数据挖掘试卷一
图书馆数据挖掘与分析考核试卷
B.提高工作效率
C.增强服务个性化
D.降低人力资源成本
13.以下哪些是图书馆数据挖掘中可能遇到的挑战？（")
A.数据隐私保护
B.数据更新频率
C.数据存储成本
D.数据挖掘模型的解释性
14.以下哪些技术可以用于图书馆大数据的处理？（）
A. Hadoop
B. Spark
C. NoSQL数据库
20.以下哪些是图书馆数据挖掘与分析的未来发展趋势？（）
A.机器学习
B.深度学习
C.物联网技术
D.传统数据分析方法的使用减少
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在图书馆数据挖掘中，______是一种常用的分类算法。（）
2.图书馆数据分析的目的是为了提高服务质量，其中______是衡量服务质量的重要指标。（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.图书馆数据挖掘的主要目的是为了优化图书馆的藏书结构。（）
2.在图书馆数据挖掘中，关联规则挖掘可以用来发现读者的借阅模式。（）
3.数据挖掘只适用于结构化数据，无法处理非结构化数据。（）
4.在图书馆数据分析中，所有的数据挖掘算法都能够提供相同的准确度。（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据挖掘模型选择
5.以下哪些技术可以用于图书馆读者数据分析？（）
A.决策树
B. K-means聚类
C.关联规则挖掘
D.云计算
6.下列哪些工具可用于图书馆数据分析中的数据可视化？（）
A. Tableau
B. Power BI
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。
期刊出版与学术期刊的数据挖掘利用考核试卷
B.审稿
C.发放稿费
D.校对
2.学术期刊的主要功能是什么？（）
A.传播学术成果
B.赚取广告费
C.增加作者收入
D.提高出版社知名度
3.数据挖掘在学术期刊中的应用主要包括哪些方面？（）
A.优化排版
B.分析学术趋势
C.提高印刷质量
D.降低出版成本
4.以下哪种数据库不是常用的学术期刊数据库？（）
A. CNKI
C.研究领域热门程度
D.作者的知名度
18.以下哪些工具可以用于学术期刊数据挖掘中的自然语言处理？（）
A. NLTK
B. spaCy
C. Jieba
D. Stanford NLP
19.以下哪些组织或项目致力于学术期刊开放获取的发展？（）
A. PLOS
B. COPE
C. DOAJ
D. OASPA
20.以下哪些方法可以用于学术期刊数据挖掘中的关联规则挖掘？（）
B. Editorial Manager
C. Open Journal Systems
D. GitHub
16.以下哪些措施可以帮助学术期刊提高在线可见性？（）
A.使用DOI
B.优化搜索引擎关键词
C.在社交媒体上宣传
D.提高网站用户体验
17.以下哪些因素可能影响学术期刊的接受率？（）
A.论文质量
B.期刊的影响因子
18. A
19. D
20. D
二、多选题
1. ACD
2. AD
3. AB
4. ABCD
5. ABC
6. ABCD
7. ABC
8. ABD
9. ABCD
10. ABD
零售数据挖掘与大数据分析考核试卷
C. 分布式文件系统
D. 云计算
7. 在零售数据挖掘中，以下哪些方法可以用于销量预测？（ ）
A. 时间序列分析
B. 线性回归
C. 神经网络
D. 决策树
8. 以下哪些特点描述了Hadoop框架？（ ）
A. 高可靠性
B. 高扩展性
C. 高性能
D. 易用性
9. 以下哪些属于数据预处理中的常见任务？（ ）
15. 以下哪个技术不属于云计算技术？（ ）
A. 分布式计算
B. 虚拟化
C. 大数据存储
D. 互联网技术
16. 在零售数据挖掘中，以下哪个指标可以衡量客户满意度？（ ）
A. NPS（Net Promoter Score）
B. ROI（Return on Investment）
C. GMV（Gross Merchandise Volume）
2. 零售数据挖掘中，通过分析客户购买行为来预测客户未来购买可能性的技术是______。
3. 下列哪种算法常用于解决分类和回归问题：______。
4. 在零售业中，通过分析客户消费记录来识别具有相似购买行为的客户群体，这种方法称为______。
5. 下列哪种数据库是非关系型的，适用于存储大量非结构化数据：______。
A. 散点图
B. 饼图
C. 热力图
D. 3D图
15. 以下哪些技术是云计算服务模型中的主要类型？（ ）
A. IaaS（基础设施即服务）
B. PaaS（平台即服务）
C. SaaS（软件即服务）
D. DaaS（数据即服务）
16. 在零售数据挖掘中，以下哪些指标可以用于评估促销活动的效果？（ ）
A. 销售额增长
电信数据挖掘与分析考核试卷
5.在电信数据挖掘中，关联规则挖掘可以用来发现产品之间的销售关系。（√）
