数据挖掘考试题目——关联分析

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(整理)数据挖掘-关联

数据收集及处理数据描述：本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2013年10月20日至2013年10月22日的爽肤水交易信息。

数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2013年10月20日的交易数据。

第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2013年10月20日京东的评论信息。

第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。

如图所示就是2013年10月20日所有电商平台的评判信息。

本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。

经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。

由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。

数据初步处理：本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行处理。

先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。

首先应该去掉与本文研究不相关的信息。

由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。

因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。

将源数据导入SAS之后采用EM模块的InputData节点对销量变量进行描述性统计如图所示：我们可以发现,其中大多数商品的销售额都为0，是因为这里仅仅采用3天的交易数据，所以大多都没有销量。

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。

数据挖掘考试题目——关联分析

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。

数据挖掘计算题考试题库

数据挖掘计算题考试题库1. 数据挖掘中的“分类”任务是用来做什么的？A. 识别数据集中的异常值B. 将数据集分成不同的类别C. 预测数值型数据D. 找出数据集中的相关性答案: B2. 下面哪种算法不是分类算法？A. 决策树B. K-均值聚类C. 随机森林D. 支持向量机（SVM）答案: B3. 在数据挖掘过程中，“数据清洗”指的是什么？A. 删除重复的记录B. 提取关键特征C. 创建可视化D. 选择重要的数据子集答案: A4. 下面哪个是关联规则学习中的一个常见算法？A. AprioriB. AdaBoostC. 梯度提升机D. 主成分分析甮案: A5. 在数据挖掘中，“过拟合”指的是什么？A. 模型在新数据上的表现很差B. 模型没有捕捉到数据的关键特征C. 模型在训练集上的表现过于完美D. 模型参数过于简单答案: C6. “集成学习”在数据挖掘中指的是什么？A. 使用一个单一的模型进行预测B. 结合多个模型的预测以提高性能C. 对数据进行分层抽样D. 应用一个算法在不同的数据集上答案: B7. 哪个度量标准经常用来评估分类器的性能？A. 均方误差（MSE）B. 精确率和召回率C. 相关系数D. K-均值答案: B8. 下面哪个不是数据预处理的一部分？A. 归一化B. 主成分分析（PCA）C. 数据编码D. 计算数据均值答案: D9. 下面哪个算法适合于处理大量未标记数据？A. 监督学习B. 半监督学习C. 无监督学习D. 强化学习答案: C10. 下面哪个不是异常检测的算法？A. Local Outlier Factor (LOF)B. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Linear Regression答案: D11. 在数据挖掘中，“特征选择”是为了什么？A. 减少数据的维度B. 增加更多的数据特征C. 创建数据的可视化D. 计算数据的主成分答案: A12. 下面哪个是决策树算法的一种？A. C4.5B. K-最近邻(K-NN)C. 随机森林D. 线性判别分析(LDA)答案: A13. 在聚类问题中，"轮廓系数"是用来做什么的？A. 评估聚类的紧密度和分离度B. 计算每个点到其最近的聚类中心的距离C. 确定最佳的聚类数D. 预测新数据点的类别答案: A14. 下面哪个技术用于减少过拟合？A. 正则化B. 增加更多的特征C. 使用更复杂的模型D. 删除数据集中的一些样本答案: A15. 支持向量机（SVM）的主要目的是什么？A. 最大化分类器的边界B. 最小化预测误差C. 找到数据的最佳表示D. 减少计算成本答案: A16. 数据挖掘中的“回归分析”用于什么？A. 预测数值型的目标变量B. 分类数据C. 数据的可视化D. 数据的归一化处理答案: A17. 下面哪个算法是基于概率的分类算法？A. 决策树B. 朴素贝叶斯C. 支持向量机（SVM）D. K-最近邻(K-NN)答案: B18. “梯度提升机”(Gradient Boosting Machine)主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 优化模型性能D. 聚类分析答案: C19. 在K-最近邻（K-NN）算法中，K代表什么？A. 选择的特征数B. 数据点将考虑的最近邻居的数量C. 聚类的数量D. 数据维度的数量答案: B20. 