数据挖掘考试题
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. 以下哪项不是数据挖掘中常用的算法？A. 决策树B. 神经网络C. 线性回归D. 遗传算法答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目标是发现数据项之间的什么关系？A. 因果关系B. 相关关系C. 函数关系D. 依赖关系答案：B4. 以下哪个算法是专门用于聚类分析的？A. K-meansB. 支持向量机C. 逻辑回归D. 随机森林答案：A5. 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：D6. 以下哪个选项是数据挖掘中的特征选择方法？A. 过滤方法B. 包装方法C. 嵌入式方法D. 所有以上答案：D7. 以下哪个算法是用于异常检测的？A. Apriori算法B. K-means算法C. DBSCAN算法D. One-Class SVM答案：D8. 在数据挖掘中，哪个算法是用于序列模式挖掘的？A. Apriori算法B. FP-Growth算法C. K-means算法D. 随机森林答案：B9. 以下哪个选项是数据挖掘中的时间序列分析方法？A. ARIMA模型B. 决策树C. 神经网络D. 支持向量机答案：A10. 在数据挖掘中，哪个算法是用于推荐系统的？A. K-means算法B. 协同过滤C. 随机森林D. 支持向量机答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘过程中可能需要进行的数据预处理步骤包括哪些？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据规约答案：ABCD12. 以下哪些是数据挖掘中常用的评估指标？A. 精确度B. 召回率C. ROC曲线D. 交叉验证答案：ABC13. 在数据挖掘中，以下哪些是监督学习算法？A. K-meansB. 决策树C. 支持向量机D. 随机森林答案：BCD14. 以下哪些是数据挖掘中的特征提取方法？A. 主成分分析（PCA）B. 线性判别分析（LDA）C. 独立成分分析（ICA）D. 奇异值分解（SVD）答案：ABCD15. 在数据挖掘中，以下哪些是无监督学习算法？A. K-meansB. Apriori算法C. 神经网络D. DBSCAN答案：ABD三、填空题（每题3分，共15分）16. 数据挖掘中，________是用来评估分类模型好坏的一个重要指标，它综合了准确率和召回率。
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。
数据挖掘试题
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3. 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在第几个箱子内？ （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。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为:(D)A 0。
821B 1。
224C 1.458D 0。
数据挖掘试题及答案
数据挖掘试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的目的是（）。
A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据探索和模式发现D. 数据存储答案：C2. 以下哪个不是数据挖掘的常用算法（）。
A. 决策树B. 聚类C. 线性回归D. 矩阵运算答案：D3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于（）。
A. 分类B. 预测C. 描述性分析D. 频繁项集的发现答案：D4. K-均值聚类算法中，K的值是指（）。
A. 聚类中心的数量B. 聚类半径C. 聚类数量D. 聚类成员的数量答案：C5. 以下哪个算法是用于分类的（）。
A. Apriori算法B. K-均值聚类C. 神经网络D. 遗传算法答案：C6. 在数据挖掘中，过拟合是指（）。
A. 模型过于复杂，无法泛化到新数据B. 模型过于简单，无法捕捉数据的复杂性C. 模型无法处理缺失值D. 模型无法处理异常值答案：A7. 以下哪个是数据挖掘中的降维技术（）。
A. 主成分分析（PCA）B. 决策树C. 随机森林D. 支持向量机答案：A8. 在数据挖掘中，异常检测通常用于（）。
A. 欺诈检测B. 聚类C. 分类D. 预测答案：A9. 以下哪个不是数据挖掘中的特征选择方法（）。
A. 过滤方法B. 包装方法C. 嵌入方法D. 随机方法答案：D10. 在数据挖掘中，时间序列分析主要用于（）。
A. 预测未来趋势B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 分类答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 数据挖掘过程中可能涉及的步骤包括（）。
A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据探索D. 模型训练E. 结果评估答案：ABCDE2. 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. 均方误差E. 支持度答案：ABCD3. 在数据挖掘中，以下哪些可以作为特征（）。
