数据挖掘复习
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。
数据挖掘复习资料
第1章数据挖掘概述 (1)第2章数据采集集成与预处理技术 (3)第3章多维数据分析与组织 (7)第4章预测模型研究与应用 (9)第5章关联规则模型及应用 (12)第6章聚类分析方法与应用 (13)第7章粗糙集方法与应用 (14)第八章 (15)第九章 (16)第十章 (16)第十一章 (17)第1章数据挖掘概述数据仓库（Data Warehouse, DW）属于一种高层管理的新型数据库技术。
数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据的集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
1.1.2 数据挖掘的定义与解释数据挖掘就是从大量的、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。
1.2 数据仓库系统的相关技术数据仓库系统中主要包括：数据仓库、数据挖掘、联机分析处理、KDD和相关的数据集成、数据标准化、数据仓库建模技术、数据挖掘技术与方法、数据集市、可视化技术、自然语言解释、人机交互、知识发现与知识推理、网络集成技术等研究内容。
1.4.2 数据挖掘的相关技术与工具数据挖掘的相关技术预测技术人工智能技术关联规则技术决策树技术聚类分析技术统计分析方法粗糙集技术知识获取、知识表示、知识推理和知识搜索技术进化计算技术决策与控制理论灰色系统技术可视化技术模糊逻辑技术并行计算技术和海量存储1.4.3 数据挖掘应用及发展针对特定领域的应用，人们开发了许多专用的数据挖掘工具，包括天文学、生物医学、医疗保健、DNA分析、银行、金融、零售业和电信业等。
评价数据挖掘工具的标准产生模式种类的数量解决复杂问题的能力扩展性和与其他产品的接口并行计算数据存取能力数据处理能力模型算法多样性和完备性自动建模能力易操作性和可视化技术第2章数据采集集成与预处理技术2.1 数据采集的对象1.时序数据所谓时间序列类型数据就是按照时间先后顺序排列各个观测记录的数据集。
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1、数据挖掘定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2、数据仓库定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新却又随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
3、数据仓库与数据挖掘的关系：1）数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。
2）数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统4、数据挖掘的功能：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，偏差分析。
5、数据挖掘的过程：P10图1-26、数据仓库的基本特征：1）数据仓库的数据是面向主题的；2）数据仓库的数据是集成的；3）数据仓库的数据时不可更新的；4）数据仓库的数据时随时间不断变化的。
7、主题的概念：主题是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的对象。
面向主题的组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。
8、对数据仓库基本特征的理解：数据仓库是面向主题的，面向主题性表示数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中所有的数据都是围绕某一主题组织、展开的。
数据仓库的数据是集成的，数据仓库的数据时从原有的分散的数据库、数据文件和数据段中抽取来的，数据来源可能既有内部数据又有外部数据，因此，在数据进入数据仓库之前，必然要经过转换、统一和综合。
这一步是数据仓库建设中最关键最复杂的一步，要进行统一数据源，综合和计算两步，统一数据源包括命名规则，编码，数据特征，度量单位的统一。
数据仓库是不可更新的，数据仓库的数据主要提供企业决策分析之用，不是用来进行日常操作的，一般只保存过去的数据，而且不是随着数据源的变化实时更新，数据仓库中的数据一般不再修改。
9、数据仓库数据分为四个级别：早期细节级，当前细节级，轻度综合级和高度综合级。
数据挖掘复习要点
数据挖掘复习要点数据挖掘1.数据挖掘：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，但⼜是潜在有⽤的信息和知识的过程。
（商业定义）按企业即定业务⽬标，对⼤量的企业数据进⾏探索和分析，揭⽰隐藏的、未知的或已知的规律，并进⼀步将其模型化的先进的有效⽅法。
2.数据挖掘的功能：描述和预测。
描述：刻画了数据库数据的⼀般特性；预测：在当前数据上进⾏分析，以此进⾏推断。
1)概念描述：通过对某类对象关联数据的汇总、分析和⽐较，对此类对象的内涵进⾏描述，并概括这类对象的有关特征。
2)多层次概念描述：将低层次概念集映射到⾼层次概念集的⽅法。
3)关联分析：⽬的是找出数据库中隐藏的关联⽹。
4)聚类：将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的⽅法。
5)分类：从数据库对象中发现共性，并将数据对象分成不同类别的⼀个过程。
6)偏差检测：偏差检测的基本⽅法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
7)孤⽴点分析：对于数据的⼀般⾏为或模型不⼀致的数据进⾏分析。
8)⾃动预测趋势和⾏为：针对具有时序属性的数据或者是序列项⽬的数据。
9)时序演变分析：寻找事件或对象⾏为随事件变化的规律或趋势，并以此来建⽴模型。
10)信息摘要：⼀种⾃动编制⽂摘的技术，即利⽤计算机将⼀篇⽂章浓缩成⼀篇短⽂的过程。
11)信息抽取：根据⼀个事先定义好的、描述所需信息规格的模板，从⾮结构化的⽂本中抽取相关信息的过程。
12)元数据挖掘，对元数据进⾏挖掘。
3.数据挖的掘步骤：1)确定业务对象；2)数据准备c)数据的转换a)数据的选择b)数据的预处理3)数据挖掘，对所得到的经过转换的数据进⾏挖掘。