下面哪个不是数据挖掘任务？A. 预测B. 聚类C. 分类D. 数据录入答案: D21. 数据挖掘中的“提升”技术是用来做什么的？A. 减少模型的计算复杂度B. 减小数据集的规模C. 增强模型的预测能力D. 清洗数据集答案: C22. 下面哪个算法通常用于文本数据的分类？A. 朴素贝叶斯B. 线性回归C. K-均值聚类D. 随机森林答案: A23. 时间序列分析在数据挖掘中用于什么？A. 识别数据中的异常点B. 预测未来的数据点C. 分类数据点D. 查找数据集的子集答案: B24. 下面哪个方法不适用于缺失数据的处理？A. 使用均值填充缺失值B. 删除包含缺失值的记录C. 使用模型预测缺失值D. 增加更多的数据特征答案: D25. “维度的诅咒”指的是什么？A. 数据越多越好B. 数据维度增加导致分析变得更加困难C. 低维度数据不足以解释现象D. 高维度数据易于可视化答案: B26. 在数据挖掘中，下面哪个是一个常见的数据变换方法？A. 数据归一化B. 数据扩充C. 数据删除D. 数据复制答案: A27. 什么是数据挖掘中的“支持”？A. 一个数据集的所有数据点B. 关联规则中项集出现的频率C. 分类算法的准确率D. 聚类质量的度量答案: B28. 决策树中的“节点”代表什么？A. 数据特征的一个可能值B. 一个分类规则C. 数据集的一个子集D. 一个概率分布答案: B29. “随机森林”算法中的“森林”是由什么组成的？A. 决策树B. 数据集C. 神经网络D. 聚类答案: A30. 在数据挖掘中，“基于实例的学习”通常指什么？A. 构建一般化模型B. 用大量的数据实例来做决策C. 用少量的代表性实例来做决策D. 仅使用单个实例进行训练答案: C31. 在数据挖掘中，什么是“过度拟合”？A. 模型不能适应新数据B. 模型在训练数据上表现不佳C. 模型对训练数据的噪声也进行了学习D. 模型过于简化，丢失了重要信息答案: C32. 下面哪个是数据挖掘中的一种特征提取方法？A. 主成分分析（PCA）B. 决策树分析C. 线性回归D. 逻辑回归答案: A33. “聚类”在数据挖掘中的目的是什么？A. 找出数据集中的异常值B. 预测数据点的值C. 将数据集分组成相似的子集D. 减少数据维度答案: C34. 数据挖掘中，“神经网络”主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 复杂模式识别和预测建模D. 数据压缩答案: C35. “深度学习”在数据挖掘中通常用来处理哪些问题？A. 只有小规模数据集的问题B. 高维度和复杂结构的数据问题C. 简单线性问题D. 无需特征工程的问题答案: B36. 关联规则分析中的“置信度”是指什么？A. 规则中的项集出现的频繁程度B. 一条规则被证实为真的次数C. 给定前件时后件出现的条件概率D. 数据集中项集的独立概率答案: C37. 数据挖掘中的“决策树”算法主要用于解决哪类问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 关联规则学习D. 数据预处理答案: B38. “模型评估”在数据挖掘中的目的是什么？A. 选择最好的数据预处理方法B. 确定最合适的特征集C. 选择合适的算法D. 评价模型的预测性能答案: D39. 下面哪个是数据挖掘中的一种无监督学习方法？A. 逻辑回归B. 线性判别分析C. 聚类D. 决策树答案: C40. “文本挖掘”通常用于处理什么类型的数据？A. 数值型数据B. 类别数据C. 文本数据D. 时间序列数据答案: C41. 数据挖掘中的“关联分析”用于发现什么之间的关系？A. 数据特征和预测变量之间B. 不同数据库之间C. 数据项之间的频繁模式、关联或相关性D. 模型和算法之间答案: C42. 在数据挖掘中，哪种方法通常用于异常值检测？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 神经网络答案: B43. 数据挖掘中的“Apriori”算法用于解决哪一类问题？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 回归分析答案: C44. “数据归约”在数据挖掘中指的是什么？A. 减少数据集的大小，同时尽量保持数据的完整性B. 通过算法提高数据的质量C. 删除数据集中的重复项D. 对数据进行加密保护答案: A45. 在数据挖掘中，什么是“多层感知器”？A. 一种基于规则的分类方法B. 一种数据预处理技术C. 一种基于神经网络的学习算法D. 一种数据可视化工具答案: C46. 下面哪种技术不是用来处理不平衡数据集的？A. 过采样少数类B. 欠采样多数类C. 生成合成样本D. 使用回归分析答案: D47. 在数据挖掘中，“bagging”是用来做什么的？A. 减少模型的偏差B. 增加模型的方差C. 减少模型的方差D. 增加模型的偏差答案: C48. 下面哪个算法适合于大规模数据集？A. 支持向量机B. 朴素贝叶斯C. 线性回归D. K-最近邻答案: B49. “分层聚类”和“K-均值聚类”有什么不同？A. 分层聚类需要预先指定聚类数目B. K-均值聚类是一种分层聚类方法C. 分层聚类不需要预先指定聚类数目D. K-均值聚类可以处理任何形状的数据集答案: C50. 在数据挖掘中，下面哪个是评估聚类质量的指标？A. 准确率B. 召回率C. 轮廓系数D. 均方误差答案: C51. “逻辑回归”通常用于解决哪类数据挖掘问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 关联规则学习答案: B52. 数据挖掘中的“时间序列分析”通常用于分析什么类型的数据？A. 空间数据B. 文本数据C. 时间相关的数据D. 图像数据答案: C53. 数据挖掘中的“特征工程”包括哪些任务？A. 特征选择、特征提取、特征构造B. 模型选择、模型评估、模型部署C. 