A. 数值型数据B. 分类数据C. 文本数据E. 时间戳答案：ABCDE4. 以下哪些是数据挖掘中常用的聚类算法（）。
数据挖掘知识竞赛题库及答案
数据挖掘知识竞赛题库及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是从大量的数据中发现有价值的信息和知识。
以下哪个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. 在数据挖掘过程中，特征工程是指什么？A. 选择与目标变量相关的特征B. 对特征进行标准化处理C. 特征降维D. 以上都是答案：D3. K-近邻算法是一种基于什么的分类方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 实例匹配答案：D4. 在数据挖掘中，什么是衡量分类器性能的主要指标？A. 准确率B. 召回率C. F1值D. AUC值答案：D5. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指什么？A. 出现在至少一半的事务中的项集B. 出现在至少一定比例的事务中的项集C. 出现在至少一个事务中的项集D. 出现在至少多数事务中的项集答案：B6. 以下哪种技术不属于聚类分析？A. K-均值B. 层次聚类C. 密度聚类D. 决策树聚类答案：D7. 在时间序列分析中，什么是时间序列的前向扩散？A. 过去的信息对当前信息的影响B. 当前的信息对过去信息的影响C. 未来的信息对当前信息的影响D. 当前的信息对未来信息的影响答案：C8. 在数据挖掘中，什么是基于模型的预测方法？A. 利用已有数据建立模型，对新数据进行预测B. 直接对原始数据进行预测C. 利用专家经验进行预测D. 利用机器学习算法进行预测答案：A9. 在数据挖掘中，什么是维度归一化？A. 将特征值缩放到一个固定范围B. 减少特征的数量C. 特征选择D. 特征提取答案：A10. 在数据挖掘中，什么是过拟合？A. 模型在训练集上的性能很好，但在测试集上的性能较差B. 模型在训练集上的性能较差，但在测试集上的性能很好C. 模型在训练集和测试集上的性能都很好D. 模型在训练集和测试集上的性能都较差答案：A二、填空题1. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、预测和__________。
数据挖掘课程模拟考试题库
数据挖掘课程模拟考试题库一、选择题（每题 5 分，共 30 分）1、以下哪项不是数据挖掘的主要任务？（）A 数据清洗B 分类C 聚类D 关联规则挖掘2、数据挖掘中的分类算法不包括（）A 决策树B 朴素贝叶斯C 支持向量机D 主成分分析3、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4、数据挖掘中的聚类算法中，KMeans 算法的基本思想是（）A 基于密度的聚类B 基于层次的聚类C 基于划分的聚类D 基于模型的聚类5、以下哪项不是关联规则挖掘中的常用指标？（）A 支持度B 置信度C 提升度D 准确率6、数据挖掘在以下哪个领域应用较少？（）A 医疗保健B 市场营销C 天文学D 物理学二、填空题（每题 5 分，共 20 分）1、数据挖掘的流程通常包括、、、、和。
2、常见的数据预处理方法有、、、。
3、决策树算法在进行分裂时，通常依据来选择特征。
4、聚类分析中，评估聚类效果的指标通常有、。
三、简答题（每题 10 分，共 30 分）1、简述数据挖掘与数据分析的区别。
2、解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。
3、请简要介绍 Apriori 算法的基本思想和步骤。
四、应用题（20 分）假设有一个电商网站的销售数据集，包含用户 ID、商品 ID、购买时间和购买金额等字段。
请使用关联规则挖掘算法，找出经常一起被购买的商品组合，并给出相应的支持度和置信度。
请详细描述你的分析过程和结果。
以下是对上述模拟考试题库的详细解析：选择题解析：1、数据清洗虽然是数据预处理的重要步骤，但不是数据挖掘的主要任务。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
所以选择 A 选项。
2、主成分分析主要用于数据降维，而不是分类算法。
决策树、朴素贝叶斯和支持向量机都是常见的分类算法。
所以选择 D 选项。
3、处理缺失值的方法有多种，直接删除包含缺失值的记录可能会导致数据量减少，影响分析结果；用平均值或中位数填充缺失值是常见的处理方式。
数据挖掘测试题及答案
数据挖掘测试题及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是：A. 数据清洗B. 数据转换C. 模式发现D. 数据存储答案：C2. 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. 关联规则答案：C二、填空题1. 数据挖掘中的_________是指在大量数据中发现的有意义的模式。
答案：知识2. 一种常用的数据挖掘技术是_________，它用于发现数据中隐藏的分组。
答案：聚类三、简答题1. 简述数据挖掘与数据分析的区别。
答案：数据挖掘是一种自动或半自动的过程，旨在从大量数据中发现模式和知识。
