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数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。

与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。

2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。

元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。

3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。

答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。

- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。

- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。

- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。

- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。

- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。

4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。

答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。

5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。

答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。

6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。

它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。

7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。

答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。

8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。

数据挖掘考试题库及答案

数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。

答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。

答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。

答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。

答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。

答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。

（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。

（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。

（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。

（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。

（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。

答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

17. 简述决策树算法的基本原理。

答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。

它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。

数据挖掘习题及参考答案

实际生活的例子：
①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
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(b)对于数据平滑，其它方法有： (1)回归：可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据； (2)聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合之外的值视为离群点。
2.6 使用习题 2.5 给出的 age 数据，回答以下问题： (a) 使用 min-max 规范化，将 age 值 35 转换到[0.0，1.0]区间。 (b) 使用 z-score 规范化转换 age 值 35，其中，age 的标准偏差为 12.94 年。 (c) 使用小数定标规范化转换 age 值 35。 (d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。
回归来建模，或使用时间序列分析。 (7) 是，需要建立正常心率行为模型，并预警非正常心率行为。这属于数据挖掘领域
的异常检测。若有正常和非正常心率行为样本，则可以看作一个分类问题。 (8) 是，需要建立与地震活动相关的不同波形的模型，并预警波形活动。属于数据挖
掘领域的分类。 (9) 不是，属于信号处理。
1.6 根据你的观察，描述一个可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但本章未列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？
答：建立一个局部的周期性作为一种新的知识类型，只要经过一段时间的偏移量在时间序列中重复发生，那么在这个知识类型中的模式是局部周期性的。需要一种新的数据挖掘技术解决这类问题。

(完整word版)数据仓库与数据挖掘教程(第2版) 陈文伟版课后习题答案(非常全)

第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。

（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。

（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。

（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。

对数据仓库操作不明确，操作数据量大。

2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。

如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。

（2）异构环境数据的转换和共享。

随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。

（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。

3．举例说明数据库与数据仓库的不同。

比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。

但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。

因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。

4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。

5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。

6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。

8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。

数据挖掘概念与技术原书第2版第5章挖掘频繁模式、关联和相关

根据所挖掘的模式类型分类
◦ 频繁项集挖掘
从事务或关系数据集中挖掘频繁项集
◦ 序列模式挖掘
从序列数据集中搜索频繁子序列
◦ 结构模式挖掘
在结构化数据集中搜索频繁子结构

最简单的关联规则挖掘，即单维、单层、布尔关联规则的挖掘。
Items Bought A,B,C A,C A,D B,E,F

Apriori算法由连接和剪枝两个步骤组成。连接：为了找Lk，通过Lk-1与自己连接产生候选k-项集的集合，该候选k项集记为Ck。
◦ Lk-1中的两个元素L1和L2可以执行连接操作的条件 l1 l2 是
(l1[1] l2 [1]) (l1[2] l2 [2]) ... (l1[k 2] l2 [k 2]) (l1[k 1] l2 [k 1])

根据挖掘的模式的完全性分类：给定min_sup，可以挖掘频繁项集的完全集，闭频繁项集和极大频繁项集。也可以挖掘被约束的频繁项集（即满足用户指定的一组约束的频繁项集）、近似的频繁项集（只推导被挖掘的频繁项集的近似支持度计数）、接近匹配的频繁项集（即与接近或几乎匹配的项集的支持度计数符合的项集）、top-k 频繁项集不同的应用对挖掘的模式的完全性有不同的要求，我们主要研究挖掘频繁项集的完全集、闭频繁项集和被约束的频繁项集

Ck是Lk的超集，即它的成员可能不是频繁的，但是所有频繁的k-项集都在Ck中（为什么？）。因此可以通过扫描数据库，通过计算每个k-项集的支持度来得到 Lk 。
◦ 为了减少计算量，可以使用Apriori性质，即如果一个k-项集的(k-1)-子集不在Lk-1中，则该候选不可能是频繁的，可以直接从Ck删除。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第四章

第四章作业1.数据仓库的需求分析的任务是什么？P67需求分析的任务是通过详细调查现实世界要处理的对象（企业、部门用户等），充分了解源系统工作概况，明确用户的各种需求，为设计数据仓库服务。

