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数据挖掘原理与实践习题及参考答案

数据挖掘原理与实践蒋盛益版期末复习

第一章数据挖掘定义技术层面：数据挖掘就是从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。商业层面：数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘任务预测任务根据其它属性的值预测特定属性的值，如分类、回归、离群点检测。描述任务寻找概括数据中潜在联系的模式，如聚类分析、关联分析、演化分析、序列模式挖掘。 (1) 分类(Classification)分析分类分析，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，然后用此分类规则对其它数据库中的记录进行分类。分类分析广泛应用于用户行为分析(受众分析)、风险分析、生物科学等。 (2) 聚类(Clustering)分析 “物以类聚，人以群分”。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。 (3) 回归(Regression )分析回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。 (4) 关联(Association)分析关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中发现频繁出现的模式知识(又称为关联规则)。关联分析广泛用于市场营销、事务分析等领域。聚类与分类的主要区别聚类与分类是容易混淆的两个概念，聚类是一种无指导的观察式学习，没有预先定义的类。而分类问题是有指导的示例式学习，预先定义的类。数据挖掘过程数据挖掘和知识发现紧密相连。知识发现是从数据中发现有用知识的整个过程 ?知识发现的主要步骤： ?数据清洗。其作用是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据。 ?数据集成。其作用是将来自多数据源中的相关数据组合到一起。 ?数据转换。其作用是将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式。 ?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。 ?模式评估。其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的相关知识。 ?知识表示。其作用是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

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

数据挖掘试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

厦门大学数据挖掘原理及实践课程习题

2013教育部-IBM产学合作专业综合改革项目厦门大学《数据挖掘原理及实践》课程习题第4章数据仓库与数据的概念描述 1. 数据仓库的定义是什么? 数据仓库有哪些显著特征? 2. 请简述数据概化的过程和基本方法。 3. 假定数据仓库包含三维: time, doctor, patient, 和两个度量: count和charge, 其中charge是医生对病人一次诊治的收费。 (1) 列举三种流行的数据仓库建模模式。 (2) 使用(1) 列举的模式之一, 画出上面的数据仓库的模式图。 (3) 由基本方体[day, doctor, patient]开始, 为列出2004年每位医生的收费总数, 应当执行哪些OLAP操作。 4. 假定BigUniversity的数据仓库包含如下4维: student, course, semester和instructor；2个度量: count和avg_grade。在最低的概念层(例如: 对于给定的学生. 课程. 学期和教师的组合), 度量avg_grade存放学生的实际课程成绩。在较高的概念层, avg_grade存放给定组合的平均成绩。 (1) 该数据仓库画出雪花型模型图。 (2) 由基本方体[student, course, semester, instructor]开始, 为列出BigUniversity 每个学生的CS课程的平均成绩, 应当使用哪些特殊的OLAP操作。 (3) 如果每维有5层(包含all), 如“student

数据挖掘考试题库【最新】

一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。

数据仓库与数据挖掘课后习题答案

数据仓库与数据挖掘第一章课后习题一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支

持管理决策。主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构

数据挖掘考试题库完整

一、名词解释 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构.是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合.为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的.以数据仓库为基础的数据分析处理.是共享多维信息的快速分析.是被专门设计用于支持复杂的分析操作.侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：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。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小.同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域（如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：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。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写.OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数据库为基础的.面对的是操作人员和低层管理人员.对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的.在这种结构中.多维数据被映像成二维关系表.通常采用星型或雪花型架构.由一个事实表和多个维度表构成。 10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构.通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：缩小数据的取值范围.使其更适合于数据挖掘算法的需要.并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象.提炼出带有普遍性的、概括性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据.由历史的和当前的数据去推测未来的数据.也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述.用于揭示事物偏离常规的异常现象.如标准类外的特例.数据聚类外的离群值等。 15.遗传算法：是一种优化搜索算法.它首先产生一个初始可行解群体.然后对这个群体通过模拟生物进化的选择、交叉、变异等遗传操作遗传到下一代群体.并最终达到全局最优。 16.聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程.使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度.而不同簇中的对象差别较大。 17.决策树：是用样本的属性作为结点.用属性的取值作为分支的树结构。它是分类规则挖掘的典型方法.可用于对新样本进行分类。 18.相异度矩阵：是聚类分析中用于表示各对象之间相异度的一种矩阵.n个对象的相异度矩阵是一个nn维的单模矩阵.其对角线元素均为0.对角线两侧元素的值相同。 19.频繁项集：指满足最小支持度的项集.是挖掘关联规则的基本条件之一。 20.支持度：规则A→B的支持度指的是所有事件中A与B同地发生的的概率.即P(A∪B).是 AB同时发生的次数与事件总次数之比。支持度是对关联规则重要性的衡量。 21.可信度：规则A→B的可信度指的是包含A项集的同时也包含B项集的条件概率P(B|A).