数据分析通常涉及更具体的查询和问题，使用统计方法来理解数据。
2. 描述什么是关联规则挖掘，并给出一个例子。
答案：关联规则挖掘是一种用于发现变量之间有趣关系的技术，特别是变量之间的频繁模式、关联或相关性。
例如，在市场篮子分析中，关联规则挖掘可以用来发现顾客购买行为中的模式，如“购买面包的顾客中有80%也购买了牛奶”。
四、计算题1. 给定以下数据集，计算支持度和置信度：| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。
(2) 计算规则A => B的置信度。
答案：(1) 项集{A}的支持度为4/5，因为A出现在4个事务中。
(2) 规则A => B的置信度为3/4，因为A和B同时出现在3个事务中，而A出现在4个事务中。
五、论述题1. 论述数据挖掘在电子商务中的应用，并给出至少两个具体的例子。
答案：数据挖掘在电子商务中的应用非常广泛，包括：- 客户细分：通过数据挖掘技术，商家可以识别不同的客户群体，为每个群体提供定制化的服务或产品。
- 推荐系统：利用关联规则挖掘，电商平台可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买率。
- 欺诈检测：通过分析交易模式，数据挖掘可以帮助识别异常行为，预防信用卡欺诈等风险。
数据挖掘测试题及答案
数据挖掘测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10题，共20分）1. 数据挖掘中，用于发现数据集中的关联规则的算法是：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：B2. 以下哪个选项不是数据挖掘的步骤之一：A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据收集D. 数据分析答案：C3. 在分类问题中，以下哪个算法属于监督学习：A. 聚类B. 决策树C. 关联规则D. 异常检测答案：B4. 数据挖掘中，用于发现数据集中的频繁项集的算法是：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree5. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据预处理的步骤：A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据分类答案：D6. 以下哪个算法主要用于聚类问题：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：A7. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据挖掘的应用领域：A. 市场分析B. 医疗诊断C. 社交网络分析D. 视频游戏开发答案：D8. 以下哪个算法主要用于异常检测：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. One-Class SVM答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个选项不是数据挖掘的输出结果：B. 规则C. 趋势D. 软件答案：D10. 以下哪个算法主要用于分类问题：A. K-meansB. AprioriC. Naive BayesD. Decision Tree答案：D二、多项选择题（每题3分，共5题，共15分）1. 数据挖掘中，以下哪些算法可以用于分类问题：A. K-meansB. Decision TreeC. Naive BayesD. Logistic Regression答案：BCD2. 在数据挖掘中，以下哪些步骤属于数据预处理：A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据分类答案：ABC3. 以下哪些算法可以用于聚类问题：A. K-meansB. AprioriC. Hierarchical ClusteringD. DBSCAN答案：ACD4. 在数据挖掘中，以下哪些步骤属于数据探索：A. 数据可视化B. 数据摘要C. 数据分类D. 数据变换答案：AB5. 以下哪些算法可以用于异常检测：A. K-meansB. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Apriori答案：BC三、简答题（每题5分，共3题，共15分）1. 简述数据挖掘中关联规则挖掘的主要步骤。
数据挖掘考试和答案
数据挖掘考试和答案一、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-均值D. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，以下哪个概念与“异常检测”相对应？A. 频繁模式挖掘B. 聚类C. 关联规则学习D. 异常检测答案：D4. 以下哪个算法是用于聚类的？A. Apriori算法B. K-最近邻算法C. 逻辑回归D. 随机森林答案：B5. 在关联规则学习中，以下哪个指标用于衡量规则的置信度？A. 支持度B. 置信度C. 增益D. 覆盖度答案：B6. 数据挖掘中的“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. 训练时间过长D. 计算成本过高答案：A7. 在时间序列分析中，ARIMA模型的全称是什么？A. 