数据挖掘的四大方法
大数据管理培训复习材料
⼤数据管理培训复习材料第⼀篇⼤数据概论1.传感器采集的数据主要包括温度、压⼒、转速、声⾳、光线、位置、⽓味、磁场等物理量2.埋点技术的⽬的埋点技术通过在代码的关键部位植⼊统计代码，追踪⽤户的点击⾏为3.Hadoop是处理⼤数据有效技术有效技术4.第三次信息化浪潮的标志是“⼤云物移”5.⼤数据发展的萌芽期是上世纪90年代6.数据的产⽣⽅式经历了从“被动”、“主动”、到“⾃动”的转变7.麦肯锡对⼤数据定义是⼀种规模⼤到在获取、存储、管理、分析⽅⾯⼤⼤超出了传统数据库软件⼯具能⼒范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四⼤特征8.⼤数据的4V特征是体量⼤、多样性、价值密度低、速度快9.1PB=1024*1024GB10.互联⽹的数据以⾮结构化数据为主11.办公⽂档、⽂本、图⽚、⾳频这些都是⾮结构化的数据第⼆篇数据采集1.传感器数据处理的第⼀步是将电压信号转化为对应的物理量2.企业⾃⾝的APP产品可以通过埋点技术采集⽤户⾏为的数据3.数据采集与业务功能的开发会产⽣冲突4.互联⽹数据的采集依赖爬⾍技术5.互联⽹数据采集后可以应⽤于舆情管理、客户分析、⾏业分析、对⼿分析6.企业采集互联⽹数据不⼀定⾃⼰开发爬⾍程序，可以利⽤第三⽅采集⼯具第三篇数据仓库1.数据仓库的ETL过程包括数据抽取、转换、装载2.数据仓库是⾯向管理的系统，⽽普通数据库是⾯向业务的系统3.数据仓库对数据的访问时只读式的访问4.数据仓库是⾯向主题设计的，⽽普通数据库是⾯向应⽤设计的5.数据仓库的四个特征是⾯向主题的、集成的、随时间变化的、⾮易失的6.数据仓库虽然会⽐普通数据库保留更多的历史数据，但是它也需要根据时间变化删去旧的数据内容7.下⾯两个图中，图2是多维数据库的表现⽅式，更适合于数据仓库的OLAP操作图1 图2产品名称地区销售量冰箱东北 50冰箱西北 60彩电东北 70彩电西北 80空调东北 90空调西北 100 东北西北冰箱 50 60 彩电 70 80 空调 90 1008. 数据仓库的OLAP 操作包括上卷、下钻、切⽚、旋转等操作9. 数据仓库常⽤的模型包括雪花型和星型10. 下图表现的是雪花型的模型设计11. 数据仓库的表会引⼊冗余，也会对源表进⾏物理分割12. 数据仓库元数据的作⽤是描述了数据的结构、内容、键、索引等项内容13. 静态元数据包含名称、描述、格式、数据类型、关系、⽣成时间、来源、索引、类别、域、业务规则等14.动态元数据包含⼊库时间、更新周期、数据质量、统计信息、状态、处理、存储位置、存储⼤⼩、引⽤处等15.数据仓库的运维包含以下⼏部分数据安全管理、数据质量管理、数据备份和恢复16.数据仓库的数据量不断增长，针对增长数据的管理有哪些⽅法利⽤概括技术、对细剖数据的控制、对历史数据的限制、对数据使⽤范围的进⾏限制、将睡眠数据移出。
数据挖掘在电商平台异常交易检测中的应用研究
数据挖掘在电商平台异常交易检测中的应用研究随着电商平台的迅速发展和普及，电商交易量日益增长。
但是，随之而来的一些问题也逐渐暴露出来，其中最为突出的就是异常交易。
异常交易指的是在正常交易的基础上出现了异常现象，如刷单、虚假交易、黑产和洗钱等问题。
这些问题严重损害了电商平台的公信力，给广大消费者带来严重的损失。
因此，如何及时发现和识别异常交易成为了电商平台的一大难题。
在这种情况下，数据挖掘技术应运而生，成为了解决电商平台异常交易问题的有效手段。
一、数据挖掘技术在电商平台异常交易检测中的应用数据挖掘可以大致分为分类、聚类、关联规则和预测方法等四大类。
这些方法与技术的不同可以应对电商平台的不同异常交易问题。
例如，分类方法可以基于预先定义的分类规则对数据进行分组，以判断交易是否异常。
同时，聚类方法可以通过数据的相似性将交易数据进行归类，以发现潜在的异常现象。
关联规则方法可以通过发现交易数据中的相互依赖关系来发现异常现象。
预测方法则可以通过历史数据进行学习，以建立模型进行预测。
二、应用案例以阿里巴巴大数据为例，该平台采用了基于“单因素检验+模型挖掘”的方式来发现虚假交易、卖家异常和黑产等问题。
具体来说，他们先通过单因素检验方法交叉分析了卖家信息、交易时间、交易次数、商品种类等因素，发现了一些不正常的交易数据。
在此基础上，采用模型挖掘的方法，选定了分类、聚类和关联规则等方法进行数据分析，最终发现了大量的异常现象。
其中，分类方法可以通过预定义的分类规则对异常交易进行分类，聚类方法可以找出异常交易数据的相似性，关联规则方法可以发现异常交易数据的相互依赖关系。
三、不足之处及待改进之道虽然数据挖掘技术在电商平台异常交易检测中取得了一些成果，但是我们也应该看到其不足之处。
首先，数据挖掘技术对数据的抽象和分析很大程度上依赖于人的智力，所以要求分析人员需要熟悉相应的数据分析工具和算法，并对模型进行不断调整和优化。
其次，随着电商平台的不断发展和更新，数据挖掘技术需要不断更新和改进，以适应新的交易环境和交易模式。
数据分析的常用方法和经典算法
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
数据物 理层
概念数 据层
数据库的 三个层次
用户数 据层
云计算和数据库
关系型数据库
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
ACID原则
8.5.2 数据分析的经典算法
在数据分析中包括四大经典算法： ➢ 分类 ➢ 关联 ➢ 聚类 ➢ 回归
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大数据及Python概述
章
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大数据及Python概述