6.交叉验证是一种用于评估模型过拟合风险的方法。（√）
7.在进行数据挖掘时，特征选择和特征提取是相同的概念。（×）
8. Hadoop和Spark都是大数据处理框架，它们在处理数据的方式上完全相同。（×）
10.在电信数据挖掘中，__________是指将数据挖掘结果应用到实际业务中，以实现业务目标。
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.数据挖掘与分析的主要目的是为了验证已有的假设。（）
2.在电信数据挖掘中，决策树算法只能用于分类问题。（）
3.数据预处理是数据挖掘过程中的一个可选步骤。（）
A.决策树
B.神经网络
C.随机森林
D. SQL查询
10.电信数据挖掘中，以下哪个特征通常与客户流失率相关？（）
A.客户年龄
B.客户性别
C.客户收入
D.以上都是
11.在电信数据挖掘中，以下哪个算法不适用于客户分群？（）
A. K-means聚类
B.层次聚类
C. DBSCAN聚类
D.逻辑回归
12.以下哪个工具不常用于电信数据挖掘？（）
C. LSTM网络
D.决策树
14.在电信数据挖掘中，以下哪些方法可以用于关联规则挖掘？（）
A. Apriori算法
B. Eclat算法
C. FP-growth算法
D. K-means聚类
15.以下哪些技术属于大数据处理框架？（）
A. Hadoop
B. Spark
C. Flink
D. MySQL
物联网医疗健康数据挖掘考核试卷
B.数据挖掘
C.人工智能
D.数据备份
8.在医疗健康数据挖掘中，以下哪个指标可以评估模型的性能？（）
A.召回率
B.精确率
C. F1分数
D.所有上述
9.以下哪个不是医疗健康器设备
D.医疗影像
10.以下哪个不是物联网医疗健康数据挖掘的主要挑战？（）
A.数据量大
B.数据多样性
C.数据质量
D.数据安全性
11.以下哪个不是医疗健康数据挖掘的预处理方法？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据备份
12.以下哪个不是物联网医疗健康数据挖掘的应用场景？（）
A.疾病预测
B.病情评估
C.药物推荐
D.健康教育
13.以下哪个不是数据挖掘在医疗健康领域的优势？（）
A.相关系数
B.主成分分析
C.逐步回归
D.信息增益
14.以下哪些是医疗健康数据挖掘的应用领域？（")
A.药物发现
B.疾病预测
C.健康管理
D.医疗资源优化
15.以下哪些是医疗健康数据挖掘中的时间序列分析方法？（")
A. ARIMA
B. SARIMA
C. LSTM
D.线性回归
16.以下哪些是医疗健康数据挖掘中的模式发现任务？（")
4.人工神经网络在医疗健康数据挖掘中只能用于分类任务。（）
5.交叉验证是一种评估模型性能的方法，它可以提高模型的泛化能力。（）
6.在医疗健康数据挖掘中，所有的数据都可以公开共享。（）
7.时间序列分析只能用于分析具有时间属性的医疗数据。（）
8.在医疗健康数据挖掘中，关联规则分析只能发现频繁项集。（）
安全网络数据挖掘与隐私保护技术考核试卷
4.数据挖掘模型过拟合是指模型在训练集上的表现差，但在测试集上的表现好。（）
5.支持向量机（SVM）是一种用于回归分析的算法。（）
6.数据仓库中的数据通常是实时的。（）
7.加密技术是保护数据隐私的最有效手段之一。（）
8.在关联规则学习中，提升度（Lift）是一个衡量规则有趣程度的指标。（）
9.在数据挖掘中，______是指将数据集中的记录分配到预定义的类别中。（）
10.实现差分隐私的一种技术是通过添加______来保护数据。（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.数据挖掘的目的之一是从大数据集中发现模式和关联。（）
2.数据脱敏是一种在数据挖掘之前对数据进行处理的技术，以保护个人隐私。（）
17. ABD
18. ABC
19. ABD
20. ABCD
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标是______。（）
2.常用于网络数据挖掘中的文本分类的算法是______。（）
3.为了保护隐私，可以在数据发布前对数据进行______处理。（）
9.分类
10.噪声
判断题答案：
1. √
2. √
3. √
4. ×
5. ×
6. ×
7. √
8. √
9. ×
10. ×
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
1.请描述数据挖掘中分类和聚类的区别，并给出各自在实际应用中的例子。（）
2.简要阐述差分隐私的概念及其在网络数据挖掘中的作用。（）
电信行业数据挖掘与分析技术考核试卷
B.数据集成
C.数据转换
D.数据可视化
5.下列哪种算法不适用于电信行业中的异常检测？（）
A. K-means聚类
B.箱线图
C. DBSCAN
D. Isolation Forest
6.在电信行业数据分析中，以下哪种指标通常用于衡量客户价值？（）