自回归积分滑动平均模型B. 自回归移动平均模型C. 自回归积分滑动平均模型D. 自回归条件异方差模型答案：A8. 以下哪个是监督学习算法？A. K-均值聚类B. 决策树C. 主成分分析D. Apriori算法答案：B9. 在数据挖掘中，以下哪个概念与“特征选择”相对应？A. 特征提取B. 特征工程C. 降维D. 数据清洗答案：C10. 以下哪个算法是用于降维的？A. 线性回归B. 主成分分析C. 逻辑回归D. 支持向量机答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中的“关联规则学习”可以应用于以下哪些场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 聚类分析答案：A, C12. 以下哪些是数据挖掘中常用的距离度量？A. 欧氏距离B. 曼哈顿距离C. 余弦相似度D. 杰卡德相似系数答案：A, B, C, D13. 在数据挖掘中，以下哪些是常用的聚类算法？A. K-均值B. DBSCANC. 层次聚类D. 支持向量机答案：A, B, C14. 以下哪些是数据挖掘中的特征选择方法？A. 过滤方法B. 包装方法C. 嵌入方法D. 随机森林答案：A, B, C15. 在数据挖掘中，以下哪些是模型评估指标？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 均方误差答案：A, B, C, D三、填空题（每题2分，共20分）16. 数据挖掘中的________是指通过分析数据来发现数据中未知的、有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘试题(150道)
A,无序规则B,穷举规则C,互斥规则D,有序规则58.如果规则集中的规则按照优先级降序排列，则称规则集是（D）A,无序规则B,穷举规则C,互斥规则D,有序规则59.如果允许一条记录触发多条分类规则,把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为（A）A,无序规则B,穷举规则C,互斥规则D,有序规则60.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出,剩余的比赛队1获胜。
队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场,而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。
如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为（C）A,B,C,D,61.以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有（A）A,神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B,可以处理冗余特征C,训练ANN是一个很耗时的过程D,至少含有一个隐藏层的多层神经网络62.通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为（A）A,组合（ensemble）B,聚集（aggregate）C,合并（combination）D,投票（voting）63.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64.在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（A）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。
A、曼哈顿距离B、平方欧几里德距离C、余弦距离D、Bregman散度65.（C）是一个观测值,它与其他观测值的差别如此之大,以至于怀疑它是由不同的机制产生的。
A、边界点B、质心C、离群点D、核心点66.BIRCH是一种（B）。
A、分类器B、聚类算法C、关联分析算法D、特征选择算法67.检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于（A）的离群点检测。
A、统计方法B、邻近度C、密度D、聚类技术68.（C）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度,它是一种凝聚层次聚类技术。
数据挖掘及应用考试试题及答案
数据挖掘及应用考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不属于数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 数据清洗答案：D2. 数据挖掘中，以下哪项技术不属于关联规则挖掘的方法？A. Apriori算法B. FP-growth算法C. ID3算法D. 决策树算法答案：C3. 以下哪个算法不属于聚类算法？A. K-means算法B. DBSCAN算法C. Apriori算法D. 层次聚类算法答案：C4. 数据挖掘中，以下哪个属性类型不适合进行关联规则挖掘？A. 连续型属性B. 离散型属性C. 二进制属性D. 有序属性答案：A5. 数据挖掘中，以下哪个评估指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 精确度C. 召回率D. 所有以上选项答案：D二、填空题（每题3分，共30分）6. 数据挖掘的目的是从大量数据中挖掘出有价值的________和________。