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8.5.2 数据分析的出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将它们划分
为不同的类，其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到某个给定
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大数据及Python概述
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本章要点
➢ 数据相关的一些概念 ➢ 数据预处理方法 ➢ 特征工程所需进行的步骤 ➢数据分析的常用方法和经典算法。
8.1 了解数据
数据分为定性数据和定量数据。
8.1 了解数据
➢ 1. 集中趋势：主要测度是均值、中位数和众数。 ➢ 2. 离散程度：主要考虑变量的差别如何。 ➢ 3. 相关性测量：计算变量之间的相关性。 ➢ 4. 数据缺失：将数据中不含缺失的变量称为完全变量，将
维数消减
维数消减就是通过消除多余和无关的属性而有效消减数据集的规模的。主要用于检测和消除无关、弱相 关，或冗余的属性或维度（数据仓库中属性）。
数据集可能包含成百上千的属性，而这些属性中的许多属性是与挖掘任务无关的或冗余的。这里通常采 用属性子集选择方法。属性子集选择方法的目标就是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽 可能接近原来数据集的概率分布。利用筛选后的属性集进行数据挖掘，由于使用了较少的属性，从而使得用 户更加容易理解挖掘结果。
数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究
数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究随着教育的普及和信息技术的发展，学生的学习数据越来越丰富，如何利用这些数据来预测学生成绩已成为教育领域的一个热门话题。
数据挖掘作为一种从大规模数据中发现规律的技术，被广泛应用于学生成绩预测。
本文将从数据挖掘技术的角度出发，探讨在学生成绩预测中数据挖掘的应用研究。
一、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分类为分类、聚类、关联规则和预测四大类。
其中，预测是指根据历史数据和特征预测未来的趋势或者状态。
在学生成绩预测中，应用比较广泛的是回归分析、决策树、神经网络等预测模型。
这些模型可以根据已有的学生数据，建立预测模型，对未来的学生成绩进行预测。
二、数据挖掘应用于学生成绩预测的方法1. 数据预处理在进行学生成绩预测之前，需要对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、特征选择、数据变换等。
数据清洗是指对数据进行去除重复、填充缺失值等操作；特征选择是指对数据中的特征进行筛选，选取对成绩影响较大的特征；数据变换是指对数据进行规范化处理，将数据进行归一化或者标准化。
2. 回归分析回归分析是一种常用的预测模型，可以根据历史数据，建立一个函数来预测未来的学生成绩。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归。
线性回归是指建立一个线性函数来预测未来的学生成绩，非线性回归是指建立一个非线性函数来预测未来的学生成绩。
通过对历史数据的回归分析，可以建立一个适用于预测的模型。
3. 决策树决策树是一种分类和预测的算法，可以根据历史数据和特征，建立一个决策树，用来预测未来的学生成绩。
决策树可以根据历史数据和特征构建出一个树形结构，每个叶子节点表示一个预测结果。
对于一个新的学生，可以通过决策树进行预测。
4. 神经网络神经网络是一种模仿人类神经网络的模型，可以对非线性模型进行预测。
神经网络一般由输入层、隐藏层和输出层组成，可以根据历史数据和特征，训练一个神经网络模型，用来预测未来的学生成绩。
三、数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究已经取得了一定的进展。
计算机三级(信息管理技术)49_真题-无答案
计算机三级(信息管理技术)49(总分100,考试时间90分钟)选择题(每题1分，共60分)1. 由数据类的特点将子系统进行分类，下面哪种不属于子系统类?A. 产生数据类但不使用数据类B. 使用数据类来产生另一个数据类C. 使用数据类但不产生数据类D. 不使用数据类也不产生数据类2. J．Martin指出，应该结合数据的战略规划进行必要的业务规划，并以企业模型图来表示，而其中以一个动词来命名的最低层被称为（）。
A. 过程B. 职能C. 功能D. 活动3. 一般地，系统可行性分析包括三方面的内容，但不包括（）。
A. 技术可行性分析B. 经济可行性分析C. 社会可行性分析D. 军事可行性分析4. 从总体上讲，信息系统开发策略的制定可不考虑（）。
A. 自顶向下规划和局部设计相结合B. 规范化原则C. 确定研制队伍的组织形式和人员D. 系统设备、工具和环境的选择5. 原型化方法是对预先定义方法的补充，它的提出基于若干前提和条件，下述哪个不在这些前提和条件之列?A. 需求难以事先严格定义B. 存在快速建造原型的工具C. 有实际存在的系统原型D. 开发可一次完善不需反复6. 将如下E-R图转换成关系模型，应转换成多少个关系模式？A. 1个B. 2个C. 3个D. 4个7. 数据归类成数据类是被用于下列哪些规划方法?A. 业务过程确定B. 企业模型的建立C. 主题数据库的确定D. 企业实体的确定8. 下面哪个不是数据挖掘的常用的方法?A. 关联规则挖掘B. 分类分析C. 聚类分析D. 结构化开发9. 下面关于MIS和DSS关系的描述中，不正确的是( )。