A. ARPU（平均每用户收入）
B. Churn Rate（流失率）
3. Hadoop是一个关系型数据库管理系统，适用于处理大规模数据集。（）
4.电信行业的客户流失率（Churn Rate）是衡量客户满意度和忠诚度的重要指标。（）
5.在机器学习中，监督学习是一种无标签数据的学习方法。（）
6. Spark相对于Hadoop来说，更适合处理实时数据。（）
7.在电信网络中，基站覆盖范围越大，信号质量越好。（）
A. Hadoop
B. Spark
C. Flink
D. .NET Framework
18.在电信行业数据挖掘中，以下哪个方法与“预测分析”无关？（）
A.回归分析
B.时间序列分析
C.决策树
D.数据清洗
19.以下哪个算法不适用于电信行业中的推荐系统？（）
A.协同过滤
B.内容推荐
C.深度学习
D.聚类分析
20.在电信行业中，以下哪个概念与“网络切片”相关？（）
（）
6.在数据挖掘中，__________算法是一种常用的分类算法，它可以用于预测分类标号。
（）
7.__________是一种在Hadoop生态系统中的实时数据处理框架，它提供了快速的数据处理能力。
（）
8.在电信行业中，__________是一种常用的评估网络性能和客户满意度的指标。
互联网数据挖掘与分析方法考核试卷
B. Spark
C. Hive
D. Pig
20.在数据分析中，以下哪个指标用于衡量两个变量之间的线性关系？（）
A.相关系数
B.协方差
C.平均值
D.方差
（以下为试卷其他部分的提示，但不包含在本次要求输出范围内）
二、多项选择题（本题共10小题，每小题2分，共20分，在每小题给出的四个选项中，有两个或两个以上选项是符合题目要求的）
D. F1分数
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
41.在数据挖掘中，用于描述数据一般特性的方法是______。
42.在大数据分析中，______是指数据的规模、速度和多样性。
43.互联网数据挖掘中，______是指从大量数据集中发现潜在的、有价值的信息和知识的过程。
62.常用技术包括数据清洗（去除错误数据）、数据集成（合并不同数据源）和数据变换（标准化/归一化数据）。这些技术保证了数据质量，提高了数据挖掘的准确性和效率。
63.关联规则挖掘是从大量数据中发现项目之间的有趣关系。例如，在购物篮分析中，可以找出顾客同时购买的商品组合，帮助商家优化商品布局和促销策略。
64.实时数据流处理需要快速摄取、处理和分析数据。与批处理不同，实时处理强调即时性和连续性，如使用流处理框架（如Spark Streaming）处理数据。批处理通常处理大量历史数据，而实时处理关注最新数据，以快速响应业务需求。
互联网数据挖掘与分析方法考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
商业服务机器人的数据挖掘考核试卷
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.在商业服务机器人中，数据挖掘的主要目的是从大量数据中发现模式和知识，以支持商业决策。数据挖掘的英文全称是_______。
2.机器学习中，监督学习的特点是使用标注的训练数据来训练模型，其中最常用的监督学习算法是_______。
商业服务机器人的数据挖掘考核试卷
考生姓名：答题日期：得分：判卷人：
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.商业服务机器人使用的数据挖掘技术中，以下哪一项不属于分类算法？（）
A.决策树
B.支持向量机
C.聚类分析
D.逻辑回归
2.在商业服务机器人中，以下哪个不是数据预处理的主要步骤？（）
7.在商业服务机器人的数据挖掘项目中，_______是评估模型性能的重要指标之一。
8.为了保护用户隐私，商业服务机器人在数据挖掘过程中应采取_______等措施。
9.在大数据处理中，_______是一个常用的分布式存储系统，它可以提供高吞吐量的数据访问。
10.商业服务机器人在进行数据挖掘时，_______是一种常用的无监督学习方法，用于发现数据中的潜在模式。
D.标注问题
5.以下哪项不是商业服务机器人数据挖掘中的特征工程？（）
A.特征提取
B.特征选择
C.特征转换
D.特征学习
6.在商业服务机器人中，以下哪个不是常用的数据可视化工具？（)
A. Matplotlib
B. Tableau
C. TensorFlow
D. Seaborn
7.以下哪个算法通常用于商业服务机器人的推荐系统？（）
土地资源数据挖掘与分析考核试卷
C.分析土地市场趋势
D.以上皆是
2.下列哪种不属于土地资源数据类型？（）
A.地块属性数据
B.地块交易数据
C.人口普查数据
D.社交媒体数据
3.在土地资源数据挖掘中，以下哪个环节不属于数据预处理？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据可视化