答案：知识；模式7. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和________。
答案：预测分析8. Apriori算法中，最小支持度（min_support）和最小置信度（min_confidence）是两个重要的参数，它们分别用于控制________和________。
答案：频繁项集；强规则9. 在K-means聚类算法中，聚类结果的好坏取决于________和________。
答案：初始聚类中心；迭代次数10. 数据挖掘中，决策树算法的构建过程主要包括________、________和________三个步骤。
答案：选择最佳分割属性；生成子节点；剪枝三、判断题（每题2分，共20分）11. 数据挖掘是数据库技术的一个延伸，它的目的是从大量数据中提取有价值的信息。
（）答案：√12. 数据挖掘过程中，数据清洗是必不可少的步骤，用于提高数据质量。
（）答案：√13. 数据挖掘中，分类和聚类是两个不同的任务，分类需要训练集，而聚类不需要。
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。
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题一．选择题1. 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A.分类B.聚类C.关联分析D.主成分分析2. 将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值,它是一种凝聚层次聚类技术;单链全链 C.组平均方法3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了数据挖掘方法;A 分类B 预测C关联规则分析D聚类4.关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象;均值使用簇的基于原型的概念,DBSCAN使用基于密度的概念;均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：A.对噪声点和离群点敏感度比较小B.擅长处理球状的簇C.对于Ward方法,两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward方法与组平均非常相似6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：A.具有全局优化目标函数B.Group Average擅长处理球状的簇C.可以处理不同大小簇的能力D.Max对噪声点和离群点很敏感7.下列关于凝聚层次聚类的说法中,说法错误的事：A.一旦两个簇合并,该操作就不能撤销B.算法的终止条件是仅剩下一个簇OC.空间复杂度为()2mD.具有全局优化目标函数8.规则{牛奶,尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：9.下列是属于分裂层次聚类的方法;Average10.对下图数据进行凝聚聚类操作,簇间相似度使用MAX计算,第二步是哪两个簇合并：A.在{3}和{l,2}合并B.{3}和{4,5}合并C.{2,3}和{4,5}合并D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题：1.属性包括的四种类型：、、、;2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值;3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度,时间复杂度,如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中,层次聚类所需要的时间复杂度将为;4. 聚类中,定义簇间的相似度的方法有写出四个：、、、;5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法;两种层次聚类的基本方法：、;6. 组平均是一种界于和之间的折中方法;7. 相似度矩阵可以用相识度表示还可以用表示;8. 全链在处理大小不同的簇时,可能使破裂,并且偏好;9. 单链技术擅长于处理,但对和很敏感;10. 聚类分析可以看做是一种的分类;有监督、无监督三．判断题1.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;2.数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对已经存在的数据进行模式的发掘;3.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;4.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward方法与组平均非常相似;5.DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇;6.属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同;7.全链对噪声点和离群点很敏感;8.