下载文档原格式
华南理工大学计算机科学与工程学院2012—2013学年度第二学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)专业：计算机科学与技术年级：2010 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号一二三四总分得分一.填空题（每空1分，共20分）1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变_________和非易失性。
2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。
3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。
4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。
5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。
6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。
二.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的方法。
1、忽略该记录2、手工填写空缺值3、使用默认值4、使用属性平均值5、使用同类样本平均值6、使用最可能的值2.挖掘的知识类型。
1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析3.何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。
联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。
第一章为什么要提出数据挖掘?面临的挑战：●数据太多，信息太少●难以发掘潜在的规则●难以交互分析了解各种组合●难以追溯历史数据成为孤岛●随着数据量的增大，难度越来越大解决的问题：●数据挖掘找出潜在规则，辅助决策●OLAP、数据分析提供了更及时、更丰富的信息●报表系统提供了最基本的信息应用：●市场分析与管理●风险分析与管理●欺诈检测与异常模式检测●文本挖掘(news group, email, documents)，Web 挖掘●流数据挖掘●生物信息学与生物数据分析什么是数据挖掘?从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
⏹非平凡（的过程）：有一定的智能性、自动性（仅仅给出所有数据之和不能算做一个发现过程）。
⏹有效性：所发现的模式对新的数据仍保持一定的可信度。
⏹潜在有用性：所发现的模式将来有实际的效用。
⏹新颖性：所发现的模式应该是新的。
⏹最终可理解性：能被用户理解，如：简洁性⏹有趣性：有效性、新颖性、潜在有用性、最终可理解性的综合数据挖掘过程：数据清洗：消除噪音和不一致数据数据集成：多种数据源可以组合在一起数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据数据变换：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数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式模式评估：根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的知识知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识数据挖掘: 哪些数据类型?关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据、工程设计数据、超文本或多媒体数据、时间相关的数据、流数据和万维网数据挖掘的功能一般功能●描述性的数据挖掘●预测性的数据挖掘数据挖掘可以挖掘哪些模式？⏹概念/类描述: 特性化和区分（定性与对比）概念描述(concept description)：对含有大量数据的数据集合进行概述性的总结并获得简明、准确的描述。
特征化：目标类数据的一般特征或特征的汇总。
数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据分析和模式识别的学科，它通过挖掘数据中的隐藏模式和关联性，帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。
因此，设计一份合理的数据挖掘教学大纲是非常重要的。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标和应用领域。
1.2 数据挖掘过程：详细阐述数据挖掘的步骤和流程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。
1.3 数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，并分析它们的原理和适用场景。
2. 数据预处理2.1 数据清洗：讲解如何处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
2.2 数据集成：介绍如何将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中。
2.3 数据变换：讲解如何对数据进行规范化、离散化和归一化等处理。
2.4 特征选择：详细介绍如何选择对数据挖掘任务有用的特征。
3. 数据挖掘算法3.1 分类算法：介绍常用的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并分析它们的原理和应用场景。
3.2 聚类算法：讲解聚类算法的原理和常用方法，如K-means和层次聚类等。
3.3 关联规则挖掘：详细介绍关联规则挖掘的原理和算法，如Apriori和FP-Growth等。
