策树C. 关联规则D. 异常检测答案：B4. 数据挖掘中，用于发现数据集中的频繁项集的算法是：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree5. 在数据挖掘中，以下哪个选项不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. 数据分类答案：D6. 以下哪个算法主要用于聚类问题：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：A7. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据挖掘的应用领域：A. 市场分析B. 医疗诊断C. 社交网络分析D. 视频游戏开发答案：D8. 以下哪个算法主要用于异常检测：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. One-Class SVM答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据挖掘的输出结果：B. 规则C. 趋势D. 软件答案：D10. 以下哪个算法主要用于分类问题：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：D二、多项选择题（每题3分，共5题，共15分）1. 数据挖掘中，以下哪些算法可以用于分类问题：A. K-meansB. Decision TreeC. Naive BayesD. Logistic Regression答案：BCD2. 在数据挖掘中，以下哪些步骤属于数据预处理：A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据分类答案：ABC3. 以下哪些算法可以用于聚类问题：A. K-meansB. AprioriC. Hierarchical ClusteringD. DBSCAN答案：ACD4. 在数据挖掘中，以下哪些步骤属于数据探索：A. 数据可视化B. 数据摘要C. 数据分类D. 数据变换答案：AB5. 以下哪些算法可以用于异常检测：A. K-meansB. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Apriori答案：BC三、简答题（每题5分，共3题，共15分）1. 简述数据挖掘中关联规则挖掘的主要步骤。
数据挖掘导论期末考试试题
数据挖掘导论期末考试试题# 数据挖掘导论期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的常用技术不包括以下哪一项？A. 决策树B. 聚类分析C. 神经网络D. 线性回归2. 在数据挖掘中，以下哪个算法主要用于分类问题？A. K-meansB. KNNC. AprioriD. ID33. 以下哪个术语与数据挖掘中的关联规则挖掘无关？A. 支持度（Support）B. 置信度（Confidence）C. 准确度（Precision）D. 先行项（Antecedent）4. 数据挖掘中的“过拟合”是指模型：A. 过于简单，不能捕捉数据的复杂性B. 过于复杂，不能很好地泛化到新数据C. 与数据完全一致，没有误差D. 只适用于特定类型的数据5. 在数据预处理中，数据清洗的目的是什么？A. 增加数据量B. 提高数据质量C. 降低数据的维度D. 转换数据格式## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数据挖掘中的“异常检测”是什么，并给出一个实际应用的例子。
2. 解释什么是“特征选择”，并说明它在数据挖掘中的重要性。
3. 描述数据挖掘中的“集成学习”概念，并举例说明其优势。
## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一组数据集，包含以下属性：年龄、收入、购买产品。
使用Apriori算法找出频繁项集，并计算相应的支持度和置信度。
（假设最小支持度阈值为0.5，最小置信度阈值为0.7）| 交易ID | 年龄 | 收入 | 购买产品 ||||||| 1 | 25 | 50000| 手机 || 2 | 30 | 60000| 手机,电脑 || 3 | 35 | 70000| 电脑 || ... | ... | ... | ... |2. 假设你有一个客户数据库，包含客户的性别、年龄、年收入和购买历史。
使用决策树算法建立一个模型，预测客户是否会购买新产品。
请描述决策树的构建过程，并给出可能的决策树结构。
数据挖掘及应用考试试题及答案
数据挖掘及应用考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不属于数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 数据清洗答案：D2. 数据挖掘中，以下哪项技术不属于关联规则挖掘的方法？A. Apriori算法B. FP-growth算法C. ID3算法D. 决策树算法答案：C3. 以下哪个算法不属于聚类算法？A. K-means算法B. DBSCAN算法C. Apriori算法D. 层次聚类算法答案：C4. 数据挖掘中，以下哪个属性类型不适合进行关联规则挖掘？A. 连续型属性B. 离散型属性C. 二进制属性D. 有序属性答案：A5. 数据挖掘中，以下哪个评估指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 精确度C. 召回率D. 所有以上选项答案：D二、填空题（每题3分，共30分）6. 数据挖掘的目的是从大量数据中挖掘出有价值的________和________。
答案：知识；模式7. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和________。
