数据挖掘一些面试题总结
数据挖掘面试题
数据挖掘面试题数据挖掘是一门重要的技术领域，其在各个行业中的应用越来越广泛。
作为一名数据挖掘工程师，掌握面试题目相关的知识和技能非常重要。
本文将介绍一些常见的数据挖掘面试题，以帮助读者更好地应对数据挖掘的面试。
一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过发现数据中的模式和规律，从而提取有价值的信息和知识的过程。
它涉及到多个领域，包括统计学、机器学习、数据库和人工智能等。
数据挖掘的目标是揭示隐藏在数据背后的信息，帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。
二、数据挖掘的主要任务有哪些？1. 分类（Classification）：根据已有的标签或类别将数据实例划分到不同的类别中。
2. 回归（Regression）：预测连续变量的值，例如根据历史销售数据预测未来销售额。
3. 聚类（Clustering）：将数据分为不同的群组，使得同一组内的数据具有较高的相似性，不同组之间的数据具有较大的差异性。
4. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：发现数据集中的频繁项集和关联规则，例如购物篮分析中的商品关联。
5. 异常检测（Anomaly Detection）：识别与其他数据实例显著不同的异常值。
三、数据挖掘中常见的算法有哪些？1. 决策树（Decision Tree）：通过构建树形结构来进行分类和预测。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）：将数据映射到高维空间，找到能够将不同类别分开的超平面。
3. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，进行分类。
4. 随机森林（Random Forest）：使用多个决策树进行分类或回归，并综合它们的结果。
5. 神经网络（Neural Network）：通过模拟人脑神经元的连接方式，学习输入和输出之间的模式。
四、数据挖掘的评估指标有哪些？在进行数据挖掘任务时，评估模型的性能至关重要。
常见的评估指标包括：1. 准确率（Accuracy）：分类任务中正确预测的样本比例。
大数据挖掘面试题
大数据挖掘面试题在当今信息时代，大数据的崛起为企业提供了强大的竞争优势。
而在大数据应用的背后，大数据挖掘作为一门重要的技术也逐渐受到广泛关注。
针对这一领域的需求，大数据挖掘的面试题也成为各大企业选拔人才的重要环节。
本文将介绍一些常见的大数据挖掘面试题，旨在帮助准备面试的读者了解和熟悉这些问题，并为其提供一些参考答案。
面试题一：请解释什么是大数据挖掘？大数据挖掘是指通过利用大数据技术挖掘数据中隐藏的模式、关联和异常，并用来辅助决策、发现新机会或提供更好的服务。
它主要包括数据预处理、特征提取、模型建立和模型评估等步骤，以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。
面试题二：请描述一下大数据处理的流程？大数据处理的流程主要包括数据采集、数据存储、数据预处理、数据挖掘和结果应用等环节。
具体而言，首先需要从各种数据源采集数据，然后将数据存储在分布式存储系统中。
接下来，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等操作。
在完成预处理后，可以使用各种数据挖掘算法对数据进行分析和挖掘，最后将挖掘结果应用到实际业务中。
面试题三：请介绍一下常见的大数据挖掘算法？常见的大数据挖掘算法包括聚类分析、分类分析、关联分析和异常检测等。
聚类分析用于将相似的数据对象分成集合，比如将消费者分为不同的消费群体；分类分析是将数据对象分到预定义的类别中，比如将电子邮件分为垃圾邮件和正常邮件；关联分析则是发现数据集中的关联规则，比如购买尿布的人也可能购买啤酒；异常检测则用于发现与正常模式不符的数据对象，比如信用卡交易中的异常交易。
面试题四：请解释一下什么是数据挖掘模型评估？数据挖掘模型评估是指对已构建的数据挖掘模型进行评估和验证。
其主要包括模型的准确性、稳定性、可解释性和可扩展性等方面的评估。
一般来说，模型的准确性可以通过计算预测值与实际值之间的差异来衡量；稳定性指模型对数据集变化的稳定程度；可解释性指模型对结果的解释能力；可扩展性则指模型对新数据的适应能力和可扩展性。
数据挖掘 算法面试题
数据挖掘算法面试题一、介绍数据挖掘是一种从大规模数据集中提取出有用模式和信息的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术的应用越来越广泛。
在数据科学领域，算法面试题是评估一个数据挖掘工程师技能水平的重要环节。
本篇文章将介绍一些常见的数据挖掘算法面试题，并分享解答思路和算法实现。
二、分类算法面试题1. 决策树决策树是一种常用的分类算法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释决策树算法的基本原理。
面试题2：如何选择最佳的划分特征？面试题3：如何处理连续型特征？面试题4：如何处理缺失值？2. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释朴素贝叶斯算法的基本原理。
面试题2：朴素贝叶斯算法的假设是什么？面试题3：如何处理连续型特征？面试题4：如何处理缺失值？3. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，通过构建最优超平面实现分类。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释支持向量机算法的基本原理。
面试题2：如何处理多类分类问题？面试题3：支持向量机算法是否适用于处理大规模数据集？面试题4：如何处理缺失值？三、聚类算法面试题1. K均值聚类K均值聚类是一种常用的聚类算法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释K均值聚类算法的基本原理。
面试题2：如何选择最佳的簇数K？面试题3：K均值聚类算法是否对初始聚类中心敏感？面试题4：如何处理缺失值？2. 层次聚类层次聚类是一种自底向上（或自顶向下）的聚类算法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释层次聚类算法的基本原理。