3.4 预测算法：介绍常用的预测算法，如线性回归和时间序列分析等。
4. 模型评估与选择4.1 模型评估指标：讲解常用的模型评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
4.2 交叉验证：介绍交叉验证的原理和方法，如K折交叉验证和留一法等。
4.3 模型选择：详细阐述如何选择适合的模型，包括根据数据特点和任务需求进行选择。
5. 数据挖掘应用5.1 金融领域：介绍数据挖掘在风险评估、信用评分和欺诈检测等方面的应用。
5.2 健康领域：讲解数据挖掘在疾病预测、医疗决策和基因分析等方面的应用。
5.3 社交媒体：详细阐述数据挖掘在用户推荐、情感分析和舆情监测等方面的应用。
第二章数据预处理⏹为什么要预处理数据?现实世界中的数据是脏的：不完整、声、不一致不完整原因：收集和分析面对的不同情况人为/机器等原因有噪声原因：人为/机器输入的错误数据转换的错误不一致原因：不同的数据源没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果!⏹数据预处理的主要任务数据清理：通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性带来“清理”数据。
数据集成：涉及集成多个数据库，数据立方体或文件数据变换：规范化和集聚数据归约：得到数据集的简化表示，它小得多但是产生同样的结果数据离散化：数据规约形式，对于从数值数据自动地产生概念分成是非常有用⏹描述性数据汇总动机：更好的理解数据：中心趋势和离中趋势特征数据离散特征：（中心趋势）均值、中位数、众数、中列数（离中趋势）四分位数、四分位数极差、方差度量数据的离散程度：极差、四分位数、离群点和盒图⏹数据清洗重要性：试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致数据清理的任务：填充缺失值：忽略元组、人工填写缺失值、使用一个全局变量填充缺失值、使用属性的均值填充缺失值、使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值，使用最可能的值填充缺失值噪声数据：分箱：通过考察数据的紧邻来光滑有序数据的值（用箱均值光滑、用箱边界光滑、用箱中位数光滑）等宽分箱：每个分箱之间的数据值区间一致等深度分箱：每个分箱的数据量一致回归：回归函数拟合数据来光滑数据聚类：将类似的值组织成为群或“簇”校正不一致数据：清楚数据集成带来的冗余数据：⏹数据集成与变换数据集成：合并多个数据源中的数据，存放在一个一致的数据存储中数据变换： 平滑：去掉数据中的噪音。
这种技术包括分箱、聚类和回归。
聚集：对数据进行汇总和聚集。
例如，可以聚集日销售数据，计算月和年销售额。
通常，这一步用来为多粒度数据分析构造数据方。
数据泛化：使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据。
例如，分类的属性，如street ，可以泛化为较高层的概念，如city 或country 。
《逻辑学》随堂练习答案华南理工大学网络教育第一章引论·第一节“逻辑”的含义与历史当前页有3题，你已做3题，已提交3题，其中答对3题。
1.(单选题) 在现代汉语里，“逻辑”是个多义词，以下选项中用“逻辑”来指称某种理论观点的是（）A、不经历风雨，怎能见彩虹，这是强者的逻辑B、这篇论文的逻辑性很强C、龟兔赛跑，兔子居然跑不过乌龟，这是什么逻辑D、谦虚使人进步，骄傲使人落后，这是生活的逻辑答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：A问题解析：2.(单选题) “建筑是凝固的音乐”这一定义是（）A、正确的定义B、犯了“以比喻代定义”的逻辑错误C、犯了“定义含混”的逻辑错误D、犯了“子项不全”的逻辑错误答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：B问题解析：3.(单选题) “我校有人教逻辑”这一判断可以理解为（）。
A、我校有人教逻辑，有人不教逻辑B、我校至少有一人教逻辑C、我校所有人不教逻辑D、我校有人不教逻辑答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：B问题解析：第一章引论·第二节逻辑学的研究对象答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：2.(单选题) “如果鱼和熊掌不可兼得”是事实，则以下哪一项也一定是事实（）A、如果鱼不可得，则熊掌可得B、如果熊掌不可得，则鱼可得C、如果鱼可得，则熊掌不可得D、鱼和熊掌皆不可的答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：3.(单选题) 世间万物中，人是第一宝贵的。
我是人，所以，我是世间万物中第一宝贵的。
这个推理中的错误，与以下哪项中出现的错误是一致的？（）A、作案者都有作案动机，张三作案了，张三一定有作案动机B、各级干部都应当作出表率，我不是干部，所以，我是不用作出表率的C、中国人不怕死，我是中国人，所以我不怕死D、想当翻译就要学好外语，我可不想当翻译，何必费力学外语答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：第一章引论·第三节逻辑与语言A. B. C.答题： A. B. C. D. （已提交）正确答案：C问题解析：3.(单选题) “p并且q”与“p或者q”这两个判断（）。
一种模糊矢量相关信息检索模型
吴应良;韦岗;金连文;李海洲
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2000(036)011
【摘要】矢量相关模型VCM是当前流行的信息检索模型之一.本文将模糊集理论和方法引入检索模型的构造,提出了一种模糊矢量相关模型FVCM,从而对其理论结构及用户检索模式的表达机制做了模糊化改进.初步实验表明,新模型克服了原模型的一些固有缺陷,有利于提高系统查准率和查全率.