答案：预测分析8. Apriori算法中，最小支持度（min_support）和最小置信度（min_confidence）是两个重要的参数，它们分别用于控制________和________。
答案：频繁项集；强规则9. 在K-means聚类算法中，聚类结果的好坏取决于________和________。
答案：初始聚类中心；迭代次数10. 数据挖掘中，决策树算法的构建过程主要包括________、________和________三个步骤。
答案：选择最佳分割属性；生成子节点；剪枝三、判断题（每题2分，共20分）11. 数据挖掘是数据库技术的一个延伸，它的目的是从大量数据中提取有价值的信息。
（）答案：√12. 数据挖掘过程中，数据清洗是必不可少的步骤，用于提高数据质量。
（）答案：√13. 数据挖掘中，分类和聚类是两个不同的任务，分类需要训练集，而聚类不需要。
数据挖掘试题(150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. 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。
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。
数据挖掘期末复习
《数据挖掘》总复习题1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？挖掘的数据库类型分类、挖掘的知识类型分类、所用的技术分类、应用分类2．知识发现过程包括哪些步骤？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3．什么是概念分层？一个概念分层定义一个映射序列，将底层概念到更一般的高层概念。
4．多维数据模型上的OLAP操作包括哪些？上卷、下钻、切片和切块、转轴、其它OLAP操作5．OLAP服务器类型有哪几种？关系OLAP(ROLAP)服务器、多维OLAP（MOLAP）服务器、混合OLAP(HOLAP)服务器、特殊的SQL服务器6．数据预处理技术包括哪些？数据清理、数据集成、数据变换、数据归约7．什么是数据清理？数据清理例程可以用于填充遗漏的值，平滑数据，找出局外者并纠正数据的不一致性8．什么是数据集成？数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。
这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。
9．什么是数据归约？数据归约技术，如数据方聚集、维归约、数据压缩、数值归约和离散化都可以用来得到数据的归约表示，而使得信息内容的损失最小。
10．数据清理的内容包括哪些？遗漏值、噪音数据、不一致数据11.将下列缩略语复原OLAP——on-line analytical processingDM——data miningKDD——knowledge discovery in databasesOLTP——on-line transaction processingDBMS——database management systemDWT——discrete wavelet transform12．什么是数据挖掘？数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的人们事先不知道的，但又有潜在有用的信息和知识的过程。
13．什么是关联规则？什么是强关联规则？强关联规则都是有趣的吗?关联规则：关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系。
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。
数据挖掘考试题库——2024年整理
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。
东财《数据挖掘概论》复习题
一、单项选择题（下列每小题的备选答案中，只有一个正确答案)1. 假设12个销售价格记录组已排序如下：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215，等频（等深）划分时，15在第（ ）个箱子内。
A. 第一B. 第二C. 第三D. 第四答案：B2. 在数据集成期间，当一个数据库的属性与另一个数据库的属性匹配时，必须特别注意（ ）。
A. 数据的规模B. 数据的结构C. 数据的传输速度D. 数据的价值答案：B3. （ ）数据库中每个记录代表一个事务，如顾客的一次购物、一个航班订票等。
A. 事务B. 关系C. 数据仓库D. 空间答案：A4. 在决策树中，（ ）表示该测试的一个输出。
A. 根结点B. 分支C. 内部结点D. 树叶结点答案：D5. 数量归约方法使用参数或非参数模型，下列选项中不属于非参数模型方法的是（ ）。
A. 对数线性模型B. 直方图C. 聚类D. 数据立方体聚集答案：A6. 以下选项中，不属于数据预处理方法的是（ ）。
A. 变量代换B. 离散化C. 集成D. 估计遗漏值答案：D7. SVM通过搜索（ ）来处理该问题。
A. 最小边缘超平面B. 最大边缘超平面C. 横截面D. 支持向量答案：B8. 使用簇内方差和关于簇数的曲线拐点来估计簇数的方法为（ ）。
A. 经验方法B. 肘方法C. 交叉验证D. 以上都不是答案：B9. 数据挖掘是商务智能的核心，在现实生活中，（ ）技术可以更好地理解每组顾客的特征，并开发定制顾客奖励计划。
A. 聚类B. 联机分析处理C. 特征挖掘D. 预测答案：B10. 对于以下项集：{A,B}；{A,C,D,E}；{B,C,D,F}；{A,B,C,D},{A,B,C,F}。
其中，{A,C}→{A,B,C}的置信度为（ ）。
A. 2/5B. 3/5C. 3/2D. 2/3答案：D11. 设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（ ）个关联规则。