面试题2：如何选择合适的聚类簇数？面试题3：层次聚类算法的时间复杂度如何？面试题4：如何处理缺失值？四、关联规则挖掘面试题1. 频繁项集挖掘频繁项集挖掘是一种用于发现数据集中频繁出现的物品组合的方法。
面试中，可能会遇到以下问题：面试题1：请解释频繁项集挖掘算法的基本原理。
面试题2：如何选择最佳的最小支持度阈值？面试题3：频繁项集挖掘算法的时间复杂度如何？面试题4：如何处理缺失值？2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是基于频繁项集的结果，发现物品间的关联关系。
数据面试题目(3篇)
第1篇一、数据理解与分析1. 请简述大数据的五个V特点，并举例说明。
2. 请解释什么是数据仓库，它与数据库有何区别？3. 请简述数据清洗的步骤，并举例说明。
4. 请解释什么是数据挖掘，它与数据分析有何区别？5. 请简述机器学习的基本概念，并举例说明。
6. 请解释什么是深度学习，它与机器学习有何区别？7. 请解释什么是数据可视化，它有何作用？8. 请简述数据分析的步骤，并举例说明。
9. 请解释什么是关联规则挖掘，并举例说明。
10. 请解释什么是聚类分析，并举例说明。
二、编程与算法1. 请简述Python的基本语法，并举例说明。
2. 请解释什么是线性代数，并举例说明其在数据分析中的应用。
3. 请解释什么是统计学，并举例说明其在数据分析中的应用。
4. 请简述线性回归的基本原理，并举例说明。
5. 请解释什么是决策树，并举例说明。
6. 请简述支持向量机的基本原理，并举例说明。
7. 请解释什么是神经网络，并举例说明。
8. 请简述K-近邻算法的基本原理，并举例说明。
9. 请解释什么是主成分分析，并举例说明。
10. 请简述时间序列分析的基本原理，并举例说明。
三、数据科学项目经验1. 请简述你参与过的数据科学项目，包括项目背景、目标、方法、结果和总结。
2. 请解释你在项目中遇到的挑战，以及你是如何解决的。
3. 请简述你在项目中使用的工具和技术，如Python、R、Hadoop、Spark等。
4. 请解释你在项目中如何处理大规模数据集。
5. 请简述你在项目中如何进行数据可视化。
6. 请解释你在项目中如何进行模型评估。
7. 请简述你在项目中如何进行数据挖掘。
8. 请解释你在项目中如何进行机器学习。
9. 请简述你在项目中如何进行深度学习。
10. 请简述你在项目中如何进行数据治理。
四、问题解决与软技能1. 请解释什么是数据科学伦理，并举例说明。
2. 请简述你在数据科学项目中如何进行团队协作。
3. 请简述你在数据科学项目中如何进行沟通。
数据挖掘岗面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述数据挖掘的基本概念和目的。
2. 请列举数据挖掘的主要应用领域。
3. 请说明数据挖掘的流程和步骤。
4. 请解释什么是数据预处理，其重要性是什么？5. 请列举数据预处理的主要方法。
6. 请解释什么是特征工程，其重要性是什么？7. 请列举特征工程的主要方法。
8. 请解释什么是机器学习，请列举几种常见的机器学习算法。
9. 请解释什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。
10. 请解释什么是分类、回归和聚类。
11. 请解释什么是模型评估，请列举几种常见的模型评估指标。
12. 请解释什么是决策树，请列举决策树的分类方法。
13. 请解释什么是随机森林，请列举随机森林的优点。
14. 请解释什么是支持向量机（SVM），请列举SVM的分类方法。
15. 请解释什么是神经网络，请列举神经网络的分类方法。
16. 请解释什么是深度学习，请列举深度学习的应用领域。
17. 请解释什么是K-means算法，请列举K-means算法的优缺点。
18. 请解释什么是层次聚类，请列举层次聚类的分类方法。
19. 请解释什么是关联规则挖掘，请列举关联规则挖掘的算法。
20. 请解释什么是时间序列分析，请列举时间序列分析的方法。
二、编程能力1. 请用Python实现以下功能：（1）读取CSV文件，提取其中指定列的数据；（2）对提取的数据进行排序；（3）将排序后的数据写入新的CSV文件。
2. 请用Python实现以下功能：（1）使用Pandas库对数据集进行数据预处理；（2）使用NumPy库对数据进行特征工程；（3）使用Scikit-learn库对数据进行分类。
3. 请用Python实现以下功能：（1）使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型；（2）使用PyTorch库实现一个简单的神经网络模型；（3）对模型进行训练和评估。
4. 请用Python实现以下功能：（1）使用Scikit-learn库实现一个SVM分类器；（2）对分类器进行训练和评估；（3）调整SVM分类器的参数，以提高分类效果。
数据学院面试题目答案(3篇)
第1篇一、面试题目1. 请简要介绍一下自己，以及为什么选择报考我们学院的数据专业？2. 你认为数据科学和数据分析的主要区别是什么？3. 请谈谈你对大数据技术的理解，以及它在现代社会中的作用。
4. 请简述一下机器学习的基本原理和常见算法。
5. 你熟悉哪些编程语言？请举例说明你在实际项目中如何运用这些编程语言。
6. 请谈谈你对数据可视化技术的认识，以及它的重要性。
7. 请简述一下数据挖掘的基本流程，以及你在实际项目中如何应用数据挖掘技术。
8. 请谈谈你对数据安全和个人隐私保护的认识，以及如何在数据项目中确保数据安全。
9. 请举例说明你曾经参与过的一个数据分析项目，并简要介绍你的角色和取得的成果。
10. 请谈谈你对未来数据科学和数据分析领域的发展趋势的看法。
二、答案1. 我叫XXX，毕业于XXX大学，专业是XXX。
我对数据科学和数据分析领域充满热情，因为我认为这是一个充满挑战和机遇的领域。
选择报考贵校的数据专业，是因为贵校在数据科学和数据分析领域拥有雄厚的师资力量和丰富的教学资源，我希望在这里接受更深入的专业训练，为未来的职业生涯打下坚实基础。
2. 数据科学和数据分析的主要区别在于：数据科学更注重理论和方法的研究，包括统计学、机器学习、深度学习等；而数据分析更侧重于实际应用，通过对数据的处理和分析，为企业或组织提供决策支持。
数据科学是数据分析的基础，数据分析是数据科学的应用。
3. 大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，包括数据采集、存储、处理、分析等环节。
在现代社会，大数据技术广泛应用于金融、医疗、教育、交通、互联网等领域，为各行各业提供了强大的数据支持。
例如，金融行业通过大数据分析预测市场趋势，医疗行业通过大数据分析提高诊疗水平，教育行业通过大数据分析优化教学资源分配等。