D.数据转换
4.土地资源数据挖掘中，常用的数据挖掘技术不包括？（）
A.交叉验证
B.留出法
C. bootstrap法
D.逻辑回归
17.以下哪个不属于土地资源数据挖掘的成果应用？（）
A.政策制定
B.投资决策
C.资源配置
D.机器学习
18.在土地资源数据分析中，以下哪个不是常用的数据挖掘算法？（）
A.决策树
B.神经网络
C.支持向量机
D. K均值
19.以下哪个不是土地资源数据挖掘的基本任务？（）
B.聚类分析
C.数据清洗
D.噪声检测算法
10.以下哪些工具可以用于土地资源数据分析？（）
A. ArcGIS
B. QGIS
C. MATLAB
D. Excel
11.土地资源数据分析中，哪些方法可以用于关联规则挖掘？（）
A. Apriori算法
B. Carma算法
C. FP-growth算法
D.决策树算法
A.描述性分析
B.预测性分析
C.规范性分析
D.解释性分析
20.在土地资源数据挖掘中，以下哪个不是数据挖掘的基本过程？（）
A.数据收集
B.数据预处理
C.模型训练
D.数据后处理
（以下为其他题型，根据需要可自行添加）
数据挖掘与知识发现技术考核试卷
4.在数据挖掘中，______是指数据集中的记录没有重复出现。（）
5.在大数据分析中，______技术可以处理海量数据的存储和计算问题。（）
6.常用于文本分析的______模型可以识别文本中的潜在主题分布。（）
7.在数据挖掘中，______是一种无监督学习任务，旨在发现数据中的潜在模式。（）
C.潜在狄利克雷分配
D.独立成分分析
17.以下哪些算法可以用于文本分类？（）
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C.决策树
D.聚类算法
18.以下哪些是数据挖掘中的隐私问题？（）
A.数据泄露
B.数据隐私保护
C.数据匿名化
D.数据共享
19.以下哪些方法可以用于异常检测？（）
A.箱线图
B.密度估计
C.机器学习模型
D.数据分析
8.以下哪个模型不是机器学习模型？（）
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.决策树模型
D.数据流模型
9.在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据之间的相互依赖关系？（）
A.相关性
B.独立性
C.因果关系
D.非线性关系
10.以下哪个算法不是基于距离的聚类算法？（）
A. K-均值
B.层次聚类
C.密度聚类
10. C
11. B
12. D
13. A
14. C
15. D
16. D
17. D
18. C
19. B
20. D
二、多选题
1. ABCD
2. ABC
3. AB
4. ABC
5. ABC
6. ABC
电信客户数据挖掘与分析考核试卷
4.逻辑回归模型只能用于分类问题，不能用于回归问题。（）
5.数据预处理是电信客户数据挖掘过程中最不重要的一步。（）
6.在电信客户流失预测中，决策树的解释性比神经网络模型要好。（）
7.电信客户数据挖掘的主要目的是为了提高企业的短期利润。（）
2.电信客户数据分析中，______是衡量客户对电信服务满意程度的指标。
3.在数据挖掘中，______是一种常用的分类算法，它通过树结构来进行决策。
4.电信客户数据挖掘的目的是为了提高客户的______和降低客户的______。
5.在进行数据挖掘之前，需要进行______，以消除数据中的错误和异常。
A.回归
B.分类
C.聚类
D.预测
19.以下哪个不是电信客户数据分析中常用的数据可视化工具？（）
A. Tableau
B. Power BI
C. Excel
D. SPSS
20.在电信客户数据挖掘中，以下哪个概念表示从大量数据中提取有价值的信息的过程？（）
A.数据挖掘
B.数据分析
C.数据可视化
D.数据预处理
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
1.电信客户数据挖掘可以用于以下哪些方面？（）
A.识别潜在的高端客户
B.预测客户的未来消费行为
C.优化网络资源分配
D.提高客户服务质量
2.以下哪些方法可以用于电信客户细分？（）
A.判别分析
B.聚类分析
A.特征选择
B.模型融合
C.超参数调优
D.数据增强
20.以下哪些是电信客户数据分析中常用的数据挖掘软件？（）
《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案
《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案数据挖掘方法期末考试试卷一、选择题（每题5分，共25分）1. 数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的模式和知识。