【总页数】3页(P50-51,150)
【作者】吴应良;韦岗;金连文;李海洲
【作者单位】华南理工大学工商管理学院,电子与信息学院,广州,510641;华南理工大学工商管理学院,电子与信息学院,广州,510641;华南理工大学工商管理学院,电子与信息学院,广州,510641;新加坡国立大学Kent Ridge数字实验室,新加坡,119613【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.医学信息检索中一种基于概念的查询相关模型 [J], 李纲;毛进;芦昆
2.基于多相关本体的模糊信息检索模型 [J], 俞扬信
3.一种基于相关反馈的信息检索模型 [J], 金光赫;王兴伟;曲大鹏;蒋定德
4.信息检索中一种基于词语-主题词相关度的语言模型 [J], 田萱;杜小勇;李海华
5.一种基于Web的模糊矢量相关检索模型 [J], 吴应良;韦岗
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
华南理工大学数值分析教学内容及复习提纲全日制硕士生“数值分析”教学内容与基本要求一、教学重点内容及其要求（一）引论1、误差的基本概念理解截断误差、舍入误差、绝对（相对）误差和误差限、有效数字、算法的数值稳定性等基本概念。
2、数值算法设计若干原则掌握数值计算中应遵循的几个原则：简化计算步骤以节省计算量（秦九韶算法），减少有效数字的损失选择数值稳定的算（避免相近数相减），法。
重点：算法构造（如多项式计算）、数值稳定性判断（舍入误差的分析）（二）插值方法1、插值问题的提法理解插值问题的基本概念、插值多项式的存在唯一性。
2、Lagrange插值熟悉Lagrange插值公式（线性插值、抛物插值、n次Lagrange 插值），掌握其余项表达式（及各种插值余项表达式形式上的规律性）。
3、Newton插值熟悉Newton插值公式，了解其余项公式，会利用均差表和均差的性质计算均差。
4、Hermite插值掌握两点三次Hermite插值及其余项表达式，会利用承袭性方法构造非标准Hermite插值。
5、分段线性插值知道Runge现象，了解分段插值的概念，掌握分段线性插值（分段表达式）。
6、三次样条函数与三次样条插值概念了解三次样条函数与三次样条插值的定义。
重点：多项式插值问题（唯一性保证、构造、误差余项估计）（三）曲线拟合与函数逼近1、正交多项式掌握函数正交和正交多项式的概念（函数内积、2-范数、权函数，正交函数序列，正交多项式），了解Legendre多项式（授课时，将其放在课高斯型数值积分这部分介绍）。
2、曲线拟合的最小二乘法熟练掌握曲线拟合最小二乘法的原理和解法（只要求线性最小二乘拟合），会求超定方程组的最小二乘解（见教材P103）。
3、连续函数的最佳平方逼近了解最佳平方逼近函数的概念，掌握最佳平方逼近多项式的求法（从法方程出发）。
重点：最小二乘拟合法方程的推导、求解；拟合与插值问题的异同。
（四）数值微积分1、数值求积的基本思想、插值型求积公式与代数精度掌握插值型求积公式（系数表达式），理解代数精度概念，会利用代数精度构造求积公式。
摘要数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
客户关系管理（Customer relationship management，CRM），企业活动面向长期的客户关系，以求提升企业成功的管理方式，其目的之一是要协助企业管理销售循环：新客户的招徕、保留旧客户、提供客户服务及进一步提升企业和客户的关系，并运用市场营销工具，提供创新式的个性化的客户商谈和服务，辅以相应的资讯系统或信息技术如数据挖掘和数据库营销来协调所有公司与顾客间在销售、行销以及服务上的互动。
随着保险行业的竞争日益激烈，中外资保险企业先后实现战略转型，纷纷引入客户关系管理理念，提高企业的竞争力。
客户细分是有效运行CRM 的基础，对客户进行合理细分，提供个性化、差异化服务，提高企业的竞争力。
本文针对数据挖掘技术在保险行业客户分析中的客户细分，做了如下的工作：文章的绪论部分主要介绍了数据挖掘的基本理念，对数据挖掘技术的发展前景进行了展望，介绍了客户关系管理系统的国内外和中英人寿保险客户分析的现状，介绍了论文的主要研究内容及论文的整体组织结构。
第二章主要介绍了论文中实例研究所用到的关键技术，介绍了数据挖掘的功能、典型工具和常用分类，介绍了数据挖掘中的聚类分析算法，介绍了客户关系管理系统的主要内容。
第三章对案例的需求分析进行了详细的介绍。