4. 机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。
其基本原理是通过算法从数据中提取特征，构建模型，然后利用模型对未知数据进行预测。
数据挖掘常见面试题与参考答案简析
数据挖掘常见⾯试题与参考答案简析机器学习⽅⾯:1、⽀撑平⾯-和⽀持向量交互的平⾯,分割平⾯---⽀持平⾯中间⾯也就是最优分类平⾯2、SVM不是定义损失,⽽是定义⽀持向量之间的距离⽬标函数3、正则化参数对⽀持向量数的影响1、LR的形式:h(x)=g(f(x)) 其中x为原数据,f(x)为线性/⾮线性回归得到的值,也叫判定边界 g()为Sigmod函数,最终h(x)输出的范围为(0,1)LR对样本分布敏感LR是loss最优化求出的 NB是跳过统计Loss最优,直接得出权重的 NB⽐LR多了⼀个条件独⽴假设 LR属于判别模型 NB是⽣成模型两者都可以处理⾮线性的问题;LR和SVM最初都是针对⼆分类问题的,SVM最⼤化间隔平⾯,LR极⼤似然估计,SVM只能输出类别,不能输出概率,两者LOSS function 不同,LR的可解释性更强,SVM⾃带有约束的正则化LR只能⽤于处理⼆分类,⽽Sigmod对于所有的输⼊,得到的输出接近0或者 1Sigmod存在的问题,梯度消失、他的输出不是关于原点对称的导致收敛速度⾮常慢,计算⾮常耗时间Tanh激活桉树存在的问题:梯度消失,计算耗时,但是其输出的是中⼼对称的Relu:其输出不关于原点对称:反向传播时,输⼊的神经元⼩于0时,会有梯度消失问题,当x=0是,该点的梯度不存在(没有定义) Relu问题:权重初始化不当,出事学习率设置的⾮常⼤SVM对偶问题的获得⽅法：将原问题的⽬标函数L和约束条件构造拉格朗⽇函数，再对L中原参数和lambda、miu分别求导，并且三种导数都等于0；再将等于0的三个导数带⼊原⽬标函数中，即可获得对偶问题的⽬标函数关系：原问题的最⼤值相对于对偶问题的最⼩值KKT条件是思考如何把约束优化转化为⽆约束优化à进⽽求约束条件的极值点决策树对训练属性有很好的分类能⼒；但对位置的测试数据未必有好的分类能⼒，泛化能⼒弱，即发⽣过拟合防⽌过拟合的⽅法：剪枝（把⼀些相关的属性归为⼀个⼤类，减少决策树的分叉）；随机森林L1正则化可以实现稀疏（即截断），使训练得到的权重为0；l1正则会产⽣稀疏解，正则化就是对loss进⾏惩罚（加了正则化项之后，使loss不可能为0,lambda越⼤惩罚越⼤-->lambda较⼩时，约束⼩，可能仍存在过拟合；太⼤时，使loss值集中于正则化的值上）正则化使⽤⽅法：L1/L2/L1+L2如果是离线的话，L1正则可以有稀疏解，batch⼤点应该也有帮助，在线的解决思路有ftrl,rds,robots,还有阿⾥的mlr。
北京数据挖掘面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 简述数据挖掘的定义及其主要任务。
数据挖掘是一种跨学科的技术，它结合了统计学、机器学习、数据库、人工智能等领域，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
主要任务包括数据预处理、特征选择、模式识别、关联规则挖掘、分类、聚类、预测等。
2. 解释什么是特征工程，并举例说明其在数据挖掘中的作用。
特征工程是数据挖掘过程中的重要步骤，它涉及从原始数据中提取或构造出对挖掘任务有用的特征。
特征工程可以提高模型性能，减少数据冗余，降低计算复杂度。
例如，在文本挖掘中，将文本数据转换为词频向量或TF-IDF向量，有助于模型更好地理解文本内容。
3. 列举三种常用的数据预处理方法，并简要说明其作用。
（1）数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据等，提高数据质量。
（2）数据转换：将不同类型的数据转换为同一类型，如将分类数据转换为数值型数据。
（3）数据归一化：将数据缩放到一个特定范围，如[0,1]或[-1,1]，便于模型处理。
4. 解释什么是K-最近邻（KNN）算法，并说明其优缺点。
K-最近邻算法是一种简单的分类算法，其基本思想是：如果一个样本在特征空间中的K个最近邻中大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。
优点是简单易实现，对异常值不敏感；缺点是计算量大，对噪声数据敏感，难以处理高维数据。
5. 简述决策树算法的原理及其在数据挖掘中的应用。
决策树算法是一种基于树的结构来学习数据分类的算法。
其原理是通过一系列的特征选择，将数据集划分成若干个子集，直到满足停止条件。
决策树在数据挖掘中广泛应用于分类、回归和聚类任务。
二、机器学习1. 解释什么是线性回归，并说明其在数据挖掘中的应用。
线性回归是一种预测连续值的算法，其基本思想是找到一个线性模型来描述因变量与自变量之间的关系。
线性回归在数据挖掘中广泛应用于预测股票价格、房屋价格等连续值。
2. 列举三种常用的分类算法，并简要说明其原理。
（1）支持向量机（SVM）：通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。
数据挖掘面试测试题分享
数据挖掘面试测试题分享今天小编和大家分享一下数据挖掘面试测试题给大家，对大数据开发感兴趣的小伙伴可以通过下方的测试题测试一下自己的水平，下面大家就随小编来看一下吧。
1、有关数据仓库的开发特点，不正确的描述是：(A)A. 数据仓库开发要从数据出发;B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;D. 在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式2、在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是：(D)A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.B. 当数据仓库的每个单独组件完成后,就需要对他们进行单元测试.C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划.3、OLAP技术的核心是：(D)A. 在线性;B. 对用户的快速响应;C. 互操作性.D. 