数据清洗、数据集成、数据转换D. 模型训练、模型测试、模型优化答案: A54. “随机森林”是什么类型的数据挖掘算法？A. 聚类算法B. 分类和回归算法C. 关联规则挖掘算法D. 异常检测算法答案: B55. 数据挖掘中的“神经网络”可以用于处理哪些问题？A. 仅分类B. 仅回归C. 分类和回归D. 仅聚类答案: C56. 下面哪个不是数据挖掘中的关键挑战？A. 数据质量B. 数据量的大小C. 数据的可视化D. 选择打印机答案: D57. 数据挖掘中的“假设检验”用于什么？A. 验证模型的预测准确性B. 确定数据样本中观察到的模式是否具有统计意义C. 预测未来的数据趋势D. 检测数据集中的异常值答案: B58. 在数据挖掘中，“K-均值聚类”算法的主要缺点是什么？A. 无法处理非线性数据B. 需要预先确定聚类的数量C. 无法处理大规模数据集D. 只能用于二维数据答案: B59. 下面哪个术语描述了一个数据挖掘算法在未见过的数据上的泛化能力？A. 过拟合B. 训练误差C. 模型容量D. 泛化误差答案: D60. 数据挖掘中的“集成方法”通常包括哪些类型？A. Bagging、Boosting和StackingB. 分类、回归和聚类C. 关联、序列模式和预测D. 决策树、神经网络和支持向量机答案: A61. 下面哪个不是在数据挖掘中常用的数据变换技术？A. 平滑B. 聚合C. 泛化D. 分类答案: D62. 在数据挖掘中，如果一个数据集很“稀疏”，这意味着什么？A. 数据集中有很多缺失值B. 数据集非常小C. 数据集分布非常广泛D. 数据点非常接近答案: A63. 数据挖掘中的“朴素贝叶斯”分类器是基于什么原理？A. 支持向量机B. 贝叶斯定理C. 决策树D. 神经网络答案: B64. 下面哪个参数在决策树算法中非常关键？A. 学习率B. 聚类数量C. 树的深度D. 特征数量答案: C65. 数据挖掘中的“支持向量机”算法主要解决什么类型的问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 时间序列分析D. 数据预处理答案: B66. 数据挖掘中的“模型选择”是基于什么原则？A. 模型的复杂度B. 训练时间的长短C. 预测的准确性D. 所有上述因素答案: D67. 在数据挖掘中，什么是“抽样”？A. 从一个大的数据集中选出一个代表性的子集B. 收集新的数据点C. 数据的分类D. 数据的排序答案: A68. 数据挖掘中的“关联规则”用于发现数据中的哪种模式？A. 预测模式B. 时间序列模式C. 频繁项集和它们之间的关联D. 回归线答案: C69. 下面哪个是度量分类模型性能的方法？A. 均方误差B. 准确率C. 轮廓系数D. 平均绝对误差答案: B70. 数据挖掘中的“深度学习”通常需要什么？A. 小量的标记数据B. 强大的计算资源C. 一维数据D. 无监督的学习方法答案: B71. 数据挖掘中的“过拟合”通常如何解决？A. 增加更多的数据B. 简化模型C. 增加模型的复杂度D. A和B都是答案: D72. 数据挖掘中的“主成分分析”(PCA)主要用于什么？A. 数据分类B. 降维C. 数据预测D. 数据清洗答案: B73. 在数据挖掘中，哪种算法适合处理文本挖掘？A. K-均值聚类B. 随机森林C. 支持向量机D. 朴素贝叶斯答案: D74. 数据挖掘中的“决策树”通常在哪个阶段剪枝？A. 在构建树的过程中B. 构建树之后C. 选择模型之前D. 在数据预处理阶段答案: B75. 下面哪个不是评价回归模型的指标？A. 均方误差（MSE）B. 决定系数（R²）C. 准确率D. 平均绝对误差（MAE）答案: C76. 在数据挖掘中，什么是“集成学习”？A. 单个模型的学习过程B. 一个学习算法的集合C. 多个模型的组合，用于提高预测性能D. 数据集的集合答案: C77. 数据挖掘中的“神经网络”中的“隐藏层”有什么作用？A. 直接处理输入数据B. 对输入数据进行分类C. 提取输入数据的特征D. 输出预测结果答案: C78. 下面哪个算法是基于树的模型？A. 逻辑回归B. 支持向量机C. 随机森林D. 主成分分析答案: C79. 数据挖掘中的“无监督学习”与“监督学习”有什么不同？A. 无监督学习不需要任何数据B. 监督学习不使用数据标签C. 无监督学习不使用数据标签D. 监督学习用于聚类分析答案: C80. 数据挖掘中，下面哪个方法适合于特征选择？A. 递归特征消除B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 线性回归答案: A81. 数据挖掘中的“特征缩放”主要用于什么目的？A. 转换特征到相同的尺度B. 增加数据集的特征数量C. 减少每个特征的值域D. 创建新的特征组合答案: A82. 下面哪个方法通常用于减少一个模型的方差？A. 增加更多特征B. 增加数据点C. 减少模型复杂度D. 进行特征选择答案: B83. 在数据挖掘中，哪种算法可以处理非线性问题？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 主成分分析答案: C84. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于发现什么？A. 频繁项集B. 数据集中的主要趋势C. 数据中的奇异点D. 数据集中的相关性答案: C85. 在数据挖掘中，“相似性度量”用于什么？A. 比较不同模型的性能B. 确定数据点之间的相似度C. 测量数据集的大小D. 评价算法的运行时间答案: B86. 数据挖掘中的“集群分析”是用来做什么的？A. 预测数据点的类别B. 将数据点分为不同的组C. 分析数据中的基本模式D. 评估分类模型的性能答案: B87. 下面哪个是数据挖掘中的一种预测建模技术？A. K-均值聚类B. Apriori算法C. 线性回归D. 主成分分析答案: C88. 