概括地说，需求分析要明确用那些数据经过分析来实现用户的决策支持需求。

2.数据仓库系统需要确定的问题有哪些？P67、、（1）确定主题域a)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些b)每个主题域的商业维度是那些？每个维度的粒度层次有哪些？c)制定决策的商业分区是什么？d)不同地区需要哪些信息来制定决策？e)对那个区域提供特定的商品和服务？（2）支持决策的数据来源a)那些源数据与商品的主题有关？b)在已有的报表和在线查询（OLTP）中得到什么样的信息？c)提供决策支持的细节程度是怎么样的？（3）数据仓库的成功标准和关键性指标a)衡量数据仓库成功的标准是什么？b)有哪些关键的性能指标？如何监控？c)对数据仓库的期望是什么？d)对数据仓库的预期用途有哪些？e)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么？（4）数据量与更新频率a)数据仓库的总数据量有多少？b)决策支持所需的数据更新频率是多少？时间间隔是多长？c)每种决策分析与不同时间的标准对比如何？d)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么？3.实现决策支持所需要的数据包括哪些内容？P68（1）源数据（2）数据转换（3）数据存储（4）决策分析4．概念：将需求分析过程中得到的用户需求抽象为计算机表示的信息结构，叫做概念模型。

特点：（1）能真实反映现实世界，能满足用户对数据的分析，达到决策支持的要求，它是现实世界的一个真实模型。

（2）易于理解，便利和用户交换意见，在用户的参与下，能有效地完成对数据仓库的成功设计。

（3）易于更改，当用户需求发生变化时，容易对概念模型修改和扩充。

（4）易于向数据仓库的数据模型（星型模型）转换。

5．用长方形表示实体，在数据仓库中就表示主题，椭圆形表示主题的属性，并用无向边把主题与其属性连接起来；用菱形表示主题之间的联系，用无向边把菱形分别与有关的主题连接；若主题之间的联系也具有属性，则把属性和菱形也用无向边连接上。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第七章

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第七章第七章作业1.信息论的基本原理是什么？一个传递信息的系统是由发送端(信源)和接收端(信宿)以及连接两者的通道(信道)组成的。

信息论把通信过程看做是在随机干扰的环境中传递信息的过程。

在这个通信模型中，信息源和干扰(噪声)都被理解为某种随机过程或随机序列。

在进行实际的通信之前，收信者(信宿)不可能确切了解信源究竟会发出什么样的具体信息，也不可能判断信源会处于什么样的状态。

这种情形就称为信宿对于信源状态具有不确定性，而且这种不确定性是存在于通信之前的，因而又叫做先验不确定性。

在通信后，信宿收到了信源发来的信息，这种先验不确定性才会被消除或者被减少。

如果干扰很小，不会对传递的信息产生任何可察觉的影响，信源发出的信息能够被信宿全部收到，在这种情况下，信宿的先验不确定性就会被完全消除。

但是，在一般情况下，干扰总会对信源发出的信息造成某种破坏，使信宿收到的信息不完全。

因此，先验不确定性不能全部被消除, 只能部分地消除。

换句话说，通信结束之后，信宿仍具有一定程度的不确定性。

这就是后验不确定性。

2.学习信道模型是什么？学习信道模型是信息模型应用于机器学习和数据挖掘的具体化。

学习信道模型的信源是实体的类别，采用简单“是”、“非”两类，令实体类别U 的值域为{u1，u2}，U 取u1表示取“是”类中任一例子，取u2表示取“非”类中任一例子。

信宿是实体的特征（属性）取值。

实体中某个特征属性V ，他的值域为{v1，v2……vq}。

3.为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理？信息论原理是数据挖掘的理论基础之一。

一般用于分类问题，即从大量数据中获取分类知识。

具体来说，就是在已知各实例的类别的数据中，找出确定类别的关键的条件属性。

求关键属性的方法，即先计算各条件属性的信息量，再从中选出信息量最大的属性，信息量的计算是利用信息论原理中的公式。

4自信息：单个消息ui 发出前的不确定性（随机性）称为自信息。

数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案

数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析：
原理：密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度（density）
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。

它把距离邻近的数据归入同一
类簇，并把不相连的数据分成不同的类簇。

实现：通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。

它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来，以定
义该数据点处的聚类密度。

然后，可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。

2.引擎树：
原理：引擎树（Search Engine Tree，SET）是一种非常有效的数据
挖掘方法，它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。