多维分析;4、关于OLAP的特性，下面正确的是：(D)(1)快速性(2)可分析性(3)多维性(4)信息性(5)共享性A. (1) (2) (3)B. (2) (3) (4)C. (1) (2) (3) (4)D. (1) (2) (3) (4) (5)5、关于OLAP和OLTP的区别描述，不正确的是：(C)A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.6、OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”，下面说法正确的是：(D)A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性;B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.C. 基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合.D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下，对超级立方体作一定的操作.7、关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是：(A)A. OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.B. OLAP的最终数据来源与OLTP不一样.C. OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.D. OLTP以应用为核心,是应用驱动的.8、设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生__(C)__个关联规则。
货拉拉数据挖掘面试题(一)
货拉拉数据挖掘面试题(一)
货拉拉数据挖掘面试题
1. 数据清洗
•对于给定的货拉拉数据集，你会如何进行数据清洗？
•如何处理缺失值和异常值？
•数据去重的方法有哪些？请分别描述其优缺点。
2. 特征工程
•你会如何进行特征选择和特征提取？
•请描述一些常用的特征工程技术，如one-hot编码、标准化等。
•如何处理高维数据？请描述一些常见的降维方法。
3. 模型选择与建立
•对于一个以货拉拉数据为基础的预测问题，你会采用哪些模型进行建模？请分别描述其优缺点。
•如何评估你建立的模型的性能？请描述一些常用的模型评估指标。
4. 数据挖掘和预测
•请描述一下你在过往的项目中使用过的数据挖掘方法和技术。
•对于一个具体的货拉拉数据集，你认为可以使用哪些数据挖掘算法来进行预测？请解释原因。
5. 数据可视化
•对于一个给定的货拉拉数据集，你会如何利用数据可视化的手段进行分析和展示？
•请描述一些常用的数据可视化工具和技术。
6. 其他问题
•除了上述的问题，你认为还有哪些值得注意的问题和挑战在货拉拉数据挖掘中？
•如何优化模型的性能？你有使用过哪些模型优化技术？
以上是一些基于货拉拉数据挖掘的面试题，希望能够帮助你更好
地准备面试。
在回答问题时，可以结合实际经验和项目案例进行陈述。
祝你面试顺利！。
数据挖掘面试题总结
数据挖掘面试题总结数据挖掘面试题总结1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url?方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。
所以不可能将其完全加载到内存中处理。
考虑采取分而治之的方法。
s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件(记为)中。
这样每个小文件的大约为300M。
s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件(记为)。
这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件中，不对应的小文件不可能有相同的url。
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。
然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。
将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url(注意会有一定的错误率)。
2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
方案1：s 顺序读取10个文件，按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件(记为)中。
这样新生成的文件每个的大小大约也1G(假设hash函数是随机的)。
s 找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的'次数。
数据挖掘工程师招聘面试题与参考回答(某大型央企)2025年
2025年招聘数据挖掘工程师面试题与参考回答(某大型央企)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题问题：您在项目中进行数据挖掘工作时遇到数据质量问题，具体来说，您如何进行数据清洗和处理? 请举例说明您的做法。
第二题题目描述：假设你在一家央企从事数据挖掘工作，负责处理与分析一组数据，以揭示产品销售过程中的某种可疑现象。
这组数据中存在一个问题，即某些产品的销量中出现“也会发生”现象，也就是销售量在一段时间内出现异常波动，但这些波动似乎并非由特定原因引起。
请概述这一概念，并给出你打算如何分析这组数据以发现并解释“也会发生”现象的原因。
解析：在数据挖掘和分析的领域，“也会发生”现象（Co-occurrence Phenomenon）通常指的是两个或多个事件之间并非直接因果关系，而是共同出现在同一个数据集中的模式。
针对这类现象，分析的目的是发现数据背后可能的潜在关系或者相互关联的隐藏模式。
第三题题目：假设你是一家大型央企的数据挖掘工程师，你的团队正在开发一个基于用户行为数据的分析系统，用于优化业务流程和提高客户满意度。
在项目中，你需要使用数据挖掘技术来发现潜在的用户需求和行为模式，并将这些洞察应用于产品设计和营销策略中。
请描述你将如何进行需求分析和规划这个项目。
参考答案及解析：第四题题目内容：请解释聚类分析的目的是什么，并简要说明两种常用的聚类算法。
第五题问题：在您的工作实践中，您遇到过哪些需要处理高维数据的场景？您是如何解决这些场景的？第六题面试官提问：请简述什么是高维数据降维，并列举几种常见的降维方法，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-distributed随机邻域嵌入（t-SNE）等。