A. MIS面对结构化系统，而DSS面对非结构化系统B. MIS侧重于管理，而DSS侧重于决策C. MIS是数据驱动的，而DSS是模型驱动的D. MIS强调集中管理，而DSS趋向于信息的分散利用10. 在利用结构化开发生命周期法开发系统时，在整个开发过程中最重要的环节是( )。
大数据分析与应用知到章节答案智慧树2023年咸阳职业技术学院
大数据分析与应用知到章节测试答案智慧树2023年最新咸阳职业技术学院第一章测试1.HDFS 已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了 K-V（ key-value）、列式、（）、图这四类 NoSQL 数据库体系。
参考答案:文档2.麦肯锡全球研究所对大数据的定义是（）。
参考答案:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征3.大数据应用场景不包括（）。
参考答案:人群标签，精准营销4.DataWorks是一个提供了大数据OS能力、并以all in one box的方式提供专业高效、安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。
同时能满足用户对数据治理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。
（）参考答案:对5.云原生数据仓库MySQL版（简称ADB，原AnalyticDB for MySQL）是一种高并发低延时的PB级新一代云原生数据仓库，全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
（）参考答案:对第二章测试1.ETL是Extract、 Transform、 Loading三个字母的缩写，即抽取、转换、（）。
参考答案:装载2.HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统，用于海量结构化、半结构化数据存储。
（）参考答案:对3.数据规约：在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。
主要包括属性选择和数据抽样两种方法。
（）参考答案:对4.数据清洗是针对原始数据，对出现的噪声进行修复、平滑或者剔除。
包括异常值、缺失值、重复记录、错误记录等；同时过滤掉不用的数据，包括某些行或某些列。
（）参考答案:对5.使用算法确保历史模型能够用户预测特定的结果。
（）参考答案:对第三章测试1.SQL集数据查询、数据操纵、数据定义和数据库控制功能于一体，语句ALTER TABLE实现数据定义功能。
2010年信息资源管理基础模拟试题1-7章
第1章信息资源管理基础模拟试题（一）一、填空题1、、、是支配人类社会发展的三大基本要素。
2、现代信息技术主要包括、、和。
3、以为基础的现代信息技术已逐步渗透到国民经济和人民生活的各个领域，它们的发展与应用呈现出如下特点或趋势：、、、、。
4、过去几十年间，微电子技术造就了成千上万的信息技术应用，有人把它概括为“3C”革命，即、、领域的革命。
三者相互联系，不断发展，集成应用，使整个社会普遍实现了自动化——、、，即“3A”革命。
5、一般认为：高技术是指那些对国家军事、经济有重大影响，具有较大社会意义，能形成产业的新技术或尖端技术。
它具有如下“高”特征：、、、、、。
6、信息化使我们正面对着一个数字化、网络化的信息社会，它有着与农业社会和工业社会明显不同的特点：、、。
7、对数log2可看作信息单位，当log以2为底时即log22称为；当log以e为底时即ln2称为；当log以10为底时即log102称为。
8、、、三者综合在一起构成了认识论层次的全部信息，即全信息。
9、在全信息的基础上，引入认识主体与事物客体之间的关系，则可以衍生出另外三类信息的概念：、和。
10、是事物实际具有的信息，是事物本身固有的一个特征量，与认识主体因素有关。
11、是主体感知事物前已经具有的关于该事物的信息。
它既与事物本身有关，也与主体的主观因素相关。
12、是主体观察事物的过程中实际获得的净信息。
它与事物、主体的主观因素和观察环境条件相关。
13、语法信息可细分为三类：、、。
14、、和是组成世界的三大基本要素，三者中是基础，能量和信息都源于物质。
15、按信息记录方式划分，可分为：、、。
16、按信息源顺序或信息效用层次划分，可分为：和。
17、把信息按影响（效用）不同，分为、、、四个层次。
分别描述的问题是：、、、。
18、只有定性描述，而信息有定量计算。
19、经过加工提炼成知识，知识被目的激活成为智能。
是信息最高层次。
20、信息量测度方法有和。
常见的收集数据
常见的收集数据数据分析中，不可或缺“数据收集”这一环节。
数据收集是通过借助数据分析工具利用一定的收集方法，将想要利用的数据信息收集起来用于后面的数据分析、数据挖掘。
所以数据收集也是数据分析的基础和上限。
例如，某运动app想要针对某部分用户制定某训练课程，需要收集这部分用户的训练需求倾向、习惯的训练强度、训练时长等数据。
下面再来跟大家了解一下数据采集源及数据采集的方式，关于数据采集的来源主要有6大类，分别是端上数据、开放数据、其他平台的数据、物理数据、主观性数据和数据库的数据。
数据采集的方式主要可以分为4种，分别是手工方式、条码方式、rfid方式和数据分析工具录入。
（1）手工方式手动模式，即手动按键盘采集。
人工采集的优点是成本低，缺点是误差大，采集的数据质量不高。
（2）条码方式条形码是指通过条形码扫描的数据输入。
条形码方法的优点是开发系统的难度较小。
缺点是条码标签损坏或丢失时，扫描仪器无法识别数据或数据无法录入，导致数据无法正常录入。
另外，使用扫描仪录入数据也是有限制的，比如需要操作人员录入，扫描仪有一定的扫描范围限制，这些都会影响记录的效率和质量。
常用于零件标识，方便手工操作。
（3）rfid方式rfid方式，能够支持反复录入不同的信息。