4)结果分析，解释并评估结果；5)知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
4.数据挖掘的⼈员：1)业务分析⼈员，要求精通业务，能够解释业务对象，并根据各业务对象确定⽤于数据定义和挖掘算法的业务需要；2)数据分析⼈员，精通数据分析技术，并对统计学有较熟练的掌握，有能⼒把业务需求转化为数据挖掘的各步操作选择合适的技术；3)数据管理⼈员，精通数据管理技术，并从数据库仓库中收集数据。
数据挖掘考试复习资料
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：OLAF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。
数据挖掘复习题
第一章1.数据挖掘的定义？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。
2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？关系数据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计分析4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？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；数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台；数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便；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；数据挖掘为数据仓库提供了广泛的技术支持。
区别：数据仓库是存数据，数据挖掘是用数据。
第二章1.数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策制定过程2.数据仓库数据的四大基本特征：面向主题的集成的不可更新的随时间变化的3.数据仓库体系结构有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？它对数据仓库有什么影响？（1）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。
粒度越小，细节程度越高，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中的数据量大小；影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
5.在数据仓库中，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、或按多个分割标准的组合，但一般包括日期项。
7.数据仓库设计中，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、数据仓库的生成、数据仓库的使用和维护9.数据装入时，并不是一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。
数据挖掘复习
该过程由整个属性集开始。在每一步，删除掉在属性集中的最坏属性。直到无法选 择出最坏属性或满足一定的阈值为止。 3)向前选择和向后删除的结合： 向前选择和向后删除方法可以结合在一起，每一步选择一个最好的属性，并在剩余 属性中删除一个最坏的属性。 4)判定树归纳 判定树算法，如 ID3 和 C4．5 最初是用于分类的 ,也可用于构造属性子集 （3）维归约：主要用于检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性维。 （4）数值规约：利用更简单的数据表达形式参数与非参数两种方法 （5）离散化和概念分层生成： 离散化技术通过将属性域划分为区间来减少给定连续属性值的个数。区间的标号可 替代实际的数据值。概念层次树可以通过利用较高层次概念替换较低层次概念而减少 原来的数据。
在数据挖掘中发现知识 数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤。它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的 运算效率限制下，从数据中挖掘出有价值的知识。 知识发现的目的是从数据中发现知识，而数据挖掘则是知识发现中的一个特定步骤，两者都 是从数据中发现知识。但是，知识发现是更广义一个概念，而数据挖掘则是更具体、更深入 的概念，其关系体现在知识发现的过程中。 数据挖掘技术直接影响着知识发现的结果。但是，数据挖掘过程作为知识发现的关键环节注 重于处理过程及处理过程中算法的选取，知识发现则注重目的与结果。但是二者的本质是一 致的，都是对原始数据进行分析处理，并提取出隐含在大量数据背后的反映数据内在特性的 关系模式的过程。
EX1 假定属性 income 的最小与最大值分别为$12 000 和$98 000。
我们想映射 income 到区间[0，1]。根据最小-最大规范化，income 值$73000 将变换为
数据挖掘期末复习整理
51.无监督学习（185）：又称为“聚类”，每个训练元组的类标号是未知的，并且要学习的类的个数或集合也可能事先不知道。
52.如何评价学习算法（187）：从以下几个方面评价：准确率、速度、鲁棒性、可升缩性、可解释性。
2.决策树（P189）:信息增益（192）例6-1；增益率（184）例6-2；
3.贝叶斯分类（P200）;贝叶斯定理（201）；朴素贝叶斯分类（202）；例6-4 P203
四．综合
1.数据挖掘产生的背景
答：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据背后隐藏的知识手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头疼的问题：
结果=（1-0.5）*6+0.5*7=6.5
25.五数概况（35）：由中位数，四分位数Q1和Q3,最小和最大观·测值组成，按一下序列写为：Minimun,Q1,Median,Q3,Maximum.