数据挖掘中的“分类器的集成”指的是什么？A. 一个分类器的集合B. 多个分类器的组合用于提高整体性能C. 使用单个分类器进行多次训练D. 集成不同类型的数据挖掘算法答案: B89. 数据挖掘中的“数据压缩”有什么作用？A. 减少数据的存储空间B. 加快算法的运行速度C. 提高数据的质量D. A和B都是答案: D90. 在数据挖掘中，什么是“数据立方体”？A. 数据仓库中的一个三维数据模型B. 一个可视化工具C. 数据挖掘算法的一种D. 用于数据预处理的技术答案: A91. “梯度下降”在数据挖掘中用于什么？A. 数据分类B. 寻找最优的模型参数C. 数据的聚类D. 关联规则的挖掘答案: B92. 在数据挖掘中，“半监督学习”是什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用一小部分标记数据和大量未标记数据进行学习C. 不使用任何标记数据进行学习D. 仅使用标记数据进行学习答案: B93. 下面哪个是数据挖掘中的一种分类算法？A. 主成分分析B. 决策树C. K-均值聚类D. 均方误差答案: B94. 数据挖掘中的“数据集成”有什么目的？A. 将来自不同源的数据合并在一起B. 分离数据集C. 创建数据的备份D. 增加数据的维度答案: A95. 数据挖掘中的“数据规约”技术包括哪些？A. 数据归一化和标准化B. 数据清洗和数据集成C. 数据压缩和特征提取D. 数据转换和数据平滑答案: C96. 下面哪个概念与“数据挖掘”最不相关？A. 数据可视化B. 大数据C. 数据加密D. 机器学习答案: C97. 数据挖掘中的“数据变换”可能包括哪些操作？A. 平滑、聚合、泛化B. 分类、回归、聚类C. 训练、测试、验证D. 编码、解码、压缩答案: A98. 数据挖掘中的“预处理”是为了什么？A. 提高算法的准确性B. 减少计算时间C. 提高数据的质量D. 所有上述答案: D99. 下面哪个不是数据挖掘中的挑战？A. 数据的多样性B. 数据的质量C. 数据的存储D. 数据的颜色答案: D100. 数据挖掘中的“模型部署”指的是什么？A. 选择合适的模型B. 构建数据挖掘模型C. 在实际环境中实施数据挖掘模型D. 评估数据挖掘模型答案: C101. 在数据挖掘中，“标准化”和“归一化”有什么区别？A. 标准化是缩放到0和1之间，归一化是缩放到特定的平均和标准差B. 标准化是缩放到特定的平均和标准差，归一化是缩放到0和1之间C. 标准化和归一化是同一个概念D. 标准化是数据清洗过程，归一化是数据转换过程答案: B102. 数据挖掘中的“偏差-方差权衡”是什么意思？A. 增加模型的偏差会减少方差B. 减少模型的偏差会增加方差C. 增加模型的方差会减少偏差D. 增加偏差和方差可以提高模型的准确率答案: A103. 下面哪个是时间序列数据挖掘中的一个关键任务？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 关联规则挖掘答案: C104. 数据挖掘中的“聚类分析”和“分类”有什么不同？A. 聚类是监督学习，分类是无监督学习B. 聚类和分类都是监督学习C. 聚类是无监督学习，分类是监督学习D. 聚类和分类都是无监督学习答案: C105. 在数据挖掘中，“多维缩放”主要用于什么？A. 降维B. 特征提取C. 数据可视化D. 数据清洗答案: C106. 数据挖掘中的“熵”通常与哪个概念相关？A. 关联规则的强度B. 聚类的紧密度C. 决策树的信息增益D. 回归分析的系数答案: C107. 下面哪个不是构建数据挖掘模型时考虑的因素？A. 数据的质量B. 数据的数量C. 模型的颜色D. 算法的选择答案: C108. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于发现什么？A. 数据中的异常值B. 时间序列数据中的重复模式C. 数据集中的分类标签D. 数据属性之间的相关性答案: B109. 下面哪个技术是处理缺失数据的有效方法？A. 数据删除B. 数据插补C. 数据变换D. A和B都是答案: D110. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”用于解决哪类问题？A. 预测问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 市场篮子分析答案: D111. 在数据挖掘中，“深度学习”主要用于处理哪种类型的数据？A. 小规模数据集B. 结构化数据集C. 非结构化或半结构化数据集D. 一维数据答案: C112. 下面哪个是度量聚类质量的指标？A. 支持度B. 置信度C. Davies-Bouldin指数D. 平均绝对误差答案: C113. 数据挖掘中的“决策树”用于哪些类型的数据？A. 仅数值型数据B. 仅分类数据C. 数值型和分类数据D. 时间序列数据答案: C114. 数据挖掘中的“神经网络”与“深度学习”有什么关系？A. 完全不相关B. 深度学习是神经网络的一个子集C. 神经网络是深度学习的一个子集D. 完全相同答案: C115. 在数据挖掘中，“梯度提升”算法主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 预测建模D. 数据可视化答案: C116. 下面哪个算法适用于大规模数据集的分类问题？A. 随机森林B. 支持向量机C. 神经网络D. 逻辑回归答案: A117. 数据挖掘中的“协同过滤”是用于推荐系统的哪个部分？A. 用户界面设计B. 数据存储C. 预测用户偏好D. 数据清洗答案: C118. 在数据挖掘中，什么是“文本挖掘”？A. 从文本数据中提取有用信息的过程B. 创建新文本数据C. 对文本数据进行归类D. 提高文本数据的质量答案: A119. 下面哪个是衡量数据挖掘模型泛化能力的方法？A. 交叉验证B. 决策树C. 特征选择D. 神经网络答案: A120. 