其优势是录入的目标不需要像条码方式那样有扫描仪范围的限制，只要标签在功率范围之内就可以被识别录入。
这种方式的成本投入较大，对软件和硬件的要求会较高，同时难度也会较大。
这种采集方式主要用于对数据精确度较高的场所。
（4）数据分析工具录入现在很多企业都选择数据分析工具进行数据录入，选对数据分析工具进行数据录入确实会事半功倍。
如smartbi，其除了在数据分析、数据可视化等方面具有较大的优势，其在数据收集方面也是非常强大的，其拥有丰富的数据源，支持录入各种不同的数据源，适用性非常强大。
不仅能够支持常用的oracle 等关系型数据库，还支持多维数据库和各种主流大数据等数据源。
信息资源管理复习资料-文档
第一章绪论1.什么是信息资源？信息资源，就是指人类社会信息活动中积累起来的以信息为核心的各类信息活动要素（信息技术、设备、设施、信息生产者等）的集合。
2.信息资源有哪些特征？信息资源作为经济资源，与物质资源和能源资源一样，具有经济资源的一般特征。
这些特征包括：1. 作为生产要素的人类需求性2. 稀缺性 3. 使用方向的可选择性信息资源与物质资源和能源资源相比较，又有诸多的特殊性。
这些特殊性包括：1. 共享性2. 时效性3. 生产和使用中的不可分性4. 不同一性 5. 驾驭性6. 累积性与再生性第二章信息资源管理中的内容管理1.可以根据哪些标准来划分信息资源类型？一,二,三次信息资源之间有何联系？(1)按信息载体划分（按载体材料和存储技术分）印刷型信息资源，缩微型信息资源，声像型信息资源，数字化信息资源(2)按加工深度划分零次信息，一次信息，二次信息，三次信息联系：一次信息是指作者本人的研究工作或者研制成果为依据撰写的，制作和发布的信息，又称为原始文献或者第一手资料。
二次信息是信息工作者对一次信息进行整理，加工，提炼和压缩之后的信息，是为了便于管理和利用大量的，分散的，无序的一次信息，按照一定的方法编辑，出版或者积累起来的工具性信息资源，又称为二手资料。
三次信息是根据一定的目的和需求，在大量利用有关的一，二次信息和其他三次信息的基础上，对有关的信息和知识进行综合分析，提炼，重组，概括而成的信息。
2.文本类信息资源有哪些主要类型？文本类信息资源按出版形式划分，可分为：1. 图书2. 期刊3. 会议文献4. 学位论文5. 专利文献6. 研究报告7. 政府出版物8. 标准文献9. 产品资料10. 文书档案3.数据类信息资源有哪些主要类型？简述各类资源的来源。
经济数据资源，科学数据资源和科学数据共享工程。
4.简述数据挖掘的过程，方法，应用领域。
过程：数据集成→数据简约化→实施挖掘→评价→表示方法：采用较多的技术有决策树，神经网络，遗传算法等。
信息管理填空选择
填空题1．客观世界的三大要素是：信息、_物质_和_能源2．管理信息按层次分为战略信息_、_战术信息、作业信息_。
3．管理信息系统科学的三要素是系统的观点、数学的方法、信息的应用。
4．按系统和外界的关系分类，系统可以分为封闭系统和开放系统_。
5．按系统内部结构分类，系统可以分为开环系统和闭环系统。
6．管理信息系统的特征是：管理信息系统是一个人机系统、综合系统和动态系统。
7．业务处理系统主要用于运作层。
8．信息量的多少是由消除人们对事物认识的不确定型来决定的。
9．决策支持系统（DSS）是MIS的最高层次，它运用三库即知识库、数据库和模型库等新技术，在人机交互过程中决策者探索可能的方案，生成管理者所需的信息。
10．管理信息系统从概念上看是由四大部件组成，即信息源、信息处理器、信息用户和信息管理者。
11．管理信息系统的物理结构一般有三种类型集中式、分布式和分布-集中式。
12．管理信息系统的发展过程大致经历了以下阶段：事务处理系统、管理信息系统、决策支持系统、集成一体化系统。
13．从系统的结构来看，系统有5个基本要素，即输入、输出、处理、反馈、和_控制。
1．定性决策_向定量与定性相结合的决策发展是当代决策活动发展的必然趋势。
2．决策的策略分为：_最大化、_满意_和_渐进_三种。
3．企业信息化以为_信息技术_基础，以__信息资源开发为核心。
4．信息化的目的是增强企业_核心竞争力。
5．企业信息化是螺旋式深化发展过程，可分为五个层次局部应用_内部集成、业务流程重新设计、经营网络重新设计_和经营范围重新设计。
6．每个决策都需要经过四个阶段：_情报活动阶段、设计活动阶段__、选择活动阶段_和_执行阶段。
7．依据问题的结构化程度不同，可将决策划分为三种类型：_结构化__、_半结构化和非结构化。
8．管理信息系统主要解决__结构化的决策问题，而决策支持系统则是以支持非结构化和_半结构化问题为目的。
9．20世纪90年代初，美国哈默博士提出了企业流程再造的概念，他认为“企业再造就是从__根本上考虑和___彻底地设计企业的__业务流程，使其在成本、质量、服务和速度等关键指标上取得显著的提高。
挖掘数据的方法
挖掘数据的方法
1. 数据收集：首先需要明确数据需求，确定需要收集哪些数据。
可以从内部数据库、第三方数据提供商、公开数据集等多个渠道收集数据。
2. 数据预处理：在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换、特征选择等，以确保数据的质量和可用性。
3. 数据分析：使用统计分析、数据可视化、数据挖掘算法等方法对数据进行分析，发现数据中的模式、趋势、关系等。
4. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等算法。
例如，可以使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行分类，使用 K 均值聚类、层次聚类等算法进行聚类，使用 Apriori 算法、FP-Growth 算法等进行关联规则挖掘，使用回归分析、时间序列预测等算法进行预测。
5. 模型评估与优化：使用交叉验证、混淆矩阵等方法对模型进行评估，选择最优的模型参数。