本文的第四章和第五章主要介绍了数据挖掘在保险行业客户分析中的主要应用，介绍了数据挖掘的工作流程，并以中英人寿精准营销项目为依托，按照数据挖掘的基本流程，进行总体设计。
华南理工大学《数据挖掘》复习资料【英文缩写】BI(商务智能): Business IntelligenceOLAP(联机分析处理): Online Analytical Processing OLTP(联机事务处理): Online Transaction Processing ETL(提取/变换/装入): Extraction/Transformation/LoadingKDD(数据中的知识发现):Knowledge Discovery in DatabasesLecture 1.【知识发现的主要过程】(1)数据清理（消除噪声和不一致的数据）(2)数据集成（多种数据源可以组合在一起）(3)数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）(4)数据变换（数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）(5)数据挖掘（基本步骤，使用只能方法提取数据模式）(6)模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示只是的真正有趣的模式）(7)知识表示（使用可视化和只是表示技术，向用户提供挖掘的知识）【挖掘的知识类型】(1)概念描述：特征划与区分(概化、摘要、以及对比数据特征)(2)关联（相关性或者因果关系）(3)分类与预测：对类或概念构造模型或函数以便对未来数据进行预测(4)聚类分析：类标识符是未知的，把数据分成不同的新类，使得同一个类中的元素具有极大的相似性，不同类元素的相似性极小。
(5)趋势与偏差分析：序列模式挖掘(6)孤立点分析：孤立点，不符合该类数据的通用行为的数据，不是噪声或异常。
【数据挖掘在互联网、移动互联网的应用】(1)Web用法挖掘（Web日志挖掘）：在分布式信息环境下捕获用户访问模式(2)权威Web页面分析：根据Web页面的重要性、影响和主题，帮助对Web页面定秩(3)自动Web页面聚类和分类：给予页面的内容，以多维的方式对Web页面分组和安排(4)Web社区分析：识别隐藏的Web社会网络和社团，并观察它们的演变Lecture 2.【为什么需要数据预处理】现实世界中的数据很“脏”，具有以下特性：(1)不完整的: 缺少属性值, 感兴趣的属性缺少属性值, 或仅包含聚集数据(2)含噪声的: 包含错误或存在孤立点(3)不一致的: 在名称或代码之间存在着差异数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。
大数据技术丛书数据挖掘——实用案例分析张良均 等著ISBN：978-7-111-42591-5本书纸版由机械工业出版社于2013年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。
版权所有，侵权必究客服热线：+ 86-10-68995265客服信箱：service@官方网址：新浪微博 @研发书局腾讯微博 @yanfabook现在，什么程序员最稀缺？什么技术最火？回答：数据挖掘！数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。
近年来企业所处理的数据每五年就会呈现倍数增长。
大部分的企业并没有数据不足的问题，过度的数据重复与不一致才是大问题，这使得企业在使用、有效管理以及将这些数据用于决策过程方面都遭遇到了问题。
因此未来几年，随着大数据迅速发展，数据挖掘将是极为重要的成长领域，其应用会越来越广泛，可以说，只要企业掌握有分析价值的数据源，皆可进行高价值的数据挖掘分析。
目前数据挖掘主要应用在电信、零售、农业、互联网、金融、电力、生物、化工和医疗等行业。
典型的应用如：客户细分、流失预警、价值评估、交叉销售、欺诈发现、精准营销、故障诊断等。
总的来说，跟国外相比，我国由于信息化程度不太高、企业内部信息不完整，零售业、银行、保险、证券等对数据挖掘的应用并不太理想。
但随着市场竞争的加剧，各行业应用数据挖掘技术的意愿越来越强烈，可以预计，未来几年各行业的数据分析应用一定会从传统的统计分析发展到大规模数据挖掘应用。
本书作者从实践出发，结合大量数据挖掘工程案例，总结出数据挖掘建模过程应完成的任务主要包括：数据探索、数据预处理、分类与回归、聚类分析、时序预测、关联规则挖掘、偏差检测等。