以下哪项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. 决策树是一种常见的分类算法，它在哪个阶段进行剪枝？A. 生成阶段B. 修剪阶段C. 测试阶段D. 应用阶段答案：B3. K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？A. 1B. 3C. 5D. 10答案：B4. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指？A. 一条规则必须满足的最小条件概率B. 一条规则必须满足的最小置信度C. 数据集中满足条件概率的最小值D. 数据集中满足条件的最小实例数答案：D5. 以下哪种技术不属于聚类分析？A. 层次聚类B. 基于密度的聚类C. 基于距离的聚类D. 基于规则的聚类答案：D二、填空题（每题5分，共25分）1. 在分类算法中，将数据集中的每个实例分配给一个类别的过程称为________。
答案：分类2. 决策树算法中，用于评估节点纯度的指标有________、________和________等。
答案：信息熵、增益、增益率3. K-均值聚类算法中，簇心的初始值通常通过________算法来确定。
答案：随机初始化4. 在关联规则挖掘中，________、________和________是三个基本的概念。
答案：项集、频繁项集、关联规则5. 在基于距离的聚类算法中，常用的距离度量有________、________和________等。
答案：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是决策树，以及它的工作原理。
答案：决策树是一种常见的分类和回归算法，它通过一系列的判断条件将数据集划分为不同的子集，最终达到分类或回归的目的。
它的工作原理是从根节点开始，根据特征值的不同，选择合适的分支，一直递归到叶节点，得到最终的预测结果。
数据挖掘与商业洞察考核试卷
答案：_______
2.数据挖掘的五个基本步骤通常被称为CRISP-DM，其中C代表________。
答案：_______
3.在数据仓库中，数据通常是按照________、________和________三个维度组织。
5.支持向量机（SVM）只能用于分类问题，不能用于回归问题。（）
答案：_______
6.聚类分析是一种无监督的学习方法，它需要预先定义类别标签。（）
答案：_______
7.主成分分析（PCA）是一种降维技术，它通过最大化数据的方差来选择新的特征维度。（）
答案：_______
8.在数据挖掘中，过拟合是指模型在训练数据上表现得比在实际数据上更好。（）
2.关联规则挖掘是发现数据中项集之间有趣关系的方法。例如，超市发现购买尿布的顾客往往购买啤酒，通过调整货架布局，可以促进这两者的销售。
3.数据预处理包括清洗、集成、变换等，目的是提高数据质量，减少噪声，确保挖掘结果的有效性。例如，缺失值处理、异常值检测、数据标准化等。
4.使用决策树预测客户流失时，需选择合适的特征，构建树模型，通过剪枝避免过拟合。评估模型性能可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法进行，优化可以通过调整树深度、叶子节点最小样本数等参数实现。
B.置信度
C.提升度
D.相关度
9.以下哪些是机器学习中常用的分类算法？（）
A.决策树
B.逻辑回归
C.神经网络
D. K-means
10.在数据挖掘中，以下哪些方法可以用于特征选择？（）
A.过滤式
B.包裹式
C.嵌入式
D.以上都不正确
11.以下哪些是数据挖掘项目的关键步骤？（）
信用数据挖掘技术考核试卷
10. ABC
11. BCD
12. ABC
13. ABC
14. ABC
15. ABC
16. ABC
17. ABC
18. ABC
19. ABC
20. ABC
三、填空题
1.统计分析
2. FICO评分
3.目标确定
4.逻辑回归
5.数据挖掘
6.数据探索
7.准确率
8.异常检测
9.关联规则分析
10.时间序列分析
3.数据挖掘中的______步骤是确定数据挖掘目标的过程。
4.在信用风险评估中，______是一种常用的分类算法。
5.信用数据挖掘中，______是指从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
6.信用数据挖掘的______阶段是对数据进行探索和分析，以发现潜在的模式。
7.在信用数据挖掘中，______是衡量模型性能的一个重要指标。
1.在信用数据挖掘中，数据预处理是一个可选步骤。（）
2.信用评分模型的目的是为了简化贷款审批流程。（）
3.在信用数据挖掘中，关联规则分析可以用来发现客户的购买习惯。（√）
4.信用风险评估中，所有的数据挖掘模型都可以用于预测信用风险。（×）
5.数据挖掘模型越复杂，其预测性能越好。（×）
6.在信用数据挖掘中，聚类分析可以用来进行客户细分。（√）
D.关联规则
6.以下哪些是数据挖掘中常用的分类算法？（）
A. KNN算法
B.支持向量机
C.随机森林
D.主成分分析
7.信用数据挖掘在银行业中的应用主要包括哪些方面？（）