6. 结果可视化与解释：将分析结果通过图表、报告等形式进行可视化展示，并对结果进行解释和分析，以便更好地理解数据中的规律和趋势。
7. 部署与应用：将挖掘出的模型部署到实际应用中，如预测客户行为、优化营销策略、改进产品设计等。
需要注意的是，在数据挖掘过程中，需要确保数据的合法性、安全性和隐私保护。
同时，要根据实际问题选择合适的数据挖掘方法和技术，不断优化和改进模型，以提高数据分析的准确性和实用性。
这只是数据挖掘的一些基本方法，实际应用中可能会根据具体情况进行调整和扩展。
数据挖掘解决的四类问题
数据挖掘解决的四类问题数据挖掘主要解决的四类问题数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。
这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。
下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的：1、分类问题分类问题属于预测性的问题，但是它跟普通预测问题的区别在于其预测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如55、65、75……)。
举个例子，你和朋友在路上走着，迎面走来一个人，你对朋友说：我猜这个人是个上海人，那么这个问题就属于分类问题；如果你对朋友说：我猜这个人的年龄在30岁左右，那么这个问题就属于后面要说到的预测问题。
商业案例中，分类问题可谓是最多的：给你一个客户的相关信息，预测一下他未来一段时间是否会离网?信用度是好/一般/差?是否会使用你的某个产品?将来会成为你的高/中/低价值的客户?是否会响应你的某个促销活动?……。
有一种很特殊的分类问题，那就是“二分”问题，显而易见，“二分”问题意味着预测的分类结果只有两个类：如是/否；好/坏；高/低……。
这类问题也称为0/1问题。
之所以说它很特殊，主要是因为解决这类问题时，我们只需关注预测属于其中一类的概率即可，因为两个类的概率可以互相推导。
如预测X=1的概率为P(X=1)，那么X=0的概率P(X=0)=1-P(X=1)。
这一点是非常重要的。
可能很多人已经在关心数据挖掘方法是怎么预测P(X=1)这个问题的了，其实并不难。
解决这类问题的一个大前提就是通过历史数据的收集，已经明确知道了某些用户的分类结果，如已经收集到了10000个用户的分类结果，其中7000个是属于“1”这类；3000个属于“0”这类。
伴随着收集到分类结果的同时，还收集了这10000个用户的若干特征(指标、变量)。
这样的数据集一般在数据挖掘中被称为训练集，顾名思义，分类预测的规则就是通过这个数据集训练出来的。
训练的大概思路是这样的：对所有已经收集到的特征/变量分别进行分析，寻找与目标0/1变量相关的特征/变量，然后归纳出P(X=1)与筛选出来的相关特征/变量之间的关系(不同方法归纳出来的关系的表达方式是各不相同的，如回归的方法是通过函数关系式，决策树方法是通过规则集)。
数据挖掘概念与技术 试卷2023
数据挖掘概念与技术已做：1题剩余：39题得分：2.5分一、判断题1、整个挖掘过程是一个不断反馈的过程(2.5分)A: 对B: 错2、CRISP-DM过程是正确的顺序是:商业理解--数据准备--理解数据--建立模型--模型评估--结果发布(2.5分)A: 对B: 错3、从大量的数据中经过深层分析, 获得有利于商业运作、提高竞争力的信息, 就像从矿石中淘金一样, 数据挖掘也因此而得名(2.5分)A: 对B: 错4、发现知识的方法可以是数学的, 也可以是非数学的; 可以是演绎的, 也可以是归纳的(2.5分)A: 对B: 错5、知识发现的原始数据,可以是结构化的,如数据库中的数据; 也可以是半结构化的,如文本、图形和图像数据;但不能是异构型数据(2.5分)A: 对B: 错6、数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤, 它是用专门算法从数据中抽取模式。
(2.5分)A: 对B: 错7、数据挖掘被认为是从数据中发现有用知识的整个过程(2.5分)A: 对B: 错8、数据挖掘就是知识发现的过程(2.5分)A: 对B: 错9、基于事物发展的延续性和随机性预测事物未来的发展属于时间序列分析(2.5分)A: 对B: 错10、数据挖掘主要构建四大类模型包括:分类、聚类、预测和关联(2.5分)A: 对B: 错11、现实意义中的数据挖掘分析对象是真实的海量数据;这些数据之间存在一定的逻辑关系;数据大多是模糊的、随机的、不完整的、无意义的噪声数据(2.5分)A: 对B: 错12、Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑(2.5分)A: 对B: 错13、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程(2.5分)A: 对B: 错14、数据挖掘就是知识发现的过程(2.5分)A: 对B: 错15、数据整合、处理、校验在目前已经统称为EL(2.5分) A: 对B: 错16、商务智能的联机分析处理工具依赖于数据库和数据挖掘(2.5分)A: 对B: 错17、我国网民数量居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列(2.5分)A: 对B: 错18、2011年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”(2.5分) A: 对B: 错19、决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉(2.5分)A: 对B: 错20、最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡(2.5分)A: 