数据挖掘中的“支持向量机”主要用于解决什么类型的问题？A. 数据可视化B. 数据预处理C. 分类和回归问题D. 聚类问题答案: C121. 在数据挖掘中，“项集”的概念最常用于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 回归分析答案: C122. 数据挖掘中的“过采样”和“欠采样”技术用于处理什么问题？A. 缺失数据B. 高维数据C. 不平衡数据集D. 大规模数据集答案: C123. 在数据挖掘中，一条“规则”的“提升度”（lift）指的是什么？A. 规则的支持度与预期支持度的比值B. 规则的支持度与置信度的比值C. 规则的置信度与预期置信度的比值D. 规则的准确率答案: C124. 数据挖掘中的“属性选择”是什么意思？A. 从数据集中选取有用的属性进行分析B. 修改属性的类型C. 删除数据集中的某些属性D. 重命名属性答案: A125. 下面哪个算法是一种基于树的回归方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案: C126. 在数据挖掘中，“模型过度复杂”可能导致什么问题？A. 欠拟合B. 过拟合C. 更快的训练时间D. 更好的用户体验答案: B127. 数据挖掘中的“自编码器”通常用于哪种任务？A. 分类B. 回归C. 数据降维D. 数据增强答案: C128. 在数据挖掘中，“分箱”技术用于什么？A. 数据分类B. 数据聚类C. 将连续变量转换为离散变量D. 预测模型的输出答案: C129. 数据挖掘中的“交叉售卖”是基于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 时间序列分析答案: C130. 下面哪个是度量模型性能的时间复杂度的方法？A. AUC-ROC曲线B. 计算模型训练时间C. 均方误差D. 准确率答案: B131. 数据挖掘中的“Gini指数”用于评估什么？A. 回归模型的性能B. 关联规则的强度C. 决策树分裂的纯度D. 聚类的质量答案: C132. 在数据挖掘中，什么是“集合外估计”？A. 使用测试集以外的数据评估模型的方法B. 估计模型的准确率C. 使用模型预测集合中没有的数据D. 在数据集之外收集新数据答案: A133. 数据挖掘中的“学习曲线”展示了什么？A. 不同算法的性能比较B. 训练集大小对模型性能的影响C. 特征数量对模型性能的影响D. 不同参数设置对模型性能的影响答案: B134. 下面哪个是数据挖掘中的非线性模型？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 线性判别分析答案: C135. 在数据挖掘中，什么是“验证数据集”？A. 用来训练模型的数据集B. 用来测试模型的数据集C. 在模型训练过程中用来调整模型参数的数据集D. 用于最终评估模型性能的数据集答案: C136. 数据挖掘中的“层次聚类”有哪些类型？A. 顺序聚类和并行聚类B. 聚合聚类和分裂聚类C. K-均值聚类和谱聚类D. 监督聚类和无监督聚类答案: B137. 数据挖掘中的“ROC曲线”用于评估哪种类型的模型？A. 聚类模型B. 分类模型C. 回归模型D. 关联规则模型答案: B138. 下面哪个是评估数据挖掘模型“泛化能力”的好方法？A. 增加模型的复杂度B. 减少训练集的大小C. 使用多个测试集D. 使用交叉验证答案: D139. 在数据挖掘中，“强化学习”通常用于解决什么类型的问题？A. 数据分类B. 数据预处理C. 决策过程中的序列化问题D. 数据集成答案: C140. 数据挖掘中的“特征哈希”是用于什么？A. 减少数据的维度B. 加密数据C. 增强数据的特征D. 创建数据的哈希表答案: A141. 数据挖掘中的“时间序列分析”主要用于分析哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 有时间戳的数据答案: D142. 在数据挖掘中，“正则化”用于解决什么问题？A. 缺失数据B. 不平衡数据集C. 过拟合D. 高维数据答案: C143. 下面哪个是数据挖掘中的一种用于减少特征数量的技术？A. 特征增强B. 特征提取C. 特征识别D. 特征映射答案: B144. 数据挖掘中的“聚类”方法通常用于什么？A. 为每个数据点分配一个类别标签B. 预测数值型的目标变量C. 发现数据中的自然分组D. 找出数据中的异常点答案: C145. 数据挖掘中“多元线性回归”主要用于解决什么类型的问题？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则发现答案: C146. 下面哪个是数据挖掘中用于分类任务的算法？A. 主成分分析（PCA）B. K-均值聚类C. 决策树D. 相关系数分析答案: C147. 数据挖掘中的“模型融合”是什么意思？A. 使用不同类型的模型处理不同的数据集B. 将多个模型的预测结果结合起来以改善性能C. 在同一个数据集上训练多个模型D. 合并两个不同的数据集答案: B148. 下面哪个是用于在数据挖掘中评估聚类算法性能的指标？A. 准确率B. 召回率C. Jaccard指数D. F1分数答案: C149. 数据挖掘中的“AdaBoost”算法主要用于什么？A. 数据降维B. 异常检测C. 分类和回归任务D. 关联规则挖掘答案: C150. 在数据挖掘中，“文本预处理”可能包括哪些步骤？A. 词干提取B. 停用词去除C. 词袋模型创建D. 所有上述答案: D151. 数据挖掘中的“特征选择”和“特征提取”有什么区别？A. 特征选择是选择重要的特征，特征提取是创建新的特征B. 特征选择是创建新的特征，特征提取是选择重要的特征C. 它们是同一个概念的不同名称D. 它们都用于降低模型的复杂度答案: A152. 数据挖掘中的“决策边界”是用于哪种类型的任务？A. 聚类。