针对每种方法简要说明其原理和适用场景，并讨论在实际应用中哪些因素会影响降维效果。
第七题题目：假设你是一家大型央企的数据挖掘工程师，负责一个跨部门的数据分析项目。
你的团队成员小王和小李在数据分析过程中产生了分歧，小王认为使用某种算法在处理大规模数据时效果更好，而小李则坚持使用另一种算法。
数据挖掘面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请解释什么是数据挖掘？它与数据分析、数据仓库等概念有什么区别？解析：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，通常涉及使用统计方法、机器学习算法等。
数据分析侧重于对数据的理解和解释，而数据仓库则是存储大量数据的系统，用于支持数据分析和挖掘。
2. 什么是特征工程？为什么它在数据挖掘中很重要？解析：特征工程是指将原始数据转换为更适合模型处理的形式的过程。
它包括特征选择、特征提取和特征变换等。
特征工程的重要性在于，它可以提高模型的准确性和泛化能力，减少过拟合，提高模型的可解释性。
3. 请解释什么是机器学习？它与数据挖掘有什么关系？解析：机器学习是使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。
数据挖掘是机器学习的一个应用领域，它使用机器学习算法来发现数据中的模式和知识。
4. 什么是监督学习、无监督学习和半监督学习？解析：- 监督学习：在已知输入和输出关系的情况下，学习一个函数来预测输出。
例如，分类和回归。
- 无监督学习：在只有输入数据的情况下，学习数据的结构和模式。
例如，聚类和关联规则学习。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，使用部分标记数据和大量未标记数据。
5. 什么是交叉验证？它在数据挖掘中有什么作用？解析：交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集分为训练集和验证集，不断替换验证集来评估模型在不同数据子集上的表现。
它有助于减少模型评估中的偏差和方差。
二、数据处理与预处理6. 什么是数据清洗？请列举至少三种常见的数据清洗任务。
解析：数据清洗是指识别和纠正数据中的错误、异常和不一致的过程。
常见的数据清洗任务包括：- 缺失值处理：识别并处理缺失的数据。
- 异常值检测：识别和修正异常值。
- 数据格式化：统一数据格式，如日期格式、货币格式等。
7. 什么是数据标准化？它与数据归一化有什么区别？解析：数据标准化是指将数据缩放到具有相同尺度范围的过程，通常使用z-score 标准化。
数据挖掘算法专家工程师岗位面试题及答案(经典版)
数据挖掘算法专家工程师岗位面试题及答案1.什么是数据挖掘？数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联和信息的过程。
它涵盖了预处理、特征选择、模型构建等步骤。
回答：数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从大量数据中提取出有用的信息、模式和关联。
这些信息可以帮助企业做出决策、预测趋势，从而提升业务绩效。
例如，通过分析用户购买历史数据，可以预测他们未来可能的购买行为。
2.解释监督学习和无监督学习的区别。
监督学习需要标记的训练数据，无监督学习则无需标记数据，它主要用于发现数据内部的模式和结构。
回答：监督学习是一种机器学习方法，其中模型根据带有标签的训练数据进行训练，以预测新数据的标签。
无监督学习则是处理无标签数据，旨在发现数据中的模式和结构，例如通过聚类分析。
举例来说，监督学习可以用于垃圾邮件分类，而无监督学习可以用于市场细分，发现潜在的消费者群体。
3.什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？过拟合是模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的情况。
欠拟合则是模型无法适当地拟合训练数据。
回答：过拟合指模型过度学习训练数据中的噪声和细节，导致在新数据上表现不佳。
解决方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、引入正则化等。
欠拟合则意味着模型太简单，无法捕捉数据中的模式。
解决方法包括使用更复杂的模型、增加特征等。
例如，通过调整决策树的深度来控制过拟合和欠拟合。
4.请解释交叉验证的原理及其在模型选择中的作用。
交叉验证是将数据分为多个子集，轮流将其中一个子集用作验证集，其余用作训练集，以评估模型性能。
回答：交叉验证通过将数据集划分为训练集和验证集，多次训练模型并在不同验证集上测试性能，以获得更稳健的模型评估。
它有助于避免模型在特定数据集上过度优化，提高了模型在未知数据上的泛化能力。
例如，k折交叉验证可以有效评估不同模型在不同数据子集上的表现，帮助选择最合适的模型。
5.请解释ROC曲线和AUC值在二分类问题中的意义。
数据挖掘工程师招聘面试题及回答建议(某大型央企)2025年
2025年招聘数据挖掘工程师面试题及回答建议(某大型央企)(答案在后面)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简述数据挖掘的基本流程，并说明每个步骤的主要任务。
第二题题目：请解释什么是特征选择，并描述几种常用的特征选择方法。
在实际应用中，特征选择对模型性能有何影响？第三题题目：请描述一次您在数据挖掘项目中遇到的复杂问题，以及您是如何分析和解决这个问题的。
第四题题目描述：请阐述数据挖掘在金融风险控制中的应用，并结合实际案例说明其作用及意义。
第五题题目：请简述数据挖掘技术在金融行业中的应用场景及价值。
第六题题目：请谈谈您在以往工作中遇到的最大的数据挖掘挑战，以及您是如何克服这个挑战的？第七题题目描述：您在简历中提到参与过一个数据挖掘项目，该项目旨在通过分析大量用户行为数据，预测用户流失风险。
请详细描述一下您在该项目中扮演的角色，以及您是如何利用数据挖掘技术来解决问题的。
第八题题目：请谈谈您在数据挖掘项目中遇到的最具挑战性的问题，以及您是如何解决这个问题的？第九题题目：请您描述一次您在数据挖掘项目中遇到的最具挑战性的问题，以及您是如何解决这个问题的。
第十题题目：请描述一次您在数据挖掘项目中遇到的最具挑战性的问题，以及您是如何解决这个问题的。
2025年招聘数据挖掘工程师面试题及回答建议(某大型央企)面试问答题（总共10个问题）第一题题目：请简述数据挖掘的基本流程，并说明每个步骤的主要任务。