对B: 错21、SPSS M中的一个图标代表一个操作(2.5分)A: 对B: 错22、单击选项板上的节点,自动把新节点连接到数据流区域中的“中心”节点上(2.5分)A: 对B: 错23、源节点是连接到初始数据源的节点,源节点只能发送数据(2.5分)A: 对B: 错24、终端节点是生成输出、图形、表格和模型的节点,可以连接到任何节点(2.5分)A: 对B: 错25、一系列连接在一起的节点被称作工作流(2.5分)A: 对B: 错26、源节点用来将数据读入SPSS Modeler中(2.5分)A: 对B: 错27、SPSS Modeler可以运行在客户端和服务器端两种模式下(2.5分)A: 对B: 错28、大数据时代的主要特征数据量大、类型繁多、价值密度低(2.5分)A: 对B: 错29、数据预处理不是大数据时代的热门技术(2.5分)A: 对B: 错30、预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术(2.5分)A: 对B: 错1、在选项板上()节点,自动放置节点到数据流区域(2.5分) A: 单击B: 双击C: 选中D: 右键单击2、SPSS M中所有的节点都放在(2.5分)A: 数据流区B: 项目窗口C: 工具栏D: 选项板区3、位于SPSS M窗口中间部分的是()区(2.5分)A: 工具箱B: 流管理C: 数据流编辑D: 工程管理4、位于SPSS M主窗口左侧下方的窗口是(2.5分)A: 工具箱B: 流管理C: 数据流编辑D: 工程管理窗口5、节点工具箱窗口位于主窗口的(2.5分)A: 下方B: 左侧C: 左侧D: 上方6、()是组成数据流的最小单位(2.5分)A: 节点B: 文件C: 数据D: 超节点7、SPSS M 中()用于存放数据流中最常用的节点(2.5分) A: 收藏夹B: 源C: 字段选项D: 建模8、SPSS M 中()用于存放绘制各种统计图形的节点(2.5分) A: 收藏夹B: 源C: 字段选项D: 图形9、SPSS M 中()存放读入各种外部数据的节点(2.5分)A: 收藏夹B: 源C: 字段选项D: 建模10、SPSS M 中()用于存放针对字段操作的节点(2.5分) A: 收藏夹B: 源C: 字段选项D: 建模。
信息检索复习资料
一、名词解释1．信息资源——是指经过人类的选取、组织、序化等整理与开发后的信息的集合。
2．白色文献——是指公开出版发行的、通过正常渠道可以得到的常规文献。
3．数据挖掘——就是从大量的、不完全的、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。
4．检索策略——就是在分析课题内容实质的基础上，确定检索系统、检索途径和检索词，并科学安排各词之间的位置关系、逻辑联系和查找步骤等。
5．截词检索——是指在检索式中用专门的符号（截词符号）表示检索词某一部分允许有一定词形变化。
6．参考数据库——有时又称为书目数据库，是指包含各种数据、信息或知识原始来源和属性的数据库。
7．特种文献——是指出版发行和获取途径都比较特殊的科技文献，一般包括专利文献、会议文献、科技报告、学位论文、标准文献、政府出版物等文献类型。
8．学位论文——是高等院校或研究机构的学生为获得学位资格而提交并通过答辩委员会认可的学术性研究论文，它是随着学位制度的实施而产生的。
9．科技报告——是关于某科研项目或活动的正式报告或记录，多是研究、设计单位或个人以书面形式向提供经费和资助的部门或组织汇报其研究设计和开发项目的成果进展情况的报告。
10．电子图书——是指以电子文件形式存储在各种磁性或电子介质中，以磁盘、光盘、网络等电子媒体形式出版发行，通过计算机或便携式阅读终端进行阅读的一种新型数字化书籍。
11．电子报纸—多媒体技术、网络技术和通信技术的产物，是指在排、印、投递等方面基本上实现了电子化的报纸。
12．参考工具书——是指根据人们的需要，把某一范围的知识或资料加以分析、综合或浓缩，并按一定的排检方法编排，以备查阅、参考，用以解决有关事实和数据方面的疑难问题的图书。
13．年鉴——是系统汇集一年内的主要时事文献、学科进展情况、研究成果及有关统计资料，提供详尽的事实、数据和统计数字，反映近期政治、经济发展的动向及科学文化进步的年度出版物。
管理信息系统考试总结
填空题：1.管理信息系统由四大部件组成：信息源，信息处理器、信息用户、信息管理者2.系统规划制定完成后，可根据规划的要求组织一个项目开发，每个项目开发由四个阶段来完成：系统分析、系统设计、系统实现、系统的评价。
系统规划的主要内容包括企业目标的确定、达到目标方式的确定、信息系统目标的确定、信息系统主要结构的确定、工程项目的确定及可行性研究等。
系统分析的内容包括数据的收集、数据的分析、系统数据流程图的确定，以及系统方案的确定等。
系统设计包括计算机系统流程图和程序流程图的确定、编码、输入输出设计、文件设计、数据库设计以及程序设计等。
系统实现包括机器的购买、安装、程序调试、系统的切换，以及系统的运行和维护等。
系统的评价包括建成时的评价和运行后的评价，发现问题并提出系统更新的请求等。
3.信息生命周期是要求、获得、服务和退出4.老三论：系统论、信息论和控制论。
新三论：耗散结构论、突变论和协同论5.网络计算的模式：在C/S结构、B/S结构、网络计算、云计算6.数据库三级组织结构：内层（内模式）、中间层（模式）、外层（外模式）7.联机分析处理（OLAP）包括针对多维视图的各种操作：切片和切块、钻取、旋转/转轴8.多路复用器：多路复用技术能把多个信号组合为一个信号传输。
实现这种功能的设备就是多路复用器。
多路复用技术有两种：频分多路复用（FDM）和时分多路复用(TDM)9.预测子系统采用的预测方法：经验综合法、内因直接预测法和外因间接预测法10.制造信息系统可以分为两大类。