26.方差、标准差（35）：
N个观测值x1,x2………Xn的方差是：
数据挖掘复习总结
一、数据挖掘的概念：（商业及学术方面）定义：a.技术定义：数据挖掘就是从大量的、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、人们实现不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。
这个定义包括以下几层含义：1.数据源必须是真实的、大量的2.发现的是用户感兴趣的知识3.发现的知识是可接受的、可理解的、可运用的4.发现的知识并不要求发放之四海皆准，仅要求支持特定的业务问题。
商业定义：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关建化数据。
简而言之，数据挖掘其实就一类深层次的数据分析方法二、数据挖掘的模式模式：数据特征化：目标类数据的一般特征或特性的汇总。
通常用户指定类的数据通过数据库查询收集。
模式类型：a.概念/类描述：特征和区分数据可以与类或概念相关联。
b.关联分析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出现的条件。
关联分析广泛用于购物篮或事务数据分析。
c.分类与预测分类是这样的过程，它找描述或识别数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标号未知的对象。
导出模型是基于对训练数据集（即，其类标号已知的数据对象）的分析。
d.聚类分析“何为聚类分析？”与分类和预测不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的类标号。
e.局外者分析在一些应用中（如，欺骗检测），罕见的事件可能比正规出现的那些更有趣。
局外者数据分析称作局外者挖掘。
局外者可以使用统计试验检测。
f．演变分析数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。
三、OLAP技术，多维数据模型，数据立方体概念，构建星型数据库模型OLAP技术（联机分析处理）：可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的各种需求。
特点：面向市场的，用于知识工人的数据分析、管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和管理信息、通常采用星形或者雪花模型以及面向主题的数据库设计尝尝跨越数据库模式的多个版本，还可以处理来自不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息、访问大部分是只读操作、多位数据模型：这种模型将数据看成数据立方体形式数据立方体：允许从多维对数据建模和观察，它由维和事实定义，维是关于一个组织想要保存记录的透视图或实体，事实是数值度量的。
数据挖掘与机器学习复习资料
数据挖掘与机器学习复习资料数据挖掘和机器学习是当今信息技术领域中极为重要的两个分支，它们在处理和分析大量数据、发现隐藏模式、做出预测和决策等方面发挥着关键作用。
对于学习者来说，掌握这两个领域的知识至关重要。
以下是为大家整理的一份关于数据挖掘与机器学习的复习资料。
一、数据挖掘概述数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。
它不仅仅是数据的收集和存储，更重要的是通过一系列的技术和方法，对数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。
数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
在数据分类中，我们根据已知的类别标签，将新的数据划分到相应的类别中。
聚类则是将数据按照相似性进行分组，而无需事先知道类别信息。
关联规则挖掘用于发现数据中不同属性之间的关联关系，例如购买了商品 A 的顾客往往也会购买商品 B。
异常检测则是识别出与大多数数据不同的异常值。
数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据探索、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。
在数据准备阶段，需要对原始数据进行清理、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。
数据探索阶段则通过可视化和统计分析等方法，对数据的特征和分布有一个初步的了解。
模型建立阶段选择合适的算法和模型，并使用训练数据进行训练。
模型评估通过使用测试数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。