答案：数据挖掘的基本流程通常包括以下步骤：1.业务理解：与业务团队沟通，了解业务目标、数据来源、数据质量要求等，确保数据挖掘工作能够满足实际需求。
2.数据收集：根据业务需求，从不同的数据源（如数据库、日志文件等）收集所需的数据。
3.数据预处理：对收集到的数据进行清洗、转换、整合等处理，以提高数据质量，为后续挖掘提供良好的数据基础。
4.特征工程：从原始数据中提取出对挖掘任务有重要意义的特征，以增强模型的效果。
5.模型选择：根据挖掘任务的特点，选择合适的算法模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。
广告行业数据挖掘算法工程师岗位面试题及答案(经典版)
广告行业数据挖掘算法工程师岗位面试题及答案1.介绍一下你在数据挖掘和机器学习领域的经验。
答：我在过去的X年里一直从事数据挖掘和机器学习相关工作，参与过多个项目。
例如，在上一家公司，我负责开发了一个广告推荐系统，通过分析用户行为数据，提高了广告点击率10%。
我也在Kaggle竞赛中获得过优异的成绩，证明了我的数据分析和建模能力。
2.请谈谈在广告行业中，数据挖掘在哪些方面可以发挥作用。
答：在广告行业中，数据挖掘可以应用于广告定向、效果评估、个性化推荐等方面。
例如，通过挖掘用户的浏览历史和点击行为，可以更精准地定向广告，提高投放效果。
3.你是如何处理大规模广告数据的？请描述你的方法。
答：处理大规模广告数据需要分布式计算和优化算法。
我会使用Spark等工具进行数据预处理和分析，同时采用特征工程来提取有用的信息。
另外，我还会利用降维技术如PCA来减少数据维度，以提高模型训练效率。
4.在广告点击率预测中，你会选择使用哪种机器学习算法？为什么？答：在点击率预测中，我会尝试使用一系列算法，如逻辑回归、随机森林、梯度提升等。
具体选择取决于数据情况和性能要求。
例如，逻辑回归适用于线性关系，而随机森林适用于处理高维度和非线性关系的数据。
5.如果广告数据存在严重的类别不平衡问题，你将如何应对？答：处理类别不平衡可以采用欠采样、过采样或集成方法。
我会根据具体情况选择适合的方法。
例如，对于过采样，我可以使用SMOTE算法生成合成样本，以平衡类别分布。
6.请描述一次你在广告投放优化方面的成功经历。
答：我曾参与一个广告投放优化项目，通过分析广告投放时段和地域的数据，优化了广告投放策略。
我们建立了一个预测模型，根据历史数据预测哪些时段和地域更容易吸引目标用户，从而提高了广告的点击率和转化率。
7.如何处理广告数据中的缺失值？答：处理缺失值可以采用填充、删除或模型预测方法。
我会首先分析缺失值的分布，然后根据特征的性质选择填充方法，比如用均值、中位数填充数值特征，用众数填充分类特征。
数据挖掘一些面试题总结
数据挖掘一些面试题总结数据挖掘一些面试题总结（Data Mining）摘录一段企业面对海量数据应怎么具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？首先举行数据的预处理，要紧举行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。
请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL 工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。
ETL工具：Ascential DataStage ，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream 市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA 请谈一下你对元数据治理在数据仓库中的运用的明白。
元数据能支持系统对数据的治理和维护，如对于数据项存储办法的元数据能支持系统以最有效的方式拜访数据。
具体来讲,在数据仓库系统中，元数据机制要紧支持以下五类系统治理功能：（１）描述哪些数据在数据仓库中；（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（３）记录依照业务事件发生而随之举行的数据抽取工作时刻安排；（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行事情；（５）衡量数据质量。
数据挖掘对聚类的数据要求是啥？（1）可伸缩性（2）处理别同类型属性的能力（3）发觉任意形状的聚类（4）使输入参数的领域知识最小化（5）处理噪声数据的能力（6）关于输入顺序别敏感（7）高维性（8）基于约束的聚类（9）可解释性和可利用性简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域并举例。
思想：其发觉关联规则分两步，第一是经过迭代，检索出数据源中所有烦琐项集，即支持度别低于用户设定的阀值的项即集，第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满脚用户最小信任度的规则，其中，第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心，也占整个算法工作量的大部分。
【数据分析与挖掘（二）】面试题汇总（附答案）
【数据分析与挖掘（⼆）】⾯试题汇总（附答案）在求职的道路上，当你过了笔试的第⼀道坎，紧接着尤为重要的就是⾯试，它将直⾯公司技术主管与HR。
现整理python数据分析与挖掘相关⾯试题如下(代码已亲试)，供⾃⼰与有需要的同仁共同学习提⾼。
活到⽼，学到⽼！（梭伦）终⾝学习！⾯试题python数据分析1 列举⼏个常⽤的python分析数据包及其作⽤数据处理和分析：NumPy, SciPy, Pandas机器学习：SciKit可视化： Matplotlib, Seaborn2 在python中如何创建包含不同类型数据的dataframe利⽤pandas包的DataFrame函数的serias创建列然后⽤dtype定义类型：df = pd.DataFrame({'x': pd.Series(['1.0', '2.0', '3.0'], dtype=float), 'y': pd.Series(['1', '2', '3'],dtype=int)})3 归⼀化归⼀化⽅法:最⼩-最⼤规范化、零-均值规范化、⼩数定标规范化作⽤1：消除量纲，在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。