实现：SET是一种基于决策树的技术，通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息，来建立一种易于理解的引擎树，以及一些有益的
信息发现知识，以便用户快速找到想要的信息。

SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后，能够提取出其中模式分析的信息，从而实现快速、高
效的引擎。

3.最大期望聚类：
原理：最大期望聚类（Maximization Expectation Clustering，MEC）是一种有效的数据挖掘算法，它可以自动识别出潜在的类簇结构，提取出
类簇内部的模式，帮助用户快速完成类簇分析任务。

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. 以下哪个算法是用于分类的？A. K-meansB. AprioriC. ID3D. PageRank答案：C3. 在数据挖掘中，哪个指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 所有以上答案：D4. 决策树算法中，哪个算法是基于信息增益来构建树的？A. ID3B. C4.5C. CARTD. CHAID答案：A5. 以下哪个算法是用于关联规则挖掘的？A. K-meansB. AprioriC. ID3D. KNN答案：B6. 在数据挖掘中，哪个算法是用于异常检测的？A. K-meansB. DBSCANC. Isolation ForestD. Naive Bayes答案：C7. 以下哪个算法是用于特征选择的？A. PCAB. AprioriC. ID3D. K-means答案：A8. 在数据挖掘中，哪个算法是用于神经网络的？A. K-meansB. AprioriC. BackpropagationD. ID3答案：C9. 以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. AprioriC. ID3D. KNN答案：A10. 在数据挖掘中，哪个算法是用于时间序列预测的？A. ARIMAB. AprioriC. ID3D. K-means答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中的预处理步骤可能包括哪些？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据降维E. 特征提取答案：ABCDE12. 以下哪些是数据挖掘中常用的聚类算法？A. K-meansB. DBSCANC. Hierarchical ClusteringD. AprioriE. Mean Shift答案：ABCE13. 在数据挖掘中，哪些是常用的分类算法？A. Naive BayesB. Decision TreesC. Support Vector MachinesD. Neural NetworksE. Apriori答案：ABCD14. 以下哪些是数据挖掘中常用的评估指标？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. ROC曲线E. AUC值答案：ABCDE15. 在数据挖掘中，哪些是异常检测算法？A. Isolation ForestB. One-Class SVMC. Local Outlier FactorD. K-meansE. DBSCAN答案：ABC三、填空题（每题2分，共20分）16. 数据挖掘中的________是指从大量数据中提取或推导出有价值信息的过程。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第五章

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第五章第五章作业1．数据仓库的两类用户有什么本质的不同？P96数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。

信息使用者是使用数据仓库的大量用户，信息使用者以一种可以预测的、重复性的方式使用数据仓库平台。

探索者完全不同于信息使用者，他们有一个完全不可预测的、非重复性的数据使用模式。

2．数据仓库的信息使用者与数据库的信息使用者有什么不同？数据库的信息使用者主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库的信息使用者关心企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3.1非规格化规范化的作用是产生一种完全没有数据冗余的设计方法。

但是，有时在数据仓库设计中引入一些有限的数据冗余来提高数据访问效果。

2创建数据阵列创建数据阵列，将相关类型的数据(如：1月、2月、3月等月份中的数据)存储在一起，提高访问效果。

3预连接表格一个公用键和共同使用的数据将表格合并在一起。

共享一个公用键，可以将多个表格合并到一个物理表格中。

这样做可以很大程度的提高数据访问效率。

4预聚集数据根据“滚动概括”结构来组织数据。

当数据被输入到数据仓库中时，以每小时为基础存储数据。

在这一天结束时，以每天为基础存储累加每小时的数据。

在一周结束时，以每周为基础存储累加每天的数据。

月末时，则以每月为基础存储累加每周的数据。

5聚类数据将不同类型的数据记录放置在相同的物理位置。

这为用户查看这些记录，可以在同一地点找到它们，提高查询效率。

6压缩数据压缩可以使可读取的数据量极大。

定期净化数据定期删除数据仓库中不需要的数据，可以为每个用户提高性能。

7合并查询如果查询定期发生，那么可以通过把这些查询合并到同一个表格中，从而节省大量资源。

4. 增加一些数据冗余，相当于增加了某些相同的数据，这些数据往往是我们很需要的或者是经常被使用的，由于这些数据所占总量的比例增加，所以被访问的概率增加，从而减少了查询时间，提高了查询速度。