最后，将性能良好的模型部署到实际应用中。
二、机器学习基础机器学习是让计算机通过数据自动学习和改进的一种方法。
它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
监督学习是在有标记的数据集上进行学习，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，决策树可以生成易于理解的规则，支持向量机在处理高维数据和非线性问题上有较好的表现。
无监督学习是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法（如 KMeans 聚类、层次聚类）和主成分分析（PCA）等。
数据挖掘复习
第一引言1.什么是数据挖掘？请举例。
数据挖掘:是从大量数据中提取或"挖掘"知识,也就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的数据挖掘有趣知识的过程.数据挖掘是可以从数据库中提取有趣的知识规律或高层信息发现的知识,可以用于决策,过程控制,信息管理,查询处理. 它不是一种从数据库,统计学和机器学习发展的技术的简单转化,它涉及多学科技术的集成,包括数据库技术,统计学,机器学习,高性能计算模式识别,神经网络,数据可视化,信息检索,图象与信号处理和空间数据分析.随着数据库技术发展,数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求,大量的数据被描述为"数据丰富,但信息贫乏",所以数据挖掘出来了.同义词：从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古、数据捕捞、数据中的知识发现（KDD）。
2.简述知识发现（KDD）过程。
当把数据挖掘看作知识发现过程时,它涉及的步骤为:数据清理（消除噪声或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起）数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）3.简述数据挖掘的功能。
数据挖掘的任务：描述和预测。
描述性挖掘任务刻画（描述）数据库中数据的一般特性；预测性挖掘任务在当前数据上进行推断。
比较典型的有：概念/类描述：特征化和区分挖掘频繁模式、关联和相关分类和预测聚类分析离群点分析演变分析@数据挖掘常用技术生物学方法人工神经网络遗传算法信息论方法决策树集合论方法约略集模糊集最邻近技术统计学方法可视化技术第二数据预处理4.为什么要进行数据预处理？1）不完整的缺少属性值或某些感兴趣的属性，或仅包含聚集数据。
2）含噪声的包含错误或存在偏离期望的离群值。
数据挖掘复习
数据挖掘复习1、简单描述一下数据挖掘的过程（1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据（2）数据集成：将来自多个数据源中的相关数据组合到一起（3）数据选择：根据数据挖掘的目标选取待处理的数据（4）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式（5）数据挖掘：根据一定评估标准，从挖掘结果中筛选出有意义的相关知识（6）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识2、均值、中位数、截断均值在反应数据中心方面的特点（1）均值：（2）中位数：对于倾斜的（非对称的）数据，中位数是数据中心的一个较好度量（3）截断均值：均值对极端值很敏感，截断均值可以避免少量极端值影响均值3、在数据预处理的时候可以发现并清除噪音数据吗？噪音数据一般有哪些处理方法（1）可以。
数据清理的目的就是试图填充缺失值、去除噪声并识别利群点、纠正数据中的不一致值。
（2）1、分箱：通过考察周围的值来平滑有序数据的值2、聚类：聚类将类似的值组织成群或簇。
落在簇集合之外的值被视为异常值3、回归：通过回归（线性回归、非线性回归）让数据适合一个函数来平滑数据4、举例说明什么是数据挖掘的关联分析任务例：通过对数据集进行关联分析，发现关联规则A→B，表示购买产品A的顾客通常都会购买产品B。
关联规则中的前件和后件不存在必然的因果关系，只是表示如果前件出现了，后件也很有可能出现。
5、一趟聚类算法是如何在时效性和处理混合型数据方面得到提高的？它的缺点是什么？（1）（2）1、对于大规模数据集，聚类时效性和准确性难以满足要求2、难以直接处理混合属性的数据3、聚类结果依赖于参数，而参数的选择主要靠经验或试探，没有简单、通用的方法。
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。
数据挖掘期末复习提纲(整理版)