数据库数据挖掘与分析考试试卷

数据库数据挖掘与分析考试试卷（答案见尾页）一、选择题1. 数据挖掘的主要目的是什么？A. 提取数据库中的数据B. 分析数据库中的数据以发现隐藏的模式和关联C. 存储和管理数据库中的数据D. 传输数据库中的数据2. 在数据挖掘中，以下哪个过程是用来发现数据项之间的有趣关系和关联的？A. 数据清理B. 数据集成C. 数据转换D. 数据挖掘3. 数据挖掘任务通常不包括以下哪项？A.分类B.聚类C.回归D. 数据库优化4. 关联规则学习是数据挖掘中的一个重要技术，它主要关注什么？A. 发现数据集中不同项之间的因果关系B. 发现数据集中频繁出现的模式和关联C. 建立数据模型以预测未来趋势D. 优化数据库查询性能5. 在聚类分析中，以下哪个选项不是常用的距离度量方法？A. 曼哈顿距离B. 欧氏距离C. 切比雪夫距离D. 余弦相似度6. 数据挖掘中经常使用哪种图表来展示聚类结果？A. 条形图B. 饼图C. 网络图D. 散点图7. 在数据挖掘中，以下哪个算法主要用于发现连续数值型数据中的异常值或离群点？A. K-均值算法B. DBSCANC. 谱聚类算法D. 决策树算法8. 数据挖掘中，以下哪个步骤不是数据预处理的一部分？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据降维9. 在建立数据挖掘模型时，以下哪个步骤不是特征选择的一部分？A. 特征提取B. 特征选择C. 特征验证D. 特征排序10. 数据挖掘中，以下哪个工具不是常用的数据挖掘工具？A. SQLB. ExcelC. PythonD. R二、问答题2. 什么是SQL语言？请列举几种常见的SQL语句。

3. 什么是数据库的完整性约束？请举例说明。

4. 什么是数据库的设计原则？请列举几个常用的设计原则。

5. 什么是数据库的范式？请简要解释第一范式和第二范式。

6. 什么是数据库索引？请简述索引的作用和分类。

7. 什么是数据库的事务处理？请简述事务的定义和特性。

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——关联分析

结果：
尿丌湿销量增长18% 啤酒销量30%
目录
1 2 关联分析是什么原理与基础概念关联分析的应用案例分析
3
4
关联分析是什么
关联分析是什么
兲联分析是数据挖掘领域常用的一类算法，主要用于収现隐藏在大型数据集中有意义的联系，所収现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架
原理与基础概念
TID 1 Items Bread,Milk
2
3 4 5
Bread,Diaper,Beer,Eggs
Milk,Diaper,Beer,Coke Bread,Milk.Diaper,Beer Bread,Milk,Diaper,Coke
原理与基础概念
就啤酒、尿丌湿案例而言，首先必须要设定最小支持度不最小可信
度两个阈值，在此假设最小支持度min-support=5%且最小可信度 min-confidence=65%。用公式可以描述为：
Support{Diaper，Beer}≥5%and Confidence{Diaper，Beer}≥65%
其中，Support{Diaper，Beer}≥5%于此应用范例中的意义为：在所有的交易记录资料中，至少有5%的交易呈现尿布不啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence{Diaper，Beer}≥65%于此应用范
摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，真正的把数
据挖掘落到实处。
关联分析是什么
简单的说，就是収现大量数据中项集乊间有趣的兲联。在交易数据、兲系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合乊间的频繁模式、兲联、相兲性或因果结构。