数据挖掘考试题库及答案

数据挖掘考试题库及答案一、单项选择题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-均值D. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，哪个指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 所有以上答案：D4. 以下哪个不是数据挖掘中的聚类算法？A. K-均值B. DBSCANC. AprioriD. 层次聚类答案：C5. 在关联规则挖掘中，哪个算法是最著名的？A. AprioriB. FP-GrowthC. EMD. K-均值答案：A二、多项选择题6. 数据挖掘过程中可能需要进行的预处理步骤包括哪些？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据标准化D. 特征选择答案：ABCD7. 以下哪些是监督学习算法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. K-均值答案：ABC8. 在数据挖掘中，以下哪些是评估模型性能的指标？A. 精确度B. 召回率C. 混淆矩阵D. ROC曲线答案：ABCD9. 以下哪些是无监督学习算法？A. K-均值B. 主成分分析C. 自动编码器D. 支持向量机答案：ABC10. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征提取B. 特征选择C. 特征转换D. 特征降维答案：ABCD三、填空题11. 数据挖掘中的________是指从大量数据中提取模式或知识的过程。

答案：知识发现12. 在分类问题中，________是指模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。

答案：准确率13. 在聚类分析中，________是一种基于密度的聚类算法，它将具有足够高密度的区域划分为一个簇。

答案：DBSCAN14. 在关联规则挖掘中，________算法通过减少候选项集来提高挖掘效率。

答案：FP-Growth15. 在数据挖掘中，________是指通过算法自动从数据中学习并构建模型的过程。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第三章

第三章作业1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。

P40联机分析处理是共享多维信息的快速分析。

它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43维是人们观察数据的特定角度。

关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。

多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。

4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。

RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：1.数据库中的元素具有相同的数值2.多维数据库表达清晰，3.占用存储少RDBMS的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database5.1.数据存取速度ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。

因此，ROLAP的响应时间较长。

MOLAP在数据存储速度上性能好，响应速度快。

2.数据存储的容量ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在存储容量上基本没有限制。

MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放数据。

当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要进行数据分割。

多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。

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. 频繁项集B. 异常检测C. 聚类D. 预测答案：A4. 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. 以上都是答案：D5. 在数据挖掘中，过拟合是指模型：A. 过于复杂，无法泛化到新数据B. 过于简单，无法捕捉数据的复杂性C. 无法处理缺失值D. 无法处理异常值答案：A6. 以下哪个算法是用于异常检测的？A. AprioriB. K-meansC. DBSCAND. ID3答案：C7. 在数据挖掘中，哪个步骤是用于减少数据集中的噪声和不相关特征？A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据转换D. 数据整合答案：A8. 以下哪个是时间序列分析中常用的模型？A. 线性回归B. ARIMAC. 决策树D. 神经网络答案：B9. 在数据挖掘中，哪个算法是用于处理高维数据的？A. 主成分分析（PCA）B. 线性回归C. 逻辑回归D. 随机森林答案：A10. 以下哪个是文本挖掘中常用的技术？A. 词袋模型B. 决策树C. 聚类分析D. 以上都是答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘过程中可能涉及的步骤包括哪些？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据探索D. 模型训练答案：ABCD12. 以下哪些是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 缺失值处理B. 特征选择C. 特征缩放D. 数据离散化答案：ABCD13. 在数据挖掘中，哪些因素可能导致模型过拟合？A. 训练数据量过少B. 模型过于复杂C. 训练数据噪声过多D. 训练数据不具代表性答案：ABCD14. 以下哪些是评估聚类算法性能的指标？A. 轮廓系数B. 戴维斯-邦丁指数C. 兰德指数D. 互信息答案：ABCD15. 在数据挖掘中，哪些是常用的特征工程方法？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征构造D. 特征降维答案：ABCD三、简答题（每题10分，共30分）16. 简述数据挖掘中的“挖掘”过程通常包括哪些步骤。

数据挖掘习题参考答案

数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科，已经在各个领域得到广泛应用。

它的目标是从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题。

为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术，本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案，希望能够对读者有所帮助。

习题一：什么是数据挖掘？它有哪些应用领域？答案：数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息，并且用这些信息来解决实际问题的过程。