1.熟悉数据挖掘的流程：提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布2.数据库系统与数据仓库系统的区别：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。
数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。
3. 数据聚合需考虑的问题;4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题：1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。
2）使用FP增长算法生成那些价格不少于$200的频繁项集，记为S2。
这是一个单调约束，因此不必要在每一步使用“生成—测试”过程，这样能节省一些不必要的计算开销。
如果我们有一个频繁项价格至少￥200，则没必要对这个频繁项的任何超集进行测试。
这是因为任何其他商品加到这个频繁项里，价格肯定会增多。
需要检验的是超集是否是频繁的。
这里之所以使用FP增长算法的原因是Apriori算法丢弃了那些价格低于$200的频繁项集。
这样导致了将不能够发现满足约束条件的频繁项集。
FP增长算法不会有这样的问题，因为它保留了关于数据库的完整信息在一个树结构中。
3）从S1S2中找到频繁项集。
4）生成满足最小置信度且形如2S 的规则。
1S5.分布式数据的关联规则挖掘方法：第一．在每一个站点挖掘局部频繁项集，设CF为四个站点的局部频繁项集的并集；第二．计算CF中每个频繁项集在各个站点的支持度计数；第三．计算CF中每个项集的全局支持度计数，可以通过将它在四个站点的局部支持度计数累加起来；那些全局支持度大于支持度阀值的项集为频繁项集；第四．从全局频繁项集里导出强规则。
6.急切分类、惰性分类的优缺点：急切分类比惰性分类在速度上要更快。
因为它在接受新的待测数据之前已经构造了一个概括的模型。
数据挖掘总复习题
数据挖掘大作业一，什么是数据挖掘？数据挖掘是按照既定的业务目标，对大量的数据进行探索，揭示其中隐藏的规律性，并进一步将其模型化的先进，有效地对大量数据进行处理与分析的方法。
二，什么是KDD？KDD为Knowledge Discovery in Database,为基于数据库的知识发现技术。
KDD是从数据中找到有效的，新颖的，潜在有用的，最终可理解的模式的过程。
三，知识挖掘的主要步骤；从KDD对数据挖掘的定义中可以看到当前研究领域对数据挖掘的狭义和广义认识？终得到知识的全过程，而数据挖掘只是其中的一个关键步骤。
四，什么是分类分析？分类操作的具体过程是哪几步？及其用途？分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。
a.模型训练阶段：训练集b.使用模型：分类阶段，评估准确率（测试集），对类标号未知的新数据分类用途：有效地解决小规模数据库的挖掘问题。
五，什么是聚类分析？数据挖掘中有哪几种聚类方法？聚类是一个将数据集划分成若干组(Class)或类(Cluster)的过程，使得同一类内的数据对象具有较高的相似度，而不同类之间的数据对象相似度较低。
六，聚类分析和分类分析的相同点和不同点分别是什么？分类和聚类技术不同，前者总是在特定的类标识下寻求新元素属于哪个类，而后者则是通过对数据的分析比较生成新的类标识。
七，列举一个分类分析的实例ID-3学习算法（课本P177）八，列举一个聚类分析的实例：给定age（年龄）变量的如下度量值：18、22、25、42、28 、43 、33 、35 、56 、28通过如下方法进行变量标准化。
(1)计算age的平均绝对偏差。
(2)计算前四个值的z-score。
九，分析一下实例：假设一个病人记录表（如下所示），包含属性name（姓名），gender （性别），fever（发烧），cough（感冒），test-1 ，test-2，Test-3，test-4 。
数据挖掘-复习
一名词解释1 .数据挖掘：从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。
2. 决策树：一个类似于流程图的树结构，内部节点表示一个属性(取值)上的测试，其分支代表每个结果；其每个叶子节点代表一个类别，树的最高节点就是根节点。
3. 聚类：将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。
4. 数据分类：从数据库中发现数据对象的共性，并将数据对象分成不同的几类的一个过程。
5. 维：透视或关于一个组织想要记录的实体。
6. 多层次关联规则：一个关联规则的内容涉及不同抽象层次的内容。
7. 单层次关联规则：一个关联规则的内容涉及单一个层次的内容。