数据挖掘技术（三）——关联分析

数据挖掘技术（三）——关联分析3、关联分析3.1、基本概念（1）通常认为项在事物中出现⽐不出现更重要，因此项是⾮对称⼆元变量。

（2）关联规则是形如X->Y的蕴涵表达式，其中X和Y是不相交的项集，即X交Y=空。

（3）由关联规则作出的推论并不必然蕴涵因果关系。

它只表⽰规则前件和后件中的项明显地同时出现。

（4）通常，频繁项集的产⽣所需的计算开销远⼤于规则产⽣所需的计算开销。

（5）任何具有反单调性的度量都能够结合到数据挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有效地进⾏剪枝。

3.2、Apriori算法：算法主要利⽤了如下性质：如果⼀个项集是频繁的，则它的所有⼦集⼀定也是频繁的（这个性质也称⽀持度度量的反单调性）。

也就是说如果当前的项集不是频繁的，那么它的超集也不在是频繁的。

（该算法的计算复杂度依赖于数据中的项数和事物的平均长度等性质）算法步骤：（1）算法初始通过单遍扫描数据集，确定每个项的⽀持度。

⼀旦完成这⼀步，就得到所有频繁1项集的集合F1；（2）接下来，该算法使⽤上⼀次迭代发现的频繁(k-1)项集，产⽣新的候选k项集；（3）为了对候选项的⽀持度计数，算法需要再次扫描⼀遍数据库，使⽤⼦集函数确定包含在每⼀个事物t中的C k中的所有候选k项集；（4）计算候选项的⽀持度计数后，算法将删除⽀持度计数⼩于minsup的所有候选项集；（5）当没有新的频繁项集产⽣时，算法结束。

Apriori算法第⼀它是逐层算法，第⼆它使⽤产⽣—测试策略来发现频繁项集。

注意：在由k-1项集产⽣k项集的过程中有以下⼏点注意：（1）新产⽣的k项集先要确定它的所有的k-1项真⼦集都是频繁的（其实如果k个⼦集中的m个⽤来产⽣候选项集，则在候选项集剪枝时只需检查剩下的k-m个⼦集），如果有⼀个不是频繁的，那么它可以从当前的候选项集中去掉。

（2）候选项集的产⽣⽅法：A)蛮⼒法：从2项集开始以后所有的项集都从1项集完全拼出来。

如：3项集有3个⼀项集拼出（要列出所有的3个⼀项集拼出的可能）。

数据挖掘之关联分析六（子图模式）

数据挖掘之关联分析六（⼦图模式）⼦图模式频繁⼦图挖掘（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现⼀组公共⼦结构。

图和⼦图图是⼀种⽤来表⽰实体集之间联系的数据结构。

⼦图，图G′=(V′,E′)是另⼀个图G=(V,E)的⼦图，如果它的顶点集V'是V的⼦集，并且它的边集E'是E的⼦集，⼦图关系记做G′⊆sG。

⽀持度，给定图的集族ς, ⼦图g的⽀持度定义为包含它的所有图所占的百分⽐。

s(g)=|G i|g⊆sG i,G i⊆ς||ς|频繁⼦图挖掘频繁⼦图挖掘给定集合ς和⽀持度阈值minsup，频繁⼦图挖掘的⽬标是找出使得所有s(g)≥minsup的⼦图g.该定义适⽤于所有类型的图，但是本章主要关注⽆向连通图（undirected，connected graph）。

定义如下1. ⼀个图是连通你的，如果图中每对顶点之间都存在⼀条路径。

2. ⼀个图是⽆向的，如果它只包含⽆向边。

挖掘频繁⼦图的是计算量很⼤的任务，对于d个实体的数据集，⼦图总数为d∑i=1C i d×2i(i−1)/2其中，C i d是选择i个顶点形成的⼦图⽅法数，2i(i−1)/2是⼦图的顶点之间边的最⼤值。

候选的⼦图很多，但不连通的⼦图通常被忽略，因为它们没有连通⼦图令⼈感兴趣。

频繁⼦图挖掘的⼀种蛮⼒⽅法是，产⽣所有连通⼦图作为候选，并计算各⾃的⽀持度。

候选⼦图⽐传统的候选项集的个数⼤得多的原因为1. 项在项集中之多出现⼀次，⽽某个标号可能在⼀个图中出现多次。

2. 相同的顶点标号对可以有多重边标号选择。

给定⼤量候选⼦图，即使对于规模适应的图，蛮⼒⽅法也可能垮掉类Apriori⽅法1.数据变换，⼀种⽅法是将图变换为类似事务的形式，使得我们可以使⽤诸如Apriori等已有的算法。