大数据挖掘(8)：朴素贝叶斯分类算法原理与实践

数据挖掘（8）：朴素贝叶斯分类算法原理与实践隔了很久没有写数据挖掘系列的文章了，今天介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。一个简单的例子朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下：这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率，而对P(Yk|X)的计算又全部转化到类别Yk的特征分布上来。举个例子，大学的时候，某男生经常去图书室晚自习，发现他喜欢的那个女生也常去那个自习室，心中窃喜，于是每天买点好吃点在那个自习室蹲点等她来，可是人家女生不一定每天都来，眼看天气渐渐炎热，图书馆又不开空调，如果那个女生没有去自修室，该男生也就不去，每次男生鼓足勇气说：“嘿，你明天还来不？”,“啊，不知道，看情况”。然后该男生每天就把她去自习室与否以及一些其他情况做一下记录，用Y表示该女生是否去自习室，即Y={去，不去}，X是跟去自修室有关联的一系列条件，比如当天上了哪门主课，蹲点统计了一段时间后，该男生打算今天不再蹲点，而是先预测一下她会不会去，现在已经知道了今天上了常微分方法这么主课，于是计算P(Y=去|常微分方

程)与P(Y=不去|常微分方程)，看哪个概率大，如果P(Y=去|常微分方程) >P(Y=不去|常微分方程)，那这个男生不管多热都屁颠屁颠去自习室了，否则不就去自习室受罪了。P(Y=去|常微分方程)的计算可以转为计算以前她去的情况下，那天主课是常微分的概率P(常微分方程|Y=去)，注意公式右边的分母对每个类别（去/不去）都是一样的，所以计算的时候忽略掉分母，这样虽然得到的概率值已经不再是0~1之间，但是其大小还是能选择类别。后来他发现还有一些其他条件可以挖，比如当天星期几、当天的天气，以及上一次与她在自修室的气氛，统计了一段时间后，该男子一计算，发现不好算了，因为总结历史的公式：这里n=3，x(1)表示主课，x(2)表示天气，x(3)表示星期几，x(4)表示气氛，Y仍然是{去，不去}，现在主课有8门，天气有晴、雨、阴三种、气氛有A+,A,B+,B，C五种，那么总共需要估计的参数有8*3*7*5*2=1680个，每天只能收集到一条数据，那么等凑齐1 680条数据大学都毕业了，男生打呼不妙，于是做了一个独立性假设，假设这些影响她去自习室的原因是独立互不相关的，于是有了这个独立假设后，需要估计的参数就变为，(8+3+7+5)*2 = 46个了，而且每天收集的一条数据，可以提供4个参数，这样该男生就预测越来越准了。

数据挖掘考试题

数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

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 C.空间复杂度为()2m O D.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。 Average 10.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。

数据挖掘原理与实践-蒋盛益-答案

习题参考答案第1 章绪论 1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据信息。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。 ④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。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。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？答：任务目的是分析课程数据库，那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统，以便查找、提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。通过特定的例子说明，数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测等技术为企业服务。答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现；第2 页共27 页 (2) 使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务； (3) 使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索。如大部分搜索了“广外”的人都会继续搜索“信息学院”，那么在搜索“广外”后会提示是否进进一步搜索“信息学院”。

数据挖掘试卷及答案

12/13 年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。（20分）数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。步骤： 1）数据清理（消除噪声或不一致数据） 2) 数据集成（多种数据源可以组合在一起） 3 ) 数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据） 4 ) 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） 5) 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） 6) 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；） 7) 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）二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分）元数据是关于数据的数据。在数据仓库中, 元数据是定义仓库对象的数据。元数据包括：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容。操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的)、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。汇总算法，包括度量和维定义算法, 数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述, 数据划分, 数据提取、清理、转换规则和缺省值, 数据刷新和净化规则, 安全 (用户授权和存取控制)。关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。商务元数据，包括商务术语和定义, 数据拥有者信息和收费策略。三、在 O L A P 中，如何使用概念分层? 请解释多维数据模型中的OLAP上卷下钻切片切块和转轴操作。（20分）在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。上卷：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约，在数据立方体上进行聚集。下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现。切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方。