8.局外者：数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。
9. 数据仓库：一个面向主体的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理过程的决策制定。
10. 数据集市：数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，因此是部门范围的。
11. 数据区别：将目标类对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性比较。
12. 数据特征化：目标类数据的一般特征或特性的汇总。
13. 噪声数据：指数据中存在错误、异常(偏离期望值)的数据。
14. 不完整数据：感兴趣的属性没有值。
15. 不一致数据：数据内涵出现不一致的情况。
16. 数据清洗：消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误。
17. 数据集成：将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集。
18. 数据消减：通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
19. 数据转换：将一种格式的数据转换为另一种格式的数据。
20.分类：预测分类标号（或离散值），在分类属性中的训练样本集和值(类标号)的基础上分类，数据(建立模型)并使用它分类新数据。
21. 簇：是一组数据对象的集合（是由聚类所生成的）。
22. 数据源：是表明数据地址的联机字符串23. 数据源视图：是一个抽象层们能够让用户修改查看数据的方式，或者定义一个图表并在稍后转换实际的源。
数据挖掘与知识发现复习要点
数据预处理
1.中心趋势度量：均值、中位数、众数、中列数P21-23
2.数据预处理的主要任务P29
3.数据清理：为什么要清理、缺失值的处理方法、噪声数据的平滑方法（分箱、聚类、回归）P30-34
4.数据集成(概念)P34
5.数据变换：概念，最小-最大规范化、Z-Score、小数定标P38-40
4.层次聚类：概念、凝聚的层次聚类（AGNES算法，答题要求：写出点到点的距离，每步合并的簇、合并后的结果）、分裂的层次聚类（DIANA算法了解）P135-136
5.基于密度的聚类（DBSCAN算法）（核心点、直接密度可达、密度可达、密度相连、噪声）P143-144
＊分类
1. 分类的过程P160-162
2.KNN算法P164-165（看课件例题，答题要求：写出未知样本与各个已知样本的距离或相似度，指出k个最近邻，写出未知样本所属类别）
3.决策树的概念P167-170
4.ID3分类算法：信息熵、信息增益、建立决策树、ID3算法的特点、C4.5算法的改进P171-174、176(此部分注意概念即可)
5.贝叶斯定理相关概念P181-182(看课件)
题型：
一、选择题（共28分，14小题）
二、判断题（共7分，7小题）
三、简答题（共20分，3小题）（数据仓库、关联规则提升度、KNN分类算法）
四、算法应用题（共45分，3小题，关联规则、聚类、分类三大类算法）
知识点：
绪论
1.KDD的概念P2；KDD的过程P3-4
2.数据挖掘的对象（关系数据库、数据仓库、事务数据库）
5.关联规则的评估：计算提升度P104-106
＊聚类分析
1.聚类的概念P118
数据挖掘概念复习资料
数据挖掘概念复习资料数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和规律的过程。
它涉及使用计算机算法和技术来分析和解释大规模数据集，以提取有价值的信息和知识。
数据挖掘可以应用于各种领域，如商业、医疗、金融和社交媒体等，帮助组织和个人做出更明智的决策。
以下是数据挖掘中常用的概念和技术：1. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗用于处理缺失值、异常值和噪声等问题。
数据集成是将多个数据源合并为一个一致的数据集。
数据变换是对数据进行转换，以便更好地适应挖掘算法。
数据规约是减少数据集的大小，同时保持数据的完整性和一致性。
2. 数据挖掘任务：数据挖掘可以用于多种任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据集中的实例分为不同的类别或标签。
聚类是将数据集中的实例分为相似的组或簇。
关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则。
异常检测是识别与大多数数据不符的异常实例。
3. 挖掘算法：数据挖掘使用各种算法来发现模式和规律。
常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络和聚类算法（如K均值和层次聚类）。