在这种情况下，边标号和对应的顶点标号(l(v i),l(v j))组合被映射到⼀个项。

事务的宽度由图的边数决定。

但是，只有当图中每⼀条边都具有唯⼀的顶点和边标号组合时，该⽅法才可⾏。

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》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。

《数据挖掘与数据分析(财会)》试卷B及答案

大学试卷学年第 1 学期；课号课程名称数据挖掘与数据分析（B卷; ，闭卷）；适用班级（或年级、专业）（每位考生需要答题纸（8k）2 张、草稿纸（16k）1 张）一、选择题（20分, 2分*10题）1.关联模式挖掘旨在从大量的数据当中发现特征之间或数据之间的相互（）关系A.聚集B.依赖C.结合D.独立2.时间序列基于事物发展的（）和随机性预测事物未来的情况A.独立性B.延续性C.相关性D.逻辑性3.数据挖掘工作中脏数据通常不包括（）A.缺失值B.异常值C.不一致和重复数据值D.时变数据4.数据特征分析不包括（）A.分布分析B.对比分析C.相关性分析D.标准化分析5.数据预处理的主要任务不包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换和规约D.数据可视化6.Python本身的数据分析常见库不包括（）A. NumpyB. ScipyC. PandasD.Tensorflow7.K-means算法属于聚类分析的（）A.划分方法B.层次分析方法C.基于网格的方法D.基于密度的方法8.数据变换不包括（）A.聚集B.数据概化C.规范化D.数据压缩9.常见的连续属性离散化方法不包括（）A.等宽法B.基于聚类分析的方法C.等频法D.基于统计分析的方法10.关联分析中将集合中同时出现频率高的元素组成子集，满足一定阈值条件，称为( )A.项集B.频繁项集C.关联规则D.频繁度二、判断题（20分，2分*10题，正确标记√，错误标记×）1. 数据预处理阶段的主要工作包括数据筛选、数据转换、数据标准化、属性选择、数据规约等方面。

（）2.关联模式挖掘旨在从大量的数据当中发现特征之间或数据之间的相互依赖关系。

（）3随机性分析是数据特征分析方法。

（）4.聚类分析使得类别内数据的“差异性”尽可能小，类别间“差异性”尽可能大。

（）5.异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。

（）6.数据集成就是将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储中的过程。

数据挖掘-关联-8页精选文档

数据收集及处理数据描述：本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2019年10月20日至2019年10月22日的爽肤水交易信息。

数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2019年10月20日的交易数据。

第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2019年10月20日京东的评论信息。

第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。

如图所示就是2019年10月20日所有电商平台的评判信息。

本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。

经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。

由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。

数据初步处理：本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行处理。

先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。

首先应该去掉与本文研究不相关的信息。

由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。

因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。

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. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案：C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案：D5. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案：A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤？A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案：D7. 在数据挖掘中，异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据？A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案：B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于特征选择的？A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案：D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法？A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些？A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案：A、B、C12. 在数据挖掘中，以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案：A、C13. 数据挖掘中，以下哪些是分类模型评估的常用指标？A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案：A、B、C14. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案：A、B、C15. 数据挖掘中，以下哪些是数据预处理的常见任务？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案：A、B、C三、简答题（每题10分，共30分）16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。

数据挖掘期末考试试题(含答案)

数据挖掘期末考试试题(含答案)题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。

答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。

我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。

这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。

我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。

均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。

题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。

答案：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。

它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。

首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。

然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。

接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。

利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。

评估指标包括支持度、置信度和提升度。

支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。

题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。

答案：K-means算法是一种常用的聚类算法。

它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。

首先，随机选择K个初始聚类中心。

然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。

接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。

重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。

簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。

轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。

关联规则考试题

关联规则考试题
“关联规则考试题”指的是在数据挖掘或机器学习考试中，专门针对关联规则挖掘技术的练习题目。

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，主要用于发现数据集中项之间的有趣关系。

以下是三道关于关联规则的考试题目示例：
1.题目：给定一个销售数据集，其中包含商品ID、销售数量和销售日期。

使
用关联规则挖掘算法找出最强的关联规则，并给出支持度、置信度和提升度的值。

2.题目：在一个超市的交易数据中，发现“啤酒”和“尿布”经常一起被购
买。

解释这种现象可能的原因，并给出实际生活中的一个例子。

3.题目：假设我们有一个数据集，其中包含顾客的购买历史。

我们想要使用
关联规则挖掘来找出哪些商品是互补的，即当顾客购买了其中一种商品时，很可能会购买另一种商品。

请给出一种有效的算法来实现这个目标，并解释其工作原理。

总结：“关联规则考试题”是指在数据挖掘或机器学习考试中，用于测试学生对关联规则挖掘技术的理解和应用能力的题目。

这些题目通常涉及关联规则的基本概念、算法和应用，旨在评估学生对该领域的掌握程度。

通过解决这些题目，学生可以加深对关联规则挖掘的理解，并提高在实际问题中应用该技术的能力。

数据挖掘考试题目——关联分析知识讲解