对于非对称的属性,只有非零值才是重要的;9.K均值可以很好的处理不同密度的数据;10.单链技术擅长处理椭圆形状的簇;四．综合题1. 何为层次聚类它用哪两种图表示2. 两种层次聚类的基本方法两种方法的定义3.分别写出Min、Max和组平均的优缺点4.写出基本凝聚层次聚类的算法5.由下图已给出的距离矩阵,将Max用于6个点样本数据集,画出层次聚类的树状图一．选择题1. 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BA.分类B.聚类C.关联分析D.主成分分析2. C将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值,它是一种凝聚层次聚类技术;单链全链 C.组平均方法3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了C 数据挖掘方法;A 分类B 预测C关联规则分析D聚类4.关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是A均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象;均值使用簇的基于原型的概念,DBSCAN使用基于密度的概念;均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：CA.对噪声点和离群点敏感度比较小B.擅长处理球状的簇C.对于Ward方法,两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward方法与组平均非常相似7.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：BA具有全局优化目标函数Average擅长处理球状的簇C.可以处理不同大小簇的能力对噪声点和离群点很敏感7.下列关于凝聚层次聚类的说法中,说法错误的事：DA.一旦两个簇合并,该操作就不能撤销B.算法的终止条件是仅剩下一个簇OC.空间复杂度为()2mD.具有全局优化目标函数8.规则{牛奶,尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：C9.下列D是属于分裂层次聚类的方法;Average10.对下图数据进行凝聚聚类操作,簇间相似度使用MAX计算,第二步是哪两个簇合并：BA.在{3}和{l,2}合并B.{3}和{4,5}合并C.{2,3}和{4,5}合并D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题：1.属性包括的四种类型：标称、序数、区间、比率;2.组平均是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值;3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度()2m O ,时间复杂度()3m O ,如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中,层次聚类所需要的时间复杂度将为()m m O log 2;4. 聚类中,定义簇间的相似度的方法有写出四个：MIN 单链、MAX 全链、组平均、Ward 方法;5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法;两种层次聚类的基本方法：凝聚层次聚类、分裂层次聚类;6.组平均是一种界于 单链 和 全链 之间的折中方法;;7. 相似度矩阵可以用相识度表示还可以用 距离 表示;8. 全链在处理大小不同的簇时,可能使 大的簇 破裂,并且偏好球形;9. 单链技术擅长于处理 非椭圆形状的簇 ,但对 噪声点 和 离群点 很敏感;10. 聚类分析可以看做是一种无监督的分类;有监督、无监督 三．判断题：1. 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;×2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对已经存在的数据进行模式的发掘; √3. 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;×4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward 方法与组平均非常相似; √5. DBSCAN 是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇; √6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同;√7. 全链对噪声点和离群点很敏感;×8. 对于非对称的属性,只有非零值才是重要的;√9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据;×10.单链技术擅长处理椭圆形状的簇;×四．综合题1. 何为层次聚类它用哪两种图表示层次聚类为嵌套簇的聚集,组成一棵层次数;两种主要图的表示：树状图和嵌套簇图; 2. 两种层次聚类的基本方法两种方法的定义凝聚层次聚类和分裂层次聚类凝聚的：从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇;分裂的：从包含所有点的某个簇开始,每一步分裂一个簇,直到仅剩下单点簇;3.