A.客户细分
B.风险管理
C.营销策略
D.交易监测
企业数据挖掘与分析能力考核试卷
B.召回率
C. F1值
D.以上都是
11.以下哪种方法适用于大规模数据集的挖掘？（）
A.数据立方体
B.聚类分析
C.深度学习
D.专家系统
12.以下哪个不是数据挖掘中的分类算法？（）
A.朴素贝叶斯
B.支持向量机
C. K近邻
D.贝叶斯网络
13.在数据挖掘中，以下哪个步骤用于确保模型的泛化能力？（）
C. K-means算法
D. ID3算法
5.以下哪些方法可以用于处理数据挖掘中的异常值？（）
A.箱线图
B. 3σ原则
C.中位数绝对偏差
D.以上都是
6.以下哪些是数据挖掘中的聚类算法？（）
A. K-means
B.层次聚类
C.密度聚类
D.支持向量聚类
7.评估分类模型性能时，以下哪些指标是常用的？（）
A.准确率
B.分类模型
C.聚类模型
D.关联模型
5.在数据挖掘中，以下哪个不是常用的数据预处理方法？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据压缩
D.特征提取
6.以下哪项不是数据挖掘中的数据类型？（）
A.事务数据
B.时间序列数据
C.空间数据
D.财务数据
7.在进行数据挖掘时，以下哪个方法不适合处理缺失值？（）
A.填充固定值
B.外部数据
C.互联网数据
D.以上都是
2.数据挖掘中的数据预处理包括哪些步骤？（）
A.数据清洗
B.数据转换
C.数据归一化
D.特征选择
3.以下哪些算法可用于数据挖掘中的分类任务？（）
A.决策树
B.逻辑回归
C.支持向量机
大数据挖掘与分析技巧考核试卷
B.决策树
C. K-means算法
D.逻辑回归
5.以下哪些是常用的数据清洗方法？（）
A.缺失值处理
B.异常值处理
C.数据标准化
D.数据离散化
6.以下哪些工具可以用于数据挖掘？（）
A. R语言
B. Python
C. Weka
D. SPSS
7.以下哪些是常用的数据可视化工具？（）
8. ABCD
9. ABCD
10. ABC
11. ABC
12. ABCD
13. ABCD
14. AD
15. ABCD
16. ABCD
17. ABC
18. ABCD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1.数据存储
2.关联规则挖掘
3. HDFS
4.过拟合
5.离散化
6. RStudio
7. LSTM
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.在大数据分析中，数据可视化是数据分析过程的最后一步。（）
2. Hadoop MapReduce是一种实时数据处理框架。（）
3.在机器学习中，过拟合是指模型在训练集上的表现比在验证集或测试集上要好。（）
4. SQL和NoSQL数据库都是用来存储和管理大数据的技术。（）
B.线性判别分析（LDA）
C. t-SNE
D. UMAP
16.以下哪些是大数据生态系统中的流处理框架？（）
A. Apache Kafka
B. Apache Flume
C. Apache Samza
D. Apache Storm
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数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯）单选题1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（）A. 判定树归纳B. 贝叶斯分类C. 后向传播分类D. 基于案例的推理2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。
A、简洁性B、确定性C.、实用性D、新颖性3．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4．数据归约的目的是（）A、填补数据种的空缺值B、集成多个数据源的数据C、得到数据集的压缩表示D、规范化数据5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A.数据清理B.数据集成C.数据变换D.数据归约6．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在第几个箱子内？(B)A 第一个B 第二个C 第三个D 第四个7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。