每种算法都有其适用的数据类型和问题类型。
选择合适的算法对于获得准确的结果至关重要。
4. 评估和验证：在进行数据挖掘之后，需要对结果进行评估和验证。
评估指标可以是准确率、召回率、F1分数等。
交叉验证是一种常用的验证方法，它将数据集分成训练集和测试集，以评估模型的性能。
还可以使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC等工具来评估模型的质量。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图形和可视化方式呈现，以便更好地理解和分析数据。
它可以帮助发现隐藏在数据中的模式和趋势。
常用的数据可视化工具包括散点图、柱状图、折线图和热图等。
6. 隐私和安全：在进行数据挖掘时，保护数据的隐私和安全非常重要。
数据匿名化、脱敏和加密是常用的隐私保护方法。
访问控制和身份验证可以确保只有授权的用户可以访问数据。
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1、简单描述一下数据挖掘的过程（P9-P10）
（1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据
（2）数据集成：将来自多个数据源中的相关数据组合到一起
（3）数据选择：根据数据挖掘的目标选取待处理的数据
（4）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式
（5）数据挖掘：其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识
（6）模式评估：其作用是根据一定评估标数据准，从数据挖掘结果中筛选出有意义的相关知识
（7）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识
从商业应用的角度可以把整个数据挖掘过程描述为三个步骤：首先是数据收集，然后利用数据挖掘相关方法提取出有用的知识，最后以提取出来的知识来辅助相应决策者进行决策。
2、计算均值、中位数、截断均值，并简单说明它们在反应数据中心方面的特点（P24-P25）
（1）均值：是描述数据集的最常用的单个度量方法。
但通常不是度量数据中心的最好方法。
（2）中位数：对于倾斜的（非对称的）数据，中位数是数据中心的一个较好度量
（3）截断均值：均值对极端值很敏感，截断均值可以避免少量极端值影响均值
3、噪声的概念？在数据预处理的时候可以发现并清除噪音数据吗？噪音数据一般有哪些处理方法（P27）
1)噪声是测量变量的随机错误或偏差。
噪声是测量误差的随机部分，包含错误或孤立点
值。
导致噪声产生的原因有多种，可能是数据收集的设备故障，也可能是数据录入过程中人的疏忽或者数据传输过程中的错误等。
2)可以。
数据清理的目的就是试图填充缺失值、去除噪声并识别利群点、纠正数据中的
不一致值。
3)1、分箱：通过考察周围的值来平滑有序数据的值
2、聚类：聚类将类似的值组织成群或簇。
落在簇集合之外的值被视为异常值
3、回归：通过回归（线性回归、非线性回归）让数据适合一个函数来平滑数据
4、规范化,MIN-MAX规范化（P29-P30），公式比较难打，举例子吧
最小-最大规范化保持原有数据之间的联系，如果今后的输入落在原始数据值之外，该方法面临“越界错误”。
例如，假定电信客户的年龄属性（year）的最小值和最大值分别为10岁和83岁。
用最小-最大规范化将年龄属性映射到区间[0,1],那么year值52岁将变换为(52-10)/(83-10) = 0.583
5、举例说明什么是分类挖掘任务（第三章）
分类是数据挖掘的中的主要分析手段，其任务是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本的类标号，把类标号未知的样本映射到某个预先给定的类标号中。
例如，预测某个病人的病情为“癌症”或“非癌症”，这里的“癌症”和“非癌症”是预先给定的类标号。
6、举例说明什么是聚类挖掘任务。
（第四章）
聚类是将数据划分为相似对象组的过程，使得同一组中对象相似度最大而不同组中对象相似度最小。
如电子商务网站中的客户群划分。
根据客户的个人信息、消费习惯、浏览行为等
信息，计算客户之间的相似度，然后采用合适的聚类算法对所有客户进行类划分；基于得到的客户群信息，相关的店主可以制定相应的营销策略，如交叉销售，根据某个客户群中的其中一个客户的购买商品推荐给另外一个未曾购买此商品的客户。
7、举例说明什么是数据挖掘的关联分析任务（第五章）
例：通过对数据集进行关联分析，发现关联规则A→B，表示购买产品A的顾客通常都会购买产品B。
关联规则中的前件和后件不存在必然的因果关系，只是表示如果前件出现了，后件也很有可能出现。