分别写出Min、Max和组平均的优缺点4.写出基本凝聚层次聚类的算法算法步骤：(1)计算邻近度矩阵(2)Repeat(3) 合并最邻近的两个簇(4) 更新邻近度矩阵,以反映新的簇与原来的簇之间的邻近度(5)Until 仅剩下一个簇5.由下图已给出的距离矩阵,将Max用于6个点样本数据集,画出层次聚类的树状图P3和P6最近所以36结合,P2和P5较近,所以25结合,现在是{3,6}、{2,5}、{1}和{4},Dist{3,6},{4} = maxdist3,4,dist6,4= max,=Dist{3,6},{2,5} = maxdist3,2,dist6,2,dist3,5,dist6,5=max,,,=Dist{3,6},{1}=maxdist3,1,dist6,1=max,=所以{3,6}和{4}结合;现在还剩{3,6,4}、{2,5}和{1}Dist{3,6,4},{2,5}=maxdist3,2,dist{3,5},dist6,2,dist6,5,dist4,2,dist4,5=max,,,,,=Dist{3,6,4},{1}=maxdist3,1,dist6,1,dist4,1=max,,=Dist{2,5},{1}=maxdist2,1,dist5,1=max,= 所以{2,5}和{1}结合Dist{3,6,4},{2,5,1}=。
数据挖掘技术考核模拟测试卷
数据挖掘技术考核模拟测试卷一、选择题（共 20 题，每题 3 分）1、以下不属于数据挖掘任务的是（）A 数据分类B 数据清洗C 关联规则挖掘D 聚类分析2、在数据挖掘中，用于发现数据中隐藏模式的技术是（）A 预测建模B 关联分析C 异常检测D 以上都是3、以下哪种算法常用于分类问题？（）A KMeansB 决策树C AprioriD EM 算法4、数据挖掘中的预处理步骤不包括（）A 数据清洗B 数据集成C 模型训练D 数据变换5、决策树算法中，用于选择最佳分裂属性的指标通常是（）A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率6、以下哪种数据挖掘技术可以用于市场篮分析？（）A 分类B 聚类C 关联规则挖掘D 预测7、对于高维数据，以下哪种降维方法较为常用？（）A 主成分分析（PCA）B 线性判别分析（LDA）C 因子分析D 以上都是8、在聚类分析中，KMeans 算法的初始聚类中心通常是（）A 随机选择B 根据数据分布选择C 用户指定D 以上都可以9、以下哪种评估指标常用于评估分类模型的性能？（）A 均方误差B 准确率和召回率C 轮廓系数D 调整兰德系数10、数据挖掘中的过拟合现象是指（）A 模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差B 模型在训练集和测试集上表现都差C 模型在训练集和测试集上表现都好D 模型无法训练11、以下哪种方法可以用于处理数据中的缺失值？（）A 直接删除含缺失值的记录B 用均值或中位数填充C 基于其他变量进行预测填充D 以上都是12、逻辑回归是一种（）A 线性分类算法B 非线性分类算法C 聚类算法D 关联规则挖掘算法13、以下关于支持向量机（SVM）的说法，错误的是（）A 可以处理线性可分和非线性可分问题B 核函数的选择对模型性能影响较大C 训练速度较快，适用于大规模数据D 目标是找到一个最优的分类超平面14、在关联规则挖掘中，最小支持度和最小置信度的作用是（）A 控制规则的数量和质量B 提高挖掘效率C 降低计算复杂度D 以上都是15、以下哪种数据结构常用于存储频繁项集？（）A 数组B 链表C 哈希表D 二叉树16、对于不平衡数据集，以下哪种方法可以提高分类效果？（）A 过采样B 欠采样C 生成合成样本D 以上都是17、以下哪种数据挖掘技术可以用于发现异常值？（）A 聚类分析B 分类C 关联规则挖掘D 以上都不是18、随机森林是由多个（）组成的集成学习算法。
数据挖掘技术考核试卷
B.分类
C.聚类
D.时间序列分析
20.以下哪些是数据挖掘项目的典型生命周期阶段？（）
A.业务理解
B.数据理解
C.数据准备
D.模型评估与部署
（以下为答题纸区域）
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.数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取出潜在的、有价值的信息和知识的过程，这个过程又称为______。
8. AB
9. ABCD
10. ABCD
11. ABCD
12. ABCD
13. ABCD
14. ABCD
15. ABC
16. ABCD
17. ABCD
18. ACD
19. ABCD
20. ABCD
三、填空题
1.知识发现
2.描述性统计分析
3.决策树
4.频繁项集
5.数据划分
6.权重
7.数据转换
8.众数填充
A.数据质量
B.业务需求理解
C.技术选型
D.团队协作
17.以下哪些是数据挖掘中的隐私问题？（）
A.数据匿名化
B.数据隐私保护
C.数据泄露风险
D.法律法规遵守
18.以下哪些方法可以用于处理分类数据中的缺失值？（）
A.填充众数
B.填充平均值
C.使用模型预测
D.删除含有缺失值的记录
19.以下哪些是数据挖掘中的预测建模技术？（")
标准答案
一、单项选择题
1. B
2. C
3. D
4. D
5. C
6. A
7. D
8. A
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。