它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。

数据挖掘的应用领域非常广泛，包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。

习题二：数据挖掘的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。

分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。

聚类是指将数据样本分成几个不同的组，使得同一组内的数据样本相似度较高，而不同组之间的相似度较低。

关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的“如果购买了商品A，则更有可能购买商品B”。

异常检测是指发现与其他样本不同的数据点，可能是潜在的异常或异常行为。

习题三：数据挖掘的过程有哪些步骤？答案：数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。

首先，我们需要明确问题的定义，确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。

然后，我们收集相关的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。

接下来，我们选择合适的特征，并进行特征转换，以便于模型的建立和分析。

在模型选择和建立阶段，我们选择合适的数据挖掘算法，并进行模型的训练和优化。

最后，我们评估模型的性能，并将模型应用于实际问题中。

习题四：数据挖掘中常用的算法有哪些？答案：数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法（如K-means算法和DBSCAN算法）、关联规则挖掘算法（如Apriori算法）等。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第六章

第六章作业1.数据挖掘与知识发现两个概念有什么不同？P116知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。

数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。

2.知识发现过程由哪三部分组成？每部分的工作是什么？P116KDD过程可以概括为三个子步骤：数据准备、数据挖掘和结果的解释和评价。

数据准备：数据准备又可分为三个子步骤：数据选取、数据预处理和数据变换。

数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。

数据预处理一般可能包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换（如把连续值数据转换为离散型的数据，以便于符号归纳；或是把离散型的转换为连续值型的，以便于神经网络归纳）等。

当数据开采的对象是数据仓库时，一般来说，数据预处理已经在生成数据仓库时完成了。

数据变换的主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数。

数据挖掘：数据挖掘是利用一系列方法或算法从数据中获取知识。

按照数据挖掘任务的不同，数据挖掘方法分类分为聚类、分类、关联规则发现等。

结果的解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户或机器的评估，可能存在冗余或无关的模式，这时需要将其剔除；也有可能模式不满足用户要求，这时则需要让整个发现过程退回到发现阶段之前，如重新选取数据、采用新的数据变换方法、设定新的数据挖掘参数值，甚至换一种挖掘算法（如当发现任务是分类时，有多种分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效果）。

另外，由于KDD最终是面向人类用户的，因此可能要对发现的模式进行可视化，或者把结果转换为用户易懂的另一种表示，如把分类决策树转换为“if...then...”规则。

3.数据挖掘的对象有哪些？他们各自的特点是什么？P1181.关系数据库特点：（1）数据动态性（2）数据不完全性（3）数据噪声（4）数据冗余性（5）数据稀疏性（6）海量数据2.文本特点：（1）关键词或特征提取（2）相似检索（3）文本聚类（4）文本数据3.图像与视频数据特点：（1）图像与视频特征提取（2）基于内容的相似检索（3）视频镜头的编辑与组织4.web数据（1）异构数据集成和挖掘（2）半结构化数据模型抽取4.1)．关联分析若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。

数据挖掘概念与技术课后答案第二版

数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章：数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。

它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来，用于分析海量的数据，并从中提取出有用的信息。

2.数据挖掘的主要任务有哪些？数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

3.数据挖掘的流程有哪些步骤？数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。

4.数据挖掘的应用领域有哪些？数据挖掘的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。

5.数据挖掘的风险和挑战有哪些？数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。

第二章：数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些？数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

2.数据清洗的方法有哪些？数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。

3.数据集成的方法有哪些？数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。

4.数据转换的方法有哪些？数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。

5.数据规约的方法有哪些？数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。

第三章：特征选择与数据降维1.什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。

2.特征选择的方法有哪些？特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。

3.什么是数据降维？数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程，同时保留原始数据的主要信息。

4.数据降维的方法有哪些？数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。

5.特征选择和数据降维的目的是什么？特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。

第四章：分类与预测1.什么是分类？分类是通过训练数据集建立一个分类模型，并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。

数据仓库与数据挖掘教程（第2版）课后习题答案第八章

第七章作业第七章作业说明等价关系、等价类以及划分的定义。

说明等价关系、等价类以及划分的定义。

等价关系：对于∀a ∈A （A 中包含一个或多个属性），A ⊆R ，x ∈U ，y ∈U ，他们的属性值相同，即fa （x ）= b （y ）成立，称对象x 和y 是对属性A 的等价关系。