当各指标间的⽔平相差很⼤时，如果直接⽤原始指标值进⾏分析，就会突出数值较⾼的指标在综合分析中的作⽤，相对削弱数值⽔平较低指标的作⽤。
因此，为了保证结果的可靠性，需要对原始指标数据进⾏标准化处理。
作⽤2：提升模型的收敛速度,狭长的标量场经过标准化后变得⽐较圆，这样会⼤⼤提升计算的收敛速度。
4 如何处理缺失数据？(如果缺失的数据不可得，将采⽤何种⼿段收集？)1）删除样本或删除字段2）⽤中位数、平均值、众数等填充3）插补：同类均值插补、多重插补、极⼤似然估计4）⽤其它字段构建模型，预测该字段的值，从⽽填充缺失值（注意：如果该字段也是⽤于预测模型中作为特征，那么⽤其它字段建模填充缺失值的⽅式，并没有给最终的预测模型引⼊新信息）5）onehot，将缺失值也认为⼀种取值6）压缩感知及矩阵补全5 如何避免决策树过拟合1）限制树深2）剪枝3）限制叶节点数量4）正则化项5）增加数据6）bagging（subsample、subfeature、低维空间投影）7）数据增强（加⼊有杂质的数据）8）早停6 怎么做恶意刷单检测分类问题⽤机器学习⽅法建模解决，我想到的特征有：1）商家特征：商家历史销量、信⽤、产品类别、发货快递公司等2）⽤户⾏为特征：⽤户信⽤、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺⾏为、⽀付账号3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、⼿机型号等4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率上升等5）评论⽂本检测：刷单的评论⽂本可能套路较为⼀致，计算与已标注评论⽂本的相似度作为特征6）图⽚相似度检测：同理，刷单可能重复利⽤图⽚进⾏评论7 讲下 K-Means算法的原理及改进，遇到异常值怎么办？评估算法的指标有哪些？1）k-means原理：选k个点开始作为聚类中⼼，然后剩下的点根据距离划分到类中；找到新的类中⼼；重新分配点；迭代直到达到收敛条件或者迭代次数。
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数据挖掘一些面试题总结（Data Mining）摘录一段企业面对海量数据应如何具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。
请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。
ETL工具：Ascential DataStage ，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA 请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。
元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。
具体来说,在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能：（１）描述哪些数据在数据仓库中；（２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（５）衡量数据质量。
数据挖掘对聚类的数据要什么？（1）可伸缩性（2）处理不同类型属性的能力（3）发现任意形状的聚类（4）使输入参数的领域知识最小化（5）处理噪声数据的能力（6）对于输入顺序不敏感（7）高维性（8）基于约束的聚类（9）可解释性和可利用性简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域并举例。
思想：其发现关联规则分两步，第一是通过迭代，检索出数据源中所有烦琐项集，即支持度不低于用户设定的阀值的项即集，第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满足用户最小信任度的规则，其中，第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心，也占整个算法工作量的大部分。
在商务、金融、保险等领域皆有应用。
在建筑瓷行业中的交叉销售应用，主要采用了Apriori 算法通过阅读该文挡，请同学们分析一下数据挖掘在电子商务领域的应用情况（请深入分析并给出实例，切忌泛泛而谈）？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。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子？ (B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个13.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？ (A)A 第一个B 第二个C 第三个D 第四个14.下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A 标称B 序数C 区间D相异15. 在上题中，属于定量的属性类型是：(C)A 标称B 序数 C区间 D 相异16. 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A 计数属性B 离散属性 C非对称的二元属性 D 对称属性17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样18.下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造19. 考虑值集{1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是(C)A 2B 3C 3.5D 520. 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A 傅立叶变换 B特征加权 C 渐进抽样D维归约21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是： (B)A 1比特B 2.6比特C 3.2比特D 3.8比特22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规化的方法将属性的值映射到0至1的围。
对属性income的73600元将被转化为：(D)A 0.821B 1.224C 1.458D 0.71623.假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。