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数据挖掘复习题 1
选择题
1 某超市研究销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这属于数据挖掘的__A__问题。
A 关联规则发现
B 聚类
C 分类
D 自然语言处理
2将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在______C_____阶段完成的。
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
3 Clementine 不能读取的数据文件是__D____。
A SPSS文件
B SAS文件
C 文本文件
D PDF文件
4 在将“学生成绩.sav”数据文件通过Clementine的数据源(Source)选项卡加载到流中后，浏览此上载数据可用__A___节点。
A 表(Table)
B 类型(Types)
C 过滤(Filter)
D 导出(Derive)
5 在利用多元线性回归进行预测过程中，如果解释变量的数目被控制在十个以内，至少需要__C___个样本才能满足模型估计的基本要求。
A 10
B 20
C 30
D 40
填空题
1 某单位有100个人，他们的平均身高是170cm，标准差为5cm, 根据切比雪夫定理，该单位至少有__75__%的人身高在160cm—180cm这个区间里，如果预先知道该单位人的身高服从正态分布，在上述条件不变的情况下，可得出该单位大约有__95__%人的身高在160cm—180cm这个区间里的结论。
2 Clementine 可视化界面的四个区域分别是___流区域___，___面板区______，__模型管理区____，__项目管理区___。
3 Clementine 超节点的建立操作是：首先选中若干个节点，然后右击鼠标，选择弹出菜单中的___创建超节点___选项，要查看超节点中的具体内容，选择超节点弹出菜单中的___放大___选项，如果要取消超节点，选择弹出菜单中的__展开__选项。
4 Clementine数据质量的探索主要包括___数据缺失问题___、__数据离群点和极端值两大方面。
5 Clementine 输出选项卡中的数据审核节点默认变量值在以均值为中心的3个标准差以外为离群点，5个标准差以外为极端值，默认变量值与上四分位数或下四分位数的绝对差大于1.5倍的四分位差为离群点，大于3倍四分位差为极端值。
简答题
1 数据流的操作主要包括哪几个步骤？
(1) 选择和管理节点
(2) 节点连接和连接调整
(3) 设置节点参数
(4)执行数据流
2 预测与分类的区别是什么?
分类是预测数据对象的离散类别，预测是用于数据对象的连续取值
3 数据分类由哪几步过程组成?
第一步，建立一个模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。
4 ID3算法的核心是什么?
在决策树各级节点上选择属性时，用信息增益作为属性的选择标准，以使得在每一个叶节点进行测试时能获得关于被测试记录最大的类别信息。
5不完整数据的产生原因有哪些？
(1) 有些属性的内容有时没有
(2) 有些数据当时被认为是不必要的
(3) 由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来
(4) 与其他记录内容不一致而被删除
(5)历史记录或对数据的修改被忽略了。
6. 噪声数据的产生原因有哪些？
(1) 数据采集设备有问题
(2) 在数据录入过程中发生了人为或计算机错误
(3) 数据传输过程中发生错误
(4) 由于命名规则或数据代码不同而引起的不一致。
7. 对遗漏数据有哪些处理方法?
忽略该条记录；手工填补遗漏值；利用默认值填补遗漏值；利用均值填补遗漏值；利用同类别均值填补遗漏值；利用最可能的值填充遗漏值。
8. Clementine中有哪些对离群点或极端值的修正方法?
(1) 用距离离群点或极端值最近的正常数据代替。
(2) 剔除离群点或极端值。
(3) 用系统缺失值null替代离群点或极端值。
(4) 按照(1)修正离群点，剔除极端值。
(5) 按照(1)修正离群点，用系统缺失值null替代极端值。
9. Clementine中有哪些对数据缺失值的替补方法?
(1) 用具体值替补，包括均值、中间值、或一个指定常数。
(2) 用正态分布或均匀分布中的一个随机数替补。
(3) 用一个指定的算术表达式结果替补。
(4) 用分类回归树的预测值替补。
10. 说明多元线性回归模型假设检验的步骤？
查看拟合优度，进行F检验，从整体上判断回归方程是否成立，如果F检验通不过，无须进行下一步；否则进行下一步
查看各个变量的t值及其相应的概率，进行t检验，如果相应的概率小于给定的显著水平，该自变量的系数显著地不为0，该自变量对因变量作用显著；否则系数与0无显著差异（本质上=0），该自变量对因变量无显著的作用，应从方程中删去，重新估计方程。
但是，一次只能将最不显著（相应概率最大）的删除。
每次删除一个，直至全部显著。
计算题
杨昭军等利用中国统计年鉴提供的1977~ 1985 年耐用消费品社会拥有量数据如下：
采用迭代算法, 建立了缝纫机平均百人拥有量增长Logistic 曲线回归方程如下：t
t e N 185.018.7186.24-+=， (1) 试求缝纫机平均百人拥有量的渐增期、快增期和缓增期，
(2) 通过该曲线对1977~ 1985 年缝纫机平均百人拥有量进行预测，
(3)
(4) 利用公式∑-=i i i i E E O x 2
2
)(在置信水平050。
=α情况下对回归方程进行拟合优度检验，其中i O 是第i 年的实际值，i E 是第i 年的预测值，
缝纫机平均百人拥有量的实际值及预测值
平均百人拥有量的Log ist ic 曲线回归方程拟合得好, 可以用于预测。