一类是通过技术实现产品生产的系统，一类是通过管理实现生产的系统11.库存控制有两种基本方法：订货点技术法和物流需求计划法12.传统的决策支持系统有三个主要部件，即数据库、模型库和会话部件13.一个典型的专家系统应包括以下部件：1）知识获取设备2）知识库（规则库和数据库）3）知识管理系统（KBMS）4）推理机构5）用户接口14．.战略规划内容三个要素组成：即方向和目标、政策和约束，以及计划和指标15．分析事物的认知方法体系六种：系统分析法、功能分析法、数据流量法、信息模拟法、抽象对象法、模拟渐进法16．可行性分析从三个方面着手进行：技术、经济、社会17．数据正确性分析，在建立了U/C矩阵之后要对数据进行分析，具体分析可概况如下几点：1）原则上每一列只能有一个C,2）每一列至少有一个U 3）不能出现空行或空列18.目前常用的编码有如下几种形式：顺序码、数字码、字符码、混合码名词解释：1.网络计算：网格计算（grid computing）是指综合利用分散在网络各处的大量独立的计算资源，组成一种分布式系统，共同完成某个计算任务。
管理信息系统选择题
一、BSP1、BSP方法中，数据类分为四大类，下列中哪种类纪录资源状况存档类2、BSP方法的产品/服务过程的生命周期中，哪个阶段与市场猜测、方案有关需求阶段3、BSP方法的资源识别过程是按资源生命周期的四个阶段来划分的，下列哪个过程属于回收或安排阶段付帐4、BSP方法的产品/服务的生命周期中，下列中哪个阶段与开发资源有关猎取阶段5、“选购”这一业务活动过程就应属于获得阶段6、开发一种产品或服务应属于以下哪个阶段猎取7、其中“材料的库存掌握”属于其生命周期中的经营管理阶段8、BSP方法将产品和资源生命周期划分为4个阶段，其正确挨次是需求、方案猎取、实现经营、管理回收、安排9、在BSP方法讨论步骤中，下列哪一步是讨论数据规律相关性的归类工作数据类定义10、BSP方法包括很多讨论步骤，其中“确定企业资源管理中所需要的、规律上相关的决策和活动”是属于下列哪个步骤完成的任务定义企业过程11、BSP方法中，定义数据类有很多工具，下列中哪种工具属于表示系统总体结构过程/数据类矩阵12、BSP方法的一个重要步骤是定义数据类。
以下关于定义数据类目的描述中，错误的是设计应用数据库模型13、BSP方法的主要目标是供应一个系统规划，而其具体目标之一则是供应数据资源管理14、BSP方法讨论的企业过程是指规律上相关的一组决策和活动15、按BSP讨论方法的流程，最终向最高管理部门提交的是建议书和开发方案16、BSP方法在定义过程后，即要识别和定义数据类，这些数据的全体是企业必要的规律相关的数据17、企业系统规划方法，简称为BSP方法，是由IBM公司研制的指导企业信息系统规划的方法，它将企业的战略转化成信息系统的目标18、BSP方法的实施可视为一个转化过程，即将企业的战略转化成信息系统的战略19、BSP讨论步骤中的定义信息总体结构是用以刻画出将来信息系统和相应的数据20、BSP方法在定义过程中基于企业的三类主要资源，以下哪不是其独立考虑的资源类生产过程类21、战略数据规划方法将产品、服务及资源的生命周期划分为四个有序的阶段，其挨次应当是方案、获得、管理、终结22、BSP法的优点在于能保证（信息系统）独立于企业的组织机构二、图1、关于信息系统建设业务分析的描述中，不正确的是业务流程调查时需要画系统结构图2、下列关于数据分析的描述中，不正确的是数据流图抽象于组织机构图3、系统流程图实质是对应于抽象数据流程图的物理数据流程图4、关于业务分析的描述，正确的是业务分析时进行业务调查并绘制业务流程图5、软件工程方法中，表示软件处理流程的工具是系统流程图6、信息系统流程图的直接基础是数据流程图7、关于数据流程图的描述，正确的是数据流程图抽象于业务流程图8、信息系统的物理模型中，表示系统各个物理组成部分之间的数据流淌状况的工具是系统流程图9、以下不属于系统具体设计阶段使用的工具是HIPo图10、关于信息系统数据流程图中“处理说明”的描述，正确的是必需对最底层的数据流程图的处理加以说明11、下列哪种方法可以清晰地标出任务间的时间对比却难以表示多个任务间的依靠关系甘特图法12、细设计有很多工具。
中小学教师数据素养期末考试汇总
中小学教师数据素养期末考试【单选题】英国的数据素养最早来源于A. 信息素养B. 数字素养C. 数学素养D. 智能素养：数学素养【单选题】关于《中华人民共和国网络安全法》描述错误的是A. 《中华人民共和国网络安全法》于 2017 年 1 月 1 日起施行。
B. 《中华人民共和国网络安全法》旨在保障网络安全，维护网络空间：《中华人民共和国网络安全法》于 2017 年 1 月 1 日起施行。
【单选题】教师数据素养是指教师能够对不同类型、不同来源的进行定位、获取、处理与分析。
A. 教学数据B. 学习数据C. 教育数据D. 课堂数据：教育数据【单选题】在方差分析、独立样本T检验中，确定二者之间是否存在相关性的指标P 值为A. 0.5B. 0.05C. 0.1D. 0.01：0.05【判断题】教育大数据是指整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的，一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。
：正确【多选题】数据素养的构成要素有A. 数据核心技能 B. 数据意识 C. 数据知识 D. 数据伦理道德【多选题】描述统计分析常用的数据指标有哪些？A. 均值B. 中位数C. 众数D. 方差【判断题】教育数据采集的重心将向非结构化的、过程性的数据转变，此类数据主要位于“冰面以上”，具有难测量、隐性化等特点。
这些数据无论从数量上、增长速度上、还是潜在的价值上，都将远远超越传统的教育数据。
错误【单选题】描述统计分析中相关系数值为0.7，表示二者之间的相关性为A. 微相关B. 低度相关C. 显著相关D. 高度相关：显著相关【填空题】根据教育数据的来源与范围，将其分成五层架构，从下向上汇聚各种教育数据，分别是个体层教育数据、课程层教育数据、学校层教育数据、区域层教育数据、国家层教育数据。