数据仓库与数据挖掘_课程教学实践与探索

2011年1月第1期高教论坛 H igher Education Forum Jan 2011 No 1 数据仓库与数据挖掘课程教学实践与探索韦艳艳,张超群 (广西民族大学数学与计算机科学学院,广西南宁 530006) 摘要:本文从数据仓库与数据挖掘课程的本科教学特点出发,讨论了在授课过程中遇到的一些实际问题,介绍了理论教学环节和实验教学环节的各项内容及侧重点,并给出具体的实验教学方案。关键词:教学实践;数据仓库;数据挖掘中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1671-9719(2011)01-0094-03 作者简介:韦艳艳(1974-),女,广西贵港人,讲师,主要研究方向为数据挖掘、机器学习。收稿日期:2010-10-11 一、前言数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代,90年代有了突飞猛进的发展。这是信息和数据深度处理的必然需要,也是体现信息价值的重要工具。现在, 数据仓库与数据挖掘作为一门既有理论基础又有实际应用价值的学科,已经成为计算机、信息系统等很多专业本科生的学习内容之一,由此可见这门学科在当今科学中的重要性以及应用的广泛性。本课程是计算机科学与技术本科生在第三学年开设的选修课程。作为一门前沿性学科,数据仓库与数据挖掘有许多技术和方法是开放式、或仍处于探索阶段的。因此,学生除了掌握基本的概念与方法之外,对该门学科中许多面临的问题、有待拓展的研究方向应有所了解,这样有助于为学生提供对该学科的一个广博且适度的概览,提高自主学习的能力,并为有志于在该领域进行深入研究的学生提供一个学习的机会。由于该课程原本属于研究生阶段开设的专业课程,教材也大多侧重于介绍体系结构、算法原理、效率分析与改进等理论知识,其中所涉及的内容大多比较深,许多知识都超出了本科生的接受范围;此外,教材对相关理论在实际应用方面的说明也比较少,不利于安排实验教学。因此,要实现数据仓库与数据挖掘课程的教学目标,必须在理论教学和实验教学环节综合考虑学时多少、教学条件以及学生的接受情况等因素,灵活地加以选择安排[1-2]。二、课程的教学内容本课程的任务主要是从数据库角度出发,全面、系统地介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法以及该领域的最新进展。通过本课程的学习,使学生对数据仓库与数据挖掘的整体结构、概念和技术有深入的认识和了解,并且熟悉相关算法的基本原理,提高学生分析数据的思维能力与计算能力。教材方面,我们采用的是清华大学出版社出版,由安淑芝等编著数据仓库与数据挖掘 ,同时还向学生推荐阅读韩家炜编著的数据挖掘:概念与技术 ,这是一本得到业内广泛认可的的经典教科书[3]。该课程理论课时共22学时,各章节授课学时安排如表1所示。表1 各章节的授课学时章节学时第一章绪论2 第二章数据仓库7 第三章数据预处理3 第四章数据挖掘的基础知识2 第五章数据挖掘的常用算法8 表2 实验教学内容实验内容课时数据仓库的基本构造方法及实施联机分析处理 4 构建N or thwind数据仓库系统4 数据收集及预处理2 各类数据挖掘及分析8 实验课时共18学时,实验内容主要配合教学环节来设置。具体安排如表2所示。三、理论教学环节数据仓库与数据挖掘这门课程所涉及的是多

(完整word版)数据挖掘题目及答案

一、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。特点： 1、面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了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。所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可用的信息二、数据库有4笔交易。设minsup=60%，minconf=80%。 TID DATE ITEMS_BOUGHT T100 3/5/2009 {A, C, S, L} T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B} T300 4/5/2010 {A, B, C} T400 4/5/2010 {C, A, B, E} 使用Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。解：已知最小支持度为60%，最小置信度为80% 1）第一步，对事务数据库进行一次扫描，计算出D中所包含的每个项目出现的次数，生成候选1-项集的集合C1。

数据挖掘测试题

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, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 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. 分类和预测页脚内容1

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. 预测建模页脚内容2

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. 根据内容检索 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. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则页脚内容3

大数据时代下的数据挖掘试题及答案

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)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) 3) A. 关联规则发现 B. 聚类 4) C. 分类 D. 自然语言处理 5)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) 6) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 7) (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 8) A. Precision,Recall B. Recall,Precision 9) A. Precision,ROC D. Recall,ROC 10)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) 11) 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)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) 13) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 14)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) 建模描述 B. 根据内容检索 A. 15)． 16) C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 17)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) 18) A.变量代换 B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 19)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) 20) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 21)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) 22) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异

《数据仓库与数据挖掘》复习题

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！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, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 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 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. 根据内容检索 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)

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