第二个箱子值为：(A)A 18.3B 22.6C 26.8D 27.924. 考虑值集{12 24 332 4 55 68 26}，其四分位数极差是：(A)A 31B 24C 55D 325. 一所大学的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。
则年级属性的众数是： (A)A 一年级B二年级 C 三年级 D 四年级26. 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术： (B)A 等高线图 B饼图 C 曲面图 D 矢量场图27. 在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是： (D)A 有放回的简单随机抽样 B无放回的简单随机抽样 C分层抽样 D 渐进抽样28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C)A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据容;B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据容;D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.29. 关于基本数据的元数据是指:(D)A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.30. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;B. 数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.31. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A)A. 数据仓库开发要从数据出发;B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;D. 在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式32. 在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是: (D)A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.B. 当数据仓库的每个单独组件完成后,就需要对他们进行单元测试.C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.D. 在测试之前没必要制定详细的测试计划.33. OLAP技术的核心是: (D)A. 在线性;B. 对用户的快速响应;C. 互操作性.D. 多维分析;34. 关于OLAP的特性,下面正确的是: (D)(1)快速性 (2)可分析性 (3)多维性 (4)信息性 (5)共享性A. (1) (2) (3)B. (2) (3) (4)C. (1) (2) (3) (4)D. (1) (2) (3) (4) (5)35. 关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.C. OLAP的特点在于事务量大,但事务容比较简单且重复率高.D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.36. OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说确的是: (D)A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性;B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.C. 基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合.D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作.37. 关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: (A)A. OLAP事务量大,但事务容比较简单且重复率高.B. OLAP的最终数据来源与OLTP不一样.C. OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.D. OLTP以应用为核心,是应用驱动的.38. 设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生__(C)__个关联规则。
A、4B、5C、6D、740. 概念分层图是__(B)__图。
A、无向无环B、有向无环C、有向有环D、无向有环41. 频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是： (C)A、频繁项集频繁闭项集 =最大频繁项集B、频繁项集 = 频繁闭项集最大频繁项集C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集D、频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集42. 考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（C）A、1，2，3，4B、1，2，3，5C、1，2，4，5D、1，3，4，543.下面选项中t不是s的子序列的是 ( C )A、s=<{2,4},{3,5,6},{8}>t=<{2},{3,6},{8}>B、s=<{2,4},{3,5,6},{8}>t=<{2},{8}>C、s=<{1,2},{3,4}>t=<{1},{2}>D、s=<{2,4},{2,4}>t=<{2},{4}>44. 在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为 ( B )A、频繁子集挖掘B、频繁子图挖掘C、频繁数据项挖掘D、频繁模式挖掘45. 下列度量不具有反演性的是(D)A、系数B、几率C、Cohen度量D、兴趣因子46. 下列__(A)__不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。