【单选题】教育大数据区别教育数据最大的区别是什么A. 规模程度B. 细化程度C. 价值程度D. 技术程度：价值程度：【单选题】网络层、数据链路层和物理层传输的数据单位分别是(1.0分)A. 数据块、帧、比特B. 包、报文、比特C. 包、帧、比特D. 数据块、分组、比特：【多选题】教育数据意识包含哪几方面要素A. 数据价值意识B. 数据获取意识C. 数据安全意识D. 数据应用意识E. 数据开放意识【多选题】教育数据意识的培养途径有哪些A. 阅读有关教育大数据的相关文献资料B. 参加专题培训C. 开展数据驱动教学实践D. 与别人分享学生各种数据【多选题】中小学教师数据素养框架包括哪几层A. 思维方法层B. 教学实践层C. 核心技能层D. 基础知识层E. 意识态度层【多选题】教育数据意识包含哪几方面要素A. 数据价值意识B. 数据获取意识C. 数据安全意识D. 数据应用意识E. 数据开放意识【单选题】柱形图、饼图、散点图属于（）A. 拓展类图表B. 基础类图表C. 特殊图表D. 复杂图表：基础类图表【单选题】2016年欧盟颁布的法案，旨在加强对自然人的数据保护，并一统此前欧盟内零散的个人数据保护规则。
人工智能四大技术分支
人工智能的四大技术分支
人工智能的四大技术分支如下所示：
1. 模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的
文字、逻辑的关系等等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识，涉及到图像处理分析等技术；
2. 机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，
以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求；
3. 数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用
的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等等；4. 智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如我们
最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等等。
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数据挖掘的四大方法
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各行各业中的应用越来越
广泛。
对于企业来说，掌握数据挖掘的技能可以帮助他们更好地
分析数据、挖掘数据背后的价值，从而提升企业的竞争力。
数据
挖掘有很多方法，在这篇文章中，我们将讨论四种常见的方法。
一、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一。
它的基本思想是
在一组数据中挖掘出两个或多个项目之间的相关性或关联性。
在
购物中，关联规则挖掘可以被用来识别哪些产品常常被同时购买。
这样的信息可以帮助商家制定更好的促销策略。
关联规则挖掘的算法主要有 Apriori 和 FP-Growth 两种。
Apriori 算法是一种基于候选集搜索的方法，其核心思路是找到频
繁项集，然后在频繁项集中生成关联规则。
FP-Growth 算法则是一种基于频繁模式树的方法，通过构建 FP-Tree 实现高效挖掘关联规则。
二、聚类分析
聚类分析是另一种常用的数据挖掘方法。
它的主要目标是将数
据集合分成互不相同的 K 个簇，使每个簇内的数据相似度较高，
而不同簇内的数据相似度较低。
这种方法广泛应用于市场营销、
医学、环境科学、地理信息系统等领域。
聚类分析的算法主要有 K-Means、二分 K-Means、基于密度的DBSCAN 等。
其中，K-Means 是一种较为简单的方法，通过随机
初始化 K 个初始中心点，不断将数据点归类到最近的中心点中，
最终形成 K 个簇。
DBSCAN 算法则是一种基于密度的聚类方法，
而且在数据分布比较稀疏时表现较好。
三、分类方法
分类方法是一种利用标记过的数据来训练一个分类模型，然后
使用该模型对新样本进行分类的方法。
分类方法的应用非常广泛，例如将一封电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策
树是一种易于理解、适用于大数据集的方法，通过分类特征为节
点进行划分，构建一颗树形结构，最终用于样本的分类。
朴素贝
叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心思想是计算不同类别在给定数据集下的概率，从而进行分类决策。
支持向量机是一种分类器，可以实现线性或非线性分类，在实际应用中往往有很高的准确率。
四、异常检测
异常检测是通过发现数据集中异常、稀有或不寻常的数据点，来探索数据背后内在的模式和结构。
常见的异常检测方法包括基于统计、基于距离、基于密度、基于聚类等。
基于统计的异常检测方法利用了统计学中的一些方法，例如均值差异检验、偏度测度、峰度测度等，来确定数据集中是否存在异常值。
基于距离的方法则通过计算样本之间的距离来检测异常点。
基于密度的方法则是将所有点看做一个群体，在空间中密度低的位置就是异常值。
基于聚类的异常检测方法先采用聚类分析方法将数据分成几个簇，然后检测每一个簇中是否有异常值点。
总结
数据挖掘是一个关键的工具，可以帮助企业更好地理解自己的数据，并从中发现隐藏在数据背后的商业价值。
本文介绍了数据挖掘的四大方法：关联规则挖掘、聚类分析、分类方法和异常检测。
企业可以根据自己的需求选择合适的方法，并通过它们来挖掘数据的最大价值。