的等价关系。

等价类：在U 中，对属性集A 中具有相同等价关系的元素集合成为等价关系IND （A ）的等价类。

的等价类。

划分：在U 中对属性A 的所有等价类形成的划分表示为A={Ei | Ei=[xi]a ，i=1,2，… }说明集合X 的上、下近似关系定义。

的上、下近似关系定义。

下近似定义：下近似定义：任一一个子集X ⊆U ，属性A 的等价类Ei=[x]A ，有：A-（X ）=U{Ei|Ei ∈A ∧Ei Ei⊆⊆X} 或A-（X ）={x|[x]A ={x|[x]A⊆⊆X} 表示等价类Ei=[x]A 中的元素x 都属于X ，即∀x ∈A-（X ），则x一定属于X 。

上近似定义：上近似定义：任一一个子集X ⊆U ，属性A 的等价类Ei=[x]A ，有：A-（X ）=U{Ei|Ei ∈A ∧Ei ∩X ≠∅}或A-（X ）={x|[x]A ∩X ≠∅} 表示等价类Ei=[x]A 中的元素x 可能属于X ，即∀x ∈A-（X ），则x 可能属于X ，也可能不属于X 。

说明正域、负域和边界的定义。

全集U 可以划分为三个不相交的区域，即正域（pos ），负域（neg ）和边界（bnd ）： POSA(X)= A-（X ）NEGA(X)=U- A-（X ） BNDA(X) = A-（X ）-A-（X ）4.粗糙集定义：粗糙集定义：若，即，即，即边界为空，称X 为A 的可定义集；的可定义集；否则X 为A 不可定义的，不可定义的，即，称X 为A 的Rough 集（粗糙集）集（粗糙集）确定度定义：确定度定义： ()A U A X A X X U a ----=其中U 和A X A X ---分别表示集合U 、（AX AX ---）中的元素个数）中的元素个数5. 在信息表中根据等价关系，我们可以用等价类中的一个对象（元组）来代表整个等价类，这实际上是按纵方向约简了信息表中数据。

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该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们的GPA （平均积分点）。

描述你要选取的结构。

模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。

它用表组织数据，采用ER 数据模型。

相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。

1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。

答：对象－关系数据库的设计是基于面向对象的编程范式的数据是大量对象类和类层次结构组织。

每个实体在数据库中被视为一个对象。

该对象包含一组变量描述的对象，一组消息的对象可以使用的沟通与其他物体或与其余的数据库系统，以及一套方法，每种方法持有的代码实现一个消息。

空间数据库包含空间有关的数据，这可能是代表的形式，栅格或矢量数据。

栅格数据包括n 维位图或像素地图，矢量数据是由点，线，多边形或其他种类的图元处理，一些例子包括地理空间数据库（图）数据库，超大规模集成电路芯片设计，以及医疗和卫星图像数据库。

文本数据库包含文本文件或其他长句或段落格式的文字说明，如产品规格、误差或错误报告、警告信息、总结报告、说明或其他文件。

多媒体数据库存储的图像，音频，视频数据，并应用于诸如图像、基于内容的检索、语音邮件系统、视频点播系统、互联网和以语音为基础的用户界面。

流数据是一类新的数据的产生和分析，其中数据动态地从观测平台（或窗口）流进或流出。

特点：海量甚至可能无限，动态变化，以固定的次序流进或流出，只允许一遍或少数几遍扫描，要求快速响应时间。

如电力供应、网络通信、股票交易、电信、Web 点击流、视频监视和气象或环境监控数据。

万维网上提供丰富的、全世界范围内的联机信息服务，其中的数据对象链接在一起便于交互访问。

与之关联的分布式信息服务的例子如：美国在线，雅虎！Alta Vista 等。

1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。

使用你熟悉的现实生活精品文档的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。

答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。

例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。

区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA的一般特性比较。

最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA的学生的65%不是。

关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。

例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “ computing science ”) ? owns(X, “personal computer ”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。

这个规则指出正在学习的学生，12% (支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。

这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%(置信度，或确定度)。

分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。

它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。

聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。

对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。

形成的每一簇可以被看作一个对象类。

聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。

数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析2.2 假设给定的数据集的值已经分组为区间。

区间和对应的频率如下。

年龄频率1~52005~1545015~2030020~50150050~807004480~110计算数据的近似中位数值。

解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=319；4N/2=1597•/ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500••• 20~50对应中位数区间。