A、上卷(roll-up)B、选择(select)C、切片(slice)D、转轴(pivot)8．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9．下列哪个描述是正确的？（）A、分类和聚类都是有指导的学习B、分类和聚类都是无指导的学习C、分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D、分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习10简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（B ）A、层次聚类B、划分聚类C、非互斥聚类D、模糊聚类11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12 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. 寻找模式和规则判断题1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
(对)2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。
（对）3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。
（对）4. 模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。
（错）5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式。
（错）6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。
（对）7. 离散属性总是具有有限个值。
（错）8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。
（错）9. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。
（对）10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。
（错）11. 序列数据没有时间戳。
（对）12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。
（对）13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。
（错）14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。
（对）15. OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。
（对）16. 商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，一旦系统设计完毕，其程序和规则不会轻易改变；而前者则是一个学习型系统，能自动适应商务不断变化的要求。
（对）17. 数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP （错）18．数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理，数据抽取，分析工具等四个部分. (错) 19.Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息. （错）21. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
（错）22. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数（对）。
23. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。
（错24. 如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。
（对）25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
（错）26. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
（错）27. 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。
(对)28. 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
（对）29. Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
(错)30.分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）. (对)31. 在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
（错）32. SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）(错)33. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
（错）34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
（对）35. K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
（错36. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。
（错）37. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。
（对）38. 如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。
（对）39. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。
（错）40. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。
（对）简答题1．简述面向属性归纳的基本思想，并说明什么时候使用属性删除，什么时候使用属性概化。
（7分）答：面向属性归纳的基本思想是：首先使用关系数据库查询收集任务相关的数据；然后通过考察任务相关数据中每个属性的不同值的个数，进行概化（通过属性删除或者属性概化）。
聚集通过合并相等的广义元组，并累计他们相应的计数值进行。
这压缩了概化后的数据集合。
结果广义关系可以映射到不同形式，如图表或规则，提供用户。
（3分）使用属性删除的情况：如果初始工作关系的一个属性上有大量的不同值，但是（1）在此属性上没有概化操作符，或（2）它的较高层概念用其他属性表示；（2分）使用属性概化的情况：如果初始工作关系的一个属性上有大量的不同值，并且该属性上存在着概化操作符。
（2分）2．为什么在进行联机分析处理(OLAP)时，我们需要一个独立的数据仓库，而不是直接在日常操作的数据库上进行。
（6分）答：使用一个独立的数据仓库进行OLAP处理是为了以下目的：(1)提高两个系统的性能操作数据库是为OLTP而设计的，没有为OLAP操作优化，同时在操作数据库上处理OLAP 查询，会大大降低操作任务的性能；而数据仓库是为OLAP而设计，为复杂的OLAP查询, 多维视图，汇总等OLAP功能提供了优化。
(2)两者有着不同的功能操作数据库支持多事务的并行处理，而数据仓库往往只是对数据记录进行只读访问；这时如果将事务处理的并行机制和恢复机制用于这种OLAP操作，就会显著降低OLAP的性能。
(3)两者有着不同的数据数据仓库中存放历史数据；日常操作数据库中存放的往往只是最新的数据。
3．对于具有递减支持度的多层关联规则挖掘，分别都有哪些搜索策略？各有什么特点？（6分）答：具有递减支持度的多层关联规则挖掘中使用的搜索策略包括：逐层独立：完全的宽度搜索，没有频繁项集的背景知识用于剪枝。
考察每一个节点，不管其父节点是否频繁。
特点是条件很松，可能导致在低层考察大量非频繁的项，找出一些不重要的关联；（2分）层交叉k-项集过滤：一个第i层的k-项集被考察，当且仅当它在第(i-1)层的对应父节点的k-项集是频繁的。
特点是限制太强，有些有价值的模式可能被该方法过滤掉；（2分）层交叉单项过滤：一个第i层的项被考察，当且仅当它在第(i-1)层的父节点是频繁的。
它是上述两个极端策略的折中。
（2分）4．跟其他应用领域相比，在电子商务中进行数据挖掘有哪些优势？（6分）答：跟其他应用领域相比，在电子商务中进行数据挖掘的优势包括：电子商务提供海量的数据：“点击流”（Clickstreams）将会产生电子商务挖掘的大量数据；丰富的记录信息：良好的WEB站点设计将有助于获得丰富的关于商品、分类、访客等等信息；干净的数据：从电子商务站点收集的都是电子数据，无需人工输入或者是从历史系统进行整合；研究成果容易转化：在电子商务中，很多知识发现都可以进行直接应用；投资收益容易衡量：所有数据都是电子化的，可以非常方便的生成各种报表和计算各种收益。
5什么是数据仓库？简述数据仓库的几种常用模型。
6数据挖掘过程中为什么要进行数据预处理？数据预处理有哪些方面？7请简述数据挖掘过程.1确定挖掘对象2准备数据3建立模型4数据挖掘5结果分析6知识应用8请叙述元数据的定义及其在数据仓库中的作用。
元数据是关于数据的数据，从元数据的类型与作用来看，元数据实际上是解决何人在何时、何地为了什么原因、怎样使用数据仓库的问题。
1、数据仓库元数据的重要性（1）为数据仓库服务和DSS分析员及高层决策人员服务提供便利(2)解决操作型环境和数据仓库的复杂关系（3）数据仓库中数据的管理2、元数据在数据仓库开发期间的使用数据仓库的开发过程是一个构造工程的过程，它必须提供清晰的文档。
该过程产生的元数据主要用于数据仓库的应用管理(1)元数据的设计需要改变传统数据库设计的观念(2)突出操作系统的当前元数据(3)在抽取、求精、和重构过程中，时刻保持从资源到数据仓库之间的映射关系。