我们有；£ 1=20, ¥=3 19几(审朗尸9冋朋攀册沪⑸為则处3D+使用公式(2.3)：/• median=32.97 岁。

2.4假定用于分析的数据包含属性age 。

数据元组的age 值(以递增序)是：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20,21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。

答：(a)该数据的均值是什么？中位数是什么？均值=(13+15+16+16+19+20+20+21+22+22+25+25+25+25+30+33+33+35+35+35+35+36+40+45+46+52+70)/27=29.96IX = 一V _r = SO9 /27 = 29.96 = 30 (公式 2,1 ) □护厶中位数应是第14个，即x 14=25=Q2(b) 该数据的众数是什么？讨论数据的峰(即双峰、三峰等)。

这个数集的众数有两个：25和35,发生在同样最高的频率处，因此是双峰众数。

即：midrange=(70+13)/2=41.5 。

(d) 你能(粗略地)找出数据的第一个四分位数( Q1和第三个四分位数(Q3吗？数据集的第一个四分位数应发生在 25%±，即在(N+1)/4= (27+1)/4=7处。

所以：Q =20。

而第三个四分位数应发生在75%处,即在3X (N+1)/4=21处。

所以：C 3=35(e) 给出数据的五数概括。

一个数据集的分布的5数概括由最小值、第一个四分位数、中位数、第三个四分位数、和最大值构成。

它给出了分布形状良好的汇总+并且这些数据是：13、20、25、35、70。

(f) 画出数据的盒图。

(g) 分位数一分位数图与分位数图的不同之处是什么？分位数图是一种用来展示数据值低于或等于在一个单变量分布中独立的变量的粗略百分比。

这样，他可以展示所有数的分位数信息，而为独立变量测得的值(纵轴)相对于它们的分位数(横轴)被描绘出来。

但分位数一分位数图用纵轴表示一种单变量分布的分位数，用横轴表示另一单变量分布的分位数。

两个坐标轴显示它们的测量值相应分布的值域，且点按照两种分布mediae -n idth = 20 +^197/2-950" < I500>x30 = 32.97分位数值展示。

一条线(y=x)可画到图中+以增加图像的信息。

落在该线以上的点表示在y 轴上显示的值的分布比x 轴的相应的等同分位数对应的值的分布高。

反之，对落在该线以下的点则低。

2.7 使用习题2.4给出的age 数据回答下列问题：(a) 使用分箱均值光滑对以上数据进行光滑，箱的深度为3。

解释你的步骤。

该技术的效果。

用箱深度为3的分箱均值光滑对以上数据进行光滑需要以下步骤: 步骤1对数据排序。

(因为数据已被排序，所以此时不需要该步骤。

(b) 如何确定数据中的离群点？聚类的方法可用来将相似的点分成组或“簇”，并检测离群点。

作为选择，一种人机结合的检测可被采用，而计算机用一种事先决定的数据分布来区分可能的离群点。

这些可能的离群点能被用人工轻松的检验，而不必检查整个数据集。

(c)对于数据光滑，还有哪些其他方法？其它可用来数据光滑的方法包括别的分箱光滑方法，如中位数光滑和箱边界光滑。

作为选择，等宽箱可被用来执行任何分箱方式，其中每个箱中的数据范围均是常量。

除了分箱方法外，可以使用回归技术拟合成函数来光滑数据，如通过线性或多线性回归。

分类技术也能被用来对概念分层，这是通过将低级概念上卷到高级概念来光滑数据。

箱 1： 13，15，16 箱 2: 16， 19， 20 箱 3: 20， 21， 22箱 4: 22， 25， 25 箱 5: 25， 25， 30 箱 6: 33， 33， 35箱 7： 35， 35， 35箱 & 36，40，45箱 9: 46， 52， 70；：计算每个等频箱的算数均值。

•:用各箱计算出的算数均值替换每箱中的每个值。

44/3，44/3，44/3 箱 2: 55/3，55/3，55/3 箱 3: 21， 21，2124， 24， 24 箱 5: 80/3，80/3，80/3箱 6 :101/3 ，101/3， 135， 35， 35箱 8: 121/3，121/3，121/3箱 9: 56， 56，56的等频箱中。

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